インターン体験談
3ヶ月の実践で、何を作り、どう変わったか。
AIネイティブ実践インターンシップを修了した先輩たちのプロジェクトと成長の記録です。
平松未有
学生向け課題情報整理アプリ
自分で考えた課題情報整理アプリを、設計から実装、発表まで進め、実際に動く形にできたときに大きな達成感がありました。
成長の軌跡開発経験なし・GitHub未経験 →
- 大学生33名へのアンケートで、負担理由「情報が分散している」70%、課題の見落とし経験85%を定量的に把握
- 調査結果からホーム・課題一覧・カレンダー・要確認の4画面を優先機能に選定し、FastAPI連携のMVPを実装
- LLM統合を将来案に回すスコープ判断を自ら行い、期間内に動くプロダクトを完成
- Chrome拡張のPoCで入力負担の削減可能性を検証し、認証情報を扱わない安全な設計を選択
学んだこと
GitHubを用いた開発の進め方を実践的に学びました。ブランチ作成・コミット・プルリクエスト・レビュー後の修正を経験し、大学の課題や個人の制作物の管理にも活用できるようになりました。
苦労と乗り越え方
APIの役割や、フロントエンドとバックエンドの間でのデータの受け渡しの理解に苦労しましたが、取得したデータが画面へ反映されるまでの流れを一つずつ確認することで理解を深められました。
今後に活かしたいこと
主体的に調べて学ぶ姿勢や、作業計画・進捗を管理する習慣を今後の業務にも活かしたいです。リモート環境でも、自分の考えや状況を整理したうえで相談することを意識していきます。
メンターへのメッセージ
フルリモートでの業務に慣れておらず、質問や状況の説明が拙いこともありましたが、伝えたいことをくみ取り、具体的なアドバイスをしていただけたことに感謝しています。3か月間丁寧にサポートしていただき、ありがとうございました。
髙橋龍
先延ばし防止レポート生成AI「チャクシュ」
Gitで誤ってコミットしたとき、Claudeに戻してもらうだけでなくコマンドの解説まで受け、自分がいかにGitを理解できていなかったかがわかりました。
成長の軌跡Claude Code未経験・Gitはバックアップ用途のみ →
- 先延ばしを意志の問題ではなく心理的ブロックと捉え直し、既存ツールが扱えていない「着手」に絞ったコンセプトを設計
- FastAPIとGemini 2.5 Flashで、原因診断→説明選択→レポート生成の多段階フローを実装
- Temporal Motivation Theoryを明示したプロンプト設計と、プロンプトのコードからの分離を実施
- Server-Sent Eventsによる非同期処理で、生成の進捗をリアルタイムに表示
学んだこと
Claude CodeとGitの使い方を実践で身につけました。AIの出力が期待を下回るのは自分の要求水準を言語化できていないからだと気づき、rulesやskillsに自分のこだわりを登録するようになりました。
苦労と乗り越え方
まとまった時間が取れず締切が怪しい時もありましたが、メンターが常々「締切に間に合わなくても相談してくれればいい」と声をかけてくださっていたので、早めに相談して解決できました。
今後に活かしたいこと
普段の研究にもClaude CodeやGitといったスキルを活用していきたいです。
メンターへのメッセージ
これ以上ないほど優しく、そして頼れるメンターでした。PRのコメントはいつも勉強になりましたし、研究生活にも最大限の配慮をいただけた点には頭が上がりません。安藤さんがメンターで良かったと心から思います！
S. I.
トレーニングジムの混雑度推定アプリ
教師あり学習をゼロから学び、基礎を身につけながら、自分が実装したい機能を実際に形にできた経験が印象に残っています。
成長の軌跡教師あり学習・Git未経験 →
- 来館者数の分布からパーセンタイルで閾値を決め、恣意性のない混雑度ラベルを設計
- ロジスティック回帰・ランダムフォレスト・LightGBMを比較し、テスト精度とCV平均からランダムフォレストを採用
- 特徴量重要度の分析で気温・時間帯が混雑度を左右することを確認し、日常的な感覚との整合性を検証
- React・Express・FastAPIを組み合わせて混雑度推定アプリを実装
学んだこと
毎週の面談までに、前週立てた目標やタスクについて一定の進捗を出すという意識が身につきました。与えられた課題に取り組むだけでなく、自ら設定した目標の達成に向けて試行錯誤する姿勢に変わりました。
苦労と乗り越え方
教師あり学習をゼロから学ぶ中でわからないことも多くありましたが、情報を主体的に取りにいったり、Claude Codeを活用してみたりすることで理解を深めていきました。
今後に活かしたいこと
主体的に学び、試行錯誤しながら形にする姿勢を、今後の研究や業務でも活かしていきたいです。
メンターへのメッセージ
毎週の面談における進捗確認や、コードチェックを通じて丁寧にご指導いただき、深く感謝しております。
K. R.
AI生成テキストと人間のテキストの判別モデル
初めて使うツールを使いこなせるようになっただけでなく、共同作業の相手とどうコミュニケーションをとれば円滑にタスクを完了できるかまで学べたことが大きな経験になりました。
成長の軌跡Pythonは大学の講義で触れた程度 →
- 自己分析から解決したい社会課題を10項目挙げ、実現可能性と関心から「AIと人間のテキスト判別」をテーマに設定
- 文書埋め込みモデル（all-MiniLM-L6-v2）とUMAPで可視化し、AIテキストと人間のテキストの分布の偏りを発見
- ロジスティック回帰とLightGBMで判別モデルを構築し、両モデルでAccuracy 94%超（LightGBMは96.1%）を達成
- 混同行列を用いたエラー分析で、モデル間の性能差の要因まで考察
学んだこと
プログラムを開発する一連の流れを身をもって学びました。問題にあたっても柔軟に方針転換して計画を進める力は、研修で身につけたものの中で最も価値あるものだと感じています。
苦労と乗り越え方
データセットが見つからず迷っていたとき、メンターから「まずは英語のデータセットで機能するか確かめよう」と提案いただきました。まずはできそうなことから始めるのは、何かを成し遂げたいときに非常に有効なアプローチだと考えています。
今後に活かしたいこと
研究や業務で手が止まったときも、まず小さいスケールで試してから対象を広げていきたいです。一人で抱え込まず、考え抜いたうえで相談する習慣も続けていきます。
北勇希
ダイエットサポートWebアプリ
自分が想定していた通りの機能を多く実装でき、AIエージェントの実用性を実感しました。
成長の軌跡プログラミング完全未経験 →
- Reddit APIで1,000件以上の投稿データを収集・統計分析し、仮説を検証
- 6機能のWebアプリを完成（ダッシュボード・体重/食事/運動記録・AIアシスタント・ユーザー設定）
- レイヤードアーキテクチャの採用、CSRF対策・パスワードハッシュ化などセキュリティ実装
学んだこと
3ヶ月間を通して自分の課題点や学ぶべき点が明確になりました。Claude Codeを存分に活用し、未経験からWebアプリを完成させる経験ができました。
苦労と乗り越え方
環境構築などの初歩的な部分でつまづきましたが、メンターが手厚くサポートしてくださり、安心して未経験の分野に挑戦できました。
今後に活かしたいこと
作成したWebアプリも活用しつつ、継続的にWebアプリ作成やPythonについて学習していきたいと考えています。
メンターへのメッセージ
何から何まで細かく詳しく手厚く対応してくださったので、不安なく業務を進めることができました。ありがとうございました。
荒川祥輝
旅行目的地レコメンドWebアプリ
自分が構想していたWebアプリを、インターン期間中に実際に形にできたことが最も印象に残った成功体験です。
成長の軌跡Web開発未経験 →
- 既存の旅行ツール調査から課題を特定し、プロダクト要件5条件を導出
- 訪日観光客vs国内居住者の都道府県訪問率の偏りを統計的に検証
- 事業者/一般モード・タグOR検索・ランダム推薦など6画面以上のWebアプリをFlaskで完成
- 課題発見→仮説構築→検証→プロダクト開発の全プロセスを自走して完走
学んだこと
「その製作によって何が得られるのか」を明確にする重要性を学びました。課題発見から解決策の検討、プロダクト製作までの一連のプロセスを経験し、論理的に思考する力が身につきました。
苦労と乗り越え方
課題をうまく言語化できず苦労しましたが、メンターに適切に言語化していただいたことで課題が明確になり、それ以降のプロセスを順調に進められました。
今後に活かしたいこと
課題発見から解決策の提案までのプロセスを今後の問題解決に活かしたいです。考えを資料として整理し、分かりやすく伝える技術も、チームプロジェクトで役立てていきたいです。
メンターへのメッセージ
毎週、的確なアドバイスをいただき本当にありがとうございました。熊懐さんからのご指摘のおかげで、資料作成や思考プロセスの面で大きく成長できました。3ヶ月間、ご指導いただきありがとうございました。
宮上太一
漫画レイアウトレコメンドシステムのデータ解析
Pythonで統計仮説検定を行ったとき、コーディングが難しく、はじめて実行がうまくいったときはとても感動しました。
成長の軌跡Git・プログラミング未経験 →
- Pythonでt検定・u検定を実施し、恋愛漫画とバトル漫画のレイアウトに統計的有意差を実証
- AIプロンプトエンジニアリングで漫画画像から特徴量を自動抽出するコードを作成
- グラフィカルモデリング（偏相関ネットワーク）で構成要素間の関係を可視化し、レコメンドシステムの設計指針を導出
- Confluenceでの技術資料を12週にわたって継続的に作成
学んだこと
前提知識のない人が見ても読みやすい資料を作成する力がつきました。Git・ターミナル・VSCodeなどの基礎スキルも身につき、働き方への考え方も変わりました。
苦労と乗り越え方
AIを用いて漫画の画像からデータを抽出する際、プロンプトを何度も修正して厳密化していく過程が大変でしたが、印象に残っています。
今後に活かしたいこと
Gitやコーディングは今後も活用しますし、学校のレポートなどでも資料作成の技術を活かしていけると感じました。
メンターへのメッセージ
正田さん、毎回丁寧に教えてくださってありがとうございます！
インターンプログラムの詳細・応募はこちら
採用情報を見る