データインテリジェンス部のご紹介

2022年5月27日 19:04

これは株式会社Mobility Technologies(以下MoT)データインテリジェンス部ブログの記事です。
本企画は弊社社員の個々の活動による記事であり、会社の公式見解とは異なる場合があります。

この記事について

MoTのプロダクトマネジメント本部のデータインテリジェンス部についてご紹介します。

自己紹介

データインテリジェンス部副部長の森義志です。
SIerで業務システム作りからキャリアをスタート、デジタルマーケティングの会社で機械学習のアルゴリズム設計や分析組織の立ち上げを経験し、DeNAにGOの前身であるMOVの一人目のアナリストとしてジョイン。アナリストグループのマネジメントを経て、現在はデータインテリジェンス部のマネジメントを担当しています。
クラフトコーラを自作することにハマっており、様々なスパイスを買い漁っては調合して夜な夜な出来栄えに一喜一憂する日々を送っております。

何する部署なの？

データインテリジェンス部のミッションは以下の通りです。

データから得られる様々なインサイトを発信することで
プロダクトや事業を正しい方向に導く

データ分析で終わらない。プロダクトの企画・設計から深く関わるMoTの分析部隊

プロダクトを作るときデータを通したインサイトが必要になる場面が多々あります。我々はプロダクトマネジメント本部に所属し、プロダクトを作っていく過程の必須ファンクションとしてこのミッションにあたっています。また、プロダクトだけではなく、社内の各部署からの分析依頼にも対応しています。
ミッションについてもっと詳しく知りたい方はこちらの記事もご参照下さい。

具体的にはなにしているの？

具体的には以下の5つの価値を提供しています。

課題発見・提案
ユーザリサーチ
プロダクトモニタリング
依頼分析対応
分析環境構築・管理

1. 課題発見・提案

顕在化している温度感の高い課題や、潜在的な課題をアナリストが各自の裁量でデータから探索的に調査し、対応すべき優先度の高いプロダクトの課題を特定します。特定した課題に対し周辺の因果関係を調査、どのような対応が効果的かプロダクトマネジャーを始めとするステークホルダーと議論し、解決をサポートします。この取組を通して実際にプロダクトの機能として実装されることもあります。

2. ユーザリサーチ

アプリユーザー理解の解像度を上げ、事業発展に必要な示唆やユーザーのインサイトを引き出すことを目的とした取り組みです。演繹的・帰納的アプローチの両軸で調査しています。演繹的アプローチはアンケートやアプリログなどから見いだされる一般的な傾向から結論を得る論理的推論であり、具体的なアウトプットとしては満足度調査、NPS調査、顧客ロイヤルティの把握などがあります。一方、帰納的アプローチはユーザインタビューや実証実験などを通して複数の事実や事例から傾向として導き出される蓋然性をもとに結論を得る論理的推論であり、具体的アウトプットとしてはユーザーのペルソナやカスタマージャーにマップがあります。
詳細気になる方はこちらの記事もご参照ください。

3. プロダクトモニタリング

プロダクトのヘルスチェック指標を定義・モニタリングします。また、新規機能のリリース時には期待通りに効果が出ているかの評価も行います。
プロダクトの定例会議では各指標の現状や大きな変化があった場合はその原因も調査・報告します。また、オンラインに閉じたプロダクトと異なりリアルな世界に存在する車両のデータを扱うため、天候・災害・事故などの影響で各指標が急激に変化することもあります。その際必要な対処を迅速に行うため、各指標に変化が起こった場合に各指標の時系列的変化を機械学習モデルで検知・通知する仕組みも構築しています。

4. 依頼分析

PDM本部以外の社内からの分析依頼に対応しています。Slack上に依頼専用チャンネルを窓口に依頼を受け付けています。BIツールとしてLookerを利用しているため、可能な範囲で分析のセルフサービス化は進めつつ、緊急性・難易度が高いものは依頼として受付け、平均で5〜6件/週ほど対応しています。

5. 分析環境構築・管理

データを収集・加工・提供する環境を構築・管理しています。アナリストだけでなく多くの社員がデータを自由に利用できる環境づくりを目指しています。具体的にはアプリログ設計・パイプラインの構築・データマート設計・BIツールの管理などの業務を行っています。

どんなメンバーがいるの？

4種のロール

上図の4種のロールのメンバーが所属しています。特定のロールに特化したメンバーもいれば、2〜3つのロールを兼任するメンバーもいます。2022/5現在は15名程度の組織です。
それぞれのスペシャリティを下図の通り組み合わせ前述の価値が提供できるように有機的に協力しながら活動しています。

新設したデータアーキテクトロール

分析組織を効率的に運営していくうえで非常に重要なロールであると認識しており、新しくロールを定義して組織としても部直下にデータアーキテクトのグループを新設しました。
アナリストやリサーチャーほど日本では聞き慣れたロールではないかもしれないので少し補足します。

データ活用は組織の競争力の源となります。一方で少数のアナリストが独力で分析できるアウトプット量には限界があります。一般に発生し得るこの課題に対する対策は「データを触る人数を増やす(専門家でない人も含め)」「データを触る工数(難易度)を下げる」の2つに集約されると考えます。

そこでデータアーキテクトグループは多くの人がデータを平易に分析できるようデータを収集・整理・使いやすくする活動を通して自社の競争力の向上に貢献しようと考えています。
具体的にはこちらの本を参考に下記のような6つのKGIを設定しそれぞれをKPI分解して常時モニタリングできるダッシュボードを作成、各KPIを改善できるよう施策を投下していくグループ体制を構築しています。

最後に

簡単にではありますが、今回はデータインテリジェンス部についてご紹介しました。少しでもMoT・データインテリジェンス部についてご興味を持っていただくきっかけになれば幸いです。「もっと知りたい！」という方はMeetyにてカジュアルにお話する窓口も設けていますのでお気軽にお声掛けください。
また、本記事でご紹介したロールは全ポジション積極採用中になります。
少しでも面白そうだなと思って頂けた方はエントリーいただき、一緒により良い分析組織を作っていきましょう。

※ データアーキテクトの採用ページは鋭意作成中、作成次第更新します

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