Exploratoryサーバーで構築した 戦略と実行を繋ぐSSoT分析環境

2025年12月12日(金)開催の「Exploratory ユーザー会 #38 in 東京」での発表資料です。
イベントページ：https://exploratory.io/note/japan-user-group/Exploratory-38-in-Luf1Lfq0
登壇者：株式会社kubell 田中 賢太

Transcript

1. Exploratoryサーバーで構築した 戦略と実行を繋ぐSSoT分析環境 コミュニケーションプラットフォームディビジョン プロダクトユニット Product Data Analysisチーム リーダー 田中賢太 2025年12月12日
2. 自己紹介 2 • 田中賢太（たなかけんた） • @tadaken3 • Chatwork（現kubell） ← LINE ← 任天堂 • リード データアナリスト / リード アナリティクスエンジニア • 妻と子供（４歳👦）と3人ぐらし • 趣味：iOSアプリの開発、ディズニー kubellのプロダクトデータアナリストって、 激アツじゃないですか？その魅力を３つ紹介！
3. 事業概要 *1 Nielsen NetView 及びNielsen Mobile NetView Customized Report 2024年4月度調べ月次利用者（MAU:Monthly Active User）調査。 調査対象はChatwork、Microsoft Teams、Slack、LINE WORKS、Skypeを含む41サービスを株式会社kubellにて選定。 *2 2025年9月末時点。 • 国内最大級のビジネスチャット「Chatwork」を展開 業界のパイオニアであり国内利用者数No.1*1 導入社数は95.3万社*2を突破 • 圧倒的な顧客基盤とプラットフォームを背景に、チャット経由で業務を請け負いDXを推進する BPaaSを展開 BPaaS (Business Process as a Service) ビジネスチャット「Chatwork」 業務代行 経理・総務・事務など幅広い業務に対応 人事・労務など専門性の高い業務に対応 採用 経理・会計 労務 営業事務 AI・SaaSを徹底活用 3
4. 今日話すこと 4 SSoTダッシュボードを作った話 信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth） Exploratoryサーバーを使って
5. なんのためにデータを使うのか？
6. そもそも、われわれは何のために、データを使うのか？ 6 目的 1.戦略と実行をアラインさせること 例：売上が下がっても、見ている指標がバラバラなら議論にならない 2.データを使って意思決定を支援する データ基盤とは 単なる「保管庫」や「分析ツール」ではなく、思考の共通言語を提供する土台 活用ファーストとは 技術ドリブンではなく、「意思決定にデータが溶け込んでいる状態」を 起点に考えること
7. 意思決定を支援すると言っても様々なフェーズがある 7 短期 中期 長期 セールス・マーケ 施策 プロダクト施策 プロダクト・事業 戦略 必要な指標の解像度や粒度が異なる “万能なダッシュボード”ではなく、レイヤーに応じた設計が必要
8. よくあるデータカオス 8 分析担当 サインアップ後の アクティブ率の定義 サインアップ翌日の ログイン率 サインアップから28日間に 1日でもアクティブになったア カウントの割合 サインアップから7日間に 2日以上アクティブになったア カウントの割合 データ データ データ 同じような数字だけど傾向が違う？ ？
9. 9 データインフォームドな文化を持つ組織にとってデータを使う目的と は、自分たちのビジネスプロセスに関する因果関係に関する知識を獲 得することです。 
 
 なぜなら、こうして得られた知識こそが、あなたがビジネスの意思決定を するために必要なインプットとなるからです。 
 Kan Nishida(Exploratory CEO) 

10. kubellが考えるSSoT(Single Source of Truth) 10 データ Single Source of Truth 経営 現場 戦略 実行 経営と現場が同じデータを違う粒度で見る 全体 / 月次 部署単位 / 日次
11. kubellが考えるSSoT(Single Source of Truth) 11 データ Single Source of Truth 経営 現場 戦略 実行 経営と現場が同じデータを違う粒度で見る 全体 / 月次 部署単位 / 日次 戦略と実行を繋ぎ 改善を回す
12. Exploratoryで実現する 戦略と実行を繋ぐ SSoTダッシュボードと分析環境
13. • 地道なExploratoryの社内展開の活動により、 すでに社内にデスクトップユーザーが、一定数いた（白戸さんありがとう） • ダッシュボード以外にも統計・機械学習などの処理が可能（ABテストの検定など） • 追加のコストなしに、Viewerを組織内に展開できる（シェアードサーバでも） • さらにホステッドサーバーを導入することで 管理者側でViewerやAuthor（利用者）のコントロールが可能 • インタラクティブチャートが便利 なぜ、Exploratoryなのか 13 データガバナンスの担保とアドホック分析のバランスがいい
14. 14 1. Product Data Analyticsチームが公式なKPIダッシュボードを提供し、 SSoT（Single Source of Truth。信頼できる唯一の情報源）のダッシュボードとして、 普及させる 2. データカタログの整備を行い、SQLを書かずとも、 ダッシュボードと同じデータで、分析できる環境を構築する SSoTダッシュボード + SSoTデータカタログの目的
15. 15 SSoTダッシュボード + SSoTデータカタログの構成 • ダッシュボードで主要なKPIを簡単に見れる • ダッシュボードと同じデータで自由に分析できる ビジネスロジックは全部、分析基盤に寄せる
16. 分析基盤として、ダッシュボード以外の業務ツールとのデータの整合性も担保 16 プロダクトの データ イベントデータ セールスの 活動履歴 その他 raw data datamart マーケティング ツール Exploratory ダッシュボード 営業管理ツール 分析基盤（Snowflake） 集計定義(dbt) ビジネスロジックは全部、分析基盤に寄せる
17. ダッシュボード＋データカタログ 構築の工夫
18. SSoTダッシュボードを構築する上での最初のつまづき 18 わたしたちの ダッシュボード重すぎ、、、 （スケジュールで更新できない）
19. 最初、主要KPIをたくさん含んだダッシュボードを作ってしまった • 「事業に紐づく主要なKPIを一元的に見たい」という要求の元、 すごく巨大なダッシュボードをVer0.0.1で作ってしまった • 「複数のデータカタログからデータを取得している」 かつ 「表示しているグラフの数 が多岐に渡り、複数のタブでわけていた」 • ので、ローカルでは更新できるが、サーバー上で更新できないと言う事態に陥っていた
20. Exploratoryのデータ処理の仕組みを理解してパフォーマンスチューニング • データ加工のステップを追加すると、ステップごとにメモリ上にデータフレームが作 られる。*データが丸々コピーされるわけではなく、最適化された差分のみが付け加えられていく • サイズが大きい（列数や行数が多い）データを処理するときや、 ステップの数が増えるとメモリの使用量増える • パフォーマンスチューニングをする上で、以下などが大事 ◦ データ量を最初のステップで減らす ◦ 同じような処理は同じステップにまとめる 参考：パフォーマンスを向上させるためのベストプラクティス（https://ja.exploratory.io/note/exploratory/FSv0hoH8）
21. カテゴリごとにダッシュボードを分割 • MAU、ライセンス数、売上・MRRなど、いくつかのカテゴリで、ダッシュボード自体を分割 • ダッシュボード内にリンクを、貼ることで、詳細を確認できるように
22. Exploratoryでダッシュボード構築してよかったこと 22 インタラクティブチャート すごすぎ
23. インタラクティブチャートのメリット 23 • インタラクティブチャートとはノートやダッシュボード内のチャートを インタラクティブに操作できる機能 • ダッシュボードのチャートを見ていると、探索的に分析をしたい時が出ている • インタラクティブチャートでは閲覧している人が、その場で、簡単な分析ができる • しかも、元のダッシュボードは基本的に変更されない インタラクティブに分析 ダッシュボードのチャートをもとに *表示しているダッシュボードは全てサンプルです。 参考：インタラクティブ・チャート - 閲覧者向けのチャートの編集機能の紹介（https://exploratory.io/note/exploratory/EH-592-Krs5fnC7）
24. インタラクティブチャートの注意点 24 • インタラクティブチャートは、元のチャート上で使用しているステップに依存する インタラクティブチャートでは、 集計済みのデータしか使えない インタラクティブチャートでも、 データソースのすべてのデータが使える ステップ
25. Exploratoryでのダッシュボードの設計のポイント 25 • パフォーマンスだけを考えると、ステップ上で、データ量を小さくした方がいい • 一方で、インタラクティブチャートを使おうとすると、 そのチャート上で使用しているステップに依存する分析しかできなくなってしまう • どのチャートで、インタラクティブチャートを使ってもらうのか、 パフォーマンスを含めて、設計する必要がある • 決めうちではなく、柔軟に検討しながら、開発できるのがExploratoryのよいところ パフォーマンス （お手軽）分析の自由度 （インタラクティブチャートの自由度） 一定トレードオフだが 柔軟に開発できる
26. 実際に便利だった事例・事業部活用できるための工夫 26 • ライセンス増減のデータカタログにセールスフォールのURLを追加 • 数字がスパイクした時などにセールスフォースを直接確認できる（具体的なお客様の動きを特定できる）
27. ダッシュボード＋データカタログ 運用の工夫
28. SSoTと分析の柔軟性を両立するために、ダッシュボードを分類 「SSoTダッシュボード」と「ユニット/プロジェクト特化のダッシュボード」 を分類して、整理・運用
29. データカオスを起こさせない取り組み ダッシュボードの品質を言語化 他部門が作ったSSoT以外のダッシュボードも レビュー体制を構築して自由度と品質の両方を担保 1.データが正しいこと 2.集計定義がきちんと明記されていること 3.表示されているグラフ、数字は誤解を招くような表現になっていない 運用マニュアルを整備 チェックリストを使って、作成部門と相互レビュー
30. 作って終わりではない 活用ファーストの運用体制
31. ダッシュボードを普及させるための取り組み 1.トップダウンでデータを活用すること発信 2.ダッシュボードの目的や読み方、使い方をまとめ解説記事を作成して発信 3.日々の事業計画の達成状況やサマリーを配信 「役職や部署に関わらず、事業部の全員が『同じデータ（KPI）』を見て状況を判断し、 会話と思考のズレをなくす」 執行役員 兼 コミュニケーション プラットフォームディビジョン長 兼 経営企画ディビジョン長 澤口 玄（通称 げんさん）
32. SSoTダッシュボードの解説ページを作成 ダッシュボードの目的やダッシュボードの読み方、使い方をまとめた解説記事を作成。定期発信
33. まとめ • Exploratoryを使って、SSoTのダッシュボードを構築して、 信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）とする • SSoTダッシュボードと同じデータを使って分析できる体制を構築 • インタラクティブチャートを使えば、より柔軟に分析できる • 作って終わりではなく、事業部全員が同じ数字を見れるようにする データを使って 戦略と実行を繋ぐ
34. 最後にお知らせ
35. プロダクトマネージャー・データアナリストを募集中です！ 採用 ページ→
36. 働くをもっと楽しく、創造的に 36