マネーフォワードの機械学習(ML)インターン〜夏編〜

こんにちは。マネーフォワード京都開発拠点の村上です。

2019年2月に京都開発拠点をオープンして1年半がたちました。新型コロナ感染症流行が発生していますが、注意を払いながらも変わらずにインターン生の受入れ、正社員の募集、業務委託を継続しております。

今回は、今年の夏に実施したインターン受入れについてご紹介したいと思います。

【マネーフォワード夏インターンシップ】特別選考チャレンジ - athletics

2020夏のインターン

マネーフォワードでは、athletix主催のイベントでコードテストを行い、その中で優秀な結果を残された方に夏の2週間インターンを提供いたしました。

当社は3カ月以上の中・長期インターンの受け入れを中心にやってきたのですが、今年は短期インターンというマネーフォワードにとっても新しい取り組みでした。

コードテスト通過者には

の3コースが用意されていました。私が今日お話をするのはMachineLearningインターン です。

MachineLearningインターン

今年のMLインターンは京都開発拠点のMLチームにて受け入れを行いました。総勢4名の学生が東京と関西から参加してくれました。

コースの事前要求は特になかったのでML初心者も来るかと思っていたのですが、実際には学校や個人で何かしら触っている方が多かったです。

2020年のインターンテーマ

今年のテーマは全員が同じテーマを取り扱いました。当社が取り扱う画像データを切り出した一部をOCRする (画像から文字を読み取る)案件でした。

教師データが事前に数万件用意されており、それらから学習して、画像が渡されたら推論して読み取った文字列を返す感じです。

半年くらい前に当社の京都のインターン生が解いた問題をインターン期間の2週間でなぞってもらい、時間が余れば精度アップにチャレンジするといった感じで進めることになりました。

学生のみんなはスキル差はあるものの、Python/Jupyterを触ったり、コードリーディングして模写する程度のスキルには困らないので、先輩インターン生の解法を読み解きながら実際に自分でコーディングし直すのに大体1週間、残り1週間の中でチューニングポイントを探して精度アップにチャレンジ、人によってはdockerに内包してAPIが動く様にする所までチャレンジしてくれました。

インターンの成果

インターン生の入社順ですが以下の様になりました！

中森君：初代のモデルの精度を4%程引き上げて94.6%->98.92%にできました。

北野君：初代＆中森君のモデルから精度はおおむね維持(98.829%)しながらも、不要な学習工程を削ぎ落とし、モデルサイズもダイエット(85MB -> 45MB)にすることができました。

山田君：当初用意していた画像郡とは違う画像郡にチャレンジして、先行の2人同様に99.3%の精度を達成しました。

大石君：中森君、北野君と同じデータで99.9%の精度を達成し、さらに別の画像郡2種類にチャレンジし(かつ、画像難易度が高いと判断していたもの)、同じく99.38%, 98.04%を達成しました。

正直、短期でココまでの成果につながると思っていなかったのでとても驚く結果になりました。これら作ってもらった成果物の半分くらいは実施に本番環境にリリースして運用が開始されています :smile:

インターン中の働き方

今回のインターンの内の3人は東京から、京都にインターンするという東京から地方へ逆向きのフルタイムリモートインターンでした！

東京も関西組も2~3日はオフィス出社し、インターン生・社員とランチ行ってもらったり、他の日は自宅で働いてもらっていました。 (出社も可能でしたのでそれぞれ好きに仕事していました。)

毎日朝会(オンライン)で進捗確認と壁打ち、方向性の確認を行いながら2週間で着地する事を目指しました。 Slackでは先輩MLエンジニア、インターン生等がいるので気軽に質問してもらったり、エラーデバッグしたりしていました。それでも、多くの時間は自宅で１人で黙々と考えたり、解いたり、調べたりする時間が多かったとは思います。

最終日はマネーフォワードLabの社員や、VPoEの前で2週間インターンの成果発表を行う形で締めくくりとなりました。

<成果発表会の様子>

インターン生からの感想

インターン生の皆さんからは、

楽しかった
進捗コントロールしてくれたので安心して取り組めた
2週間というのがいい感じにプレッシャーだった
実際にMLをプロダクションに組み込むイメージが湧いた

などのお声をいただくことができました :smile: マネーフォワードの雰囲気や、実際の現場での開発の空気感みたいなのを持って帰ってもらえていたら嬉しいなと思います〜！

<インターン生の皆様>

まとめ

今回は初の短期MLインターン受け入れでしたので、事前に解いたことのある課題を提供し、なぞってもらって終わる事を想定していました。事前のヒアリングでもDeepLearningは入門者です！と皆さんは言ってたので模写して、理解して、終わると正直思ってました！(笑)

実際は、事前のインプットがあると自走して開発していましたし、そこから改善策を立てし、検証し、しっかりアウトプットを出してくるという結果になりました。事前の想定を1週間位で凌駕し、残り1週間で One Moreな成果につながったのは想定を完全に覆してくれるという最高な結果となりました！

それぞれ研究発表の形で、うまくいった部分だけでなく、うまくくいかなかった部分も共有する事で当社の次のML開発にも参考となるデータが増えたのも嬉しいです。今回の成果物は（リリースノートには出ない予定ですが）11月頃に順次本番環境に出ていきました！来てくれた4名の皆さんありがとうございました :smile: