マネーフォワードのAI推進部でサマーインターンしてきました！

はじめに

こんにちは！naaです！

8月上旬に参加したマネーフォワードのサマーインターンで，どんなことをして，どんなことを学んできたのかを書いていきます！

きっかけ

サポーターズの1on1面談イベントで面談したのがファーストコンタクトです．イベント後にCTOの中出さんとの面談を経て，サマーインターンのお誘いをいただきました．

参加目的は以下の2つです．

・ビジネスにおけるデータ分析のプロセスを体感したい！
・マネーフォワードのことをもっとよく知りたい！

研究での分析はビジネスに近いとはいえ，実際にビジネスの現場でのデータ分析を体感したことがなかったため，サマーインターンを通して経験してみたいと思っていました．

また，面談では社内の雰囲気などを聞いていて素敵な職場だなと思っていたのですが，実際のところはどんな人たちが働いているのだろう？と思い，参加することに決めました．

インターン概要

8月の前半の2週間，CTO室AI推進部で就業型のインターンをすることになりました．出社とリモートを選ぶことができ，なるべく出社したかったので，ほとんど京都支社に出社しました．

家計簿アプリであるマネーフォワードMEを対象に，一連のデータアナリスト業務を行いました．

ビジネスモデルの理解から始め，ユーザの状態遷移の理解，KPIツリーの作成などに取り組みました．
マネーフォワードMEへの理解を深めた後に，BigQueryを用いてデータを眺め，Pythonを用いて分析しました．
KPIツリーに沿って気になった部分をどんどん深掘りし，最終的にマネーフォワードMEの収益増加のための施策提案までを行い，データ分析チームの方々に発表しました．

たった2週間でビジネス理解から施策提案まで行うというかなり濃い内容でした．

提案した施策はこちら

インターン中にチャレンジしたこと

①ビジネスモデルやKPIツリー作成

インターン中，ビジネスモデルやKPIツリーをがっつり定義・作成しました．

ここまでビジネス理解を深めたのは初めてでした．

特にKPIツリーの定義付けによってMECEにロジカルに考える力をつけることができました．

②SQL(Big Query)

SQLは独学で勉強していたものの，実践的にクエリを投げるのはほぼ初めてでした．

インターン中，初めて50行以上の長いクエリを投げて感動していました．

③自分で気になるデータを分析

マネーフォワードMEの収益増加のための分析だけでなく，自分で気になった部分の分析をしました．

・新規獲得数とキャンペーンの関係
・曜日別の新規獲得数
・直近のデイリー新規獲得数の推移
などなど

例えばデイリー新規獲得数の推移を見たところ突出した部分があり，調べてみると，ちょうどテレビでマネーフォワードMEが紹介されていたということがわかったりしました．

たくさんのデータを分析するのがとても楽しかったです．

インターンで学んだこと

①ビジネス理解の大変さ・必要性

どのように収益を得ているのか，このサービスの現状はどうなっているのかなどを1から調べていくのが想像以上に大変であることを知りました．

さらに，これらを知っておかないと分析は思うように進まないということも実感し，ビジネス理解はの必要性を身にしみて感じました．

②KPIツリーの重要性

分析中にデータを見ていると「あれ何を目指しているんだっけ？」とゴールを見失いかける時があったりしました．そんな時，KPIツリーを見返すと，何を目標にして分析すべきかがすぐ分かりました．KPIって本当に重要ですね．

さらに，そんなKPIツリーを作成するためには， ビジネスモデル・ユーザの状態遷移の理解が必須ということも学びました．

③データアナリストたるもの、素早くクエリを叩くべし

クエリを叩くスピードが分析のスピードに大きく影響するため，早くクエリを叩けるようになる必要があるなと感じました．慣れが必須ですね．

おわりに

今回のインターンを通して，データアナリストとして大切なことをたくさん学びました．

将来のキャリアを考える上でかなり参考になりました．
インターンで学んだことを今後活かしていこうと思います！

メンターさんをはじめAI推進部の方々，関わってくださった方々，非常にお世話になりました．皆さん優しくしてくださり，ありがとうございました．