Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

スタートアップにおけるこれからの「データ整備」

 スタートアップにおけるこれからの「データ整備」

Avatar for ShoMaekawa/ウィル

ShoMaekawa/ウィル

October 09, 2025
Tweet

More Decks by ShoMaekawa/ウィル

Other Decks in Technology

Transcript

  1. © 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!
  2. © 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。
  3. © 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
  4. © 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
  5. © 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
  6. © 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
  7. © 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?
  8. © 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。