※画像はイメージです
こんにちは、GEOTRマーケティング担当の森田です。
今回ご紹介するのは、GEOTRAに加わって約3ヶ月の学生インターン、高見澤さんです。東京都市大学デザイン・データ科学部で、会話を緻密に読み解く「会話分析」を学んでいます。
そんな高見澤さんが長期インターン先に選んだのは、人流データを活用した分析に取り組むGEOTRAでした。
なぜ質的分析を学ぶ学生が、データサイエンスの世界に飛び込んだのか。実務経験ゼロから始まった3ヶ月間で、どんなことを感じたのかを聞きました。
プロフィール
- 名前： 高見澤 怜さん
- 所属： 東京都市大学 デザイン・データ科学部
- 専攻： 会話分析（質的分析）
- GEOTRAでの役割： データクレンジング、施設マスタの照合、Tableauによる可視化など
- インターン歴： 約3ヶ月
会話を読み解く「質的分析」から、データサイエンスの世界へ
――まず、大学ではどんなことを学んでいるんですか？
東京都市大学のデザイン・データ科学部で、会話分析という質的な分析手法を中心に学んでいます。
録画した会話を文字に起こして、そのやり取りの中にどんな方法や仕組みがあるのかを緻密に見つけていく研究です。
――そこから、なぜ長期インターンを始めようと思ったんでしょう？
質的分析を学ぶ中で、研究で分かったことを社会に届けるためには、量的な分析スキルも必要になると感じたことがきっかけです。
質的分析は、一つひとつの現象を深く理解できる一方で、その結果を数値化したり、分かりやすく可視化したりするのは難しい部分があります。
だからこそ、大学院では質的分析をさらに深めながら、量的分析が実際の仕事でどのように使われているのかも経験しておきたいと思いました。
「ひと一人・車一台レベル」のデータに惹かれてGEOTRAへ
――長期インターンを探すときは、どんなことを重視していましたか？
AIやデータに関わる仕事であること、AWSやGitなどの実務スキルが身につくこと、そして財務的に信頼できる会社であることを重視していました。
その中で、Wantedlyを通じてGEOTRAを知りました。
――GEOTRAのどんなところに興味を持ったんですか？
一番興味を持ったのは、扱っているデータの解像度の高さです。
「ひと一人・車一台レベルの動きを再現できる」という点が、すごく面白そうだと思いました。また、分析の設計から可視化まで、一貫して関われるところにも惹かれました。
自分は大学でデザインとデータ分析を学んできたので、その両方を活かせる仕事だと感じたんです。
KDDIと三井物産の合弁会社という信頼感も、応募を後押ししました。
実務経験ゼロ。「学び続けるしかない」と思って飛び込んだ
――GEOTRAに入る前は、どんな仕事をイメージしていましたか？
国道や高速道路の混雑を時間帯や曜日ごとに分析して、渋滞を防ぐような仕事をイメージしていました。
交通や都市計画に関わる会社という印象が強かったです。
――入る前に不安はありましたか？
正直、かなりありました。
実務でのデータ分析経験はゼロでしたし、PythonやSQL、Gitの操作も十分ではありませんでした。
ビジネスの文脈でデータを読み解く力も、まだ足りていないと感じていました。
だからこそ、「業務で学びながら、自分でも並行して勉強し続けるしかない」という気持ちで飛び込みました。
最初の1ヶ月は基礎固め。そこから実際のデータを扱う仕事へ
――実際に入ってからは、どんな仕事をしているんですか？
最初の約1ヶ月は、実務で使うライブラリの学習や、100本ノックに取り組んで基礎を固めました。
知らないことばかりだったので、今でも業務中に当時の内容を見返すことがあります。
その後は、データクレンジングや施設マスタの照合、Tableauを使ったデータの可視化などを担当しています。
――実際に仕事を始めてみて、印象に残っていることはありますか？
データを渡されて、そこから自分で手順を考えながら進めることです。
分からないことがあれば質問できる環境ですが、まずは自分でどう進めるかを考える場面が多いです。
また、お昼に社員の方や先輩インターンとご一緒する機会も多く、そのときに仕事の考え方や、これから身につけるべき技術について聞けたことも大きな学びでした。
想像していたよりも、ずっと幅広かった「データ分析」の仕事
――約3ヶ月働いてみて、入る前とのギャップはありましたか？
かなりありました。入る前は、「データを渡されて分析し、結果を出す」という仕事を繰り返すイメージでした。
でも実際には、顧客データの分析だけでなく、業務効率化や可視化、交通関連の仕事など、担当する内容は幅広いです。
――インターン生として任される仕事にも違いがありましたか？
そうですね。最初は、インターン生ができることはある程度限られていると思っていました。
でも実際には、社員の方々が使うツールの効率化や、顧客向けの仕事にも携わらせてもらっています。
自分が思っていた以上に、「データ分析」という言葉が指す仕事の範囲は広いのだと気づきました。いろいろな業務に触れる中で、少しずつ知識や視野が広がっていると感じています。
論理的なコミュニケーションと、学び続けるデータサイエンティストたち
――GEOTRAで働く中で、「ここはGEOTRAらしいな」と感じることはありますか？
社員の方々の話し方が印象的です。
「結論としては」「何が言いたいかというと」といった、論理的で端的なコミュニケーションが自然に根づいていると感じます。
――ほかにも印象に残っていることはありますか？
毎週火曜日に開催されている「データサイエンティスト会」です。Kaggleに参加したメンバーが、モデル構築の内容について発表する場があります。
すでに専門的な知識を持っている方々が、さらに学び続けている姿が印象に残っています。
知識や経験が豊富な人たちも、学ぶことをやめない。そういう姿勢がGEOTRAらしさの一つなのかなと思います。
次は、実際の分析や予測モデルの構築にも挑戦したい
――これからGEOTRAで挑戦してみたいことはありますか？
今後は、実際のデータ分析や予測モデルの構築にも挑戦してみたいです。
また、インターンを始めてから、人の動きや都市の変化を地理的に読み解くことにも新しく興味を持つようになりました。
――大学で学んでいる会話分析とは、また違った面白さがあるんですね。
そうですね。大学での研究とは切り離した、実務としての面白さを感じています。まだ自分でも、何が一番面白いのかをうまく言語化できていない部分はあります。
ただ、これからできることを増やしていく中で、その答えを見つけていけたらと思っています。
「自分に何が足りないか」が分かることも、大きな学び
――最後に、長期インターンを検討している学生に伝えたいことはありますか？
長期インターンを始めると、自分に何が足りていないのかを、客観的に把握できるようになると思います。
データ分析といっても、ただ与えられたデータを処理するだけではありません。何を扱うのか、どんなデータが必要なのか、どう分析につなげていくのかを、自分で考える場面が多いです。
その過程で、自分に足りない知識やスキルが具体的に見えてきます。
――足りない部分が分かるからこそ、次に何を勉強すればいいかも見えてくるんですね。
そうですね。足りない部分を埋めるには、自分で勉強するしかありません。だからこそ、自然と能動的に学び続ける姿勢が身についていくのだと思います。
最初から何でもできる必要はないと思います。
むしろ、「何ができないのか」が分かることで、次にどう動けばいいのかを考えられるようになる。それが、約3ヶ月働いてみて感じていることです。
GEOTRAでは、データの力で社会をより良く変えていく仲間を募集しています。学生インターン、若手エンジニア、営業など、「自分のスキルで社会に新しい価値を生み出したい」と考えている方は、ぜひ募集ページやメンバーのストーリーをご覧ください！
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