インテージのインターンシップ CHALLENGE-SHIPのご案内

クライアント企業のマーケティング課題に対して、仮説と検証を繰り返し、最適な解を導く。マーケティングリサーチ国内、そしてアジアNo.1^※であるインテージグループを支える中核事業会社として、長年幅広い業界のマーケティングを支援してきたインテージだからこそ体感できる、実践に基づいたインターンシップ。それがCHALLENGE-SHIP。マーケティングリサーチ最高峰のリアルな仕事にチャレンジいただきます。 _{※ESOMAR「Global Market Research 2020」調べ}

CHALLENGE-SHIPの特徴

インテージが保有する、貴重かつリアルなデータを使い、仮説と検証を繰り返しながら、マーケティングリサーチのビジネスを体感していただくインターンです。

マーケティングリサーチコースは、2種類ご用意しております。
1Dayはインテージならではのサービスやデータを短時間でご理解いただき、さらにはチームでインテージ独自のデータにも触れながら、マーケティングリサーチの世界を知っていただくコースです。

3Daysはインテージの貴重なデータから、マーケティング課題解決に必要なデータを自ら抽出し、チームで仮説検証を繰り返しながら解決策のプレゼンテーションまで行っていただくコースです。

デジタルコースは、実際にインテージのデータサイエンティストが対峙したテーマに対し、グループで解決方法を探り、プレゼンテーションをしていただくコースです。

コースの説明

1Dayコース

マーケティングリサーチとは何かについて、短時間でご理解いただくコースです。インテージが保有している独自のデータに触れていただき、データの「意味化」と「価値化」に実践していただきます。

POINT1 マーケティングリサーチの世界へようこそ！: 1Dayコースは、「そもそもマーケティングリサーチとは何かを知りたい」、「国内Ｎｏ．１、世界トップクラスを誇るデータについて知りたい」、「データに触れてみたい」、そんなマーケティングリサーチの世界に踏み込む第一歩に最適なコースです。

POINT2 データを活用するとは？: 世の中にあふれる様々なデータ。
それは活用されないと意味がありません。データから何が見えてくるのか、どのように活用するのかをご体感いただけます。

コースの流れ

マーケティング
リサーチ導入
＆
イントロダクション

インテージを知る

・インテージのビジネス、ヒト、データについてご紹介

データ活用の実践

・実際のデータを使って、市場を把握し、洞察できたことを発表

3Daysコース

マーケティングリサーチを総合的に体感いただくコースになります。マーケティングPDCAを幅広く捉え、データとマーケティングフレームを活用しながら、企業のマーケティング課題に対して、最適なソリューションを提言いただきます。実際にインテージ社員にプレゼンいただき、ビジネス視点を捉えたフィードバックを提供します。

POINT1 マーケティングPDCAを全方位で
俯瞰した戦略を立案！: クライアント企業のマーケティング課題に対し、日常では触れることのできないインテージ独自の希少価値の高い豊富なデータと、3C・STP・4Pといったマーケティングフレームを活用しながら、ソリューションを創造していきます。

POINT2 正解のない課題に対して、
仮説と検証を繰り返し、
ソリューションを磨き込む！: マーケティングに正解はありません。正解のない世界だからこそ、データに基づいてロジカルに論を組み立てることで、提言の説得力を強化していくことが必要になります。そのプロセスを理解するだけでなく、体験いただくことで、マーケティングリサーチの醍醐味を実感いただけます。

コースの流れ

イントロダクション
＆
オリエンテーション

市場調査と商品選定

・3Cのフレームワークを用いた市場調査
・市場を把握したうえで、キーとなる商品の選定

課題設定

・ターゲティングの検証
・ポジショニングの検証
・マーケティング・ミックスの検証

打ち手の検討

・課題の原因と打ち手の検討

プレゼンの準備

・プレゼン資料の制作と発表の準備

3Daysコース

デジタルマーケティング、データサイエンス、研究開発、それぞれの実務を知ることのできるコースです。統計解析・機械学習・Web/アプリ開発・民間企業主催データサイエンス関連コンペ参加経験、いずれかの基礎知識がある方を対象としています。いずれも自信がない方でも、デジタルマーケティングに対する強い関心がある方であれば歓迎します。

POINT1 顧客向けデータ分析プロジェクトを
仮想体験できる！: 実際にインテージのデータサイエンティストが対峙したテーマに対し、グループで解決方法を探り、プレゼンテーションをしていただきます。

POINT2 活躍している現役社員からの
リアルなフィードバック！: インテージで活躍する現役のデータサイエンティスト、デジタルマーケター、R&D担当者より、リアルなフィードバックをお届けします。最新の現場実務の話や、学生の皆様と現役社員が交流できる座談会もご用意しております。

コンテンツ一覧

■ データサイエンスにおけるデータ活用グループワーク: 　Lテーマは社内データを利用したマーケティングミックスモデリングを予定
■ デジタルマーケティングおけるデータ活用グループワーク: 　Lテーマは位置情報の活用を予定
■ 研究開発トピックの紹介
■ 先輩社員との座談会

募集概要

コース	マーケティングリサーチコース	デジタルコース
期間	1Day・3Days・2Days の 3種類をご用意しております ※複数コースの併願可 ※参加できる日程は1日程のみ ※実施時間は10:00ー17:30を予定 ※日程変更の可能性有 ※1Day、3Daysともにすべての日程で同じ内容のプログラムを実施･１Day（全てオンライン）　└2021/10/27 　└2021/10/29 　└2021/11/2 　└2021/11/25 　└2021/12/1 　└2021/12/3 　└2021/12/15 　└2021/12/16 　└2021/12/21 ･3Days（全てオンライン）　└2021/11/15～17 　└2021/12/7～9 ･2Days（全てオンライン） ITG（インテージ）のグループ会社ITSP（インテージテクノスフィア）とのコラボ企画です。 ITG1日＆ITSP1日となります。内容詳細はマイページよりご確認いただけます。 └2021/12/10～11 このほか、マイページでしかお伝えしない日程もありますので、ぜひエントリーをお願いします。	※複数コースの併願可 ※実施時間は10:00-18:00を予定日程が確定次第マイページ上よりご連絡いたします。 ※12月ごろ開催予定です
対象	4年制大学（1年～4年）、大学院（修士1年～修士2年）に在学中の方	4年制大学（1年～4年）、大学院（修士1年～修士2年）に在学中の方 ※デジタルコースは、統計解析・機械学習・Web/アプリ開発・民間企業主催データサイエンス関連コンペ参加経験、いずれかの基礎知識がある方を対象としています。いずれも自信がない方でも、デジタルマーケティングに対する強い関心がある方であれば歓迎します。
開催方法	オンライン（zoom）
定員	各コース 30～40名程度を予定 ※応募者多数の場合は、選考を実施する場合がございますので、予めご了承ください	15名程度を予定 ※応募者多数の場合は、選考を実施する場合がございますので、予めご了承ください
応募締切	・1次締切　2021/10/10（日）　10月～11月＆コラボの日程予約可・最終締切　2021/11/11（木）　12月の日程予約可 ※申込状況により、締切日を変更する可能性がございます	決定次第マイページよりご連絡いたします。
報酬	※報酬、宿泊費の支給はございませんので、予めご了承ください

マーケティングリサーチコース
期間	1Day・3Days・2Days の 3種類をご用意しております ※複数コースの併願可 ※参加できる日程は1日程のみ ※実施時間は10:00ー17:30を予定 ※日程変更の可能性有 ※1Day、3Daysともにすべての日程で同じ内容のプログラムを実施･１Day（全てオンライン）　└2021/10/27 　└2021/10/29 　└2021/11/2 　└2021/11/25 　└2021/12/1 　└2021/12/3 　└2021/12/15 　└2021/12/16 　└2021/12/21 ･3Days（全てオンライン）　└2021/11/15～17 　└2021/12/7～9 ･2Days（全てオンライン） ITG（インテージ）のグループ会社ITSP（インテージテクノスフィア）とのコラボ企画です。 ITG1日＆ITSP1日となります。内容詳細はマイページよりご確認いただけます。 └2021/12/10～11 このほか、マイページでしかお伝えしない日程もありますので、ぜひエントリーをお願いします。
対象	4年制大学（1年～4年）、大学院（修士1年～修士2年）に在学中の方
開催方法	オンライン（zoom）
定員	各コース 30～40名程度を予定 ※応募者多数の場合は、選考を実施する場合がございますので、予めご了承ください
応募締切	・1次締切　2021/10/10（日）　10月～11月＆コラボの日程予約可・最終締切　2021/11/11（木）　12月の日程予約可 ※申込状況により、締切日を変更する可能性がございます
報酬	※報酬、宿泊費の支給はございませんので、予めご了承ください

デジタルコース
期間	※複数コースの併願可 ※実施時間は10:00-18:00を予定日程が確定次第マイページ上よりご連絡いたします。 ※12月ごろ開催予定です
対象	4年制大学（1年～4年）、大学院（修士1年～修士2年）に在学中の方 ※デジタルコースについてはデジタルコースは、統計解析・機械学習・Web/アプリ開発・民間企業主催データサイエンス関連コンペ参加経験、いずれかの基礎知識がある方を対象としています。いずれも自信がない方でも、デジタルマーケティングに対する強い関心がある方であれば歓迎します。
開催方法	オンライン（zoom）
定員	15名程度を予定 ※応募者多数の場合は、選考を実施する場合がございますので、予めご了承ください
応募締切	決定次第マイページよりご連絡いたします。
報酬	※報酬、宿泊費の支給はございませんので、予めご了承ください

応募方法

STEP1

まずは当ホームページより
エントリーください

STEP2

エントリー後に発行される
マイページにて、
ご希望のコース・日程を選択のうえ、
お申込みください

＜注意事項＞: ・プログラムの構成上、終日ご参加いただくことが参加条件となりますので、予めスケジュールを確保のうえお申し込みをお願い致します。; ・応募者多数の場合は、選考を実施する場合がございます。その場合は改めてマイページ上でご案内させていただきます。

参加者の声

※以下は、昨年度実施内容に対する感想です

マーケティングリサーチコース参加者

【総合コース：1day】

グループワークの重要性とデータを読み解く力、仮説思考を学べた時間: グループワークとしての重要性とデータを読み解く力、そして何が問題であるかを探る仮説思考を一度に学ぶことが出来たため、非常に有意義な時間になったと感じている。今回の経験から反省すべき点をふり返ったうえで、自分の研究等につなげられるように努めていきたいと考えた。今回のインターンシップでは、自分に不足していた点や考え方について改めて考えることが出来た点が最も大きな成果であったと感じている。
（東京工科大学大学院）

【総合コース：5days】

データ活用の面白さを実感: 1つの商品が世に出るまで、あるいは世に出てからの改善の背景に膨大なデータに基づく仮説から実証の繰り返しが存在することが実感できた。また、実際に貴社のパネルデータを利用させていただくことで、宝の山であるデータをいかに活用できるか考えるプロセスに非常に面白みを感じ、自分の想像に反するようなことがファクトとして明らかになることに純粋な面白さを感じた。知的好奇心を刺激し続けられるマーケティング業界と貴社の環境により大きな魅力を感じた。5日間ありがとうございました。
（早稲田大学）

会社の雰囲気・業務の流れが分かった: 全体的な業務の流れや、インテージの雰囲気が分かって、以前より働いているイメージができるようになりました。もっとデータ分析についての知識を深めたり、論理的に物事を考えられるようになりたいと思いました。
（中央大学）

データサイエンスコース参加者

データサイエンスコース

インターンだからこそ見えるリアルな体験: 今回のインターンシップを通じてマーケティングに応用するためのデータサイエンス業務体験ができ、貴重な経験になりました。将来の職業を考える上で非常に参考になりました。実際に思い描いていることをコードにしてアウトプットを出すモデルを構築することの難しさと面白さを痛感しました。特に驚いたことはデータクリーニングに想像以上の労力がかかる点です。ただ、だからこそデータクリーニングを自動的にしてくれるプログラムを構築するところから始められたため、良い経験になりました。そもそも何を作るか、というところから始められたことから、一貫した業務に携わることができてよく考えることができたと思います。最後に、インターンの皆さんや指導してくださった社員さん、その他の社員さんの雰囲気がとても良く、気持ち良い2週間を過ごすことができました。ありがとうございました。
（九州大学）

大学では体験できない貴重な経験から感じたデータサイエンティストの面白さ: 実際にマーケティング領域のデータサイエンティストがどのような仕事をされているのかがよくわかりました。実際行った事は、目的に対して背景からクライアントの課題を読み砕き、自分たちで組んだロジックに沿って分析作業を進め、結果、考察、まとめという体系で体験をしました。この中でも分析作業の中でのビックデータの扱いがとても大変でした。どのような理由のもと、データを持ってきて、ひも付作業を行い、異常がないかを調べる。これは大学にいてもなかなかできることではないので貴重な経験になりました。また、一問一答のようにコードを組むことができてもどこかでうまくいかなかったときにもっと技量がないと、もっと裏付けの知識がないとリカバリーできない壁にぶちあたることがとても多かったです。これを現場の方にマンツーマンで教えていただきながらビックデータ処理のためのコードを組んだり分析方法を考えたりすることがとても有意義に感じました。データサイエンティストのおもしろみや大変さを知りつつ、これからプログラミング、統計学を自分で理解を深めていく、見直すいい機会になりました。
（東京大学大学院）

PAGETOP