今井 未来

自己紹介をお願いします。

今井 未来です。2016年にヤフー（現 LINEヤフー）に新卒入社しました。学生時代は経営システム工学を専攻し、ヒューマンコンピュテーションという分野の研究をしていました。機械だけでは解くのが難しい問題を、人間も「システム」の一部として組み合わせることで解決する、という考え方です。もともと人が何を思い行動するかに興味があり、それを技術で明らかにするならデータ分析なのかなと考え、自社でビッグデータを保有するヤフーに惹かれて入社しました。当時はデータ分析に特化した部署がなかったので、エンジニア職として、データサイエンスの横断部門に所属し、エンジニアとしてキャリアをスタートさせています。

2年目に所属が変わり、「Yahoo! JAPAN」トップページの担当に。そこでは記事配信のバックエンドシステムの開発、編集者向けの入稿ツールの開発に加えて、クリック率のよい記事などのデータの可視化も行っていました。データの可視化もやりがいはありましたが、自らがデータから示唆を得て提言していく働き方をしたい気持ちが強くなっていきました。

そこから、2019年に社内公募制度を利用し、データアナリストの募集があった「Yahoo!ショッピング」の分析チームへ異動しました。現在は、リーダーとして主務5人、兼務4人と業務委託のメンバーと一緒に「Yahoo!ショッピング」に関するデータ分析全般を担っています。

現在担当している主な業務内容や具体的な流れについて教えてください。

私も含め、チームのメンバーは、「Yahoo!ショッピング」内の重要なプロジェクトへ1～2名ずつアサインされます。プロジェクトの主体となる部門は、営業やマーケティング、開発などさまざま。必要なドメイン知識も違うので都度キャッチアップをしています。

具体的なプロジェクトを挙げると、商品に対する口コミを増やすプロジェクト、ふるさと納税のGMV（流通取引総額）を伸ばすプロジェクト、「PayPay」などインハウス決済の利用拡大プロジェクト、広告提案のための分析を行う営業活動支援プロジェクトなど。1人あたり3～4個くらいのプロジェクトを担当して、同時並行で進めています。私自身はリーダーですが、一担当としてユーザーの育成を考えるプロジェクトや、各種通知の最適化プロジェクトなどに参画しています。

プロジェクトの特性や状況によってデータアナリストに必要とされる動きは異なります。やりたいことがあって現状のステータスを知りたいときは基礎調査から関わりますし、データを見る環境がなければダッシュボード作成から始めることもあります。アイデアベースで施策が決まることに偏りすぎているプロジェクトでは、データドリブンに施策や方針を決めていけないか議論を重ねることもあります。分析についても、「どんな施策を打てばいいだろう？」というふんわりした問いには探索的データ分析でアプローチしてアイデアを出しますし、もっと自由な分析をすることもあります。実際に施策を打った後は、効果検証もします。

最近はデータ分析の必要性が社内でも認知され、プロジェクト参画への依頼が増えており、すべてのプロジェクトに分析チームのメンバーを置けない状況になることもあります。そのため、アドホックな分析依頼にも対応しており、チームのメンバーが曜日担当制で確認しつつ、ときにはみんなで相談しながら対応することもあります。基本的には個人で動くことが多いチームで、チームで集まるのは週1回のチーム定例です。最近では、サイエンスチームの分析チームと連携し、分析相談共有会も開催しています。チームの知見を他チームに共有したり、逆に他チームの知見を自分たちのチームにも活用したり、データ分析スキルを強化しています。

1日のスケジュール例

• 10:30

  勤務開始

  午前中に連絡や個人作業

• 12:00

  ランチ

• 13:00

  リーダー定例

• 14:00

  統括経営会議

• 15:00

  通知プロジェクトの会議

• 16:00

  分析チーム定例

• 17:00

  業務委託の方と分析定例

• 18:00

  メンバーとの1on1ミーティング

• 18:30 -20:30

  作業時間

• 20:30

  勤務終了

私はリーダーなのでどうしても会議が多いですが、メンバーはもっと作業時間の方が多いスケジュールです。

仕事を進めるうえで意識していることはなんですか。

データ分析は正解やゴールがなく、やろうと思えばいくらでもできてしまうので深みにはまりやすいのが難しいところ。やみくもに工数をかけるのではなく、自分がやっている分析が何につながっているのかを意識するようにしています。

これは常々チームメンバーにも伝えていて、チームの目標数値にも「意思決定につながった分析」という切り口を設けています。理想は分析によってプロダクトのKPIの数値が向上することですが、すべての分析に対して効果を測ることは非常に難しいですし、やるべきことを提言はしたが実際に実行するのはもっと先になる場合もあります。いつかは直接的な数値貢献をいれていきたいですが、まずはサービス改善のマインドを持つためにも「その分析によってプロジェクトの意思決定層が意思決定をできたのか」まで追うようにしています。

それからデータ利活用のプロフェッショナルであることも意識しています。「この数値を見たい」というオーダーが来ることもありますが単純にそのまま答えるだけではなく、データをみる大元の目的からヒアリングし、解きたい仮説に対してより適切な方法があれば違う方法を提案することもあります。

入社してから印象に残っているエピソードを教えてください。

データ分析をして興味深い示唆が得られたときのことは毎回よく覚えていますね。さらに自分のデータ分析によってプロジェクトがいい方向に進んでいるのを実感できると、大きなやりがいを感じます。

データ分析というと「このデータから、こんな示唆が得られた！」という大発見を期待する人が多いかもしれませんが、むしろ「あぁ、やっぱりそうだよね」という事前の予想の裏付けとなる結果が出てくることのほうが圧倒的に多いんです。データ分析としては、それでいいと思います。

ただ、だからこそ「こんな動きがあったんだ」という思いがけない分析結果が得られると嬉しいですし、個人的には興奮しますね。あっと驚くほどの発見は本当にレアで、むしろ分析が間違ってないか疑うことの方が多いですが、小さな発見、たとえばデモグラフィックデータを見たときに意外な属性や年齢層のバランスに気づくようなことはあります。

LINEヤフーでデータアナリストとして働く価値や得られる経験を教えてください。

私が担当している「Yahoo!ショッピング」は多くのユーザーを抱えている、非常に大規模なプロダクトです。購買データは膨大で、テーブル種別も1000以上。その規模のデータを扱うこと自体がデータアナリストにとって貴重な経験です。規模が小さく統計的にバラつきの大きなデータだと分析にも制約がありますが、LINEヤフーではデータが豊富なぶん、取れるアプローチが広がります。

データは量だけでなく種類も豊富です。「Yahoo!ショッピング」でいえば、商品検索や商品詳細の閲覧、さらにそこからレコメンドへ遷移したり、購入前の商品をお気に入りやカートに入れたり、ユーザーの行動に紐づくデータも多種多様。期間限定のキャンペーンもあるので、導線も多岐にわたり、すべてを把握することは大変ではありますが、とても分析のしがいがあると思います。

分析対象が多いため、さまざまな効果検証の手法を使えますし、試したい分析も比較的自由にできるので、スキルを磨きやすい環境です。逆にいえば、自分で考えて進められないと成長は鈍化してしまうかもしれません。やるべきことはたくさんありますが、待ちの姿勢だけだとどうしても範囲は狭まってしまいます。

また、プロジェクトに入り、毎回関係者とコミュニケーションをとりながら合意を形成するのは非常に労力がかかりますが、自分の分析でプロダクトを動かしている実感を持てるのも醍醐味。膨大な自社データを扱うLINEヤフーのデータアナリストとして働くおもしろさだと思います。

データアナリストに求めるスキルや素養はどのようなものがありますか。

技術ドリブンだけではなくプロダクトドリブンのマインドは大事だと思います。「Yahoo!ショッピング」を担当していると、それを特に感じますね。分析技術を究めたいというよりは、人が何を考えるのか、プロダクトがどう動くかなど、実社会により興味を持っている人に向いていると思いますね。もちろん正しい分析結果を出すための知識も必要ですが、分析技術を深く追い求めていくよりは、分析の引き出しをたくさん持っていて、状況によって最適な引き出しを開けられるのが理想ですね。

それから「疑う」マインドがあることも大切だと思います。個人で動くことが多い職種だからこそ、思い込みで動かず、「本当そうなのか？」と一度立ち止まって考える。それは言われたことに対しても、自分が出した分析結果に対してもそう。今いるチームのメンバーも、イエスマンではないですね。「これは違うのでは？」と思えば、はっきり言える人たちです。

これからのLINEヤフーに期待していることを教えてください。

最近は「Yahoo!ショッピング」の出店者さまから、「LINEのデータで何かできないのか？」と期待を込めて聞かれる機会も増えているそうです。すでに「LINE公式アカウント」へのメッセージ送信などは始めていますが、Yahoo!プロダクトとLINEプロダクトのデータ連携が完了すれば、活用はさらに進むでしょう。

今後は、単にモノを売るだけではなく、「こういう価値を提供してユーザーに支持されてプロダクトが成長していく」というストーリーをもっと明確に描けるとよいのだろうと思います。「Yahoo! JAPAN」と「LINE」ではユーザー層も違うので、興味関心などを補完しあえると、よりよい、明確なストーリーが描けるはず。個人的にもより上流の分析やストーリーづくりに関わっていけたらと考えています。

最後にメッセージを。

データアナリストは、比較的新しい職種で、定義が曖昧なところもあります。私自身はデータの「分析官」という説明がしっくりくるのですが、やりたいことはシンプルに分析によってプロダクトを改善すること。どんな人が世の中にいて、どう行動して、何を好むのかに興味関心がある人、自分の分析で実社会を動かしていきたい人には、とても楽しいと思います。ぜひ一緒に楽しみましょう。

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