データマネジメント × 法務で作りあげる、 freeeの新しいデータガバナンスへの軌跡

Findy「AI時代のデータガバナンス 誰を巻き込みどうつくる？」登壇資料

Transcript

1. データマネジメント × 法務で作りあげる、 freeeの新しいデータガバナンスへの軌跡
2. 2021年4⽉に新卒でfreeeに⼊社。 データ基盤チーム、セキュリティチームを経験し、 2025年データマネジメントチームを⽴ち上げる。 データマネジメントチーム マネージャー ⻄ 朋⾥ Nishi Tomosato 2
3. 本⽇お話ししたいこと • freee のデータガバナンスの取り組みの紹介 • ガバナンスの取り組みの中で⾒えた法務とデータがかみ合うための要素 3
4. 私たちについて
5. Mission スモールビジネスを、世界の主役に。 freeeは「スモールビジネスを、世界の主役に。」をミッションに掲げ、 統合型経営プラットフォームを開発‧提供し、 だれもが⾃由に⾃然体で経営できる環境をつくっていきます。 起業やビジネスを育てていくことを、もっと魅⼒的で気軽な⾏為に。 個⼈事業や中⼩企業などのスモールビジネスに携わるすべての⼈が、 じぶんらしく⾃信をもって経営できるように。 ⼤胆にスピード感をもってアイデアを具現化できるスモールビジネスは、 今までにない多様な価値観や⽣き⽅、 新しいイノベーションを⽣み出す起爆剤だと私たちは考えています。 スモールビジネスが⼤企業を刺激し、社会をさらにオモシロク、 世の中全体をより良くする流れを後押ししていきます。
6. Vision だれもが⾃由に経営できる 統合型経営プラットフォーム。 だれもが⾃由に⾃然体で経営できる環境をつくるために、「統合型経営プラットフォーム」を開発‧提供します。 バックオフィス業務を統合することで、⾃動化と業務全体の効率化。さらに経営全体を可視化することで、 これまでにないスマートかつ最適なアクションまで実⾏できるプラットフォームへと進化させていきます。 また外部サービスとも連携したオープンプラットフォームとして、多様なビジネスニーズに対応。 ユーザーネットワークの中における相互取引の活性化も強化していきます。 プラットフォームの提供のみならず、スモールビジネスに携わる⼈の環境そのものを より良くしていく取り組みを⾏うことで、世の中の変化を促します。 6
7. (1) スモールビジネス向けに統合型クラウド ERPを提供 その他サービス 統合型クラウド会計ソフト 2013年3⽉〜 ⽇本のクラウド 会計ソフト市場 シェアNo.1(2) 請求書 経費精算 決算書 予実管理 ワークフロー 内部統制 注: 統合型クラウド⼈事労務ソフト 統合型クラウド販売管理ソフト 2014年10⽉〜 2022年11⽉〜 スモールビジネスの ⼈事管理市場において 売上⾦額シェアNo.1(3) 【国内初】 クラウド会計ソフトと ⼀体型で使える 販売管理サービス 勤怠管理 ⼊退社管理 給与計算 年末調整 マイナンバー 管理 ⽀出管理 福利厚⽣ ⼈事労務 申告書作成 ⼯数管理‧労務費管理 ⾒積‧発注‧請求 法⼈⼿続き クレジットカード 開業⼿続き 電⼦契約 1. クラウドサービス：ソフトウェアやハードウェアを所有することなく、ユーザーがインターネットを経由して ITシステムにアクセスを行えるサービス 2. リードプラス「キーワードからひも解く業界分析シリーズ：クラウド会計ソフト編」（ 2022年8月） 3. 「freee人事労務」は ITRが今年調査発行した「 ITR MARKET VIEW：人事・給与・就業管理市場 2022」の人事管理市場において、従業員 100人未満および従業員 100~300人未満の企業で売上金額シェア No.1（2020年度）を獲得しています。 7
8. freeeのデータ活⽤と変化
9. freeeのデータ活⽤ freeeに関わる多様なデータをデータプラットフォームに統合 社内の様々な利⽤ケースに向けてデータの提供を実施 データ利⽤ プロダクト データ 分析‧レポート お客様との接点、 属性、商談 データ プロダクト DX / オペレーション データ プラットフォーム セールス / マーケ サクセス / サポート フリーの経営資源 （⼈、物、⾦） 9
10. freeeのデータ活⽤の数字 データ利⽤ プロダクト データ マイクロ サービス DB Up to 70 お客様との接点、 属性、商談 データ テーブル数 Up to 15k 分析‧レポート クエリ実⾏数 800k / Month AI プロダクト DX / オペレーション 利⽤ユーザー 1000 UU / Month データ プラットフォーム セールス / マーケ サクセス / サポート フリーの経営資源 （⼈、物、⾦） 10
11. freeeのデータ活⽤を⽀える組織 プロダクトデータ統合チーム プロダクトデータ活⽤チーム データエンジニア アナリティクスエンジニア データ利⽤ プロダクト データ ビジネスデータ統合チーム ビジネスデータ活⽤チーム データエンジニア お客様との接点、 属性、商談 データ アナリティクスチーム アナリティクスエンジニア 分析‧レポート データアナリスト DX / オペレーション AI プロダクト データ プラットフォーム 情報システムチーム コーポレートエンジニア セールス / マーケ サクセス / サポート フリーの経営資源 （⼈、物、⾦） データマネジメントチーム データマネージャー 11
12. データ活⽤の変化 ⽣成AIの登場により全ての領域においてAIが台頭。 AI × データの可能性が⾒えてきた結果、データの需要が急激に上昇する。 ⽣成AI 分析‧レポート プロダクト DX / オペレーション セールス / マーケ サクセス / サポート 分析‧レポート プロダクト DX / オペレーション セールス / マーケ サクセス / サポート 12
13. データ活⽤の需要に対するガバナンスが必要になる データ活⽤の需要 データガバナンスの課題 AI Agent / MCP にデータ⾒せたい 誰がどこまで利⽤できるか、ガードレールが必要 プロダクトにデータを組み込みたい Agentが何を読んだか、⾜跡を追う必要がある 外部パートナーとデータ共有したい 社外に出せる範囲とリスクをどう管理するか データ使って欲しいけど ガバナンスも維持しないと... 13
14. データ活⽤ルールの曖昧さによる負担 現場からの問い合わせ 〇〇のデータを △△の⽤途に使っていいですか？ データマネジメント 技術的な観点の判断 権限設定、データのセキュリティ、影響範囲 法務‧リスク管理 法的な観点の判断 個⼈情報保護法、利⽤規約、社会妥当性 14
15. 2つの組織が抱える共通の課題に気づく データマネジメントの課題 法務‧リスク管理の課題 • 法的裏付けができず、判断ができない • データ利⽤の実態が⾒えず、判断ができない 共通の痛み それぞれ専⾨知識は持つが、⽚⽅だけでは判断ができない 両組織でやり取りが発⽣し、対応スピードが損なわれる 15
16. 2つの組織の⽬指す状態からわかること データマネジメントの想い • 安全かつスピーディーにデータを使える 環境を提供したい • ガバナンスとデータ活⽤を両⽴したい 法務‧リスク管理の想い • 法律や利⽤規約違反を防ぎつつも、 ビジネス活動のスピードを損ねたくない 実現したい状態が同じであると気づいたことで 2つの組織でデータガバナンスに取り組むスタートラインに⽴った 16
17. 法務 × データマネジメントで取り組む freeeのデータガバナンスについて
18. データガバナンスの取り組み 法務リスク管理と協⼒している2つの取り組み アクセスコントロール データコントラクト データの種類、利⽤者の特性に応じて データの形式やルールを利⽤者間で合意し データの閲覧を統制する取り組み 仕様変更によるデータの品質低下やトラブルを 防⽌する取り組み 18
19. アクセスコントロールの取り組み データの分類、職種、教育テストの受講状況によって⾒られるデータが異なる ロールベースアクセスコントロールに取り組む ⽣データの閲覧が可能 モデリングされた データの閲覧が可能 データ プラットフォーム エンジニア アナリスト 公開情報のみ閲覧が可能 テスト未受講者 ※⼀例 19
20. アクセスコントロールについては過去の登壇で説明 https://developers.freee.co.jp/entry/google-cloud-tokyo-26 20
21. データ分類の例 ⼤分類 中分類 ⼩分類 例 説明 個⼈情報 ⼀般的な個⼈情報 識別情報 ⽒名等 データベースの中で個⼈を⼀意に識別する情報 個⼈情報 機微な個⼈情報 ⼈事労務情報 勤怠情報等 本⼈の情報のうち特にプライバシー性が⾼い経済的 状況、労働環境、健康状態を推定できる情報 個⼈情報 要配慮個⼈情報 健康‧医療情報 病歴、検診結果等 本⼈の情報のうち特にプライバシー性が⾼い健康状 態に関する直接的な情報。 顧客事業者情報 freee と共同利⽤す freee との契約に る情報 関する情報 ご利⽤プラン ⽀払⽅法等 ユーザーがプロダクトを利⽤するにあたって、 freee と共有していることが前提となっている情報 顧客事業者情報 顧客帰属情報 取引先名 取引⾦額 取引履歴等 ユーザーの会計に関する情報のうち、個⼈情報に当 たらないもの 会計情報 21
22. AI Agentを⽤いたデータの⾃動分類 AI Agentが⾃動でデータの種類を分類 ⽣データの閲覧が可能 エンジニア AI Agent モデリングされた データの閲覧が可能 データのメタ情報を⾒て カラムごとにデータ分類を実施 データ プラットフォーム アナリスト 公開情報のみ閲覧が可能 テスト未受講者 ※⼀例 22
23. アクセスコントロールについて法務と共同設計 データマネジメントの役割 エンジニア ⽣データの閲覧が可能 法務‧リスク管理の役割 AI Agent • システム開発 • データ分類の適⽤ • 権限管理 データ プラットフォーム • データ利活⽤のガイドライン作成 モデリングされた • 教育テストの作成‧配布 データの閲覧が可能 • データ分類のレビュー アナリスト 公開情報のみ閲覧が可能 テスト未受講者 23
24. ロールベースアクセスコントロールの例 職種: アナリスト 教育テスト: Lv2 合格 職種: マーケター 教育テスト: Lv1 合格 顧客を特定しない会計情報の閲覧が可能 ハッシュ化された顧客情報まで閲覧可能 ※⼀例 24
25. データコントラクトの取り組み データの形式やルールを利⽤者間で合意し 仕様変更によるデータの品質低下やトラブルを防⽌する取り組み データ提供者 データエンジニア 合意事項 合意事項 データの発⽣から 連携までの時間 migration時の対応 データソース 利用者 データの更新頻度 利⽤における遵守事項 データ プラットフォーム データ利用 25
26. データコントラクトも法務と共同設計 法務と協⼒し、安全にデータを活⽤できるようにガイドライン‧ルールを整備 データマネジメントの役割 データ提供者 • データの品質保証 • 破壊的変更の防⽌ 合意事項 • データのオーナーシップの明確化 データの発⽣から 連携までの時間 migrationのルール データソース 法務‧リスク管理の役割 データエンジニア • freee利⽤規約との整合 合意事項 • 外部データの利⽤規約との整合 • 個⼈情報保護法との整合 データの更新頻度 • 社会妥当性の担保 利用者 利⽤に関するルール データ プラットフォーム データ利用 26
27. ガバナンスの取り組みから⾒えたこと
28. 法務とデータマネジメントがかみ合うためには 組織上は遠い法務とデータがかみ合った要素とは 共通の痛みを抱えていた ルールの曖昧さ、双⽅の判断知識を持たないからこそ同じ課題を抱えており、共有した 両者が打ち⼿の設計に主体的に⼊る データマネジメントが作って法務がアドバイスという形ではなく、共同設計者として取り組む この2つの要素が揃ったからこそ、データガバナンスの施策を前進させている 28
29. まとめ データガバナンスはデータ組織だけでは完結しない 法務をはじめ、外の組織と協働することで事業価値のあるデータガバナンスを実現できる 29
30. ⼀緒に働く仲間を募集しています 募集中のポジション データエンジニア データアナリスト アナリティクスエンジニア プロジェクトマネージャー（データ領域） https://jobs.freee.co.jp/engineers/ 30
31. スモールビジネスを、世界の主役に。