
「データをもとに顧客の意思決定を支援する」そのリアルな現場を体験したい学生へ。
リアルな顧客の課題に対し、データサイエンスでいかにして価値ある仮説を導き出すか。その思考と実践のプロセスを現場の最前線で活躍するデータサイエンスエンジニアと共に探求する1Day インターンです。
このインターンで、あなたは何を「発見」するのか?
今回解き明かしてほしいのは、「テレビCMがどれだけ”消費者の行動”を促したか?」という広告ビジネスの根幹に関わる問いです。そのために渡されるのは、2種類のデータ(※)。

- いつ、どのテレビ局で、どんなCMが放映されたかを示す「テレビCMの放映データ」
- その結果、消費者がどんな行動をとったかを示す「Webサイトの訪問データ」
明確な正解はありません。 あなた自身の知性と探究心、そしてチームの仲間との議論を通じて、データの裏に隠された真実を探り当て、顧客の意思決定を支援する「仮説」を発見することが今回のインターンのゴールです。
※: インターンで扱うデータはインターン用に処理された人工データです。
インターンの流れ:思考がビジネス価値になるプロセスを体験
このインターンでは、以下の問いに向き合っていただきます。
- 【問い】どんなモデルが必要か?
- 目の前にある、一見すると無関係なデータたち。これらを結びつけ、CMの効果を明らかにするためには、どのような分析アプローチやモデルが有効でしょうか。あなたの知識と発想力が試されます。
- 【試行】モデルをどう使いこなすか?
- モデルを決めたら、次はデータ前処理と機械学習モデルの構築です。テレビCMデータをどのように処理し、どんな特徴量を抽出すれば、モデルは真価を発揮するのでしょうか。地道ながらも、分析の精度を左右する重要なプロセスです。
- 【発見】結果から、何をビジネスに繋げるか?
- そして、最も重要なのがこの問いです。分析によって得られた推論結果は、単なる数字の羅列ではありません。そこからどんなインサイト(洞察)を読み解き、どう表現すれば、ビジネス価値を生む「次の一手」に繋がるのでしょうか。
これは、CARTAのデータサイエンスエンジニアの実務と思考に非常に近いプロセスです。
このインターンの「面白み」とは?
このインターンの面白さは、データをもとに仮説を立て、実際にデータ処理と機械学習モデルを作り検証していくプロセスにあります。
- 「この時間帯のCMは、特にこの層に響いているのではないか?」
- 「このクリエイティブ表現が、サイト訪問の鍵になっているのかもしれない」
そんな仮説をチームでぶつけ合い、試行錯誤の末に、点と点だったデータが線で繋がる。そして、CM効果のメカニズムが「そういうことか!」と腑に落ちる瞬間。

そのプロセスこそ、データサイエンスの本当の醍醐味です。 あなたの分析が、数億円規模のテレビCM予算の意思決定に影響を与えるかもしれない。そんなビジネスの最前線に触れられる、スリリングな体験があなたを待っています。
こんな学生さんに向いています
- 事業課題そのものに興味がある人
- データの裏に潜む「人の行動心理」や「メカニズム」への探究心が尽きない人
- 自分の分析能力を、ビジネスの現場で試してみたい人
CARTA HOLDINGSのデータサイエンスエンジニアはデータから事業のコアバリューを理解し、仮説検証を繰り返してプロダクトを成長に導く「事業をエンジニアリングする」当事者です。
あなたもこのインターンで、「わかる」楽しさを知り、データで未来を創る面白さを体感してみませんか? ご応募、心よりお待ちしています。
過去参加者の声

普段扱っているデータは目的が明確で、整備されているものであり、決められた手法で精度を導くことが多かったが、体裁が整っていないデータを扱うことの難しさを確かめることができました。 非常に価値のある1日を過ごすことができました。
チームでデータ分析を行うという経験をできたことがすごく楽しかったです。みんなで、建設的に話し合いながら、雰囲気良くできたことがよかったです。 もう一度参加したい!と思えるくらいのインターンでした。
ビジネスの視点からデータを分析していく過程を体験できました。 また、かなり実践的な内容を題材とした課題であり、大学で学んできた知識がどのように役立つかを知るいい機会になった点も良かったです。
データサイエンティストのイメージではフルサイクルエンジニアとは異なるイメージがありましたが、実際の業務に近い課題設定を通じて、ビジネスまでを見越したエンジニアリングをしているイメージがつきました。
またCARTA HOLDINGSのインターンはサポーターズ「参加してよかったエンジニアサマーインターンシップランキング2025」3位とご好評いただいております。

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ぜひご参加をお待ちしています!



