2019年6月、AbemaTV データテクノロジーズが設立されました。この組織は「AbemaTV」をマスメディアへ推し上げるべく、メディア規模やAbemaプレミアムの拡大、広告分野への貢献など、いくつかのテーマに取り組むべく、現在10名が所属しています。

この室長を務める阿部が、先日開催されたイベント「Data Analyst Leaders Talk #3」に登壇しました。freee株式会社 プロダクト戦略本部Analytics Group Managerの鎌田 真太郎さん、メルカリ Business Intelligenceチーム マネージャの松田 慎太郎さん、メルペイのデータアナリストチームマネージャの田中 耕太郎さんと一緒に、各社の取り組みについてお話をさせていただきました。

 

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(メルぺイ 田中氏 *モデレーター)

まずは、皆さんチームの強み・弱みをお聞かせいただけますか。

AbemaTV 阿部)

うちは6月に設立したばかりの若い組織です。メンバー構成も10人中2人が新卒のメンバーで、正直に申し上げると経験が浅い事実がありますが、だからこそ育成には妥協せず、皆で成長していけるチーム作りを強く意識しています。

強みとしては、チームというより会社の強みでもありますが、コミュニケーションコストがかからないこと。採用基準に「素直でいいヤツ」という基準が設けられているので、ビジネスサイド・エンジニア共にコミュニケーションが取りやすく、チャレンジを大事にするカルチャーのため、大きな分析プロジェクトにも挑戦しやすいです。

(メルカリ 松田氏)

メルカリチームは「分析によって意思決定を支援する」というテーマにかなり絞っているが故にカバーできていない範囲があります。例えば分析にMLをいかに活用するか?といったテーマは取り組みたいけれど、まだ手を広げられていない。まだポテンシャルが100%発揮できていないという思いがありつつ、これから更にチームとして強くなるための伸びシロがあるとも捉えています。

 

(メルぺイ 田中氏)

皆さん、チーム作りやメンバー育成はどのようにされていますか?

freee 鎌田氏)

チーム作りでいうと「アベンジャーズ」を掲げています(笑)というのも、分析チームに必要なスキルは、サイエンス・ビジネス・可視化、基盤と非常に幅が広い。これらを1チームで全て担保できるデータ組織って、実はまだ少ないと思いますが、私たちはチームとしてスペシャリティを持ちたいという目標を掲げており、それに向かっています。

AbemaTV 阿部)

弊社は若いメンバーも多いので、育成に向き合い、個人の成長スピードを早めるための1施策として毎日1時間のチーム会を行なっています。そこでは、それぞれの分析内容を共有しているのですが、自分が直接手を動かさなくても、頻度高く共有をすることで追体験になり、経験値も増やせると考えているからです。

(メルカリ 松田氏)

分析の共有はメルカリでも重要視しています。弊社の場合は、横軸の組織でプロジェクトごとにメンバーをアサインするので、簡単に情報の分断が起きてしまいます。それって放っておくとアナリストとして弱くなってしまう。

もう1つこだわりを持って徹底していることは「2人1組以上にすること」です。プロジェクトに1人で入るのは不安だし、壁打ちできる相手がいることは、アナリストにとって有効だからです。

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(メルぺイ 田中氏)

ステークホルダーとの関わり方について教えてください。

(メルカリ 松田氏)

私のチームには「意思決定の支援をする」というミッションがあるので、そのために大事にしている縦軸と横軸があります。縦軸では、意思決定に入り込むためにVPとの1on1や意見交換の機会を大事にし、メルカリの進むべき未来をどう考えているのか、理解したうえで、ファクトを通して意思決定支援したいと考えています。

横軸でいうと、落ちたボールをマネージャーである自分が積極的に拾うこと。メルカリも組織として規模が拡大してきたので、例えば、新しいデータ基盤を作ったけれど、実際の業務と照らし合わせたら少し使いづらい、などの小さなボールが落ちるシーンがあります。そのような部門間の調整は私の仕事なので、積極的に拾うようにします。

freee 鎌田氏)

私は全社戦略・全社の動きを細かく把握するようにしています。どこの部署の誰がどんな目標を追っていて、誰が何を把握しているのか、結構細かく情報を集めていると思います。

AbemaTV 阿部)

サイバーエージェントでは「巻き込む」という言葉が頻繁に使われます。それもあって、どんどん声を掛けてもらえるし、自然とステークホルダーと協力し合う体制が生まれるので、コミュニケーションの取り方で困ることは少ないです。驚くほどストレスフリーです。

(メルぺイ 田中氏)

組織の中で人気者だと、リソース上断らなければならないシーンもあると思うのですが、どうされていますか?

AbemaTV 阿部)

まさに、そのシーンは今後発生しそうです。他の皆さんはどのように対応されているのでしょう?

(メルカリ 松田氏)

メルカリではマネージャーが断るようにしています。頼りにされているからこその依頼なので、断ることも辛いですが、リソースや優先順位の関係でお断りせざるを得ない状況もあるので、その際は私からきちんと優先順位を説明するようにしています。

(freee 鎌田氏)

freeeでも主に私が断っています。単に現状把握をしたいのか、それとも投資判断やサービス等にクリティカルに関わるのか、などの観点から優先順位をはっきりさせています。

また、リソースの都合がつくときでも、ROIの悪い分析案件はそのまま受けずに再設計まで手戻りしてもらっています。そういった交渉も私がお話するようにしています。分析チームの工数はすぐ逼迫するので…

 

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(メルぺイ 田中氏)

参加者の皆さまから質問を頂いたので、ご紹介させてください。

GoogleAutoML TablesData Robotのようなサービスはデータアナリスト・データサイエンティストの担う役割を変えると思いますか?また変わると考える場合、どのように変わると考えていますか?

という質問です。僕たちの仕事って10年後にもあるのかな?といった部分にも繋がると思うのですが、皆さんの見解はいかがでしょう?

(メルカリ 松田氏)

前提として、私たちのミッションは「意思決定を支援すること」です。現時点では、そのための武器がより増えると捉えている。AutoML TablesやData Robotを活用することで、アナリストがMLを気軽に扱えるようになることはポジティブに捉えています。

freee鎌田氏)

私はData Robotを使った経験ありますが、ここで代替される業務は、我々の仕事の中のごく一部という印象です。もっと辛い前処理を早くして欲しいくらいで(笑)ここが変わった方が業界変わるのではないでしょうか?

簡単といえば簡単なのかもしれませんが、チューニングのやり方を理解していない人が使いこなせるものではないと感じています。

(メルぺイ 田中氏)

現時点では、使う側のレベルが求められる印象がありますね。

ちなみに、各社採用も強化中ということですが、どんな候補者の方を募集していますか?

 

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AbemaTV 阿部)

一言でお伝えすると「戦える人」に来て欲しいです。この組織を立ち上げる際に、我々は「分析戦隊」でありたい、という気持ちがありました。データに感動する、データで感動させる、ということにモチベーションを感じられるタイプの人と一緒に働きたいです。

求めるデータサイエンティスト像というのを表にしました。

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この中でも、特に重要視しているのは「分析完了タイミング」です。我々にとって分析とは、意思決定を下すためのものです。分析を終わらせるためには、意思決定者の立場に立ったとき、どういう材料が判断に必要なのかを判断して、ストーリー立てて分析を進めることが必要になります。そうした分析への志向が強い人を求めています。

 

(メルカリ 松田氏)

私達のチームのにフィットしそうな人物像をまとめると、このようになります

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メルカリでアナリストが必要な背景からお伝えすると、スピード感を持ってアプリを改善したい、という点が挙げられます。やりたいことはたくさんあって、その優先順位を決めるにあたってデータに基づいた判断をします。なので、プロダクト改善のPDCAを回したい方はメルカリ向いていると思います。かなりデータ・ドリブンな社風なので、アナリストとしてはやりがいを感じられると思います。

また、実際の分析はもちろん大事ですが、それ以上に「分析のフレーム=考え方を提案する」ことを重要視しています。これがなぜ大事かというと、CtoCのアプリで圧倒的なユーザー数を抱えるメルカリでは、他社の過去事例が当てはめられないシーンが多々あり、自分でやり方を1から考える場面が多数あるからです。

そのため、サイバーエージェントさんと似ていますが「武闘派の人」に来て欲しいです。アナリストって客観的になりがちなポジションですが、スタンスを取って意見をぶつけられる人、自分たちで価値を出す意志がある人が良いですね。

(メルぺイ 田中氏)

「武闘派」って、強い言葉に感じられるかもしれないですが、メルカリもメルペイも「配慮はしつつ遠慮なく」というスタンスなので、紳士的に仲良く議論しています。

 

freee 鎌田氏)

freeeで求める人物像は「難しい」「新しい」を楽しめる人です。

分析の仕事は、技術の変化も激しく、有効な手段や組織も短いスパンで変化があるので、その「新しい」を楽しめる人が良いですね。

「難しい」でいうと、分析して数字を出して解決策が見つかるケースは少ないです。データが揃ってやっとスタートライン。数字の捉え方・ビジネスへの落とし込み・コミュニケーション・解釈、次から次へ難しい問題が出てくるので、それを楽しく前向きに解いていける人をお待ちしています。

 

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