【インターンシップ】東京海洋大学タナポンさんの体験談

はじめに

BEMAC東京データラボ（以下、「データラボ」）は、AI技術を活用し、海事業界の課題解決に向けた研究開発やデータ分析に日々取り組んでいます。今回は、東京海洋大学からインターンシップとして参加いただいたタナポンさんに、実際のビジネス課題に取り組んでもらった体験談を語ってもらいました。
※東京海洋大学海洋AIコンソーシアム

Self-introduction

My name is Thanapol Kidprasert, and I am a second-year Master’s student at the Tokyo University of Marine Science and Technology. My research focuses on improving ship maintenance processes, particularly related to propulsion equipment. I work on propeller fault detection through hydroacoustic signals, utilizing Convolutional Neural Networks (CNNs) and Audio Spectrogram Transformers (AST)for real-time fault detection and classification. I am highly interested in applying advanced deep learning models to practical marine engineering problems.

自己紹介 (日本語訳)

タナポン・キッドプラサートと申します。現在、東京海洋大学大学院修士課程2年に在籍しています。推進機器に関連する船舶の保守プロセス改善をテーマに研究を行っており、特にプロペラの故障を水中音響信号から検出する研究に取り組んでいます。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やAudio Spectrogram Transformer（AST）を用いて、リアルタイムでの故障検出および分類を行うことを目指しています。高度な深層学習モデルを実際の海事工学分野の課題に応用することに強い関心を持っています。

タナポンさん（BEMAC東京支社にて）

Internship Overview

I participated in an internship at BEMAC Corporation through the Marine AI Matching Week event organized by the WISE Program for the Development of Professionals in Marine AI.The internship period ran from mid October 2025 to December 2025, for a total duration of approximately two months.

During the internship, I worked in an MLOps (Machine Learning Operations) role, where my main objective was to develop a fully functional dashboard that integrates a data pipeline, automated model retraining, and real-time prediction based on ship sensor data. This internship provided a valuable opportunity to expand my technical skill set and gain hands-on experience.

インターンシップの概要(日本語訳)

私は、海洋AI人材育成事業（WISE Program for the Development of Professionals in Marine AI）が主催する「Marine AI Matching Week」を通じて、BEMAC株式会社のインターンシップに参加しました。インターンシップ期間は2025年10月中旬から12月までで、約2か月間でした。

インターンシップでは、MLOps（Machine Learning Operations）担当として、データパイプライン、自動モデル再学習、および船舶センサーデータに基づいたリアルタイム予測を統合した、完全に機能するダッシュボードの開発を主な目的として取り組みました。このインターンシップは、技術的スキルを拡張し、実践的な経験を積む貴重な機会となりました。

Internship duties

My responsibilities during the internship included the following.

①Preparing and preprocessing data for machine learning model development.
②Building a web-based dashboard using Streamlit, enabling interactive data visualization and model interaction for end users.
③Implementing system features such as parameter adjustment, on-demand model retraining.

インターンシップでの業務(日本語訳)

インターンシップ期間中の主な担当業務は以下のとおりです。

①機械学習モデル開発のためのデータ準備および前処理
②Streamlit を用いた Web ベースダッシュボードの構築
（ユーザーによる対話的なデータ可視化とモデル操作を可能にする機能の実装）
③パラメータ調整機能や、オンデマンド実行によるモデル再学習機能の実装

Impressions from the Internship

This internship was a meaningful experience that allowed me to acquire new technical competencies. I received valuable guidance from the Tokyo Data Lab team, whose mentorship greatly supported my learning process. BEMAC also provided the flexibility to approach the project in my own workflow style, which enhanced my ability to design and execute the project independently.

Key experiences included designing a well-structured development environment, developing a Streamlit dashboard, creating a data pipeline, and implementing model retraining and inference mechanisms. Overall, this internship strengthened both my technical and practical understanding of machine learning.

インターンシップの感想(日本語訳)

このインターンシップは、新たな技術的能力を習得するうえで非常に有意義な経験となりました。東京データラボのチームからは有益な指導を受け、そのメンタリングが私の学習プロセスを大きく支えてくれました。また、BEMACからは、自分のワークフローに合った進め方でプロジェクトに取り組む柔軟性が与えられたため、プロジェクトを自律的に設計・遂行する力を高めることができました。

主な経験としては、整理された開発環境の設計、Streamlit を用いたダッシュボードの開発、データパイプラインの構築、モデルの再学習および推論メカニズムの実装が挙げられます。総じて、このインターンシップは機械学習に関する技術的および実務的な理解を深めることにつながりました。

メンターからのメッセージ

タナポンさんは学習や新しい技術に対する好奇心がとても強く、短期間で多くのことを吸収しようとする姿勢が大変印象的でした。初日はプロジェクトのビジネス理解と開発環境の整備に取り組んでいただき、2日目以降はデータラボで用意したデータを用いて、スケジュールに沿って要件定義とダッシュボード開発を着実に進めてくださいました。1か月60時間という限られた時間のなか、ダッシュボード開発未経験にもかかわらず、Python仮想環境の構築、ユーザ視点でのヒアリング、Streamlitによるダッシュボード開発まで完遂された点は非常に大きな成果だと感じております。最終報告会でも、成果を整理した資料とともにわかりやすく発表していただき、有意義なフィードバックの機会になりました。この調子で、研究生活においても主体的な学びと挑戦を続けていただきたいと考えております。

担当メンター：BEMAC 東京データラボ　AI-S課　加藤達也