定性データ、どう活かす？ 〜定性データのための分析基盤、はじめました〜 / How to utilize qualitative data? ~We have launched an analysis platform for qualitative data~

2025/04/10
わいわいデータミートアップ
https://layerx.connpass.com/event/348481/

定性データ、どう活かす？ 〜定性データのための分析基盤、はじめました〜

右田 涼
プロダクトマネージャー

Transcript

1. 定性データ、どう活かす？ 〜定性データのための分析基盤、はじめました〜 株式会社カミナシ 右田 涼（@migii000） わいわいデータミートアップ LT
2. 自己紹介 1 LTする人 経歴 ・データアナリスト @ docomo, ALBERT ・データ分析基盤作り(AWS , Google Cloud) @ docomo, atama plus ・UXデザイナー ＠atama plus ・プロダクトマネージャー @ atama plus, カミナシ カミナシでの仕事 定性データだらけの新規事業をやってます！ 「設備保全」領域のPMとして、現場に入り、お客様と会話し ながらプロダクトの優先順位を決めています。 今日は定性データからプロダクトの判断を支える話をします。 株式会社カミナシ プロダクトマネージャー 右田 涼 (みぎた りょう) migii000
3. 日常はITに溢れているのに、仕事場は紙ばかりで非効率。 今日も作業現場で働く人たちは、十分に才覚を発揮できていない。 そんな3,900万人の埋もれたエネルギーを、私たちが解き放つ。 誰もが享受するべき当たり前を、すべての現場の人たちに届けたい。 効率的な作業、見事な成果、腕のなる仕事、豊かな人生。 これらはきっとつながっているから。 ノンデスクワーカーの 才能を解き放つ Mission
4. 設備・清掃 旅客・運輸 建設 福祉施設 製造業 スーパー・小売 接客業 飲食店 日本の就業人口は約6,900万人と言われています。そのうち現場で働く約3,900万人が、紙中心で非効率なオペレーションに 日々追われています。プライベートではスマートフォンを使っているのに、職場ではなぜか紙とペン、デジカメを使う必要が あるのが現状です。 日本の就業人口の約半数がPCやITが使えない環境で働いています カミナシが解決したいこと 日本における労働人口の割合 ※ 独立行政法人労働政策研究・研修機構「職業別就業者数」より当社算出 デスク ワーカー ノンデスク ワーカー ％ 43 57 ％
5. 会社説明 はじめに 📍カミナシのデータは人手で集められた 　非構造データが多くユニーク（vs IoT）
6. 2024年8月から、新製品を3つリリース カミナシではマルチプロダクト戦略を推進 2024年8月 2025年1月 2025年2月 従業員 教育 設備 引用：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000151.000054269.html 引用：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000147.000054269.html 引用：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000127.000054269.html
7. 本日お話すること / しないこと 定性データ、どう活かす？ 1 ◯ 本日お話すること • 定量データばかりやっていた人が新規事業のPdMをしたらどうなったか？ • 新規事業チームのPdMとして、納得感を持ってプロダクト開発できるようにするため、 現場で得られる定性データを使い倒すための分析基盤を整えたお話 ◦ 定性データ：ヒアリングやUXリサーチの結果 ✗ 本日お話しないこと • どのように定性データを集めているか（UXリサーチ手法やヒアリングのTipsなど） • 定量のデータをどう活かしているか（他の発表者さんのお話が参考になりそうです🙏）
8. 設備のメンテナンス業務をデジタル化する製品の立ち上げを担当 2025年2月3日 正式リリース 工場内の生産機械の管理が主です が、空港や農園でも利用実績があり 設備が存在するあらゆる現場で ご利用いただけます
9. 全員素人のカミナシが、いかにして未知の設備保全ドメインで、 顧客から買ってもらえるプロダクトを作ったか？ テーマ 1 その裏で「定性データ」というファクトをどのよう活用 したか / 活用の土台を作ったか（こっちが主題）
10. BtoB × 新規事業のプロダクト開発で感じた難しさ 新規事業と定量データの壁 1 開発初期のプロダクトはとにかくデータが少ない • 利用者数（利用社数）が少ない • ドメインによってはデータがそもそもたまらない ◦ ex. 設備故障が起こらない方が望ましい • 精緻なログ収拾・拡張性を考慮した分析基盤へ投資する意思決定がしにくい ◦ それより目の前のお客様が困っているこの課題を解決できる機能を作ろうよ ◦ KPIとか言ってる場合ではない ↔ 意思決定からは逃げられない • 情報が少ない中で、納得感のある意思決定を、ミスらずし続ける必要がある ◦ スタートアップで潤沢でない会社のリソースを溶かしている意識 ◦ (はじめまして & シニアなメンバーも多く、プレッシャー...)
11. とにかく現場へ行って顧客と話す やったこと 1
12. 全社一丸で「現場ドリブン」カルチャーを体現 社員全員が現場の課題にとことん触れるのを「当たり前」にする カミナシのカルチャー 1 ※全社員平均（訪問の少ない部門を含む） 現場訪問総数 一人あたり訪問数 約3,100回/年 約31回/年
13. 職種かかわらずに現場に足を運んで、チーム全員でドメイン理解 を高めて開発しています 開発チームが大切にしていること 1 COO COO PM エンジニア
14. 「現場へ行って終わり」には しないために ~ 定性データ活用基盤の背景 ~
15. 意思決定に納得感をもつためにファクト（事実）で会話したい 現場で得た定性データをプロダクト開発に活かす 1 📈 定量デー タ 🗣 定性デー タ 定量データと同じように使い回せ るように管理できないか？🤔
16. Notionやスプレッドシートに蓄積されるも、属人的な生き字引と 都度のまとめ直し状態（再利用性とアウトプットの再現性が低い） 当時抱えていた課題 1 顧客FBまとめ 「どの顧客がどんな反応だったか」の まとめ直しが毎回発生 巻き物リスト 議事録DB 知っている人しか探せない 議事録が増えるごとに見返す量が増える
17. 1 定量データでできている再現性を高めるための仕組みを、 定性データに転用できないか？ 定性データも基盤を作ってデータ管理できるのでは？ 引用：『実践的データ基盤への処方箋』より
18. 1 UXリサーチのためのデータ分析ツールの存在を知る できる 引用：https://dovetail.com/ 引用：https://centou.jp/
19. 1 現場ドリブンなカミナシこそ、早く基盤へ投資することで プロダクト開発に複利が効くと考えた（自分が早くつらさから解放されたかった） スケールから逆算する 2024年7月 基盤(Centou) 利用開始 2025年2月 正式 リリース🚀 2024年9月 β版 リリース 2024年5月ごろ β版チーム 組成 ＼ ｲｲﾖ ／ CTO 入社
20. インサイトマネジメントの実践
21. 1 定性データを扱うための三層構造 スケールする定性データ基盤 データレイク DWH データマート 議事録・VoC インサイト アクション
22. 1 とにかく顧客の発話、議事録、VoCなど「事実」を集約し、ユーザー インサイトを抽出する データレイク • リサーチ、MTGごとに1ファイルあ る（1年で>200件ある） • 写真やスクリーンショットなどなん でもとにかく貼り付ける • 主観よりも事実を書き殴る • 事実をハイライトしてインサイトを 抽出する（人力ETL / Copilot）
23. 1 集めた「ユーザーインサイト」を分類・整理する DWH • 議事録（事実）から抽出したイン サイトをグルーピングして再利用 可能にする • インサイトはキーワードやタグか ら検索できる • インサイトに紐づくリサーチ数が わかり、要望の多い / 少ないがわ かる
24. 1 「ユーザーインサイト」を活用・用途ごとに再利用する データマート • 業務フロー / カスタマージャー ニーとインサイトの紐付ける • issueとしてPRD, discussionなど を起票する etc.
25. 1 新規事業の開発をスムーズに進めることができ、無事リリース 🎉 定性データ基盤を導入してどうだったか？ • お客様からの反応がよい（導入も順調に進んでいる） ◦ 「相当調べたでしょう！」「よく業務のことを分かってますね」 ◦ 「（他社様システムと比べて）個人的にはカミナシの方が使いやすくて良い。」 • 「似た話なかったっけ？」を探す手間が減少 ◦ 顧客の声の SSoT（SSoT：Single Source of Truth） ▪ 顧客の声は全て Centou に集まっていて、発言までたどれる。とりあえず見にいく ▪ 透明性はかなり高い状態で開発ができている ◦ 再現性の高いファクトの利用 = 納得感のある開発
26. 1 録画からAIが文字起こししてユーザーインサイトをまとめてポン！ からあえて逆行する 覚悟が必要 - 分析基盤の運用も導入して終わりではない- • リサーチが効率化されるものではない ◦ 解く価値がある課題を見極めるためのもの ◦ そのために、ファクトを整理し、取り出しやすいように管理されているもの ▪ ぶっちゃけ仕込みは2-3ヶ月かかってる • タグの設計、過去リサーチの引越し、運用設計、チーム巻き込み etc. • 腹をくくる ◦ この地道で泥臭いインサイト管理こそがプロダクトディスカバリーの肝 ◦ かつ、現場ドリブンなカミナシにとってはプロセス上の競合優位性につながるはず
27. 1 そろそろ定量データもつかうフェーズに。顧客の利用状況(CSのヘル ススコア)や蓄積されたデータを顧客価値（≒ 機能）に昇華していく とはいえ 顧客が入力した非構造データ（修繕記 録、写真、動画）が大量に & global な設備情報として蓄積されている。 宝の山 💎 投影のみ
28. ご清聴ありがとうございました！
29. 1 データ人材（特にデータ分析基盤職人）絶賛採用中です！ まずは懇親会でカジュアルにお話ししましょう〜！ We are hiring！
30. 1 We are hiring！ ＼ カミナシ採用ページ ／ ＼ 個人のXとnoteもやってます ／ migii000 https://note.com/mcmr https://careers.kaminashi.jp/