今回お話を聞いたのは、データサイエンスチームの永多さん、服部さん。マツリカではmax（マックス）、Hattz（ハッツ）の愛称で親しまれています。 マツリカは、AIを使った営業支援ツール（SFA）であるSensesを運営している会社であり、AIとデータ分析を重視してきました。今回は、それを実現させているデータサイエンスチームのお二人に、日頃の業務に関して聞きました。

目次

• マツリカにおけるデータサイエンティストとは
• データ分析で最も大事なのは、プロセスである
• 分析とは問題解決である

マツリカにおけるデータサイエンティストとは

ー早速ですが、データサイエンスチームの役割について聞かせてください

永多　慧（以下、max）：実は、Hattzさんと対面で話すのは、今回が初めてなんですよ（笑）

基本的にリモートで働いているので、オンラインで頻繁に会話していますが、３DのHatzさんに合うのは今日が初めてです。なので、少し緊張しています（笑）

服部功（以下、Hattz）：オンライン上とは少し雰囲気が違いますよね（笑）

max：真面目な話をすると、データサイエンスチームでは、AIとデータ分析の両方を担当しています。AIでは、SensesのAIの企画から開発・運用まで、AIに関わることのすべてをしています。データ分析では、データに基づいた意思決定の支援が主な役割であり、Sensesの契約ユーザやマツリカの営業チームの営業活動の分析をしています。その中でもHattzさんには、CS（Customer Success）チームとタッグを組んで、Sensesの利用状況の分析をしてもらっています。

Hattz：現在、私はCSチームでのデータ分析をメインにしており、お客様の利用定着の問題がどこで起きているのかを中心に分析しています。各社には様々な課題がありますが、ある程度共通している部分もあり、目下、CSチームと対策を考えています。

max：Hattzさんにはデータ分析をメインにしてもらっているので、今回はデータ分析を中心に話ができたらと思います。

ー営業経験がない中でSFAの分析をされていますが、営業の方とのコミュニケーションは大変ではないですか？

max：確かに、これまでの人生で営業を受けることは何度もありましたが、営業をやる方々の目線では考えてこなかったので、最初はちんぷんかんぷんな部分がありました。ただ、Sensesにはマツリカの営業データが溜まっているので、知識不足はすぐ解消されました。

Hattz：大変ですね。それぞれが営業に対して独自の視点をお持ちなので、最初は咀嚼するのが難しく感じました。ただ、気軽にコミュニケーションを取れるので、戸惑うことは最近少なくなってきました。日々、営業の方々のお客さんの思いに寄り添った課題解決の姿を勉強させてもらっています。

max：お客さんへの向き合い方は参考になる部分が多いですよね。そこからデータ分析へ活かすことも多々あります。

ー社内メンバーがSensesユーザであることは大きいですね。データ分析では、これまでどのようなことをしましたか？

Hattz：現在も取り組んでいることですが、顧客がSensesに対して感じている課題を把握する分析しています。特に、Sensesの日々の活用度合いを見るためにログイン状況を重視しています。

具体的には、ログインしている顧客が何をするためにログインしていて、どの機能に価値を感じているかがわかるように、様々な変数とログインの関係性を確認しています。多変量解析やXGBoost、LightGBMなどの機械学習モデルの変数重要度などを見ながら、ログインと関係性が強い要素を特定しました。

この分析で、ログイン状況と案件の動きの活発度合いには非常に強い関係があることがわかりました。案件が活発に動くことで、Sensesの様々な機能を使っていただけるようになり、Sensesに価値を感じてもらっているのだと思います。この部分に関しては、問題を更に分割して分析しており、CSの方々と話しながら解決策を練っています。

データ分析で最も大事なのは、プロセスである

ーデータ分析をする上で心がけていることはありますか

max：データ分析チームで最も意識していることは、分析を報告する相手の意識や行動に影響を与えることです。分析結果を報告して終わりではだめだと思っています。そのために、データに基づいた根拠のあるアクションプランの策定を担当者と行っています。

Hattz：あと、分析のプロセスを重視していますよね。

max：そこには力を入れていますね！分析サイクルを、問題の洗い出し、問題の特定、原因追求、対策検討に分解し、それぞれの開始タイミングで担当者の方と方向性を確認しながら進めています。特に、最初の問題の洗い出しと問題の特定の部分で間違うと、その後どんなに良い分析をしても意味がなくなってしまうので、この部分には一番力を入れています。

Hattz：分析タスクの管理の仕方も新鮮だなぁと感じました。タスク管理ツールをフル活用していて、一つの分析テーマに対して行動ベースでタスクを作り、それぞれのタスクをお互いにレビューしながら進めています。なので、分析が行き詰まったり、変な方向に行ってしまったりということが少なく感じます。

max：考えに考えすぎて分析が変な方向に行ってしまうのはよくありますね（笑）
それは大抵、分析の目的を見失っていたり、分析ストーリーがあやふやなときに起こるので、プロセスに則ったタスク管理をしっかりやれば解決できることが多いです。でも、そこをめんどくさがってしまうと、１週間かけてやった分析がパァになって・・・

Hattz：分析の大変さが伝わってきますね（笑）

分析とは問題解決である

ーこれからのデータ分析チームの方向性を教えて下さい

max：現在は、Sensesの利用状況の分析に力を入れていて、Hattzさんに入ってもらってより詳細に現状を把握できるようになりました。データ分析チームとCSチームのコミュニケーションも活発化し、データドリブンな意思決定に向けて良い循環ができつつあります。

この取り組みを会社内で横展開し、更に加速していきたいのですが、現在は２人しかいないのでリソースが足りていません。なので、データサイエンティストを積極的に採用しようとしています。

データ分析は、分析をすることだけではなく、問題を解決することが本質だと思っているので、将来的には、問題解決に強いチームを作りたいです。そして、会社の様々な問題に対して根本的に解決できるチームにしていきたいです！

Hattz：壮大な目標ですね！

ー最後の質問になりますが、リモートでデータ分析をするのは大変ではないですか。

Hattz：思ったよりも大変ではなかったです。オンラインコミュニケーションツールを使ってすぐ連絡を取り合えるので、不都合さは感じなかったですね。

max：分析では、データの加工や指標の集計などの作業の時間も多くて、リモートだと集中して取り組めるのが良いなと思っています。ただ、集中しすぎて会議の存在に１分前まで気づかないこともありますけど（笑）

あと、考えが煮詰まったときに、リラックスしやすいのもリモートの良さだと思います。走りに行ったり、サウナで考えたりすると、良いアイディアに出会うことが多いです。
そういえば、一番はじめにHattzさんと盛り上がったのはサウナの話でしたね！

Hattz：そうですね（笑）どれだけ温度が低い水風呂に入ったことがあるかという話で盛り上がりましたね！

max：（笑）
本日はありがとうございました！これから二人でサウナに入って分析テーマについて考えようと思います（笑）

Hattz：しっかり、ととのってきます（笑）