新規サービスをデータ分析基盤を作りながら支える

2026/10/16 Nagoya Tech Talk #4 〜データ活用のリアル〜

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1. 新規サービスをデータ分析 基盤を作りながら支える 株式会社はてな 瀧澤崇 / tkzwtks 2026/10/16 Nagoya Tech Talk #4 〜データ活用のリアル〜 LT 1
2. 自己紹介 • 瀧澤崇 / id:tkzwtks • 株式会社はてな所属 ◦ Webアプリケーションエ ンジニア ◦ リモートワーク 2
3. 新規サービスをデータ分 析基盤を作りながら支え る話 3
4. 2026年8月20日 「はてなパークス」リリース 4
5. はてなパークス • ディスカッションフォーラム • はてなとしては久しぶりの個人向けサービス ◦ 少しずつ改善しつつ、サービスを成長させていきたい • 改善のためのデータ分析基盤を整備する ◦ データ駆動でサービスを改善させたい 5
6. データ駆動で改善を進めたい • きっかけはクローズドβテスト ◦ デザイナーの方が自分で数値集計をしながら改善を進め ていた ◦ 集計しやすい環境を作れば、チームメンバーがデータを 見ながら改善できるのでは？ 6
7. データ駆動で改善を進めたい • データの民主化を進める ◦ メンバーそれぞれがデータを見ながら改善を進める環境 を作りたい ◦ 今はAIもあるため、環境さえ揃えばデータ分析のハード ルが下がるはず 7
8. 作戦を立てる 8
9. 作戦を立てる とはいえ人数が多いチームではないので、小さ く始める • 何はともあれデータを集める • 集めたデータを分析した上でチームに共有する ◦ データ分析の有用性をチームに理解してもらう ◦ チームでデータを見る文化をつくる 9
10. 作戦を立てる • 基盤を改善しつつ、サービスの改善も進める ◦ いきなり全部完全な状態で始めない ◦ 改善のループを基盤・サービス両方で回す 10
11. データを集める 11
12. データ収集から始める • とにかく「BigQueryにデータを集める」こと から始める ◦ DB / イベント / GA ◦ この時点ではBigQueryに集めた後のことは(あまり)考え ていなかった ◦ 集めておけば後から分析できるはず、くらいの温度感 12
13. データ収集から始める • DBのデータはBigQueryにエクスポート ◦ MySQL → NDJSON → GCS → BigQuery ◦ PII等、AI（あるいは人間）に見せたくないデータはエク スポート時に除外する ◦ bodyは生データをそのまま入れずに、特徴量だけエクス ポートする ◦ 一日一度全てのデータを入れ替える 13
14. データ収集から始める • リリース前に各種イベントを集める仕組みを 作っておく ◦ 各種イベントは後からでは集められない • アプリケーションログとしてイベントを出力 ◦ Cloud LoggingからBigQueryにsyncする 14
15. データ収集から始める • GAのイベントもBigQueryにエクスポートする ◦ SQLで分析できるようになる • 内部ユーザーIDもGAのイベントに含める ◦ DBのデータと結合して「流入元とアクション」を分析で きるようになる 15
16. データは一箇所に集まってきた • まずはSQLで分析ができる状態にはなった • 次は？ 16
17. サービスの現状把握 17
18. サービスの現状把握 • データが存在するので次は分析 • 数値目標があるのでそれ向けの定点観測用集計 を作る ◦ BigQueryとSpreadsheetを接続して毎日確認する 18
19. サービスの現状把握 • 週次レポートをClaude Codeと一緒に作る ◦ 日次の観察より詳細な集計とそれについての考察をまと める ◦ 気になるポイントをAIと壁打ちしながら追加調査 19
20. サービスの現状把握 • アーティファクトとしてチームに共有する ◦ 週次定例でメンバーと一緒に分析結果を確認する • データを見ながら改善する文化を少しづつチー ムに根付かせていく ◦ 全員で同じものを見ながら改善を進めたい ◦ と言ってもまだ約2ヶ月なのでこれから 20
21. 基盤の改善 21
22. 基盤の改善 • 今まさに進めている部分 • 「データを集める」までは終わり、次は「指標 を定義」する段階 • データレイクから直接集計するのをやめて、 データマートを作っていく 22
23. 基盤の改善 • 運用の改善 ◦ 手作業が多く、集計が壊れていても気づきにくいなどの 改善 • 利用者を増やす・広げていく ◦ AIを利用した分析 • 改善サイクルを回す ◦ データを集める → 分析する → 改善する → データを集め る... 23
24. まとめ • まずは文化をつくることからスタートした ◦ とにかくデータを集める。早ければ早いほどいい ◦ 最初効率が悪くても、結果を見せることで有用性をチー ムに理解してもらう • 改善自体はこれから 24