DevOpsエンジニアは、なぜ『データ』で越境したのか？：サイロの摩擦を溶かし、組織を繋ぐデータマネジメント立ち上げのすすめ / Why a DevOps Engineer Crossed the Border with 'Data': Melting Silos and Connecting Organizations Through Data Management

2026年4月14日開催の「DevOpsDays Tokyo 2026」で登壇した際の発表資料です。

Transcript

1. DevOpsエンジニアは、なぜ『データ』で越境したのか？ サイロの摩擦を溶かし、組織を繋ぐ データマネジメント⽴ち上げのすすめ 2026.04.14 DevOpsDays Tokyo 2026 本江 雄⼈
2. ⾃⼰紹介 名前: 本江 雄⼈（ほんごう ゆうと） 現職: - データ基盤の運⽤、社内データの収集と活⽤ - ⼈的資本データnavi、オープンデータの収集‧サイト運⽤ 経歴: - ソフトウェアエンジニア, Git導⼊, Unit Test導⼊ 等 - スクラムマスター, PjM, 開発統括, フロー効率改善 等 最近勉強したこと: （データとAIをコツコツ勉強中） - 個⼈情報保護⼠（2025~） - データサイエンティスト検定（2024~） - G検定（2024~） © kaonavi, inc. 1 X : @Yuto_Hongo
3. ⾃⼰紹介 © kaonavi, inc. 1 2年ぶりのDevOpsDays Tokyoです…！ - 2024.04.16 DevOps Days Tokyo 2024 カオナビの利⽤実績データをアウトカムにつなげる旅 - 2025.11.06 Data Engineering Summit データ組織ゼロから投資を得るまでの軌跡と未来図 〜AIの前 にやるべきこと〜 - 2026.03.09 ビジネス＋IT カオナビの地道すぎた「データ基盤整備」、1⼈の志から始 まった「執念の改⾰」
4. はじめに みなさん DevOpsしてますか？ © kaonavi, inc. 3
5. はじめに DevOps？ © kaonavi, inc. 3
6. はじめに サイロによって⽣まれる摩擦を克服するために あなたがすること全て © kaonavi, inc. 3 Patrick Debois「Shades of DevOps - Related Job titles」
7. はじめに DevOpsエンジニアに データマネジメント‧データ基盤運⽤を おすすめしようかなと… © kaonavi, inc. 3
8. カオナビにおけるデータ基盤の変遷 2023年から2025年に向けた取り組みの変遷 2023年 ⼊社 Snowflake PoC 2024年 収集データ拡⼤ 活⽤提案 2025年 活⽤推進 データ基盤の再構築 © kaonavi, inc. 4 kaonaviの利⽤実績 Salesforce営業情報 GitLab,Redmine 開発状況可視化 Marketo,GA4 マーケティング情報 データエンジニアリング 投資獲得 PoC死回避
9. 01 サイロに閉じてちゃもったいない データは「共通資産」である © kaonavi, inc. 8
10. 2024 DevOpsDays Tokyo © kaonavi, inc. 9 2024.04.16 DevOps Days Tokyo 2024 「カオナビの利用実績をアウトカムへつなげる旅」
11. ⼊社直後 開発プロセス課題ヒアリング ⼊社時の肩書は「DevOpsエンジニア」プロセス課題を主体的に解決する役割を期待される © kaonavi, inc. 9 2024.04.16 DevOps Days Tokyo 2024 「カオナビの利用実績をアウトカムへつなげる旅」
12. 2つ部署の「⾒れない」問題 ▪ 開発（製品の企画‧開発）側の「みれない」問題 - 新機能の開発が急務な状況により、既存機能の価値評価のプロセスが⼀部消失 - 特殊契約顧客の課題により、容易にデータにアクセスできない状況（権限、インフラ） © kaonavi, inc. 10 2024.04.16 DevOps Days Tokyo 2024 「カオナビの利用実績をアウトカムへつなげる旅」
13. 2つ部署の「⾒れない」問題 ▪ ビジネス（カスタマーサクセス‧販促）側の「⾒れない」問題 - 新機能が多くリリースされるにも関わらず、顧客の利⽤状況を把握ができないため、 より製品を活⽤してもらうための作戦⽴てが困難 © kaonavi, inc. 11 2024.04.16 DevOps Days Tokyo 2024 「カオナビの利用実績をアウトカムへつなげる旅」
14. 数多くのデータが複数部署に活⽤可能なデータ ▪ カオナビの製品の利⽤状況は、2つ以上の組織を超えて活⽤されるデータである © kaonavi, inc. 11 Snowflake等 データ基盤 企画‧開発チーム カスタマーサクセス カオナビ利用状況 格納 閲覧 （機能毎） 閲覧 （顧客毎） 情報の⾮対称性の解消≒サイロが溶ける 組織の壁
15. はじめに サイロによって⽣まれる摩擦を克服するために あなたがすること全て © kaonavi, inc. 3 Patrick Debois「Shades of DevOps - Related Job titles」 再掲
16. これって、DevOpsの1つなのでは… © kaonavi, inc. 3
17. 数多くのデータが複数部署に活⽤可能なデータ ▪ 例 © kaonavi, inc. 11 Snowflake等 データ基盤 営業 企画‧開発チーム 潜在ニーズ・商談 格納 閲覧 （売り⽅） 閲覧 （新機能の案） 情報の⾮対称性の解消≒サイロが溶ける 組織の壁
18. 数多くのデータが複数部署に活⽤可能なデータ © kaonavi, inc. 11 Snowflake等 データ基盤 営業 企画‧開発チーム 潜在ニーズ・商談 格納 いろいろ 閲覧 いろいろ 閲覧 カオナビ利用状況 格納 カスタマー サクセス 既存顧客ニーズ・ 問い合わせ 経営等上層部 案件進行状況 開発生産性 いろいろ 閲覧 いろいろ 閲覧 格納 マーケ Webサイトログ 取引先リスト 格納 いろいろ 閲覧
19. 数多くのデータが複数部署に活⽤可能なデータ © kaonavi, inc. 11 いろいろなデータを活⽤してもらえるように、社内営業を実施した 2025.11.06 Data Engineering Summit データ組織ゼロから投資を得るまでの軌跡と未来図
20. 数多くのデータが複数部署に活⽤可能なデータ © kaonavi, inc. 11 2025.11.06 Data Engineering Summit データ組織ゼロから投資を得るまでの軌跡と未来図 いろいろなデータを活⽤してもらえるように、社内営業を実施した
21. Data Engineering Summit © kaonavi, inc. 11 2025.11.06 データ組織ゼロから投資を得るまでの軌跡と未来図 〜AIの前にやるべきこと〜 その他、データ基盤を整え、社内浸透した軌跡に興味がある⽅はご覧ください
22. 数多くのデータが複数部署に活⽤可能なデータ © kaonavi, inc. 11 まだまだ活⽤の余地はたくさんあるので これからもがんばっていきたい
23. 数多くのデータが複数部署に活⽤可能なデータ © kaonavi, inc. 11 エンジニア、スタッフ問わず Claude Code, Claude Desktop, GitHub Copilotなど様々な AIツールを利⽤できる会社のため、それをインターフェイスとしてデータ基盤を活⽤する 例. Claude Desktopのskills配布で、   顧客の契約内容‧製品利⽤状況を可視化 カオナビ利用状況 既存顧客ニーズ・ 問い合わせ 取引先リスト 各部署のデータがあるから できることをやっていきたい ※この画像はイメージです
24. 02 DevOpsエンジニアに データマネジメントを勧める理由 © kaonavi, inc. 16
25. ひとことでいうと サイロを打破する 俯瞰⼒、パイプライン意識があるから © kaonavi, inc. 5
26. パイプラインの道を整備する © kaonavi, inc. 6 　運用 　テスト 　開発 企画 - リードタイム - フェーズごとの案件在庫 ▪ 開発フェーズ TOC（制約理論） 全体最適 開発プロセス全体やCI/CD等など、パイプラインまわりの改善を実施することが多い フロー効率 トヨタ⽣産⽅式‧7つのムダ
27. パイプラインの道を整備する © kaonavi, inc. 6 実は、営業活動等ビジネスプロセスもパイプラインで表現されることが多い 　Churned 　Customer 　Field 　Inside Lead - リードタイム - フェーズごとの案件在庫 ▪ 営業‧顧客管理フェーズ
28. パイプラインの道を整備する © kaonavi, inc. 6 全体最適になってない、LeadTimeが⻑い、在庫が多く存在するなど 開発プロセスと似たビジネスプロセスの課題も存在する 2025.11.06 Data Engineering Summit データ組織ゼロから投資を得るまでの軌跡と未来図
29. ひとことでいうと（再） サイロを打破する 俯瞰⼒、パイプライン意識があるから プロセス上の部署‧役割を超え データを⾒て改善ポイントを⾒いだせる © kaonavi, inc. 5
30. 03 結び © kaonavi, inc. 31
31. はじめに サイロによって⽣まれる摩擦を克服するために あなたがすること全て © kaonavi, inc. 3 Patrick Debois「Shades of DevOps - Related Job titles」 再掲
32. 数多くのデータが複数部署に活⽤可能なデータ ▪ カオナビの製品の利⽤状況は、2つ以上の組織を超えて活⽤されるデータである © kaonavi, inc. 11 Snowflake等 データ基盤 企画‧開発チーム カスタマーサクセス カオナビ利用状況 格納 閲覧 （機能毎） 閲覧 （顧客毎） 情報の⾮対称性の解消≒サイロが溶ける 組織の壁 再掲
33. パイプラインの道を整備する © kaonavi, inc. 6 実は、営業活動等ビジネスプロセスもパイプラインで表現されることが多い 　Churned 　Customer 　Field 　Inside Lead - リードタイム - フェーズごとの案件在庫 ▪ 営業‧顧客管理フェーズ 再掲
34. ひとことでいうと サイロを打破する 俯瞰⼒、パイプライン意識があるから プロセス上の部署‧役割を超え データを⾒て改善ポイントを⾒いだせる © kaonavi, inc. 5 再掲
35. © kaonavi, inc. 5 DevOps エンジニアのみなさま データマネジメント‧データ基盤をつかって サイロによって⽣まれる摩擦を克服してみては