不満データを問題解決につなげる一端を担いたい

〜2024年 DSインターンシップインタビュー〜

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、2週間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？やりにくいことはなかった？などなど、その思いを探っていきます！

今回ご紹介するのは、公立千歳科学技術大学大学院修士1年の砂原さんです。

不満を集めて問題解決に役立てるアプローチに魅力を感じた

ーーまずは簡単に自己紹介をお願いします！

公立千歳科学技術大学大学院理工学研究科理工学専攻砂原加奈です。
出身は北海道です。
趣味はNetflix、漫画アニメ鑑賞です。

ーー大学ではどういった研究をされているのですか？

現在、大規模言語モデルを活用した学習支援やアドバイジングの自動化に関する研究を進めています。特に、学習の足場がけ、つまり学習者が適切な学習方針を立てられるようサポートする役割をAIに担わせ、教師の補完や代替を目指しています。

教育の現場では、従来の「教える」というスタイルから、学習者が「主体的に学ぶ」ことの重要性が高まっています。しかし、特に自律的な学習に慣れていない学生に対しては、教員が個別に足場がけを行う必要があります。ただし、従来の方法では、教員が全員に個別対応することが難しく、非常に時間もかかってしまうという課題があります。

そこで、私たちの研究では、この足場がけをAIを活用して自動化し、効率的かつ効果的に学習者を支援することを目指しています。AIによるサポートを通じて、より多くの学生が自律的に学習を進められるようになることを期待しています。

ーー大規模言語モデルの実践的な活用という意味では今後への期待が高まる研究ですね。そういった研究に取り組まれている中で、Insight Techのインターンへ応募をしたきっかけ、目的は何でしょうか？

私がこのインターンに応募したきっかけは、「魔法のスプレッドシート（※）」で掲載されていたInsight Techの情報を見たことです。そこで、Insight Techの活動に強く興味を持ちました。特に、不満のデータを集め、それを独自に解析し、問題解決に役立てているというアプローチが非常に斬新だと感じました。そうした革新的な取り組みに魅力を感じ、私もその活動の一端を担いたいと思い、このインターンに参加することを決めました。

※（編集者注）魔法のスプレッドシートとは、有志の方が管理している、IT関連のインターンシップの情報が閲覧できる便利なデータベースのことで、Insight Techも毎年情報を掲載しています。毎年こちらを見て応募くださる学生さんも多いです：https://magic-spreadsheets.pages.dev/

取り組みの中で細かくフィードバックをもらえたことが助けになった

ーーここからは実際にインターンに参加してからのお話を聞かせてください。まず、インターンで取り組んでいるテーマを教えて下さい！

私が取り組んでいるテーマは、「LLMを用いた不満ファインダーの解析結果の読み書き支援の試行・検証」です。現在、不満買取センターには日々多くの不満が投稿され、時期によってユニークな不満が集まってきます。Insight Techでは、そのデータを可視化・分析するツールとして「不満ファインダー」を提供しており、時系列図や優先課題図といった機能があります。

しかし、ユーザーからは「グラフの解釈が難しい」という声も少なくありません。そこで、私たちは大規模言語モデル（LLM）を活用し、不満ファインダー上で得られた解析結果を分かりやすく解釈・表現する支援を目指しています。この取り組みにより、ユーザーがデータをより理解しやすくし、効果的に活用できるようにすることが目標です。

ーーユーザーが分析結果を解釈する上で何かしらサポートできないか、という観点でのテーマですね。なかなか難しいテーマに取り組む中でリモートでのインターンとなりましたが、インターンに参加してみての雰囲気はどうでしたか？

雰囲気はとても良かったです。特に、質問をした際や結果を共有した際に、細かくフィードバックをいただけたことが大変助かりました。このフィードバックが次の活動のヒントとなり、行き詰まった時に非常に役立ちました。

ーーフィードバックが助けになっていたのであればよかったです。

それぞれの成果物がそれぞれの観点で有用なものであることを実感できた

ーー実際にInsight Techのインターンに参加してみて、よかったことや学びになったことはありますか？

それぞれの結果がビジネス的に大きな意味を持つことを学べたのは、とても貴重な経験でした。例えば、優先課題図の全体を読み解く支援をするために、いくつかのバージョンを試行錯誤しながら作成しました。その際、チームの皆さんが「このシーンではver2が適している」「こういった場合にはver6が活用できそう」とシーン別に用途を考えてくださり、非常に参考になりました。結果的に、それぞれの成果物がビジネスの場で有用なものであることを実感できたことに大きな感動を覚えました。

ーービジネスの場での有用性はなかなか普段の学生生活では実感しにくいところだと思いますので、この機会に実感してもらえてよかったです。そんなインターン期間を振り返ってみて、作業をする上でこういう部分に気をつけるべきと意識した点、気づけた点はありますか？

データとコードの整理が重要だと感じました。データが増えてくると、どのデータが何に対応しているのか分かりにくくなりますので、うまく整理しておくことで作業がスムーズに進みます。また、コードに関しても、後から見返したときに『このコードは何のためだったのか』を忘れてしまうことがあるので、早めに整理することや、整理しながらコードを書くことを意識すると良いと学びました。