"誰でも"データ分析ができる当たり前の世界へ挑戦。社内で唯一のアナリティクスエンジニアが目指す未来。

社内のメンバーやユーザーの様々な課題を、テクノロジーの知見を用いてビジネスサイドとともに課題を解決し、事業を推進しているCREチーム。

そんな重要な役割をミッションに持つチームにてアナリティクスエンジニアとして活躍するのが三河内さんです。

これまで急成長を遂げてきたビットキーがより早く正確に意思決定を行うためには、これまで以上のデータ活用が大切だと、三河内さんは語ります。その背景にある想いと、今後について聞きました。

三河内 拓也 ｜ アナリティクスエンジニア
ソフトウェア開発およびデータ分析の受託企業を経て、2020年2月ビットキーにジョイン。
アナリティクスエンジニアとして、主にプロダクトやカスタマーサクセスの意思決定に関する支援を行う。
今後はファクトドリブンな文化を全社に根ざしていく事に貢献するため、データ分析基盤構築を目指している。

▼目次
・これまでのキャリアを遡りながら、まずは「自己紹介」をお願いします
・データサイエンティストを志したきっかけはなんですか
・スキルアップを図っていた前職時代、どんな課題感を感じていたのか教えてください
・ビットキーに転職した背景を教えてください
・ビットキーでは具体的にどのような仕事を担っていますか？
・今後やっていきたいと思ってる開発やプロジェクトはありますか
・ビットキーのアナリティクスエンジニア特有の面白さはどのあたりだと思いますか
・一緒に働きたいとおもえる仲間はどんな人ですか

これまでのキャリアを遡りながら、まずは「自己紹介」をお願いします

IT業界でのキャリアスタートはECサイト運営会社からです。

自社ECサイトと、その取引管理システムの企画、改善提案やそのプロジェクトマネジメント（以下、PM）に2年ほど関わっていました。

その後、ソフトウェア開発とデータ分析を請け負う会社に転職し、「データサイエンティスト」としての道を歩み出しました。

そこでは、機械学習モデルを作ったり、クライアントのサービス分析、提案営業やコンサルティング、PMと幅広く携わりました。

その後、現職のビットキーに入社しています。ビットキーでは昨年までデータサイエンティストとして活動し、現在は新設されたアナリティクスエンジニアとしてデータにまつわる仕事を様々担当しています。

データサイエンティストを志したきっかけはなんですか

元々インターネットサービスが好きだったことから、就職はIT業界を目指していました。入社したECサイトの運営会社で、毎週のように社員が企画を持ち込んで提案するミーティングが開催されており、そこに自分の提案を持っていく機会がありました。

その際、何気なくSQLを使って、数値に基づいた企画提案をしたところ、いつもより社長に響いているなと感じたことがありました。

そんなとき、あるニュースメディアの特集でデータサイエンティストという仕事を知りました。先日提案した企画を振り返ってみると「自分はこれに近い仕事をしているんだな」と感じたんです。

そこから本格的にデータサイエンティストに必要なスキルを勉強し始め、「楽しいじゃん！」と、のめり込んでいきました。関連するPython/統計/機械学習についても、Qiitaの記事や本を読んだり、オンライン動画を見たりして勉強してきました。

スキルアップを図っていた前職時代、どんな課題感を感じていたのか教えてください

前職のようにクライアントワークが中心となる会社では、契約期間やクライアントの部署が持っている予算の都合といった影響によって、継続的に分析することの難しさを感じていました。

以前関わっていたECサイトのように、自分が楽しいと思えるサービスに対して、自分の提案から、何か具体的な改善や機能が追加実装されるところまで関わりたいと思いました。

そこから本当に提案したものが、サービスに貢献できているのか効果検証やモニタリングするところまで通貫してやりたいという気持ちが強くなり、より継続的に分析する観点から事業貢献できる事業会社への転職を決めました。

ビットキーに転職した背景を教えてください

当時、前職の同僚がビットキーで働いていたことが入社を決めたきっかけでした。加えて、ビットキーが面白そうだと感じたのは、事業構想などからデータサイエンスと親和性の高いプラットフォームビジネスが出来そうだとイメージができたからです。

bitkey platformがあることで、シェアリングエコノミーなど様々なサービス・プロダクトに広がっていく未来が見えたんです。

シェアリングエコノミーを例に挙げると、「○○の環境の人は家事代行サービスが使いやすいかもしれない」など、レコメンドやアルゴリズムが簡単に思いつくようなイメージです。

それらはデータサイエンス、特に機械学習とかなり親和性が高いので、そこに魅力を感じて入社を決めました。

ビットキーでは具体的にどのような仕事を担っていますか？

アナリティクスエンジニアと言いつつ、データにまつわるあらゆることをやっています。具体的には、下記の領域を担っています。

このなかでも特に僕の場合は

データエンジニアとして
- 社内のあらゆるデータを統合するデータ基盤の構築、運用、保守
- 収集したデータを活用可能な状態に整備し、データ分析基盤を構築

データサイエンティストとして
- データを用いて、プロダクトやカスタマーサクセスの意思決定の支援を行う。場合によっては自ら意思決定
- データを用いて、プロダクトやカスタマーサクセスの課題解決を実現するシステムの実装

などを担当しています。

また、具体的なプロジェクトとしては、大きくカスタマーサクセスチームとプロダクト開発チームに向けた2つの取り組みがあります。

カスタマーサクセスチーム向けには、データを用いたカスタマーサクセスの実現を目指しています。ユーザの健康状態を把握するためのヘルスチェックやプロアクティブアプローチ（オペレーションの設計、効果検証）、KPIや利用状況の集計（MRRやDAUなど）を可視化項目の要件定義からデータ連携、可視化まで一気通貫で行っています。

プロダクト開発チーム向けには、プロダクト品質のモニタリングであるSLI*モニタリングを実施し、顧客のリアルな体験を定量化、観測しています。
例えばスマートロックの解錠成功率や、手ぶら解錠体験の成功率などをモニタリングしています。

加えて、これらのプロジェクトマネジメントも行っています。

*SLI...サービスレベル指標（SLI）とは、サービスの動作を直接測定したもので、システムのプローブが成功した頻度として定義されます。

今後やっていきたいと思ってる開発やプロジェクトはありますか

データ分析者以外でも、さくっとデータを扱えるデータ分析環境を整えて、だれでもデータを使って意思決定ができるようにしたいと思っています。このミッションを推進していくために、ビットキーでは、「アナリティクスエンジニア」というポジションが新設されました。この「アナリティクスエンジニア」がミッションを受け持つことで、社内のデータ活用が加速するとおもいます。

例えばbitlockシリーズをはじめとする既存サービスは、これから「1→10」のフェーズに入ると思っています。

これまでは私をはじめ、ごく少数のデータ分析者が、データによる意思決定の導出をしてきました。今後は、まだまだ社内に異なる性質のデータが多数存在するため、そのデータを統合し、データに意味を持たせ、各エンジニアやカスタマーサクセスなどがデータを基にした意思決定をしていけると、よりスピーディーにサービスが良くなっていくと思っています。

ビットキーのアナリティクスエンジニア特有の面白さはどのあたりだと思いますか

前段で、「1→10」のフェーズに入っていくと言いましたが、当然ながら将来的には「10→100」のフェーズを進んでいくことにもなります。また、experience hubのような「0→1」のフェーズのサービスも今後生まれてきます。特定課題の解決のみにフォーカスされたSaaSベンチャーなどと違って、一つの会社にいながら、あらゆるフェーズのデータ活用を経験できることこそが醍醐味であり、面白さなのではないかと思っています。

加えて、チームとしてまだ始まったばかりなので、データ分析者のミッションやデータの価値など、自分自身で定義できることも面白いところだと思います。

各チームのメンバーは、データが持つ価値に期待をしてくれていますし、報告する分析結果や提案に関しても楽しそうに耳を傾けてくれます。
そこから、何か機能が実装されたり改善されたり、業務オペレーションが良くなったりするのを体感すると嬉しくなりますね。