SUZURI DX 2023

SUZURIのDX(デジタルトランスフォーメーション)への取り組み
https://developers.gmo.jp/developersday/?session=40093&access=x

Transcript

1. SUZURIのDXへの取り組み
2. ⿊瀧悠太 オ リ ジ ナ ル グ ッ ズ 作 成 ・ 販 売 サ ー ビ ス 「SUZURI」のシニアエンジニアリングリード、 2012年4⽉GMOペパボ株式会社⼊社。 ウェアラブルデバイスやブロックチェーン技 術に関する研究開発を⾏う。趣味は⾳楽鑑賞、 ドラム演奏。 SNSアカウント: @kurotaky GMOペパボ株式会社 SUZURI事業部 シニアエンジニアリングリード GMOインターネットグループ デベロッパーエキスパート
3. オリジナルグッズ 作成・販売サービス 「SUZURI」
7. • オリジナルグッズ: 1990万点以上 • オリジナルグッズを販売しているクリエイター: 70万⼈ • 会員数: 150万⼈ どのくらいの⼈がSUZURIを使っているのか
8. DX
9. DX(デジタルトランスフォーメーション) https://cto-a.org/about
10. DX Criteria DX Criteria (v202104)/企業のデジタル化とソフトウェア活⽤のためのガイドライン https://dxcriteria.cto-a.org/ 1. チーム 2. システム 3. データ駆動 4. デザイン思考 5. コーポレート テーマが「チーム」の場合のカテゴリとチェックリスト項⽬
12. DX Criteria アセスメントシート
13. 過去の実施結果 DX Criteriaの実践とその活⽤について - Pepabo Tech Portal https://tech.pepabo.com/2020/02/19/dx-criteria/ テーマが「データ」の 点数が低い
14. クライテリアの例 • 顧客の⾏動履歴データを分析可能な形で保存しており、その割合が顧客 全体の7割を超えているか。 • データ集計・可視化等のためのBIツールを導⼊しており、エンジニア以 外でも使うことができているか。 • マーケティングのオペレーションの業務の割合と企画・戦略の業務割合 を棚卸しして、⾃動化・最適化のためのリソースを割いているか。 データ駆動
15. Bigfoot
16. • 事業運営で⽣じたデータを収集・ 分析・活⽤するための機能をもっ たGMOペパボ社内で運⽤している プラットフォーム • データに基づく⾃動的な意思決定 の⽀援が実現可能 Bigfoot https://developers.gmo.jp/28532/
17. Bigfootの構成 Vertex AI Matching Engine と CLIP を使って EC サービスの類似画像検索機能を作る https://speakerdeck.com/zaimy/development-of-similar-image-search-function-for-ec-services-using-vertex-ai-matching-engine-and-clip?slide=6 SUZURIの注⽂情報，⾏動ログなどを収集 データ分析
18. Bigfootを活⽤してデジタル化を⽬指す 顧客接点のデジタル化 プロセスのデジタル化 サービス全体のデジタル化 必要なデータをあつめる • WebアプリケーションのDB • GA4 (Google Analytics 4) のイベント • お問い合わせのデータ ⼈間とAIの意思決定を⽀援する • レコメンドエンジンによるAIの意思決定 • BIツールでのダッシュボード作成 • バンディットによるA/Bテスト
19. SUZURIにおける Bigfoot活⽤
20. データを集める ユーザー SUZURI Bigfoot AI ⼈間 モバイル アプリ Webブラウザ 広告 リアル イベント BigQuery Looker Studio レコメンド エンジン SUZURIを閲覧 顧客との接点から⾏動ログを集める
21. データを活⽤する ユーザー SUZURI Bigfoot AI ⼈間 モバイル アプリ Webブラウザ 広告 リアル イベント BigQuery Looker Studio レコメンド エンジン 必要なデータセットを作成、施策の評価やレコメンドに使⽤する 広告配信の コントロール 新しい提案 欲しいものに 出会える レコメンド イベントの企画
22. 👏👏👏 今年の新卒⼊社メンバーもOJT中に データ活⽤を推進しました︕ https://tech.pepabo.com/2023/09/08/data-infrastructure-team-ojt/
23. • Looker Studioを使って可視化 • バンディットによるA/Bテストの実施 • レコメンドエンジンの構築 • 広告経由の流⼊元把握 • 類似画像検索 • Four Keys の活⽤ 少しずつデータ活⽤できるようになってきた
24. 2022年のデータエンジニアリング研修より Looker Studioを使って可視化 GMOペパボエンジニア研修2022 データエンジニアリング研修 Day1 https://github.com/pepabo/training/blob/master/data-and-machine-learning/2022/data_engineering/day1_data_enginnering_overview.pdf データ活⽤に向けたメンバーの リテラシー向上
25. SUZURIのTシャツで利⽤可能 類似画像検索 Vertex AI Matching Engine と CLIP を使って EC サービスの類似画像検索機能を作る https://speakerdeck.com/zaimy/development-of-similar-image-search-function-for-ec-services-using-vertex-ai-matching-engine-and-clip Vertex AI Matching Engine と CLIP を使って 2 週間で EC サービスの類似画像推薦機能を作る https://tech.pepabo.com/2023/06/13/suzuri-similar-image-recommendation/
26. 可視化からアクションへ Four Keys エンジニアの活動情報からFour Keysを集計、可視化した話 https://tech.pepabo.com/2022/01/06/four-keys-dashboard/ • Four Keysを定期的に確認し、 改善のアクションを考える • プルリクエストのマージまでに 時間がかかったものや早かった ものを可視化
27. Bigfootとのコラボレーション を⽣み出すために
28. データ基盤と事業部が圧倒的当事者意識を持ってデータ活⽤に取り組んだ • 「データ基盤チームの便利サービスが事業部で活⽤されない︕」 • 「急に⾏動ログが転送されなくなったがアプリケーション側で対応されない︕」 上記のような問題を減らして、データ活⽤を推進するため、 Team Topologies 等を参考に、体制を考えて運⽤した。 ⾃ら率先して発⾔やコードの修正、 データ基盤の運⽤への積極的な参加を⼼がけた。 コラボレーションを増やす
29. データ活⽤を推進する体制 Stream-aligned team Platform team Reliability Engineering Team Data team Platform team Customer Success A team B team C team X-as-a-service Collaboration Facilitating Bigfootなどの社内基盤を開発・運⽤しているチームとコラボレーションの機会を増やした Enabling team
30. これからのチャレンジ
31. DX Criteria の「データ駆動」に書かれている項⽬を実施していきます︕ • レコメンドエンジンのさらなる活⽤ • マーケティングのオートメーション • Four Keysに関するアクションの実⾏ など これからのチャレンジ さらに多くのメンバーがBigfootのデータを活⽤できるようにし、 AI活⽤や⾃動化を通して、新しい価値を⽣み出す時間を増やしていく︕
32. 2つのDXで、 もっとおもしろくできる