データサイエンス篇＜マーケティングサイエンスコース＞

未来を描く、マーケティングサイエンティストへ。

マーケティングサイエンスコースは、博報堂ＤＹグループにおけるマーケティング・データサイエンティストの仕事を疑似体験する、早期内定直結型のプログラムです。

データサイエンスを武器にひと・社会の構造を解き明かし、未来のビジネスやマーケティング戦略を構想したいみなさんを募集します。

マーケティングはひとと社会を理解することからはじまり、未来を創るアイデアを生み出し、実装する仕事です。
言い換えると、データサイエンスに関連した、みなさんそれぞれの経験が活かせる仕事です。

例えばひとを理解する心理学・認知科学・医学や、社会を理解する経済学・社会学・政策科学、さらには未来を創る工学・情報科学・生命科学。

同時に、このような領域の知恵をチームで重ね合わせることで、別解を生み出せる仕事でもあります。

「粒違いの共創」を通して、データを読み解き、コンテンツやメディアを動かして、人・社会・未来を描く体験をしてみましょう。

講師

久保翔達

博報堂　グロースプラニング局
ストラテジックプラニング職
マーケティングプラニングディレクター／データサイエンティスト

2013年博報堂ＤＹメディアパートナーズ入社。ダイレクトクライアントを中心にデジタルメディア・マーケティングプラニングを担う過程で大量のデータを入手し、「このデータって統計解析すればもっと良い示唆を生み出せるのでは？」とデータサイエンスに傾倒。現在は数理モデルを用いてマーケティングプラニング、ROIマネジメント、クリエイティブの立案に従事している。

実施概要

実施内容	博報堂ＤＹグループにおけるデータサイエンティスト疑似体験インターンシップ当社が保有している大規模な生活者に関するデータから、ビジネス課題・マーケティング課題を分析し、課題解決策をプラニングする問題に取り組んでいただきます。
実施日程	合格発表・事前課題送付 2024年8月7日（水）
	＜DAY１＞全体プログラム 2024年8月19日（月） 09：30～19：00（予定）
	＜DAY２＞個人課題発表・グループワーク 2024年8月22日（木） 09：30～19：00（予定）
	＜DAY３＞講義・グループワーク 2024年8月23日（金） 09：30～19：00（予定）
	＜DAY４＞グループワーク 2024年8月27日（火） 09：30～19：00（予定）
	各チームごとにグループワーク 2024年8月28日（水）
	＜DAY５＞最終発表・講評 2024年8月29日（木） 09：30～19：00（予定）
	希望者は内定直結早期選考へ ※「全体プログラム」は、「ビジネスデザイン篇」「クリエイティブ×テクノロジー篇」「データサイエンス篇」の全参加者での合同実施となります。 ※DAY２（8月22日）にて個人発表していただくために、事前課題としてデータ/オリエン資料をお渡ししますので、ご自身で取り組んでいただきますようお願いいたします。 ※DAY４とDAY５の間はプログラム自体は開催しませんが、チーム毎に時間調整のうえ、グループワークを進めていただきます。
実施場所	オンライン開催（予定）
募集人数	約20人（予定）
参加条件	（1）国内外の大学、または大学院に在籍しており、就業経験のないこと。（2）学問やインターンシップ・課外活動などにおいて、Excel・R・Python・Matlab・SQLなどソフトウェアやプログラミング言語によるデータ集計や統計解析を応用し、研究や課題解決を経験したことがあること。 ※目安はプログラミング言語もしくは分析ツールどれか1つでも、統計解析を行える程度に習熟していること。 ※本インターンシップは2026年卒以外の大学生/大学院生にもご参加いただけます。 ※「事業創造篇」「グローバル篇」との併願は可能です。 ※「ビジネスデザイン篇」「クリエイティブ×テクノロジー篇」「データサイエンス篇エンジニアリングコース」との併願はできません。求める人物像：データを活用しながら、世の中の課題の背景を理解・整理・発見し、解決していきたいと考える方。得意分野のスキル向上だけではなく、ビジネスへの興味を持ち前向きに学習する成長意欲のある方。
選考日程	＜本エントリー開始＞近日中を予定しています。今しばらくお待ちください。
	＜本エントリー締切＞ 2024年7月9日（火）正午12：00
	＜合否連絡＞ 2024年7月31日（水）予定

選考の流れ

近日公開予定

過去の参加者の声

参加のきっかけは？

大学院では自分の得意な数学を用いて機械学習を専門としており、就活では戦略立案やマーケティングにデータサイエンスを活かせるような職種を探していたところ、まさにぴったりなインターンだと思い参加した。

Kさん: 情報理工学系研究科修士課程

参加してみた感想は？

講師の方が想像以上に終始議論を見てくださり、鋭角なフィードバックを沢山してくれたことに驚いた。また、ポジティブな言葉を掛けてくれたのも印象的だった。当時戦略コンサルなども併願していたので、ワーク型のインターンも経験していたが、こんなに雰囲気よく取り組めたのは初めての体験だった。

Kさん: 商学部学部生

イメージ変わったところは？

「データサイエンティスト」と聞いてイメージする、データ分析やモデル構築だけにとどまらず、生活者の心理の深堀から世の中を動かす広告や企画まで、データマーケティングを中心に幅広い領域に携われることを知って、職務内容に対する認識が変わった。

Hさん: 社会学部学部生

Q&A

当社が保有している大規模な生活者に関するデータから、ビジネス課題・マーケティング課題を分析し、課題解決策をプラニングする問題に取り組んでいただくため、博報堂のデータサイエンス業務を擬似体験することができます。具体的には、講義やワークを通して、データ分析の手法やデータの解釈のやり方、アイディエーションスキル（戦略からアイデアを発想する力）等を学べます。

幸いなことに、毎年文系/学部生の方からも多くのエントリーをいただいており、応募者の約半数が文系の方です。専攻内容については、計量経済学や心理学を学んでいたり、マーケティング系のゼミに所属していたり、アクチュアリー試験に挑戦していたりと、いずれかの形でデータ分析の経験がある方が多いです。またエントリーだけではなく、インターンシップ参加、その後の早期選考で内々定となった方も複数名います。
ただデータを分析するだけでなく、得られた結果からデータをどう解釈し、アイデアに繋げていくか。皆さんの総合的な力を発揮していただきたいと思っています。講師一同、あなたならでの強みを楽しみにしています。

目安としては、プログラム言語もしくは分析ツールどれか1つでも、統計解析を行える程度に習熟している方を想定しております。なおインターンシップ本プログラムでは、個人ワークだけでなくグループワークもあります。また各チームに複数名、メンター役の社員もついて皆さんのワークのサポートをしますので、ご安心ください。

何事も1人で成し遂げられることには限界があります。グループワークは、グループで行うことに意味があるのです。プログラム中のグループワークも、中心になって意見を言う人だけが評価されるわけではありません。人それぞれ多少の得手不得手はあると思いますが、チームの中でどのように価値を発揮するか、ぜひ自分ならではの強みを見つけて、それを発揮していただければと思います。

データ分析を通して、クライアントのビジネス課題・マーケティング課題の解決につながる提案をすること、クライアントと一緒にデータを使った新しいサービス開発をすることに興味のある方は「マーケティングサイエンスコース」をおすすめします。
機械学習や数理最適化を活用して広告効果測定手法やプラニングツールを開発、データサイエンスを軸に解析全般の技術研究、またデータを活用してメディア/コンテンツ制作に興味のある方は「エンジニアリングコース」をおすすめします。
ただ両コースを通して言えるのは、どちらも単にデータを分析・解析するだけではなく、それらを通してクライアント、生活者、そして社会の価値創造につなげていくことを大切にしているということです。