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三井住友カードの夏インターン体験記(データ分析・企画職)_No.25200

参加した先輩たちの口コミ・選考対策

基本情報
2027年卒|早稲田大学|女性|文理非公開
満足度
2025年8月下旬
オンライン
4日間

選考情報

選考フロー

ES

提出締切時期 2025年7月中旬
AI・データサイエンス分野において、現在取り組んでいること・成し遂げたこと

大学では環境工学を専攻し、都市交通や廃棄物処理に関する社会課題を対象に、PythonとRを用いたデータ分析を行っています。特に、分別率向上を目的とした地域別の廃棄物排出傾向のクラスタリング分析では、PCAによる次元削減とロジスティック回帰を組み合わせ、政策提言に繋がるモデル構築を行いました。また、心理統計の知見を活かし、住民意識調査の自由記述データに対してNLPを用いた感情分析も実施。これらの経験を通じて、定量・定性の両面から人間行動を読み解く力を養いました。今後は、キャッシュレスデータのような実務的なビッグデータを用いて、より広範な社会課題に対する構造的なアプローチを探求したいと考えています。

チームや組織で協力して取り組んだ経験と、その際の自身の役割

大学の実践型プロジェクトにて、地域の交通課題をテーマにした政策提言を行うチームに所属しました。私は分析リーダーとして、複数自治体から収集した交通量データの整形・可視化を担当し、課題の構造化と仮説立案を主導しました。議論では、専門性の異なるメンバーの視点を引き出すファシリテーションを意識し、意見の対立時には因果関係の整理を通じて合意形成を図りました。最終的には、住民の移動行動に着目した提案が高評価を得て、自治体との意見交換にも繋がりました。この経験から、構造的思考と協働力の両立が、実効性ある課題解決に不可欠であると実感しました。

エントリーシート記入時に注意した点やアドバイス

専門性だけでなく、社会的意義や協働のプロセスを具体的に記述することで、説得力と実践性を意識しました。

筆記・WEBテスト

テストの種類 受験場所 詳細
玉手箱 自宅 -
WEBテスト・筆記試験でおすすめの解答テクニック

SPI対策本(『これが本当のSPI3だ!』)を2周解き、特に計数問題は時間制限を意識して反復練習した。

効果があったWEBテスト・筆記試験の勉強/対策方法

玉手箱形式に慣れるために模擬テストサイトも活用。本命企業だったため、他社の選考で実践経験を積み、出題傾向を把握した。

面接

参加者 面接官:1名 学生:1名
面接時間 60分
難易度 普通
雰囲気 和やか
面接で聞かれた質問事項

大学での研究内容について教えてください,チームで協働した経験はありますか?,三井住友カードのインターンに応募した理由は?

逆質問の機会はありましたか?
はい
いいえ

インターンでの評価ポイントはどこか,データ分析部門で活躍する人材に共通する特徴は何か

選考を振り返って

インターン選考で重視されていた点はどこだと思いましたか?

Pythonや統計のスキルは必須ではないものの、データに対する理解力や仮説構築の姿勢が問われました。WEBテスト(玉手箱)では、論理・計数問題のスピードと正確性が求められ、分析業務への適性を測る意図が感じられました。

効果があったなと思う面接の練習方法

スマホやPCで模擬面接を録音・録画し、後から再生して「話の構成」「語尾の曖昧さ」「表情・姿勢」などをチェック。自分では気づかない癖や論点のズレに気づけます。

面接指導官に言われた、または自分で編み出したおすすめの面接テクニック

本番前は、自己紹介・志望動機・逆質問を1分で話す練習を繰り返すことで、言語化の瞬発力とテンポ感が整います。緊張緩和にも効果的です。

インターン概要

開催時期 2025年8月下旬
開催期間 4日間
開催エリア オンライン
開催場所 オンライン
職種 データ分析・企画職
プログラムの内容 グループワークあり,プレゼンあり,フィードバックあり
このインターンで学べた業務内容 企画
給与は発生しましたか?
はい
いいえ

昼食費は支給されましたか?
はい
いいえ
交通費は支給されましたか?
はい
いいえ
インターン内で残業はしましたか?(自主的な追加の準備工数含む)
はい
いいえ

インターンシップの内容

テーマ

三井住友カードが保有するキャッシュレス決済データを活用し、地域活性化や消費行動の可視化といった社会課題に対して、データ分析を通じたソリューション提案を行うことがテーマでした。個人での仮説構築と分析に加え、チームでの課題設定・プレゼン準備を通じて、構造的思考力と協働力が求められる実践的な内容でした。

内容

インターンは4日間構成で、初日・2日目はオンライン、3日目は豊洲オフィスでの対面プレゼン、最終日は個別フィードバック面談が行われました。
初日は業界構造やキャッシュレスデータの特性に関する講義があり、三井住友カードが単なる決済インフラ企業ではなく、生活者の行動データを起点とした社会課題解決型ビジネスを展開していることを学びました。その後、個人ワークとして、地域別消費データを用いた仮説構築・分析を実施。私は、都市交通や廃棄物処理の研究経験を活かし、「地域の支出傾向と生活インフラの相関性」に着目した仮説を立て、Pythonで可視化とクラスタリングを行いました。
2日目以降はチームワークが中心となり、4~5人のグループで課題設定・分析方針の議論を行いました。メンバーは理系・文系混合で、専門性や視点が多様だったため、議論の方向性を整理するファシリテーションが重要でした。私は、仮説の因果関係を図式化しながら議論を進め、役割分担と合意形成を促す役割を担いました。社員の方がメンターとして各チームに付き、分析の方向性や提案の実現可能性について実務的なフィードバックをくださり、非常に学びの多い時間となりました。
3日目は豊洲オフィスでの対面プレゼンテーション。各チームがPowerPointで提案内容を発表し、データ開発本部の社員から講評と表彰がありました。私たちのチームは、「地域の消費傾向に応じた商業施設誘致戦略」というテーマで提案を行い、生活者視点と行政連携の可能性を盛り込んだ点が高く評価されました。プレゼン後には社員との座談会もあり、データ分析業務のリアルやキャリア形成について深く知ることができました。
最終日はオンラインでの1on1フィードバック面談が実施され、個別に強みや改善点を伝えていただきました。このように、インターン全体を通じて「データを通じて社会に変化を起こす」プロセスを実践的に体験でき、構造的思考力・協働力・実務感覚のすべてが磨かれる濃密な4日間でした。

その場での内定や本選考での1次選考免除など、インターン参加学生だけの優遇はありそうでしたか?
はい
いいえ

特に、インターン最終日のプレゼン後や1on1フィードバック面談の際に、社員の方から「本選考でもぜひお会いしたい」「インターンでの姿勢が選考に活きる」といった言葉をいただき、参加者限定の早期選考ルートが存在することを感じました。

この企業に対する志望度は上がりましたか?
とても上がった
上がった
変化なし
下がった
とても下がった

インターン前は、同社を「クレジットカード事業を中心とした金融インフラ企業」として捉えており、業務も決済システムの運用やマーケティングが中心だと考えていました。しかし、インターンを通じて、三井住友カードが保有する膨大なキャッシュレスデータを活用し、地域活性化や消費行動の可視化といった社会課題の解決に本気で取り組んでいることを実感しました。

個別面談/OBOG紹介/交流会など、インターン参加者に社員や人事から連絡はありましたか?
はい
いいえ

早期選考の案内が届きました。

一緒に取り組んだ学生のレベルはいかがでしたか?
かなり高い
高い
普通
低い
かなり低い

参加者は全国の国公立・私立大学から集まっており、理系・文系問わずデータ分析やAIに強い関心と一定のスキルを持つ学生が中心でした。

会社・社員の雰囲気や対応はいかがでしたか?
とてもよかった
よかった
普通
悪かった
とても悪かった
この企業に関する理解度は上がりましたか?
とても上がった
まあまあ上がった
変化なし
このインターンを通してあなた自身は成長できましたか?
とても成長できた
まあまあ成長できた
変化なし
このインターンの内容は充実していましたか?
とても充実
充実
普通
不満
とても不満
この企業のインターンを通して学んだことを教えてください

このインターンを通じて、データ分析における「課題設定力」と「生活者視点の重要性」を深く学びました。単なる統計処理ではなく、社会課題に対して構造的にアプローチする姿勢が求められ、仮説の立て方や因果関係の整理において実務的な思考力が鍛えられました。また、チームでの協働を通じて、異なる専門性を持つメンバーとの議論の中で合意形成を図るファシリテーション力も向上しました。社員の方々との対話からは、三井住友カードが単なる金融インフラ企業ではなく、データを通じて社会に変化を起こすことを本気で目指していることを実感し、自分自身のキャリア観にも影響を与える学びとなりました。特に、提案の実現可能性や行政連携の視点を持つことの重要性に気づき、今後の研究や進路選択にも活かしたいと感じました。

この企業のインターンを受ける後輩にアドバイスをお願いします

このインターンでは、単なる分析スキル以上に「課題設定力」「協働力」「生活者視点」が求められます。ESや面接では、研究内容やチーム経験を論理的に説明できるよう準備しておくと良いです。特に、なぜその課題に取り組んだのか、どのようにチームに貢献したのかを構造的に語れると評価されやすいです。
また、インターン中は社員との対話の機会が多く、積極的に質問することで企業理解が深まります。Pythonや統計の基礎を復習しておくと、ワークの理解がスムーズになります。プレゼンでは、分析結果だけでなく「提案の実現可能性」や「社会的意義」を意識すると高評価につながります。
全体として、実務に近い環境で成長できる濃密なプログラムなので、準備と姿勢次第で大きな学びが得られるはずです。

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