「資源」としてのデータ、「道具」としての分析

里 洋平氏

ビジネスシーンにおいてデータはどのように活用すべきなのか。さまざまな業界のスペシャリストにお話を伺うインタビューシリーズ。今回は、ヤフー株式会社、株式会社ディー・エヌ・エーなどでエンジニアとしてデータと向き合ってきたR言語の東京コミュニティTokyo.Rの主催者である里 洋平氏にデータとの向き合い方についてお話を伺いました。

データを蓄積してくノウハウがない企業などの基盤づくりをしたい

─── まずは、ご自身の経歴を教えてください。

大学時代から、エンジニアとしてアルバイトをしたり、友達とガソリン価格の共有サイトを制作したり、webサービスを作ることに興味は持っていました。その頃は、サービスを作れることが大事だろうと考えていていたんです。

新卒で入社したヤフー株式会社では、webエンジニアとして新規事業の立ち上げていくなかで、動画のレコメンドエンジンや、市場予測モデルなどにデータを活用していました。その後入社した株式会社ディー・エヌ・エーは、データ分析が意思決定に直結する企業でしたので、そのようなカルチャーを経験したいと思い入社しました。そこでは、分析基盤の構築からレポーティングやKPI分析、予測モデルの構築や異常検知など幅広いことをやらせてもらいました。その中でも、テレビCMの効果測定では、金融工学で使われている手法や異常検知などいくつかの手法を融合させた効果測定モデルを作り、費用対効果を測れるようにしていました。

その後、株式会社ドリコムに転職し、データ分析環境の構築や人材育成などをしていました。

現在は、コンサルタントとしてクライアントと向き合いながらデータを活用しています。今後は、そもそもデータを蓄積してくノウハウがない企業などの基盤づくりもしたいと思っています。

─── 企業でデータを活用するために、気をつけているポイントはありますか?

とにかくアウトプットは非常にシンプルにすることですね。できるだけ専門的な話はしないようにし、どのようなことをしているのかを噛み砕いていく必要があると思っています。

─── 分析がうまくいかないケースには、共通点などはありますか?

目的変数(成果)が曖昧なままに「いい感じに分析してほしい」と言われたような場合は、大体うまくいかないですね。元々、因果関係が無いものもありますし、何がこのプロジェクトの「成果」なのかが無いと、やってもやっても「なんか違う」ということがおきてしまいます。

また、データ分析のアウトプットには「意思決定に使うもの」と「システムに組み込み自動化するもの」と大きく2つがあるのですが、その区別がはっきりしていないと、結局のところ何をすればよいのか分からなくなり、うまく行かないことが多いです。

例えば、簡単な集計でも意思決定できてしまうようなことでも、高度なモデルで精度を求めてしまうケースは失敗になります。時間(=コスト)がかかっている分、集計でさくっとだした結果よりも費用対効果が低くなります。

─── 現在はどのような案件が多いですか?

広告の効果測定が多いですね。どの広告がどの程度効果があるかを知りたい、というクライアントが多いです。通常だと多重共線性が起こって、あまり効果測定がうまくいかないことが多いのですが、その点を改善したサービスを提供すると価値を感じていただけます。また各施策が成果に直接的に影響しているのか間接的に影響しているのかの測定をしています。

データは“資源”で、分析は“道具”。

─── では、データ分析にはどのような可能性あると思いますか?

データは“資源”で、分析は“道具”です。データが発展していけば、あらゆる意思決定に使われるようになる。今は企業の意思決定に使われることがほとんどですが、そのうち個人でも活用されるようになると思います。つまりは、データを使っている人と使ってない人で差が出る時代が来ると思います。

例えばカーナビでデータが簡単に取れるようになってくると、そのデータを活用している人は目的地までに到達する時間が短縮される。そのように、データによって意思決定が大きく左右される時代がくるのではないでしょうか。

「データ分析が意思決定に使われている」が、最大の成果

エンジニア出身ながら、データサイエンティストとしてのスキルを持つ希少な人材である里氏のスキルがいかにして構築されてきたかについて語られています。

インタビューは、ビジネスノマドジャーナルから読めます。

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