この記事は、2025年度 トラストハブ サマーインターンシップ 機械学習コースに参加した H.S. さんの体験をインタビューしたものです。
まずは自己紹介をお願いします。
私は筑波大学大学院の修士2年です。これまでいくつかの企業の研究系長期インターンで働いたことがあります。大学院は情報系の研究室に所属しており、現在の研究テーマは解釈可能なクラスタリングについてです。また、普段の開発では Python を使うことが多いです。
トラストハブのサマーインターンシップに参加した経緯について教えてください。
Instagram の広告でこのインターンを知りました。まず「3週間で40万円」という条件に目を引かれましたが、それ以上に、以前から知っていたサービス（編集注：Clove オリパのこと）を運営している企業で、自分の興味関心と近い領域だと感じました。自分との親和性が高いと考え、応募を決めました。
インターンシップでは、どのような業務に取り組みましたか？
期間中は大きく二つのテーマに取り組みました。まずは、トレーディングカードのガチャサービス「Clove オリパ」を対象に、ユーザーの購買行動を分析しました。特に「ユーザーが購入するオリパの多様性」とサービス離脱率の関係に着目し、行動ログを SQL で抽出してから Python で解析するなどして、この関係について特徴量設計やデータ分析を行いました。ここまで、インターン期間の初日から1週間終了までの内容です。
インターン期間2週間目からは、新規ユーザーの初回体験を高めるため、会員登録時のアンケート施策を設計しました。回答結果からユーザー特徴量を設計する部分と、その特徴量をもとにオリパの並び順を最適化するアルゴリズム案を作成しました。
インターンシップ初日はどのようなスケジュールで稼働しましたか？
初日は各種ツールのセットアップを行った後に、社内向けの自己紹介スライドも作成しました。その後、1週間目でやる予定のタスクについて説明を受けた後に、データベースのスキーマやテーブルデータの構造を実際のデータに触れながら学んでいました。また、事務所での発送オペレーションを見学し、実際に商品が発送されるまでのフローについて見学させていただきました。
インターンシップ中に感じたこと、得た経験を教えてください。
研究では機械学習のアルゴリズムに意識が向きがちですが、実サービスの価値はアルゴリズム単体では完結しないのだと実感しました。フロントエンド、バックエンド、データ基盤などを横断して理解し、連携することが不可欠だと学びました。
また、未経験の領域でも周囲の手厚いサポートがあり、積極的に挑戦できました。職場は自由でフラットな雰囲気で、休憩時間のコミュニケーションも活発でした。オンとオフの切り替えが心地よい環境だと思います。
もしインターンシップ期間を追加で1週間延ばせるとしたら、何をしますか？
当初は最終日に動作確認（リリース前検証）まで到達する計画でしたが、終盤でバグを見つけたため完走できませんでした。もう1週間あればそのバグを修正し、動作確認を完遂したうえで本番環境への適用までやり切りたいです。
サマーインターンがキャリア設計にどう影響しましたか？
toC サービスならではのスケールの大きさを肌で感じました。ある指標が少し改善するだけで多くのユーザーに波及するので、1つ1つの機能開発による効果やインパクトが大きい業務だなと実感しました。プロダクトを数字で良くしていく面白さとやりがいを強く感じ、今後のキャリアでも実サービスに密接に関わる開発や分析に挑戦したいと思うようになりました。
最後に
期間だけを見ると3週間と短いかもしれませんが、とても濃密な時間でした。ユーザー体験を想像するだけでなく、どのように数字を良くするかを考えながら施策を設計し、実装に落とし込む流れを経験できたことが大きな学びでした。データが豊富な toC サービスの現場は、機械学習エンジニア志望の方にも多くの学びがあると思います。興味がある方はもちろん、まだピンと来ていない方も、飛び込めば視界が変わるはずです。
サマーインターン期間中、オフィスで出前を取り、エンジニア全員でいただいた寿司の写真
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