2025.06.28

AI・データ分析のインターンは難しい？未経験からの挑戦法

近年、AI（人工知能）やデータ分析の分野は急速に成長を遂げ、多くの企業がその力を活用して業務効率の向上や意思決定の高度化を図っています。それに伴い、大学生向けのインターンシップの募集も増加していますが、「文系だけど応募してもいいの？」「未経験では難しいのでは？」といった不安を抱える人も多いのではないでしょうか。

本コラムでは、AI・データ分析のインターンが実際にどのような内容なのか、未経験からどう挑戦すべきかについて、分かりやすく解説します。

AI・データ分析インターンって何をするの？

AIやデータ分析のインターンと聞くと、「プログラミング漬け」「高度な数学の知識が必要」といったイメージを持つかもしれません。しかし実際には、業務内容は企業やインターンの種類によってさまざまです。

主な業務内容の例：

顧客データや売上データの集計・可視化（ExcelやTableauなど）
PythonやSQLを用いたデータ抽出・加工
AIモデルの補助（データの前処理や精度の確認など）
リサーチ業務（AI活用事例の調査や提案書の作成）

特に“学生インターン”の役割としては、現場のデータサイエンティストやエンジニアのサポート業務が多く、入社前にすべてのスキルが完璧である必要はありません。重要なのは「学ぶ姿勢」と「論理的思考力」です。

未経験でも参加できるの？

結論から言えば、「未経験でも十分挑戦可能」です。ただし、事前準備が鍵となります。

多くの企業が求めるのは「基本的な知識＋自主的に学べる姿勢」です。以下のようなスキルや知識を、独学や講座で身につけておくと応募時に有利になります。

おすすめの事前学習分野：

Pythonの基礎文法：for文、if文、関数など
データ分析ライブラリ：PandasやNumPyの使い方
SQLの基本構文：SELECT、WHERE、GROUP BYなど
統計学の基礎：平均、中央値、分散、相関など
可視化ツールの使用方法：Excel、Google Data Studio、Tableauなど

特にPythonやSQLは、初学者向けの無料教材や動画が数多く公開されています。Progate、Kaggle、Udemy、YouTubeなどを活用すれば、独学でも十分理解が可能です。

学部や専攻は関係ある？

もちろん、情報系・理系学部の方が初期の知識がある分、有利なケースもあります。しかし、文系出身であっても、問題ありません。データ分析の現場では、「データをどう解釈するか」「どんな課題を解決するか」というビジネス視点も非常に重要です。

また、AIモデルを作るだけではなく、それをどう活用するか、どう説明するか、といったスキルが求められる場面も多くあります。そのため、「経済学部で統計を学んでいた」「心理学の調査でデータを扱っていた」など、文系的な背景も立派な武器になります。

インターン選考で見られるポイントとは？

選考では、「技術力」よりも「伸びしろ」と「取り組み姿勢」が重視されます。

評価されやすいポイント：

学習に対する主体性（ポートフォリオや学習記録があると◎）
論理的な思考力（課題に対する考察の深さ）
コミュニケーション能力（チームでのやりとりの円滑さ）
なぜAIやデータ分析を学びたいのかという動機

特に未経験者は、「なぜ挑戦したいのか」「自分でどう勉強してきたか」を面接で明確に伝えることが重要です。成果物があれば、GitHubやノートブックで共有できるように準備しておきましょう。

実際にインターンに参加して得られること

AIやデータ分析のインターンに参加することで、以下のような学びや経験を得ることができます。

現場で使われる「実践的なスキル」が身につく
社会人や専門職との接点が増え、将来の視野が広がる
チームでの開発や議論の経験が得られる
自分の“得意”や“やりたいこと”が明確になる

また、「実務に触れた経験」は、就職活動でも大きな武器になります。特に、データ系・IT系職種を目指すなら、インターン経験は他の応募者との差別化にもつながります。

まとめ：未経験でも、まずは一歩を踏み出そう

AIやデータ分析のインターンは、一見ハードルが高そうに見えるかもしれません。しかし、未経験からでも学ぶ意欲さえあれば、十分に挑戦できる分野です。

情報が無料で手に入る今、自分で学べる環境は整っています。まずは小さな勉強から始め、自分なりの目標を持って取り組んでみましょう。失敗を恐れず、経験を積むことこそが、未来の自分への一番の投資です。