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「データ分野で先駆者となり業界を牽引していく」会社の戦略策定の根幹を担うGOのデータアナリストとは

近年、大量のデータを蓄積して分析する技術の進化と、機械学習や計量経済学などの学術領域を融合した手法の登場で、それらを総称するデータサイエンスが企業の戦略策定や意思決定において重要な役割を果たすようになってきました。
GOでも大規模な交通データの活用によってサービスを劇的に進化させるため、AI技術開発部分析グループが、仮説構築からデータによる意思決定プロセスの実行と、当社のデータ活用についての戦略立案までを行っています。
今回はAI技術開発部分析グループの島田、佐竹に、分析グループが行っていることや仕事のやりがいなどについて聞きました。

島田 哲朗しまだ てつろう
開発本部 AI技術開発部 分析グループ グループマネージャー

大学ではモバイルデバイスによるAR技術を学び、コンサル会社に入社。データ分析専門の部署にてセールスマーケティング系のデータ分析に取り組み、様々な企業の機械学習モデルにて売上予測やECサイト・アプリのログ分析などを経験。飲食店向けサービスの会社に転職し、予約データの分析や統計モデル作成に取り組む。その後、GOの前身であるDeNAオートモーティブ事業本部にデータアナリストとして入社。現在はAI技術開発部分析グループでグループマネージャーを務める。

佐竹 功次さたけ こうじ
開発本部 AI技術開発部 分析グループ

新卒はメーカーで、データ分析・活用の技術開発をする部署に配属。PoC実施や、業務適用含め経験し、データ活用・分析を専業とするコンサルティング会社に転職。サービスKPIの設計や改善のための分析や機械学習モデル作成とモデル結果の業務適用などを担当し、2022年にGOに入社。

複雑なデータ分析をもとに、会社の戦略立案まで行うGOのブレーンチーム

──はじめに分析グループの役割を教えてください。

開発本部AI技術開発部分析グループ グループマネージャーの島田

島田:分析グループでは、大規模な交通情報データを活用して、提供サービスを進化させるための仮説構築からデータ収集・分析・可視化・自動化などのデータによる意思決定プロセスの実行と、当社のデータについての戦略立案までを行っています。
案件としてはプロジェクトベースで進めたい新規機能追加や、シミュレーション、モデリングを伴う案件が多く、事業責任者や渉外、マーケなどの担当者と一緒に進行しています。プロジェクトのスケジュールは定式化されてはいないため、内容に応じてスケジュール調整しながら行っていますね。

佐竹:イメージ的には、社内コンサル的な動きといいましょうか。事業責任者や経営陣といったビジネスサイドの意思決定者と議論し、解決したい課題や意思決定のために必要なデータやシミュレーションの要件を聞きながらデータをまとめ、今後の戦略を決めていきます。
妥当性のある意思決定をするために、SQLを使ったデータのハンドリングをはじめとして、基礎的なデータ分析や統計モデル、機械学習モデルを活用しながら意思決定のサポートを行っています。

──GOにはデータインテリジェンス部でも、データアナリストという職種がありますが、分析グループとの違いはどんなところにあるのでしょうか?

島田:GOのデータインテリジェンス部は、データ分析を通して主にプロダクトサイドの意思決定サポートを行っています。具体的にいいますと、プロダクトに新しい機能が装備された際に機能の良し悪しを評価する「プロダクトの機能評価」やプロダクトKPIを日々監視して管理していく「プロダクトのKPI管理」です。プロダクトのKPIを日々監視していくなかで数値に異常があった際には深堀り調査していきます。

島田:一方、分析グループはビジネスサイドの意思決定サポートを行っているため、簡易な分析では解決できないような、中期経営計画策定や機能リリース評価、ユニットエコノミクスなど、ビジネスの意思決定をサポートするデータ分析を行っています。効果測定が難しいものでも、データをもとにして原因と結果の関係性を分析して明確にする因果推論を使ったり、機械学習モデルを用いたりしながら測定できるようにしていますね。

「もしこうだったら世の中はどうなる」という最先端のフレームワーク

──答えがでにくい複雑なものまで扱うのが分析グループの役割なんですね。そもそもお二人がGOに入社したのにはどのような経緯があったのでしょうか?

島田:僕は一社目でコンサルティング会社のデータ分析の部署にいて、デジタルマーケティングやユーザーのデータ分析等を行っていました。その後、飲食店の予約データを扱う会社に転職をして、顧客データ分析やリピート戦略の立案、商品開発の提案をしていました。2019年、まだGOとして統合する前にDeNAにコンサルティング会社時代の上司がいたことから、リファラル採用で転職をしまして、現在にいたります。交通業界は未経験の領域だったのですが、伸びている業界かつ、社会課題に対して貢献できる規模感の大きさを感じて、興味を持ちましたね。

佐竹:私は新卒でメーカーに就職し、データ分析・活用の技術開発を行う部署に所属していました。社内で開発した技術をビジネスに適用していくための応用的な研究や、社内関係者やお客様との折衝とPoC実施を中心に仕事をしていましたね。その後、データ活用・分析を専業としているコンサルティング会社に転職し、メーカーや小売業などお客様の支援をさせていただきました。2022年にGOに入社して、現在の業務にいたります。

開発本部AI技術開発部分析グループの佐竹(写真左)

──コンサルティング業界から事業会社に転職をするというのはお二人に共通していますが、その理由はあるのでしょうか?

佐竹:コンサルティング会社の特性でもあるのですが、分析チームがお客様を最後まで見守るということが難しいケースもあります。もちろんお客様と伴走しながら仕事をしていくのですが、結果に対して分析チームがどこまで責任を持つかは、お客様の予算やビジョンに依存する部分があります。その点、事業会社であれば自社サービスに最後まで責任を持つので、よりやりがいを感じられますし、GOなら世の中の困りごとや社会課題に対してアプローチもできると考えていたんですよね。

島田:近しい経歴なので、佐竹さんのおっしゃることがよくわかります。
コンサルティング会社はプロジェクトベースでお客様が変わるので、色んな業界のビジネスモデルやデータ構造が知れる点が良いところですし、今も色んな場所でその経験が活きています。その会社が「どこでマネタイズしているか?」というビジネス構造を把握していると、データ分析の勘所も付きやすいんですよね。ただ、GOの場合はユーザーとドライバーのリアルタイムマッチングと移動に関するデータを取り扱うので、世の中に事例が少なく、自分達が先駆者にならなければならない場面も多く、その分スキルを伸ばせるので、やりがいに直結する部分がありますね。

──自分が先駆者になるという点はGOならではだと思います。その点、スキル向上面で分析グループが取り組んでいることはありますか?

島田:例えば私が最近、勉強会でテーマに上げたのが因果推論です。AmazonやMicrosoftといったグローバル企業はこの手法をよく用いていますが、日本企業で因果推論を実務に適用している会社は少ないです。ですが、この因果推論はビジネス意思決定にかなり使える手法ではないかと考えています。
例えば最近の例でいうと、駅の近くでは運行ルール上注文禁止エリアが多くあるのですが、その撤廃・縮小、もしくは近くの乗車可能エリアへの引き込みスポットを置くなどしてユーザーの利便性を上げられないかという話が出ました。注文禁止エリアを撤廃する場合としない場合をユーザごとに出し分ければ効果検証は可能ですが、公平性に著しく欠けるため実施できません。そこで因果推論を用いることで、注文禁止エリアを撤廃しなかった世界を推定して、注文禁止エリアを撤廃した実データと比較することで効果量を推定し、より良いビジネス意思決定につなげることができます。
いかに妥当な仮説を設定するかはとても難しいですが、データを分析することで「もしこうだったら世の中はどうなる」というフレームワークは今GOで力を入れている領域になります。

ビジネスに直結するからこそ、スキルアップは欠かせない

──GOでの仕事の面白さややりがいについても教えてください。

佐竹:仕事の面白さでいうと大きく二つあります。まず一つ目は、取り扱っているデータの情報量が極めて膨大で、緯度経度を含めた実空間のデータを取り扱えるという点がユニークで分析のやりがいにも繋がってくるところかなと思います。
もう一つは、自分の仕事の成果が施策とアクションに直結する感覚が極めて強いことです。ビジネスサイドの意思決定者と直接話をしながら分析やアクションの話を進められるので、分析結果が直接成果に繋がることも多いです。また、アクションに対する効果を即座に検証し、それを元に改善をしたり、悪ければ止めるという選択もできます。このように会社の意思決定にコミットできる点が魅力的な部分かなと思います。

島田:僕が感じる面白さは、逆説的ではあるのですが、世の中のデータアナリストと呼ばれる人たちの仕事の仕方と違う働き方ができる点ですね。
データアナリストというと、Excel集計で終わってしまったり、PoCをやったらやりっぱなしになってしまったり、ビジネスに活きていかない状態に陥りがちな職業でもあります。
GOでは、佐竹さんもおっしゃっていますが、ビジネスサイドの意思決定者とコミュニケーションも頻繁に行うため、会社の根幹に関われるというのも面白い点です。データ分析をしつつ、その先の意思決定や、製品の変化がユーザーやドライバーさんに届くことを面白いと思えることが大事になってきますね。
スキルアップ面でいうと、かなり幅広いスキルを身に付けなければならないため、分析グループ内で勉強会をやって、メンバー同士でもスキルを高める社風がありますし、身に着けたものを業務で発揮していく機会も多いかなと感じています。

──GOでは現在データ分析グループでデータアナリストを募集していますが、どんな人に入ってほしいですか。

島田:GOはミッションドリブンな会社だと思っているので、その姿勢に共感してくれる人の方が良いですね。ある程度分析経験は必要になりますが、例え経験が浅かったとしてもGOがやろうとしていることに共感してくれる人なら、スキルアップしながらやっていけるはずです!

佐竹:私もミッションドリブンな考え方は必要だと思っていて、自分で課題を見つけて自ら動いていく方に来ていただきたいですね。自分でグリップしながら進めた方が仕事は楽しいと思うので、ミッションドリブンな考え方を持っていて、かつ自ら考えて動いていただける方の方が楽しいかなと思います。

※掲載内容は2023年12月時点の情報です。

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