データアナリスト（FP&A）を募集します！
突然ですが、現在マネーフォワードのデータ戦略室 分析推進部ではデータアナリスト（FP&A）を募集しています！（2024年5月現在）
私たちとしても今回新しく募集をはじめたポジションであり、その業務内容や魅力を詳しくお伝えすることで、1人でも多くの方にご興味を持っていただきたく筆を取りました。
以下の文にピンときた方はぜひ最後まで読み進めていただきたいです！
「データドリブン」な経営・事業運営の推進に興味がある
データを分析するだけでなく「実行」にまで関わり、事業貢献をしたい
事業でのデータ活用の「仕組みづくり」から関わりたい
この記事は分析推進部から事業部へ異動しデータアナリスト（FP&A）に近い業務を行なっている大塚、佐野と分析推進部 部長の作野の3名でお送りします！
データアナリスト（FP&A）の業務内容
最初に大塚からこのポジションで想定される業務のイメージについてご説明します。
SMB事業推進本部 事業企画部 兼 分析推進部
2021年6月、分析推進部にジョイン。
事業部向けのKPI設計・ダッシュボード構築や経営向けのSaaS事業 KPI可視化・分析を経て、2023年末に現職へ異動。前職はSIerのITコンサルタント。
データアナリスト（FP&A）は、主にバックオフィス向けSaaSを中心事業としたビジネスドメインでの業務を想定しています。
データを通じて経営と現場の橋渡し役となり、意思決定の速度と精度の向上、事業運営でのPDCAサイクルの円滑化を推進していきます！
今回新しい仲間を迎えることで取り組みを強化・拡大したい取り組みについて、3つのポイントに分けてご紹介します。
経営レイヤーでの取り組みの強化
マネーフォワードのビジネスドメインでは多種多様なプロダクトと販売形態が存在しています。
そのため、複数の事業間で同じ物差しで事業の状態を評価し、経営層の意思決定を助けていくにはデータの存在がなにより重要です。
また、経営戦略の変化に応じて、重視すべき指標も変わっていきます。マネーフォワードが大切にしているカルチャーの１つである「Speed」を低下させることがないよう、共有する指標を柔軟に変更できる仕組みづくりが求められます。
分析推進部ではこれまでも管理会計やSaaSのKPIの集計・可視化・分析の仕組みを整えてきましたが、今後より強化していきたいと考えています！
具体的には財務会計との整合性の担保や事業をより正確に評価できる売上・コスト配賦のあり方など会計的な論点に関しても取り組んでいきます。
なお、会計知識に関してはプロフェッショナルな方ももちろん大歓迎ですが、意欲があれば入ってからキャッチアップしていただく形でも問題ありません。
事業部レイヤーでの取り組みの拡大
データによる課題発見、課題解決、業務への活用というプロセス全体をリーダーシップをもって押し進める役割を担います。
特にデータによる「課題解決」、「業務への活用」の部分では自らプロジェクトを発足したり、現場オペレーションにまで踏み込んだ改善 をする動きが期待されています。
また、必要に応じて分析推進部のデータサイエンティストと連携してより高度な分析手法を用いた課題解決を行うこともあります。
分析推進部ではこれまでも経営層向けの管理会計・SaaS KPIの経験を積んだメンバーがより事業に近いポジションへと異動する「人材輩出」という施策を行ってきました。
成功事例が増え始め、更なる拡大を試みていますが、必要な組織の数に対してまだまだ担い手が足りておりません！このことも今回の募集に至った大きな理由の一つです。
経営と事業部の橋渡し役としての活動
これまでご説明してきた各レイヤーの活動においても、社内のステークホルダーがバラバラのソースや定義のデータをみていたらコミュニケーションコストが上がってしまうばかりか、誤った判断にいたってしまう危険性もあります。
データアナリスト（FP&A）のロールの方には経営と事業の両方のデータを深く知る存在として、経営層がみる数字と事業責任者が見る数字、そして現場のリーダーがみる数字の分断をなくしていっていただきたいと考えております。
そのための分析基盤の改善・拡大も重要な仕事の一つです。
マネーフォワードの分析推進部（旧 分析推進室）では立ち上げ当初からSSoT（Single Source of Truth）を意識したデータ基盤の仕組みづくりを推進してきました。
過去に分析推進部メンバーによるSSoTに関する登壇も行なっています！
BEACON Japan 2021：マネーフォワードが実践する「SSOT」とデータの民主化に向けた取り組み
アナリティクスエンジニアの力も借りながら、SSoTな分析基盤の発展にも関わっていただきます。
ここまででもかなり幅広い業務が想定されていることが伝わったかと思います！
一度にすべての役割を担っていただくというよりは、最初は経営寄りの管理会計・KPI設計に関わっていただきつつ、そこで得られた知見を生かして事業部内でご活躍いただく流れを想定しています。
データアナリスト（FP&A）にはこんな方に来ていただきたい！
次に分析推進部 部長の作野からこのポジションでぜひ来ていただきたい方の特徴について求人票の記載からブレイクダウンしてご説明していきます。
データ戦略室 分析推進部 部長
2022年8月分析推進部にジョイン。
マーケティング、営業施策の効果の検証とシミュレーションなどを行う。2023年6月より現組織のマネジメントを行う。
前職は事業会社のデータサイエンティストとしてマスプロモーションの効果推定、プライシング、レコメンドエンジンの開発などに携わる。
求める人物像
この職種では、事業に点在しているデータを一箇所に集めて定量的な分析を行っていく事を通して、事業の意思決定の速度と精度を上げる事をミッションとしています。
求人票に記載されている「求めるスキル・経験」のうち、いくつかをピックアップして それらをどのように活用していくのか? について説明させてください。
・KPIマネジメントの経験
事業の進捗度合いや成長のドライバーについて定量的に把握するための指標を要件定義してビジネスオーナーや関連部署と合意していく事が重要な仕事となります(これを推進するにあたって、技術的な面に閉じずに事業への強い興味・関心が持てる事は必須要件となります)
・ダッシュボード構築、分析用データマートの設計・実装の経験
組織内の全員が同じデータに基づいてビジネスの意思決定を行う事ができる状態を構築します。この土台がないと、以下のようなロスが発生してしまい、意思決定のスピードを損なうことになってしまいます。
①この指標の定義は何だっけ？という確認が発生しコミュニケーションコストが増加する
②部署間での集計定義が揃わずに同じ指標の平仄をあわせるために時間を費やしてしまう
③変化の要因をドリルダウンする際、データの調査に膨大な時間を浪費してしまう
Excelベースの集計結果のみが出力されており、KPIの数字がハードコードされている場合、その定義に関わった部署に問い合わせる必要が発生します。そうならないようにするため、KPI算出は、SQL化(=関係者に確認してなくてもトレース可能な状態)しておくことが非常に重要だと考えています。
・SQLを利用したデータ分析の経験
上記の状態を実現するためにSQLを自在に書ける事/他人が書いたSQLを解読する事が必要です。
集計速度を求めてシビアなチューニングをする必要はありませんが、「他人が見て分かりやすいSQL」を書けると良いです!
過去に、メンテナンスしやすいSQLクエリについての記事を書いておりますのでぜひご覧ください！
・プロジェクトマネジメントの経験
分析した結果をもとに課題を特定したら、課題解決を行うためのプロジェクトを推進する事になります。開発チーム、セールスチーム、マーケティングチームなど様々なバックグラウンドを持った方たちのクロスファンクショナルチームとなる事が多いです。
進捗管理に閉じず課題提起から含めて起案書を書いて決裁をとったりプロジェクトの振り返り結果をもとにビジネスオーナーにレポーティングを行ったりします。
この仕事の面白い部分は、与えられた問題を解くだけではなく、問題を設定したり解いた結果をもって事業を動かしていくという経験ができる事です。
プロジェクト事例
最後に佐野から実際に分析推進部から事業部への人材輩出後関わったプロジェクト事例を2つご紹介します！
“SSoT”なデータ基盤の整備やデータサイエンスを活用した課題解決プロジェクトのイメージが共有できればと思います。
ERP本部 事業企画部 副部長 兼 分析推進部
🇯🇵 鹿児島大学で哲学→明治大学大学院で会計修士
🇯🇵 2012年公認会計士試験合格
🇲🇾 2013年〜2015年マレーシア・ベトナムのアカウンティングファームに就職
🇯🇵 2016年起業、企業常駐型の財務アドバイザリーを行う会社設立
🇯🇵 2020年6月 株式会社マネーフォワードにデータアナリストとして入社
→全社横断組織（分析推進室）に約2年所属した後、2022年からは事業本部（クラウドERP本部）内でデータ分析を行う。
2024年4月にNIKKEIリスキリングに記事掲載されました！
KPIのデータ基盤整備プロジェクト
急速な組織拡大により、部門間の活動の一貫性が欠如し、効果検証に時間がかかる課題が浮き彫りになりました。自律的な部門活動や個別の指標作成により、全体的な方向性や重要な活動の見落としが生じ、ボトルネックが発生することもありました。効果検証には時間がかかり、部門内のロジックやオペレーションの複雑化が問題となり、指標の算出にも時間とコミュニケーションコストがかかっていました。
これらの課題に対処するために、事業企画部が設立され、統一的なデータ基盤としてのSSoTが整備されました。このデータ基盤では、KPIの定義統一や部門データの統合、自動化されたデータマートの構築が行われ、迅速な情報アクセスと効果検証の高速化が実現しました。非エンジニアでも運用可能な環境が整えられ、チーム全体でのデータ活用が促進されました。
具体的な取り組みとしては以下のようなことを行いました。
本部内でのKPIの定義の統一
データマートの開発やデータパイプラインツールを利用したデータ加工処理の自動化
非エンジニア向けのデータ基盤開発の教育とツールの選定
結果として、SSoTなデータ基盤整備により、事業計画の作成やKPIの把握が迅速化し、効果検証のスピードが飛躍的に向上しました。これにより、事業運用での課題に対する迅速な対応が可能になり、施策の見立てや重要性の判断が効率的に行われるようになりました。
広告宣伝費の合理化プロジェクト
広告宣伝費の合理化PJでは投資回収期間であるCAC payback periodが長くなってきた問題に対処しました。
問題を深掘ると、主に以下の３つが課題としてありました。
チャネル別のリードからどのような受注に至ったかがわからない
手動でのコスト集計の負荷の高さと、会計上費用とのタイミングのずれ
別チャネルへの影響など間接的な効果の測定の難しさ
これらの課題に対処するため、まずはリードと受注の関連性を明確にするためのデータマートの構築を行いました。次に、クラウド債務支払・経費から連携したクラウド会計Plusの仕訳情報を利用して、チャネル別のコスト集計の自動化を行いました。さらに、間接的な影響を定量的に測定するために、リード獲得の寄与度を分析しました。
その結果、数千万円のコスト削減と投資回収期間の半減が実現され、売上増加のトレンドも維持されました。データサイエンスの活用により、効率の良いチャネルへのコストアロケーションや意思決定の改善が実現しました。
おわりに
ここまで読んでいただいて興味をもっていただけた方、ぜひカジュアル面談などでお会いしましょう！
ご応募を心よりお待ちしております！