リクルートの秋冬インターン体験記(ビジネス，データ分析)_No.1402

日給 10,000円

実在する店舗の売上向上施策を提案せよ

よくある事業立案・課題解決系のグループワークを通して，特に以下の差別点に注目して進行していきました
・研究とビジネスのロジックの類似性に注目し一つ一つ段階を経て議論していく（サーベイ→仮説→現地ヒアリング→会計データ分析→仮説検証→提案）
・会計のビッグデータを可視化・統計処理した定量的な提案をする
・現地ヒアリングや最終プレゼンにおいてクライアントの要望を聞き，実現可能かどうかといった定性的な観点も評価される

一日目
ビッグデータや事前情報から仮説立案
現地ヒアリング

二日目
ビッグデータを分析し仮説検証
ビジネスロジックに基づき資料作成
提案手法をどのようなシステムに落とし込むかまで精査（レコメンドエンジン，追加機能など）

三日目
クライアントやリクルートのデータサイエンティストにプレゼン

社会貢献はもちろん重要だが，実際にその提案は稼げるのか，その議論に意味はあるのか，など一つ一つの指摘が本質をついており，インターンを通して自身の分析力やビジネス観点の向上をはかれた．社員一人ひとりがしっかりと考える力を持っており，魅力に感じた．

交流のあった社員と面談を複数回
内定や選考というわけではなく（？），キャリアの相談や仕事像を具体化してもらうことが目的のようです．

コンサルやマスコミなどの早期選考内定者が多い
東京早慶かつ院生が参加者の7割を占めている

とてもなごやかで学生の考え方を尊重してくださっていると感じました．
本質を大事にしている会社で，今やるべきことや求められていることをきちんとしていれば，細かいことは目を瞑るような風潮があるらしく，あたりのきついことは特になかった．

・研究とビジネスのプロセスが非常に似ていること
・ビジネスにおけるデータ分析とデータサイエンスの違い
・数字と説得量を両立した提案や思考がなければいけない．
・自身が楽しいことも重要だが，いかにして稼ぐのかという観点も必要である

データ分析のインターンとかいていますが，前述の通りビジネスと研究の違いを知ることがメインであり，統計やビッグデータの取扱・プログラミングができる必要はありません．逆にできるひとは重宝されますし，ないがしろにしやすいビジネス観点を鍛えるよい機会になると思います．
インターンやその後の交流を通してかなり自身のキャリアパスが明確になりますので，どんな学生でも一度は参加されることを強くおすすめします．