自然言語処理の技術が企業でどのように使われているのかを経験したい

Insight Techでは、機械学習や自然言語処理に特化したデータサイエンティストのサマーインターンを毎年数名募集しています。今年もオンライン形式での実施となりましたが、およそ1ヶ月の間ビジネスにつながる課題に取り組んでいただいてきました（募集記事はこちら）。

そんな活躍を見せてくれたインターンのお二方にインタビューを行いました！
どういうテーマに取り組んでいるの？実際インターンに参加してみて良かったことは？オンライン形式でのやりにくさはなかった？などなど、その思いを探っていきます！

第一弾としてご紹介するのは、東京都立大学学部4年の榎本さんです。

東京都立大学小町研究室B4の榎本大晟です。東京都出身です。好きなことは食べることと料理です。お腹が空いているときは1食で白米を2合ほど食べることができます。

現在は単語分割に興味を持ち、それに関する研究をしています。自然言語処理では単語分割が前処理として行われていますが、先行研究では単語分割器とモデルを一緒に学習するというものがあります。現在はその先行研究をもとにドメイン適応に拡張したりしています。

SNS で“自然言語処理 インターン”と検索した結果、Insight Tech さんの投稿を見つけたのが応募のきっかけです。
自然言語処理の技術が企業でどのように使われているのかが気になっており、実際に経験してみたいと思ったことと、この経験が今後の研究にも活きてくるのではないかと思ったことが応募の動機です。
また、B4でも参加できるということも大きかったです。応募条件で24卒限定としているインターンが多くありましたが、こちらのインターンではそのような制約がなく参加させていただけて、とてもありがたかったです。

『注目不満の検出方法検討』というテーマに取り組みました。不満買取センターには日々多くの投稿がされています。その中には時期によって多く出るものや、他にはないユニークな不満や要望を含む不満があります。そのような特徴的な不満を検出してピックアップすることはビジネスのために不満を分析するユーザにとって有益となると考えられます。
なのでこのテーマでは、有益となりそうな不満の種類を考え、実際にそのような不満を検出する方法の検討・実装等を行いました。

インターンシップ開始前は完全リモートということに少し不安を感じていました。しかし、メンターの方との毎日のミーティングや、 Slack で気軽に相談できる環境を準備していただいており、リモートでのやりにくさというのはほとんど感じませんでした。
社内全体への自己紹介の場を設けていただいた際には、「頭の触り心地が良さそう」という感想をくださったり、Insight Techさんの暖かい雰囲気を感じることができました。

仮説を立てる → 実装を行う → 結果を評価する → よくないところを改良する　というサイクルを1ヶ月間でたくさん回すことができてとても楽しかったですし、良い経験になったと思います。
成果報告会に用いる資料には様々なアドバイスをくださり、今後の資料作成にも活かせると感じました。
また、どのような不満が有益となるかを考える際に用いたビジネスやマーケティングの視点は、研究室では経験できないことだと思うので勉強になりました。

API化までを完了できなかったのが心残りで、もっと素早く作業をできればよかったなと思いました。

オフィスから見える夕焼けが綺麗とのことでしたので行ってみたかったです！

1ヶ月間ありがとうございました！
年次大会などの学会でお会いすることができたら嬉しいです！
あとSlack のふーまんのスタンプかわいくて好きです

ふーまんのスタンプは実はLINEスタンプにもなっているのでここで宣伝しておきます！

インターン期間終盤にオンラインで行われた成果報告会での1コマ

榎本さん、ありがとうございました！