ネクストビートでしか経験できないデータ活用とは

※「全事業・全部署のデータの利活用を担うデータサイエンティストに求めること」の続きの記事となります。

今回は、「ネクストビートで扱えるデータの種類とその活用」について、CDSO（Chief Data Science Officer）の烏谷にインタビューを実施しました。

執行役員 CDSO（Chief Data Science Officer）烏谷 正彦

慶應義塾大学総合政策学部卒。アクセンチュア株式会社に入社し、システムコンサル・CRM業務コンサルなどに従事。2015年、株式会社True Dataに転職。購買データの分析業務を推進するとともに、データサイエンスの組織・仕組みづくり、システム開発、新規ソリューション立ち上げなど、データサイエンス業務全般を担当。2022年4月、CDSOとしてネクストビートに入社。

ネクストビートが扱うデータの種類

ネクストビートでは、多様なビジネスモデルを取り扱っており、それらをオールインハウスで運営しています。

• バーティカルSaaS
• シェアリングエコノミー（CtoCマッチング）
• 広告/マーケティング支援
• メディア
• ポータルアプリ
• 領域特化型キャリアマッチング
• リサーチ&コンサルティング
• EC
• トラベル

ネクストビートのデータサイエンティストは、これらの全事業のデータの利活用だけでなく、全部署のデータも対象としているため、様々な属性のデータを扱うことができます。

その中でも特徴的なデータは以下です。

（１）営業活動の構造化データ

全ての事業において、ユーザー情報は基本的に構造化された情報としてSalesforceに蓄積されており、ユーザーの属性、法人の情報、求人票のデータ、経歴データ、マッチングデータ、ワークフローデータ等の種類があります。

（２）営業活動の非構造化データ（フリーテキスト・音声・画像）

領域特化型キャリアマッチングのサービス（例：保育士バンク！、おもてなしHR）では、ユーザーとの電話でのやりとりにおいて、ユーザーがどのようなニュアンスで話したか、どんな表現をしていたかはフリーテキストとしてデータが登録されています。

しかし、そこに記録されている情報は営業の主観に寄ってしまっているため、ユーザーとの実際の会話内容から、重要な部分を判断するために、電話の音声データを使用した分析も行います。

また、掲載している求人票の画像から応募に繋がりやすい園を分析する等、画像データを用いた分析も、今後行っていきたいと考えています。

（３）Webアクセス行動情報

各事業のサービスサイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール）やGoogle系のWEB広告の配信成果データ等を分析し、マーケターと密に連携を取りながら、CVRや各種数値の向上に寄与しています。

（４）ピープルアナリティクスに活用されるデータ

面接時の印象、職歴、学歴、オンボーディング期間中の内容、生産性、勤怠情報、休暇取得状況、人事評価、営業成績　等のネクストビートで働く社員の情報も蓄積しています。

ある程度静的なデータもあれば、フリーテキストのデータ、時系列データもありますが、バラバラに蓄積されている状態のため、社員番号というキーで見える化し、日々の業務に活用していきたいと考えています。

例えば、パフォーマンスを発揮しやすい人の特徴を把握し、採用業務に活かしたり、配属や部署異動を決める際に、最適な配置を行うために使用していきます。

ネクストビートでしかできないデータ活用

ネクストビートでは、保育士バンク！プラットフォームという保育施設向けの人材に関する課題解決ソリューションを展開しています。

このプラットフォームにより、保育領域の事業では「人材」に関する多様なデータを保有しているため、それらのデータを組み合わせ、保育施設の課題解決に向けた施策を自身で自由に考えることができます。

• 採用系（全国の保育士、保育施設の情報）
• 労務系（保育施設で働く職員の業務、労務、エンゲージメントの情報）
• 業界系（保育業界の動向、実態の調査情報）

各事業で競合となるサービスはありますが、いずれも単体のプロダクトとして展開しているサービスがほとんどのため、保育に関するデータとデータを組み合わせて、新しい価値を提供できることがネクストビートの強みだと思います。

例えば、保育士バンク！を利用して入職した保育士が、どのような勤怠状況で働いているかを保育士バンク！コネクトのデータから見て、どのようなモチベーションで働いているかを保育士バンク！パレットデータから見る等の採用後の働き方の分析を行うこともできます。

その分析データを活かして、保育施設の新しい課題を発見したり、サービスの質向上のための施策や機能を考えることもできます。

「このデータしか使えない」という縛りはなく、今まで培ってきたデータサイエンスのスキルを活かして、様々な角度からデータを捉え、ビジネス課題を解決したいという人にはピッタリな環境だと思います。

また、ネクストビートのデータサイエンティストは、現場との距離が近いため、単純に分析結果を報告したり、施策を提案するだけでなく、分析したデータを現場が使いやすいように、どのように伝えるのかを考えることができる点も、工夫のし甲斐があるポイントです。

例えば、次のような機能を実装するところも、データサイエンティストチームの役割です。

• ダッシュボード化（BIツール）
• プッシュ通知（Slackでの自動配信 等）
• スプレッドシートの自動更新

現場の業務フローや習慣を十分理解した上で施策を実行することで、結果もすぐにデータに現れてくるため、その後の施策の強化や改善もしやすいです。

データとデータを組み合わせて自身の考えを形にできるだけでなく、施策のPDCAの全てに関われることが、ネクストビートならではの環境ですね。