プロダクトの企画・設計からリリースまでを手がける「プロダクトマネジメント本部」には、プロダクトマネージャーだけでなく、アナリスト、UXリサーチャーやデザイナー、テストエンジニアなど、さまざまな専門スキルを持ったメンバーが所属。それぞれがオーナーシップを持ってプロダクトに向き合っています。

今回は、プロダクトの分析を手がけるアナリストにインタビュー。具体的な仕事内容ややりがいについてお聞きしました。

データから、意思決定プロセスの構築を支援

▲データエンジニアのcheese。データ分析基盤の設計や構築を担当する。

――アナリストの仕事内容について教えてください。

jana：タクシーアプリ『GO』をはじめとするプロダクトの分析、ログ設計、BIツール管理、それからプロダクトマネジメント本部以外の各部署からの依頼に応じた分析などを担当しています。

進め方としては、マーケ、渉外、事業推進、カスタマーサポートといったプロダクトに関連するさまざまな部署から、データ分析に関する依頼をもらうので各部門の状況をヒアリングしながら対応しています。

cheese：私が担当しているのは、もう少し手前の部分でデータ分析基盤の設計や構築が中心です。janaが各部門と調整してくれた内容を反映する形で、分析基盤の要件定義、技術的な設計、構築などを手がけています。また、分析基盤を構築した後も、機能改善が必要ですから、細かな要望を聞きながら都度調整を行なっています。

walddy：お二人はアナリシスグループの中核メンバーで、これまでの経験で培った強みを最大限に活かしながら、データによる意思決定プロセスの構築を支援してくれています。

――janaさん・cheeseさんのお二人は、10月にリリースされた法人向けサービス『GO BUSINESS(ゴー ビジネス)』にも深く関与されたとお聞きしました。

jana：サービス概要を簡単に説明すると、『GO BUSINESS』は、社員のタクシー利用の一元管理を実現する法人向けサービスです。請求書払い、ネット決済を利用することで社員の立替払いが不要になったり、社員の乗車データを管理画面で確認できたり、『GO』との連携により日時や車両指定など手軽にタクシー配車ができたりなど、ビジネスシーンでのタクシー利用をこれまで以上に便利にしました。

データ分析というと、すでに市場投入されたプロダクトの利用状況分析を想像されるかもしれませんが、今回のケースは、リリース直後からプロダクトの使用状況や事業状況をモニタリングできるよう分析環境の準備を進めてきました。

――リリース直後からですか。

jana：その点は本当に難しかったところですね。まずはプロダクト要求仕様書を見ながら、目的を理解するところから始めました。そこから、リリース後に必要とされる数値やインサイトを想像したり、『GO BUSINESS』に関わるメンバーからの要望をヒアリングしたりしながら、どのような分析が必要になるのか設計を行なっていきました。

――手探りで進める部分も多そうです。

jana：おっしゃる通りです。実際に管理画面を見たり、アプリを動かしてみたり…ということができませんから、各部門との話し合いにおいても、ズレが生じやすい状況にあったと思います。そうならないよう30分のショートミーティングを密に実施。通常よりも注意深く丁寧に進めていきました。

これだけの「動体データ」を持つ会社は、そう多くない

▲『GO BUSINESS』では、「新しいチャレンジができた」と語るjana（左）とcheese（右）

――利用状況の仮説を立てながら、必要とされるデータ分析の設計を行なっていったわけですね。cheeseさんはいかがでしたか？

cheese：分析基盤の構築という点においては、新しいチャレンジができました。それは、データパイプラインに変更データ キャプチャ（CDC）を導入したことです。これによってイベント毎にログを送信する必要がなくなり、設計・実装・テスト工数を大幅にカット。先進的なデータパイプラインの導入に携われたことは、データエンジニアとして価値ある経験だったと思います。難易度が高くはありますが、面白さでもあると感じていますね。

jana：技術的なチャレンジと言う意味では、次世代型のBIツールと呼ばれている『Looker』を採用したこともそうですね。専門知識がなくても気軽にデータ分析できるダッシュボードを提供できたことは、個人的にも嬉しかったことの一つです。リリース後、マーケ、営業、カスタマーサポートといった方々も日常的に利用してくれていて、プロダクトの成長を支える基盤が作れたことにやりがいを感じています。

――他にも、MoTのアナリストならではのやりがいはありますか。

walddy：それはやはり「膨大なデータ」があることだと思います。MoTが手がけるタクシー配車サービスにおいては、日本のタクシー総台数約22万台のうち、約半数がMoTの提携車両になります。そして、タクシー事業者、タクシー利用者の双方から大量データを収集し、分析することが可能。これだけ多くの「動体データ」を保有するフィールドは、そうないのではないでしょうか。

MoTの各種モビリティサービスを通じて得られた交通情報を活用し、事業拡大に向けた仮説を立案、分析要件を定義する。アナリストとして確かなスキルを磨くことができると考えています。

プロダクトに寄り添い、プロダクトと共に成長できる人

▲「子育て世代が中心で、お互いにフォローし合える関係」と語るマネージャーのwalddy

――現在のアナリシスグループの規模について教えてください。

walddy：雇用形態はさまざまですが、10数名程度になります。メンバーは子育て世代の方が中心で、ここにいる全員が子どもを保育園に通わせていますね。家事・育児と仕事を両立する大変さはみんな分かっているので、誰かの急なお休みに関しても自然とフォローし合える関係があると思います。

cheese：この環境は本当に感謝しています。子どもが小さいうちは体調を崩すことが本当に多いですから。そういった時にも「やっておきますよ」「看病大変ですね」と声をかけてくれるメンバーにいつも助けられています。

walddy：今後の体制についていうと、まだまだ人手が足りていないのが現状。タクシーアプリ『GO』の成長にあわせて、組織も急ピッチで拡大していきたいと考えています。

――どのような方が向いていますか？

jana：一番は、アナリストとして自ら動いていける方でしょうか。

MoTは、2020年4月、旧JapanTaxiと旧DeNAオートモーティブ事業部が事業統合し誕生した会社です。タクシーアプリ『GO』にしても、先日リリースした『GO BUSINESS』にしても、プロダクトとして成長期にあります。そういった状況において、指示を待っている方だと難しいのかもしれません。

walddy：積極的にタクシー業界に対する理解を深めていき、目の前にある膨大なデータに対して、自身の知識や経験をフル活用して向き合っていける。そんな方に向いているのではないでしょうか。面白い、ワクワクする…と感じながら、プロダクトの成長に寄り添っていける人にお会いしたいですね。

walddy：アナリシスグループ マネージャー。SIerでキャリアをスタートし、その後株式会社Speeeでランキングアルゴリズムの研究、レコメンドアルゴリズムの設計、分析部門の立上げを行う。2018年DeNA入社。

jana：データアナリスト。ベンチャー企業でエンジニアとしてキャリアをスタートさせた後、エンタメ関連企業などでデータアナリスト経験を積む。2019年DeNAに入社。アナリシスグループの中核メンバーとして活躍。

cheese：エンジニアとしてシステム開発を経験。その後、フリーランスとしてデータ分析に携わる。2018年DeNA入社後は、データエンジニア・アナリストとして活躍。

※掲載内容は2021年11月時点の情報です。