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型作り&出口戦略による成果創出〜分析組織立ち上げ半年間の取り組み〜_データ現場のリアルな知恵と...
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fuki
May 29, 2025
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型作り&出口戦略による成果創出〜分析組織立ち上げ半年間の取り組み〜_データ現場のリアルな知恵と工夫@20250529
分析組織を立ち上げ、成果創出のために約半年間活動してきました。
その中での取り組みや振り返りを共有致します。
fuki
May 29, 2025
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Transcript
〜分析組織⽴ち上げ半年間の取り組み〜 型作り&出⼝戦略による成果創出 データ分析部 fuki
(株)くふうカンパニー データ分析部 fuki X:@fuki_0216_ 【略歴】 前職:Webマーケ系企業でコンサルセールス&ディレクション 2021年 くふうカンパニー⼊社(当時(株)ロコガイド) デジタルチラシSaaSのカスタマーサクセス ↓
データアナリスト(主にtoB向けの分析) ↓ データ分析部のMgr(データに関わること全般) 【趣味】 サウナ/筋トレ/コーヒー/ガジェット/猫様/ラーメン⼆郎🍜 最近⾃作キーボードを始めました‧‧!
くふうカンパニーグループ グループサービス 「くふう」によってユーザーの暮らしの中に 今までになかった「ひらめき」を提供することを⽬指す会社です くふうカンパニーグループHP 毎⽇の暮らし事業 ライフイベント事業 ※⼀部抜粋
26年新卒:データサイエンティスト 採⽤情報 主に新卒採⽤を募集中です!ご興味ある⽅はぜひご連絡ください!! 【インターン】データサイエンティスト通年インターンシップ 昨⽇AI‧Dataチームの紹介ページもオープンしました! https://kufu-company.notion.site/AI-Data-200637e16cde8020bff2f50a9c8ceab9
タイトル通り、 組織⽴ち上げからやってきたことを説明します
あれ、そもそもなんで部署作ろうってなったん?
部⻑に当時の⼼境を聞いてみた
部署:AX推進部 ミッション: AI が当たり前の世界における ‧新しいサービス体験(AI eXperience) ‧組織を作る(AI Transformation) を実現するための部署 組織⽴ち上げの背景_組織⽴ち上げ前の部署
https://note.com/unicco/n/n570124851fd7
「AX」を実現するための部署 ただ、実際のメンバーはやってることがさまざま 【各メンバーの業務内容】 ‧グループ事業や未開拓領域のDS全般 ‧画像解析MLエンジニア ‧⽣成AIの社内推進 ‧ビジネス寄りのアナリスト ‧データ整備 etc.. 組織⽴ち上げの背景_これまではこんな状態だった
「AX」を実現するための部署 ただ、実際のメンバーはやってることがさまざま 【各メンバーの業務内容】 ‧グループ事業や未開拓領域のDS全般 ‧画像解析MLエンジニア ‧⽣成AIの社内推進 ‧ビジネス寄りのアナリスト ‧データ整備 etc.. 組織⽴ち上げの背景_これまではこんな状態だった
‧案件スケジュール:1〜数ヶ⽉ ‧技術:AI‧MLが中⼼ ‧案件スケジュール:1〜数週間 ‧技術:統計知識、データ理解が中⼼ 対応案件が異なり、⾜並みを揃えることが難しい
組織⽴ち上げの背景_分割後の組織 主な業務と技術領域を分けて、より専⾨的に価値提供を⾏う
部署はできた!これからなにをするか
事業成⻑に寄与している 経営層からmust-haveな部署として認識される 2024.11から部署を⽴ち上げたが、データ分析部としての認知は0だった (それぞれのメンバーに対する認知はあり) 短期で成果を出して組織としての必要性を確⽴する必要がある 認知0の状態で何からやるか
早期価値貢献のための2つのアプローチ スタート直後&少ないメンバーで成果を出すために2つの視点で業務に注⼒ 出⼝戦略 型作り
アプローチ①「出⼝戦略」 出⼝戦略:利⽤されそうか‧価値貢献しているかを基準に優先度を決めて対応する 課題感: ‧利⽤⽤途がよく分からない依頼もあり ‧出来そうなことはたくさんだが、相談されないor終了後に相談される ⽬的: 「対応した意味あるの/あったの?」を撲滅したい 「まず相談してみる」状態を作り、本当に対応するべきことを上流からやる
アプローチ①「出⼝戦略」 「出⼝戦略」の具体的な取り組み 外部公開可能な 成功事例創出 ネクストアクションの 明確化 データの棚卸し
アプローチ①「出⼝戦略」 「出⼝戦略」の具体的な取り組み 外部公開可能な 成功事例創出 ネクストアクションの 明確化 データの棚卸し
実店舗への来店計測の⾃動化 「出⼝戦略」の取り組み_外部公開可能な成功事例の創出 https://note.com/fuki_0216_/n/n4d6fe9afe618?magazine_key=m1e81368f75fd 詳細記事 こちら
チラシ画像解析結果の統計処理‧データ整形 「出⼝戦略」の取り組み_外部公開可能な成功事例の創出 https://note.com/koya3to/n/n62e14775c319?magazine_key=m1e81368f75fd 詳細記事 こちら
データプロダクトの機能提供‧データ構築 「出⼝戦略」の取り組み_外部公開可能な成功事例の創出 新たな追加機能 プロトタイプ制作 分析ツール 機能検討・データ構築
アプローチ①「出⼝戦略」 「出⼝戦略」の具体的な取り組み 外部公開可能な 成功事例創出 ネクストアクションの 明確化 データの棚卸し
依頼フォームの改善、⼝頭でのネクストアクションを確認 「出⼝戦略」の取り組み_ネクストアクションの明確化 概要 ⾏いたい意思決定 調べている内容 参考情報 依頼の詳細
アプローチ①「出⼝戦略」 「出⼝戦略」の具体的な取り組み 外部公開可能な 成功事例創出 ネクストアクションの 明確化 データの棚卸し
ダッシュボード利⽤状況を計測 ‧提供したデータのFBとして利⽤ ‧不要なデータは適宜削除してカオス化を最⼩限に 「出⼝戦略」の取り組み_データの棚卸し
アプローチ②「型作り」 型作り:横展開可能な分析の資産化 課題感: ‧ドメイン知識が個⼈に依存、分析を始める前の基礎集計の⼯数が⼤きい ‧データの信頼性が担保できない ‧少ない⼈数で対応する必要がある ⽬的: 網羅的に対応はできないため、型化することで最⼩⼯数、最⼤効果を⽬指す
アプローチ②「型作り」 「型作り」の具体的な取り組み 属⼈化解消& 集計定義の型を作る 施策のFMT化
アプローチ②「型作り」 「型作り」の具体的な取り組み 属⼈化解消& 集計定義の型を作る 施策のFMT化
標準的な集計はDataformで3層構造のデータモデリング、マートを作成 「型作り」の取り組み_属⼈化解消、集計定義の型を作る https://findy-tools.io/companies/kufu-company/154/39
「型作り」の取り組み_属⼈化解消、集計定義の型を作る プロダクト、PJ別に ディレクトリ管理 アドホックなクエリは別メンバーが参照できるように分析リポジトリに集約 クエリを記述 結果を確認 ⽤途に合わせてRedash → Looker Studio、VSCodeに移⾏
アプローチ②「型作り」 「型作り」の具体的な取り組み 属⼈化解消& 集計定義の型を作る 施策のFMT化
繰り返し使える「効果検証テンプレート」 「型作り」の取り組み_施策のFMT化 ビジネスメンバーが施策検討の段階から以下項⽬を整理でき るように整理‧伴⾛ ‧検証⽬的 ‧仮説 ‧評価指標と判断軸 ‧判断後のネクストアクション
共有できる事例を社内にひたすら周知、めっちゃ周知。 その他活動 社内勉強会で事例共有 note記事をslackでハイテンション共有
その他活動 関連する部署の定期MTGに参加、PJ開始前から対応可能な部分を⽀援 マーケティング 部署定例 開発優先度の壁打ちMTG 事業企画チーム定例 ビジネス部署部会
と、良さそうに思うことをいろいろやってみたが‧‧
実際なにが良かったのか??
取り組みの定性評価 戦略 アプローチ 取り組み 結果 詳細 出口戦略 ☆外部公開可能な成功事例 創 出
◯ 関連部署に対応している内容を理解して頂けた 出口戦略 ☆ネクストアクション 明確化 ✕ フォームを細かくすると依頼ハードルが高くなり、個別相談や別エンジニアに依頼される 依頼精度 大幅改善と ならなかった 出口戦略 データ 棚卸し ? 現状移行段階 ため結果が分かる 今後 型作り 属人化解消& 集計定義 型を作る ◯ 集計工数削減、事業部エンジニアや他メンバーに集計 共有が簡単に 型作り 施策 FMT化 △ FMT化したドキュメントをマーケや PdM間で共有して頂けるようになったが、 事業部側で自走して利用される状態 まだ先 そ 他 ☆社内周知 ◯ 対応内容を認知してもらえ、「こんな事できます?」ベース 相談も増えた そ 他 他部署 定期MTGに参加 ◯ 壁打ち段階で検討に入ることができ、上流から貢献できるように 半年間の取り組みを振り返り、結果的にどうだっかを確認
取り組む中で感じた‧意識していたこと ‧⼀番最初はやはり作業から 関係構築を⾏い、事業側にレビューを依頼。次回からは事業側での対応を⽬指す ‧想定期待値に対して110%のアウトプットを⽬指す 対応速度、品質、改善提案など、少し期待を超える対応を (やることはたくさんあるので頑張り過ぎず) ‧「依頼」から「相談」される組織へ 作業者ではなく、仕組み作りや根本的な解決策を積極的に
これからの挑戦 まだ組織として完成していないが、今後半年はこれらに取り組みたい ⾮エンジニアのデータ活⽤: 開発現場における意思決定をデータを元に⾏う PM陣が⾃ら分析し、仮説検証を⾏える体制の構築 案件取りこぼし防⽌:⽀援できていないチームに対して分析の価値提供を実施 データ基盤整備(継続):汎⽤DWHスキーマ作成して効率化を加速
これからの挑戦 まだ組織として完成していないが、今後半年はこれらに取り組みたい ⾮エンジニアのデータ活⽤: 開発現場における意思決定をデータを元に⾏う PM陣が⾃ら分析し、仮説検証を⾏える体制の構築 案件取りこぼし防⽌:⽀援できていないチームに対して分析の価値提供を実施 データ基盤整備(継続):汎⽤DWHスキーマ作成して効率化を加速 事業の上流から価値貢献し、 (データ分析部が直接関与せずとも) 各事業部で改善サイクルを回せる状態
そんな状態を⽬指したいと思ってます!
以上です!