ナイトレイのデータ分析職ってこんなことしてます〜スキルから事例までギュッと解説〜

こんにちは、ナイトレイ採用担当の牧野です。
今回はナイトレイのデータ分析職について、このストーリーを読んでもらえたらスキルからアウトプットまで丸わかり！というものを書いてみようと思います。

情報をギュッとしつつ知りたいことが3分でわかる内容ですので、ぜひ最後までご覧ください！

ナイトレイのデータ分析って内向き？外向き？

答えは「外向き」。
ナイトレイのデータ分析メンバーが所属する部署は「データコンサルティング部」というセールス部門です。私が採用活動の過程で出会うデータ分析職の方々は、大きく分けて3パターンでした。

①データ分析案件のみをアウトソーシングで受ける企業勤務（PJ単位で様々な業種の分析を行う）
②ECサイトや自社サービス等のデータを分析し、経営等に生かすポジション（社内向け分析）
③クライアントへの提供物or役務の一環としてデータ分析を行うポジション（社外向け分析）

この分け方で言うとナイトレイは③で、お客様が抱えている課題や知りたいことに合わせてデータ分析の設計（要件定義）から行います。データ分析途中でクライアントの認識とズレがないか確認したり、より良いアウトプットを提供するために出来ることを提案することができる面白さがあります。
そのためセールスメンバーとの連携が重要になりますが...正直に言うと、こういった他部署との連携が苦手・黙々と作業だけしたいタイプの方には合わない環境だと思います。（正直採用がモットーです！）

▼データ分析メンバーとセールスメンバーの連携がわかる事例はこちら
「＜アーバンデザイン×人流データ＞群馬県前橋駅前エリアの活性化を目的とした地域分析を実施、国際コンペ開催へ」

ナイトレイのデータ分析に必要なスキルって何？

ズバリ、やる気と根性！とか言ったら怒られそうですが...
正直なところマインド面で言うと「こんな分析をしたら良いと思う！」という柔軟な発想力や、「こうした方がわかりやすいよね」という顧客志向が必要だと思います。

人的なスキルで言うとセールスメンバーと連携できるコミュニケーション能力やタスク管理能力が求められ、技術スキルでは統計知識（検定X級程度があれば良し）・BIツール（主にTableau）使用経験・Python等の知識が必要になります。
しかし、入社前から全ては求めません。
ナイトレイはベンチャー企業で人数規模も30名程度と大きな組織ではないため、メンバーの入退社によってその時々で会社にとって必要なスキルも変わってきます。
Tableauを使ったことがなくても、興味や自学習能力があれば入社後に学べる機会をサポートします。
専門知識が足りなければ、相談できる専門家を探します。
こんなふうに、スキルだけで人を見るのではなく、「人」に合わせて足りないものを補いつつ成長してもらうサポートを行なっています。もちろん一番すごいのは自分の力で知識を身につけ、スキルを高めようとするメンバー自身ですけどね！
現在活躍中のメンバーは過去にスキルについてはこのように話してくれました。

スキルの面でいうと、私が使うツールはExcelやPowerPointなどOfficeが多いですが、QGISを使うこともありますし、データ集計の過程でPythonのコードを書くこともあります。その際にはGoogleColaboratoryやVScodeを使います。

Pythonでコードを書くのは「Excelでは集計できない」という場合で、例えばセルの数が100万を超えているCSV等はExcelでは開けないので、Pythonで使いたいデータだけ取り出してから作業する、ということを行います。その他にも「テキストがネガティブな文章か、ポジティブな文章かを判定する」「都道府県別に施設ランキングを作る」など、Excelで行うと膨大な時間がかかるものはPythonを使って処理しています！

どんなデータを扱うの？

ナイトレイが扱うデータは基本的には人流データのみです。
人流データとは、スマホアプリ等から取得された位置情報から人々の移動・周遊傾向など「動き」を捉えることができるデータです。
と言ってもその中身は奥深く...SNSに投稿されたクチコミに紐づけられた位置情報をナイトレイの独自技術で解析した「SNS解析データ」や、データパートナーから仕入れる「アプリGPSデータ」「キャッシュレス決済データ」「車両走行データ」「携帯電話基地局データ」などがあります。
携帯キャリアだけでもドコモグループ・ソフトバンク・KDDIの3社と連携していたり、車両走行データもHondaの他に商用車データも取り扱っています。
「どのテータを使えばどのくらいの粒度で何がわかるのか」そこを考えて当てはめていく面白さがあると思います。もちろん既存のデータパートナーのみならず、「この会社のデータをSNS解析データと組み合わせたら面白いかも」なんていう提案もウェルカムです！

▼ナイトレイの取り扱いデータについて詳しくはこちら
「ナイトレイが取り扱う位置情報ビッグデータ（人流データ）とは？」

人流データを使いたい人ってどんな人達？目的は？

データについて説明したら、それを活用する人（ニーズ）も知りたいですよね。
実はこのニーズはナイトレイに入社した新メンバーにも説明をすると「へ〜、なるほどぉ」となる項目の一つなんです。人流データがよく使われる業界と活用目的は大きく分けるとこんなイメージです。

①観光領域：観光動態調査
「どこからどんな人が来ている？」「観光客は多いけど地元が潤っていないのはなぜ？」を知りたい。

②まちづくり領域：交通計画／駅前再開発など都市計画
「コロナ前後で駅の利用者動線の変化を調べたい」「XX施設を訪れる人の居住地（どこから来たかなど）が知りたい」など。

③防災・減災領域：避難路計画・看板設置箇所検討
「平日と休日の人流の違いを把握して災害対策シミュレーションに活かしたい」など。

④小売・広告領域：マーケ、プロモーション
「位置情報を活用して自店舗の近くにいる人に広告を配信したい」
「自店舗に来てくれる人がどのあたりから来ているか知りたい」など。

ナイトレイでは領域を問わず人流データ活用を推進していますが、特に多くの引き合いをいただくのが観光やまちづくり領域です。「まち」を読み解くことで地域活性化につながることを私達も期待しています！

実際のアウトプットが見たい！

はい、お見せしましょう。こちらがSNS解析データとアプリGPSデータを掛け合わせた分析アウトプットです。SNSに投稿した人の数と、GPSで把握できた滞在人数を分析することで地域のポテンシャルがわかるというもの。

続いては、SNSに投稿されたクチコミからキーワードを抽出し、テキストマイニングしたもの。
内容からポジネガ判定をしたところ、お客様にも喜んでいただけました。

この他にも公開できないものもありますので、続きはカジュアル面談等でこっそりと...

業務フローやチームについて詳しく！

現在データコンサルティング部にはフィールドセールス（FS）、データ分析職、セールスアシスタントの3ポジションがあります。この他にクライアントワークに関わるポジションとして開発部の地理空間エンジニアの存在も大きいのがナイトレイの特徴。
一例として、自治体からのご依頼で地域の人流を分析してレポート納品する案件のフローをご紹介します。

※ QGIS＝地理情報システム

この他、分析ダッシュボードの構築案件の場合には、レポートでアウトプットを作成する部分がBIツールによるアウトプット作成に変わります。
こうして私達の成果物が自治体や地域の企業等によって観光推進やまちづくりなどに活かされています。

ちなみにチームの雰囲気はと言うと...
正直なところワイワイがやがやする感じではなく、みんな落ち着いた良い大人なので落ち着いたやりとりが多いです。データコンサルティング部のシニアマネージャーも「俺について来い！」と言うオラオラ感は全くなく、とても礼儀正しく丁寧で、一言で言うと紳士です。
私は入社して6年目になりますが、気がつけば社員の大部分が30代半ばから後半くらいになりました。
（ナイトレイに20代は何人いたかな...）

データ分析の仕事以外にどんな仕事をする？

これについては本人の意思次第でもありますが、現在はシニアマネージャーとデータ分析メンバーとセールスアシスタントメンバーでマーケ活動も行っており、メール配信用のコンテンツを作成したり、FSが商談で使う事例集を作ったりすることもあります。そこから発展してHPの改修にタッチしてみるとか、CRMの管理をしてみるとか...その辺は興味があることに手を挙げた人にお任せしていくのがナイトレイ流です。
私も入社時には事業開発に携わっていましたが、採用の過渡期に「やります！」と手を挙げ、今では採用と広報と会計と人事労務と...と色々とやらせてもらっています。枠に捉われないところが面白い！

ぶっちゃけナイトレイに向かない人は？

向き不向きと言うよりは、「地域活性化に携わりたいので、地域でワークショップを開催したいです！」と言うデータよりも地域活性化よりの志向だとナイトレイは物足りないと思います。

私たちが現地に行ける機会は多くなく、データと地図上で地域を読み解き、データから得られた示唆を元に地域活性化に役立てていただくので、「現地で何かしたい」と言う方にはナイトレイはお勧めできません。

あとは...ナイトレイの規模からすると「⚪︎⚪︎だけやる」と言うことが難しく、人と関わりを絶って作業に没頭したいタイプの方にはちょっとソワソワする職場だと思います。
逆に言うと良い意味でおせっかいなタイプが向いているというか、他の人の仕事がピンチっぽい！と言うのを察知して自発的にフォローができる人だと有り難いことこの上なしです。（ここも正直に）

いかがでしたか？3分で読むにはちょっと時間オーバーしたかもしれませんが、なるべく情報はお伝えできたと思います！ここに書いていないことで気になることがあれば、お気軽にポチッとしてください。

2024年12月現在、データ分析メンバーおよびフィールドセール（データコンサルタント）を募集しています！