「学習者」から「プロ」へ。6か月でエンタープライズ案件を主導するまでになったインターン生の驚異の成長記録

こんにちは。採用推進室の徳山です。

生成AI技術が急速に社会実装される中、クラスメソッドのAI事業本部で、圧倒的な成果を残したインターン生がいます。

カナダのコンコルディア大学でソフトウェアエンジニアリングを専攻する佐藤 亮さん。 わずか6ヶ月でAWSやRAG（検索拡張生成）の技術を習得し、エンタープライズ企業の要件定義を主導するまでに至った彼。

なぜ彼は、「研究」ではなく「実務」を選んだのか？ 未経験の技術をどうやって武器に変えたのか？ その劇的な成長の裏側と、クラスメソッドでの「リアルな挑戦」を、余すところなく語ってもらいました。

プロフィール
佐藤 亮（サトウ リョウ）
カナダ・コンコルディア大学 3年生。ソフトウェアエンジニアリング専攻。 大学ではWeb開発やJava、C++、コンピュータ理論を幅広く学ぶ。個人でもAI理論（ニューラルネットワーク等）を探求。2025年6月より約7ヶ月間、クラスメソッド AI事業本部にてインターンシップに参加。

理論だけでなく、「社会課題を解決するAI」に触れたかった

── まずは、インターンに参加しようと思ったきっかけを教えてください。

大学ではソフトウェアエンジニアリングやAIの理論を学んでいましたが、机上の空論で終わりたくないといった思いがありました。「学んでいる技術が、実際の社会でどう使われ、どうお金を生み出すのか」 。そのプロセスを肌で感じたいと思ったことが、インターンへの参加のきっかけです。

── 数あるテック企業の中で、なぜクラスメソッドを選んだのですか？

実は他にも、大手自動車メーカー系列のAI開発会社や、人材メガベンチャーなどの選考も進んでいました。

その中でクラスメソッドを選んだ決め手は、「生成AIへの本気度」 です。私はAIのモデル開発などに興味があるのですが、それと同時に「既存のAI技術を使って、世の中の課題をどう解決するか」という応用部分にも強い関心がありました。

クラスメソッドは当時から生成AIの社会実装に力を入れており、業務内容が自分のやりたいことと「ドンピシャ」でした。また、選考中に技術ブログ（DevelopersIO）や社員の方々の雰囲気を見て、「ここなら挑戦を歓迎してくれる」と直感したのも大きかったです。

入社2か月で想像を超えた抜擢

── 実際にインターンとしてどのような業務を担当しましたか？

最初はGitやVS Codeの環境構築からスタートしましたが、驚くようなスピードで実務にジョインしました。具体的には、AWS（Lambda, API Gateway, S3, Cognito）を駆使したクラウドネイティブな開発や、生成AI基盤（Bedrock Knowledge Base, Azure OpenAI）の構築・運用です。

特に衝撃的だったのは、入社してまだ間もない6月頃のことです。AI界のトップランナーであるAnthropic社のエンジニアが来日した際、部長から「通訳やってよ」と突然依頼されたんです。ミーティングでは、技術的な理解が不可欠なセッションで通訳を務めながら、自分自身も最先端の議論に参加しました。友人に話すと「インターン生がそんな席に座らせてもらえるの？」と驚かれますが、こういった挑戦をさせてくれるのが、クラスメソッドの凄いところだと思います。

── それは凄い経験ですね。他にも対外的な活動はありましたか？

8月にはGoogle Cloudの「Vertex AI Studio」に関するウェビナーに、スピーカーとして登壇しました。
単に話すだけでなく、構成案の作成からプレゼンテーションまで一貫して担当させてもらいました。
入社前に抱いていた「学生だから会議で発言できないかも」という不安は、完全に杞憂だったなあと感じています。

「サブ」から「メイン」へ。裁量の大きさが技術力を飛躍させた

── 技術面でのキャッチアップは大変だったと思います。特にAWSは未経験だったとか。

はい、AWSに関しては入社してから完全に一から学びました。成長の転機となったのは、プロジェクトでの立ち位置が変わった瞬間です。最初は先輩エンジニアの指示を受けてタスクをこなす「サブエンジニア」でしたが、徐々に「メインエンジニア」として案件を任されるようになりました。

6か月間で、2つのプロジェクトにおいて、私が主体となって計画を立て、お客様へのヒアリングや要件定義を行いました。「自分が決めないとプロジェクトが進まない」という責任が生まれた時、改めて自分の中でギアが変わったな感じました。「なぜこの実装が必要なのか」「顧客にとっての最適解は何か」を必死に考えるようになり、技術の吸収スピードが格段に上がりました。

── 具体的にどのようなプロジェクトに取り組みましたか？

例えばRAG（検索拡張生成）システムの精度改善です。「検索結果が意図した通りにならない」などの課題に対し、前処理（ドキュメント整形）やメタデータの付与そして検索時にフィルタリングなど、正解のない中で仮説検証を繰り返しました。精度改善の実施だけでなく、RAGシステムのユースケース明確化を目的とした顧客ミーティングを行い、要件に応じた精度改善手法の選定などを担当しました。

── 生成AIツールもかなり活用されたとか。

はい。このインターンを通じて「生成AIの使い方」が劇的に上手くなりました。
コーディングにおいてAIツールを使う際、「どういう指示（プロンプト）を出せば的確なコードが返ってくるか」「どこまでがAIに任せられる限界（無茶振り）なのか」という"さじ加減"を体得しました。相手（AI）に伝える情報からノイズを削ぎ落とし、必要なコンテキストだけを渡す。このスキルは、今後のエンジニア人生でも大きな武器になると思います。

「飛び込む力」で築いた信頼と、圧倒的な当事者意識

── 社内のメンバーとはどのように関係を築きましたか？ コミュニケーションに不安はありませんでしたか？

私は入社時からずっと「飛び込む力」を意識していました。

例えば入社3日目に、部長やチームメンバーと東京ヴェルディの試合観戦に行く機会があったんです。まだ皆さんのことをよく知らない状態でしたが、「まずは参加してみよう」と飛び込みました。

そうやって仕事以外の場でもフラットに関わることで、業務上でも質問しやすい関係性が築けました。

── 業務を進める上で、特に意識していた「マインド」はありますか？

「先輩の時間を奪わない工夫」と「当事者意識」です。

技術的な疑問が出た時、すぐにメンターや先輩社員に聞くのではなく、まずは公式ドキュメントや技術ブログで徹底的に調べました。「経験者にしか答えられない勘所」だけを質問するようにして、自分自身の解決能力を高めようと心がけました。

また、壁にぶつかった際も、悔しさをバネに技術を独学で習得し、解決策を提案しました。「言われたからやる」のではなく「理解を深めるために自分で構築したい」という姿勢 が、結果として周囲からの信頼に繋がったのだと思います。

インターンを検討している学生へ：「迷ったら、やってみよう」

── 最後に、今後のキャリアと、これから応募を考えている学生へのメッセージをお願いします。

今回のインターンを通じて、エンジニアの汎用的なスキルだけでなく、「生成AIという技術を使って、社会の課題を解決するエンジニア」になりたいという軸が定まりました。

これからインターンを考えている学生の皆さんに伝えたいのは、「とりあえず挑戦してみたい、と言ってみる」ことです 。 クラスメソッドは、手を挙げればチャンスをくれる会社です。年齢や立場は関係ありません。「やりたい」と声に出した人には、想像以上の裁量と、それを支えてくれるプロフェッショナルの仲間がいます。

誰かから誘われるのを待つのではなく、自分から一歩踏み出してみてください。その先には、学校では決して味わえない、刺激的な成長の日々が待っています。

【編集後記】

インタビュー中、佐藤さんが語った「裁量が自分に課されて初めて、本当の学びが始まる」という言葉が印象的でした。6ヶ月で「学習者」から、顧客に価値を提供する「プロフェッショナル」へと驚異的な変貌を遂げた佐藤さん。その背景には、クラスメソッドの「挑戦を歓迎する土壌」と、彼自身の「飛び込む勇気」がありました。佐藤さんの成果とカルチャーは、チームに大きな刺激を与えてくれました。

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