Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
スタートアップにおけるこれからの「データ整備」
Search
ShoMaekawa/ウィル
October 09, 2025
Technology
1.1k
2
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
スタートアップにおけるこれからの「データ整備」
ShoMaekawa/ウィル
October 09, 2025
More Decks by ShoMaekawa/ウィル
See All by ShoMaekawa/ウィル
Conversation is the New Dashboard: 属人性を排除する第4世代BIツールの勢力図
shomaekawa
1
690
BIツール研究所の所長が激推しするThoughtSpotの魅力
shomaekawa
0
100
2025-03-25Communeデータの魅力&仕事の魅力
shomaekawa
0
720
解説!データ基盤の進化を後押しする手順とタイミング
shomaekawa
1
550
属人化からデータマネジメントをチームで実行するまでの道のり
shomaekawa
2
640
SaaSスタートアップにおけるデータマネジメントの始め方
shomaekawa
2
1.1k
フルスタック一人目データアナリストがデータ基盤を作ったお話
shomaekawa
1
1.2k
BtoBSaaSCS-LightningTalks_CS_Ops立ち上げのアンチパターン5撰
shomaekawa
2
980
オープンエイトの CS Ops事例〜データで顧客を見える化し CS業務を強化する〜
shomaekawa
0
1.6k
Other Decks in Technology
See All in Technology
人にやさしく、AIにやさしく、書き手を選ばないIaCのガードレール再考 / Rethinking IaC Guardrails for Humans and AI Alike
kohbis
6
2.1k
行動するAIのためのオントロジー | DevRev — Encraft #26.pdf
dvrv_tknrszk
2
690
メルカリにおけるAI時代の高速プロトタイピング基盤「Arca」
ryotarai
18
14k
20260929_AmazonGuardDutyの検出通知メールにAWS DevOpsAgentの調査結果を追加する
yhana
1
430
ミイダス株式会社 テックチームのご紹介 / MIIDAS Tech Team
miidas
0
100
AIアプリを使い分けるための共通ツール基盤を考えてみる#devio2026
osawa
0
160
高負荷プロダクション環境におけるAWS Lambdaのリアル 〜スケールとコストを左右する実行ライフサイクルの技術仕様〜
maimyyym
2
850
LLM機能を自作して分かるSnowflake Cortex AIの強み
nayuts
0
240
私の推しは「聞いてから進む」AIです -AI-DLCに一人でアプリを作らせた話
yama3133
1
160
OpenClawでAzure DevOpsのWiki更新を自動化する - クラウドAIだけでは届かない場所へ
yutakaosada
0
150
Databricksメトリクスビューはじめてのもくもく会
taka_aki
0
180
React Nativeでの OTA Updateって、 どう説明する?
ichiki1023
0
140
Featured
See All Featured
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
128
56k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
62k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
280
24k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
41
2.7k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
39
3.5k
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
7.2k
Highjacked: Video Game Concept Design
rkendrick25
PRO
1
470
WENDY [Excerpt]
tessaabrams
14
40k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
1.3k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
413
23k
How to Talk to Developers About Accessibility
jct
2
560
Design in an AI World
tapps
1
340
Transcript
© Commune Inc. All rights reserved 1 スタートアップにおけるこれからの「データ整備」 Commune Inc.
Data Manager Sho Maekawa 2025/10/08
© Commune Inc. All rights reserved ⾃⼰紹介 Sho Maekawa (X:
@ willanalysts) 2 Communeのデータチームマネージャー。 ex-オープンエイト、ヤフー • 2023年6⽉にコミューンへ⼊社 • Product & Dataチームに所属 ◦ 10名くらいデータ専任が在籍しており、さ らに採⽤中〜 • データ分析エージェントを中⼼に捉えたデータ整 備が最近のメインミッションです。 • 札幌からリモートワークで働いています!
© Commune Inc. All rights reserved 3 Communeの
© Commune Inc. All rights reserved はじめに 4 スタートアップのデータ整備に、ようやく光が⾒えてきた! これまで、スタートアップにおけるデータ整備は「終わりの⾒えない戦い」でした。採⽤を頑張り、コツコ
ツと基盤を作り続けても、活⽤成果が現れるまでのリードタイムと不確実性が⾼かったと思います。データ チームは常にアドホックな依頼に追われ、根本的な改善に着⼿する余裕もない。多くのデータ⼈材が、この 状況に疲弊してきたのではないでしょうか。 2〜3⼈の精鋭チームが分析エージェントを中⼼に、ヒューマン‧イン‧ザ‧ループでデータ整備を回すこ とで、「将来、楽にデータ活⽤できる状態」を実現できるのではないか、と。
© Commune Inc. All rights reserved 分析エージェント:Community Sage 5 ‧チャット形式の分析エージェント
‧チャットシェア機能 ‧SQLコード表⽰機能 ‧グラフ作成サブエージェント ‧Slackバージョンの提供 etc 年内別のデータイベントで開発者のデータサイエンティストが詳しく発表予定
© Commune Inc. All rights reserved コミューンのデータ整備:Community Sageの精度向上に全ベットしていく 6 ヒューマンインザループな改善サイクルを回しています
問い合わせ 振り返り 精度改善 エージェント改善 データモデリング メトリクス辞書 etc データチームへの 問い合わせ
© Commune Inc. All rights reserved コミューンのデータ整備:AIアプリとダッシュボード開発の棲み分け 7 コミューンではデータラボというお客様にデータを活⽤した実験的な機能をクイック にリリースする環境があります。⽬的特化型のダッシュボードやAIアプリを提供して
います。
© Commune Inc. All rights reserved コミューンのデータ整備:AIアプリとダッシュボード開発の棲み分け 8 個別の集計条件 ⽰唆付きの情報
お客様のニーズをヒアリングし、どのお客様にも刺さる王道パターンか個別要件なの かを⾒極めて提供しています。 王道頻出の可視化 指標を並べて探索 使い分け⽅ 個別パターンに対応しなくて良くな りメンテしやすくなる 頻出の情報を何度もクエリしなく て良いのでコスト節約 使い分けのメリット
© Commune Inc. All rights reserved コミューンのデータ整備:BI as Codeなダッシュボード開発 9
コミューンではThoughtspotというBIツールを活⽤しています。ThoughtSpot Modeling Languageで各種オブジェクトをコードベースで管理しています。 ‧dashboardのHELPドキュメントの⾃動⽣成 ‧filterの登録漏れや差分検証 ‧ThoughtSpot側のmetric計算ロジックを抽出理解すること BI as Codeとは従来のようなGUI操作による直感的な操作によるダッシュボード開発ではなく、コードに基づきダッ シュボードを管理運用すること
© Commune Inc. All rights reserved 3~5年未来の「データ整備」: データ分析エージェントを育てられる⼈が1-2⼈いればデータ活⽤ができる世界 10 データ基盤〜データ集計までをエージェントで低コストに構築できるようになり、⼩さ
なスタートアップがデータ専任⼈材をたくさん雇わなくても標準的なデータ活⽤ができ るようになる。 多くのスタートアップや中⼩企業でデータ活⽤が⾏われるようになるかも?
© Commune Inc. All rights reserved 個⼈の⽬標:これから1年間データ整備に集中していきます! 11 ・暗黙知を共有知にすることを徹底し、どこまで仕事が楽になるのかを確かめたい。 ・最小のコストで実現できるデータ活用のあり方をベストプラクティスとしてまとめたい。
・自分たちは楽しくデータマネジメントやデータの民主化を探求し、 単純作業を切り出し新しい雇用を産んでいきたい。 そのために以下のような意識で業務の棚卸しをして行きます。 専門知識の不要な作業の再定義・ 分解 現状のデータ分析業務を洗い出し、 専門知識が不要なタスクを明確に 切り出す。 フレームワークとプロセスの整理 切り出したタスクをマニュアル化し、 AIor誰でも実行でき標準プロセスを 構築。 単純作業の切り出しと雇用創出 マニュアル化できた単純作業を切り 出し、例えば事務職の方の新しい雇 用を生むくらいまで標準化してみた い。
© Commune Inc. All rights reserved 12 3職種募集中(データサイエンティスト、デー タエンジニア、アナリティクスエンジニア) 10/170名ほどデータ⼈材がいて楽しいです!
興味ある⽅は私までDMください〜! @willanalysts
© Commune Inc. All rights reserved 13 実は今、北海道へのデータ⼈材の移住がプチ ブームです! 定期的にデータイベントを開催するので遊びに
来てください!美味しいお店⾏きましょう〜 @willanalysts
© Commune Inc. All rights reserved