DMBOKを使ってレバレジーズのデータマネジメントを評価した

2026-03-19に開催されたデータマネジメント戦略Nightの登壇資料
https://sansan.connpass.com/event/383547/

Transcript

1. 2026/03/19 データマネジメント戦略Night - 4社のリアルを語る会 DMBOKを使ってレバレジーズの データマネジメントを評価した
2. 2 © 2026 Leverages Co., Ltd. 01 - ⾃⼰紹介 CONTENTS 03 - DMBOKとは 04 - DMBOKを使った評価⽅法 05 - DMBOKを使った評価結果 06 - 今後やること 02 - 会社紹介 07 - さいごに
3. 3 © 2026 Leverages Co., Ltd. ⾃⼰紹介 01
4. 4 © 2026 Leverages Co., Ltd. 01 ⾃⼰紹介 経歴： ‧新卒でコンサル会社にデータサイエンティストとして⼊社  ‧4年間、機械学習モデルの構築やモデル構築後のシステムの開発   保守、運⽤、システム拡⼤に従事 ‧2023年8⽉にレバレジーズにデータアナリストとして中途⼊社  ‧分析業務していく中で指標やセグメントの定義統⼀の重要性を   知り、データ分析基盤再構築プロジェクトの発起⼈として   データマネジメント領域に突っ込む  ‧現在は全社のデータ分析基盤再構築のPM / データガバナンス策定など   データマネジメントに関わるプロジェクトを推進したり、   リーダー業務としてチームマネジメント‧採⽤に従事 レバレジーズ株式会社 マーケティング部 データ戦略室 データアーキテクトグループ リーダー ⽥代 渉（たしろ わたる）
5. 5 © 2026 Leverages Co., Ltd. 会社紹介 02
6. 6 © 2026 Leverages Co., Ltd. 02 会社紹介 社名 レバレジーズ株式会社 Leverages Co.,Ltd. 従業員数 3,338名（2025年4⽉現在） 代表者 岩槻 知秀 資本⾦ 5,000万円 所在地‧拠点 本社：東京都渋⾕区渋⾕2丁⽬24番12号 渋⾕スクランブルスクエア24F‧25F 国内拠点：27拠点 海外拠点：3拠点 会社概要 事業の種類
7. 7 © 2026 Leverages Co., Ltd. レバレジーズのデータ / AI職種は7職種に分かれており、2026年3⽉時点で正社員32名が在籍。 02 会社紹介 職種名 職種概要 在籍⼈数※ 2名 （兼任1名） 6名 4名 5名 （兼任2名） 6名 （+契約社員 / 業務委託） 6名 3名 ※ 2026年3⽉時点。上記職種とは別にマネージャーが2名在籍
8. 8 © 2026 Leverages Co., Ltd. DMBOKとは 03
9. 9 © 2026 Leverages Co., Ltd. DMBOKとは、データマネジメントに関する知識を体系⽴ててまとめた書籍。 データマネジメントを11の領域に分けてまとめている。 03 DMBOKとは DMBOKで使⽤されるホイール図 データ ガバナンス データ モデリングと デザイン データ ストレージと オペレーション データ セキュリティ データ統合と 相互運⽤性 ドキュメントと コンテンツ管理 参照データと マスタデータ メタデータ データ品質 データ アーキテクチャ データウェア ハウジングとBI 書籍名：データマネジメント知識体系 ガイド（第⼆版） DAMA（国際データマネジメント協会） が提唱するデータマネジメントの知識 を体系的にまとめた書籍 データガバナンスを中核として、 相互に関連しあって データマネジメントが機能する （ホイール図参照） DMBOKの第2版を今回は使⽤ DMBOKの紹介
10. 10 © 2026 Leverages Co., Ltd. DMBOKとは、データマネジメントに関する知識を体系⽴ててまとめた書籍。 データマネジメントを11の領域に分けてまとめている。 03 DMBOKとは 領域 概要 データガバナンス データマネジメントに関する 全体⽅針とルールを定め、組 織的な意思決定を⾏うこと データアーキテクチャ データとビジネスを繋げる ⻘写真を描くこと データモデリングとデザイン データ同⼠の関係性を 図⽰すること データストレージとオペレーション データベースの 保守管理すること データセキュリティ セキュリティポリシーや取り 扱いルール、アクセスルール などを定め、監視すること DMBOKで記載されている11の知識領域 領域 概要 データ統合と相互運⽤性 データの移動を 効率的に管理すること ドキュメントとコンテンツ管理 ⾮構造化データを管理すること 参照データとマスターデータ ⼀貫した信頼できるデータを 管理すること データウェアハウジングとBI 意思決定を⽀えるデータを 提供すること メタデータ管理 データを説明するデータを 管理すること データ品質 データを使う⼈の欲求を 満たすかどうか 参考⽂献：ゆずたそ‧はせりょ（2021年）『データマネジメントが30分でわかる本』
11. 11 © 2026 Leverages Co., Ltd. DMBOKを使った評価⽅法 04
12. 12 © 2026 Leverages Co., Ltd. 今までのデータマネジメントに関するプロジェクトは、課題が発⽣‧認知できたタイミングで都度対応していた。 そのため、本当に解決すべき課題がわからず、⾃⼰満⾜なデータマネジメントしかできていなかった。 04 DMBOKを使った評価⽅法 ⾏動 振り返り 課題 サービスA サービスB 課題1 課題2 課題3 課題4 プロジェクトX プロジェクトY プロジェクトZ 個別 全体 プロジェクトX：⚪ プロジェクトY：△ プロジェクトZ：× 事業課題解決：⚪ データマネジメント軸 データマネジメント：？ サービスへのデータ利活⽤に注⼒しすぎたり、⾃⼰満⾜に陥ってしまう。 企業のデータ利活⽤を推進していく上で、現環境の評価ができないため本当に進 めないといけない課題が⾒えていない状態。
13. 13 © 2026 Leverages Co., Ltd. 評価できる体制にしたことで、今まで潜在していた課題が⾒えてきて新しいプロジェクトの⽴ち上げや、 既存のプロジェクトについてもよりデータマネジメント⽂脈を加味した⽬的になることを期待。 04 DMBOKを使った評価⽅法 ⾏動 振り返り 課題 サービスA サービスB 課題1 課題2 課題3 課題4 データマネジメント軸 課題5 課題6 プロジェクトAA データ品質：× データガバナンス：△ 評価することで課題が⾒え、新しいプロジェクトが増える。 サービス課題を対応する受け⾝の組織から、⾃ら課題を発⾒‧解決できる主体性の ある組織へ変⾰することを期待してデータマネジメントの評価を実施した。 個別 全体 プロジェクトX：⚪ プロジェクトY：△ プロジェクトZ：× 事業課題解決：⚪ プロジェクトX プロジェクトY プロジェクトZ
14. 14 © 2026 Leverages Co., Ltd. DMBOKが掲げている領域を弊社の環境に合わせて再構築した上で、評価物および領域の習熟度合いを定義。 その結果、データガバナンスとデータセキュリティを対象外とし、データ統合と相互運⽤性を3つに分解。 04 DMBOKを使った評価⽅法 DMBOK領域 レバレジーズ領域 データガバナンス なし※1 データアーキテクチャ データアーキテクチャ データモデリングとデザイン データモデリングとデザイン データストレージとオペレーション データストレージとオペレーション データセキュリティ なし※2 データ統合と相互運⽤性 データ統合と相互運⽤性1 データ統合と相互運⽤性2 データ統合と相互運⽤性3 DMBOK領域 レバレジーズ領域 ドキュメントとコンテンツ管理 ドキュメントとコンテンツ管理 参照データとマスターデータ 参照データとマスターデータ データウェアハウジングとBI データウェアハウジングとBI メタデータ管理 メタデータ管理 データ品質 データ品質 ※1 データガバナンス組織がないためスコープアウト ※2 策定当時、全社のセキュリティ基準策定中であったためスコープアウト 各領域において、下記の内容を策定 ‧領域の解釈 ‧評価対象 ‧領域のレベル（0から5のレベルで判定） ‧⽬指すレベルとその理由 DMBOKで記載されている11の領域に対して、弊社で再構築した領域 赤字：スコープアウト 青字：追加・分解
15. 15 © 2026 Leverages Co., Ltd. レベル2：反復可能：プロセスに最低限の統制が⾏われている プロセスの実⾏をサポートする⼀貫したツールと役割の定義が加わる。レベル2では、組織は⼀元化された 共通ツールを使⽤し始め、データマネジメントの監視を強化する。役割は明確化されており、プロセスは特 定の専⾨家のみに依存しない。データ品質の問題と概念は組織として意識されている。マスターデータと参 照データの概念が認識され始める DMBOKによる「データマネジメント成熟度アセスメント」の記載内容 DMBOKの「データマネジメント成熟度アセスメント」をそのまま転⽤しようとすると、評価が⾏いにくいため、 弊社なりの解釈と浸透レベルに知識領域を再定義。 04 DMBOKを使った評価⽅法 評価対象 レベル0：遂⾏能⼒が⽋如している レベル1：初期段階か場あたり的：成功は個⼈の能⼒に依存している レベル2：反復可能：プロセスに最低限の統制が⾏われている レベル3：定義された：基準が設定され守られている レベル4：管理された：プロセスが数値化され統制されている レベル5：最適化された：プロセス改善のゴールが数値化されている レベル アクティビティとプロセスとツール レベル 詳細例 参考⽂献：DAMA⽇本⽀部（2018年）『データマネジメント知識体系ガイド（第⼆版）』
16. 16 © 2026 Leverages Co., Ltd. DMBOKの「データマネジメント成熟度アセスメント」をそのまま転⽤しようとすると、評価が⾏いにくいため、 知識領域を弊社なりの解釈と浸透レベルを定義。 04 DMBOKを使った評価⽅法 例：データ統合と相互運⽤性2の場合 領域の解釈 評価対象 レベル0（未着⼿） ：何もない レベル1（初期）  ：ETL処理が実装されている / 転送先にビジネスに必要なデータが蓄積されている レベル2（発展途上）：ETL処理の監視は属⼈的に⾏われている レベル3（定義済み）：ETL処理は⾃動的に⾏われている レベル4（管理）  ：ETL処理がどのように⾏われているかが分かる設計書がある ETL処理の監視は⾮属⼈的に⾏われている ETL処理で不備がおきたときの対応フローが確⽴され、実⾏されている レベル5（最適化） ：ETL処理の監視は常に⾏われている ETL処理は最適な状態か⾒直す場が定期的にある ⾒直した結果、適⽤するためのフローがある 新しいツールの導⼊が検討されている レベル ⽬指すレベル DWH内でのETLの構築‧運⽤に関する領域 DWH内でのETLの構築‧運⽤状態 不備やエラーがあった時の対応が遅れない状態を⽬指すため、レベル4を⽬指す
17. 17 © 2026 Leverages Co., Ltd. 各領域のレベル判定ができるように、アンケート内容と回答者を事業‧サービスごとに作成して集計。 04 DMBOKを使った評価⽅法 領域のレベル定義 集計 全社で統⼀された 領域に関する定義を策定 ‧領域の解釈 ‧評価対象 ‧領域のレベル ‧⽬指すレベルとその理由 利活⽤ 推進者 分析 担当者 利活⽤ 推進者 サービスA アンケート作成 サービスB 分析 担当者 基盤 管理者 基盤 管理者 回答者の選定 回答結果からレ ベルを判定 回答結果からレ ベルを判定 全事業‧サービスで同じ 設問構成で作成 完全に使い回しはせず、 システム名等は事業‧ サービスごとに変更
18. 18 © 2026 Leverages Co., Ltd. DMBOKを使った評価結果 05
19. 19 © 2026 Leverages Co., Ltd. アンケート調査を2024年、2025年度でそれぞれ評価者を選定した上で、アンケートを実施し集計した結果を共有。 05 DMBOKを使った評価結果 集計概要 集計期間 2024年度：2024年9⽉~2024年10⽉ 2025年度：2025年12⽉~2026年1⽉ 回答形式 アンケート形式（google spread sheetにより、回答者ごとに各タブを作成して回答） 回答者数 サービスA サービスB 2024年度 2025年度 基盤管理者：3名 分析担当者：5名 利活⽤推進者：4名 基盤管理者：5名 分析担当者：5名 利活⽤推進者：6名 基盤管理者：3名 分析担当者：2名 利活⽤推進者：4名 （うち、2名サービスB部署の推進者） 基盤管理者：3名 分析担当者：4名 利活⽤推進者：6名 （うち、4名サービスB部署の推進者）
20. 20 © 2026 Leverages Co., Ltd.  ：2024年度  ：2025年度 データアーキテクチャ、データモデリングとデザイン、データ統合と相互運⽤性2のデータ分析基盤構築に関する領域は、 どちらのサービスもレベルが⾼く遂⾏できているが、データ統合と相互運⽤性3、データ品質、メタデータ管理の外部への連携 や品質管理に関する領域が強くないことがわかった。 05 DMBOKを使った評価結果 サービスA サービスB データアーキテクチャ データモデリングとデザイン データストレージとオペレーション データ統合と相互運⽤性1 データ統合と相互運⽤性2 データ統合と相互運⽤性3 ドキュメントとコンテンツ管理 参照データとマスターデータ データウェアハウジングとBI メタデータ管理 データ品質 データセキュリティ データガバナンス データアーキテクチャ データモデリングとデザイン データストレージとオペレーション データ統合と相互運⽤性1 データ統合と相互運⽤性2 データ統合と相互運⽤性3 ドキュメントとコンテンツ管理 参照データとマスターデータ データウェアハウジングとBI メタデータ管理 データ品質 データセキュリティ データガバナンス 2年分の評価結果（2サービス） レベル レベル
21. 21 © 2026 Leverages Co., Ltd. データアーキテクチャ、データモデリングとデザイン、データ統合と相互運⽤性2のデータ分析基盤構築に関する領域は、 どちらのサービスもレベルが⾼く遂⾏できているが、データ統合と相互運⽤性3、データ品質、メタデータ管理の外部への連携 や品質管理に関する領域が強くないことがわかった。 05 DMBOKを使った評価結果 サービスA サービスB データアーキテクチャ データモデリングとデザイン データストレージとオペレーション データ統合と相互運⽤性1 データ統合と相互運⽤性2 データ統合と相互運⽤性3 ドキュメントとコンテンツ管理 参照データとマスターデータ データウェアハウジングとBI メタデータ管理 データ品質 データセキュリティ データガバナンス データアーキテクチャ データモデリングとデザイン データストレージとオペレーション データ統合と相互運⽤性1 データ統合と相互運⽤性2 データ統合と相互運⽤性3 ドキュメントとコンテンツ管理 参照データとマスターデータ データウェアハウジングとBI メタデータ管理 データ品質 データセキュリティ データガバナンス 2年分の評価結果（2サービス） レベル レベル ポイント1： なぜBサービスのレベルがあがったか？  ：2024年度  ：2025年度
22. 22 © 2026 Leverages Co., Ltd. 新しいデータ分析基盤をゼロベースで構築するにあたり、テーブル定義書を抜け漏れなく作ることと使⽤するツールを徹底的に 共通化したことで、最新化および更新⽅法が統⼀。 05 DMBOKを使った評価結果 アーキテクトの概要図 データモデリングのリアーキテクチャプロジェクトの概要 ‧データ分析基盤の構造を7層に統⼀する取り組み  → 取り組みの中でテーブル定義書の記載を徹底 ‧分析基盤に使⽤する技術スタックも基本的に統⼀ （Fivetran / Dataform / Cloud Composer / Tableau） 概要 進捗 ‧Bサービスへの反映を2025年4⽉から実施中  ‧今までは1名の管理者が属⼈的に管理 ‧他サービスも着⼿しており、対象サービス‧事業の  半分以上は2025年度中には対応完了⾒込み ‧事業やサービスが同じ指標を⾒る場合において、  ダッシュボードごとに違う定義で管理されていた 課題 ‧システム↔データ↔ビジネスとなるような仕組み ‧指標の定義はセマンティックレイヤー層の  1ファイルのみで管理 ⽅針 資料URL ポイント1：なぜBサービスのレベルがあがったか？
23. 23 © 2026 Leverages Co., Ltd. データアーキテクチャ、データモデリングとデザイン、データ統合と相互運⽤性2のデータ分析基盤構築に関する領域は、 どちらのサービスもレベルが⾼く遂⾏できているが、データ統合と相互運⽤性3、データ品質、メタデータ管理の外部への連携 や品質管理に関する領域が強くないことがわかった。 05 DMBOKを使った評価結果 サービスA サービスB データアーキテクチャ データモデリングとデザイン データストレージとオペレーション データ統合と相互運⽤性1 データ統合と相互運⽤性2 データ統合と相互運⽤性3 ドキュメントとコンテンツ管理 参照データとマスターデータ データウェアハウジングとBI メタデータ管理 データ品質 データセキュリティ データガバナンス データアーキテクチャ データモデリングとデザイン データストレージとオペレーション データ統合と相互運⽤性1 データ統合と相互運⽤性2 データ統合と相互運⽤性3 ドキュメントとコンテンツ管理 参照データとマスターデータ データウェアハウジングとBI メタデータ管理 データ品質 データセキュリティ データガバナンス 2年分の評価結果（2サービス） レベル レベル ポイント2： なぜ前年度よりレベルが下がったのか？  ：2024年度  ：2025年度
24. 24 © 2026 Leverages Co., Ltd. ⾼い品質の成果物はあるが、他のメンバーが「知らないからわからない」状態となっている領域のレベルは、 前年度と⽐較して下がった。属⼈管理にならない運⽤⽅針を検討。 05 DMBOKを使った評価結果 データ統合と相互運⽤性3の場合 Dataform Tableau Dataformの実⾏およびBigQueryのテーブルをTableauへ連携する機能をAirflowで制御 概要 開発体制：開発者1名、レビュワー：2名、保守‧運⽤者：3名（開発者およびレビュワー） コード管理：github管理 管理体制 開発に携わっていないメンバーにも保守運⽤に⼊っていってもらうことで、成果物を理解してもらう ポイント2：なぜ前年度よりレベルが下がったのか？
25. 25 © 2026 Leverages Co., Ltd. データアーキテクチャ、データモデリングとデザイン、データ統合と相互運⽤性2のデータ分析基盤構築に関する領域は、 どちらのサービスもレベルが⾼く遂⾏できているが、データ統合と相互運⽤性3、データ品質、メタデータ管理の外部への連携 や品質管理に関する領域が強くないことがわかった。 05 DMBOKを使った評価結果 サービスA サービスB データアーキテクチャ データモデリングとデザイン データストレージとオペレーション データ統合と相互運⽤性1 データ統合と相互運⽤性2 データ統合と相互運⽤性3 ドキュメントとコンテンツ管理 参照データとマスターデータ データウェアハウジングとBI メタデータ管理 データ品質 データセキュリティ データガバナンス データアーキテクチャ データモデリングとデザイン データストレージとオペレーション データ統合と相互運⽤性1 データ統合と相互運⽤性2 データ統合と相互運⽤性3 ドキュメントとコンテンツ管理 参照データとマスターデータ データウェアハウジングとBI メタデータ管理 データ品質 データセキュリティ データガバナンス 2年分の評価結果（2サービス） レベル レベル ポイント3： 全体的にレベルが低いけどどうするか？  ：2024年度  ：2025年度
26. 26 © 2026 Leverages Co., Ltd. ⾃組織で解決できる領域から着⼿を想定。2024年度の結果から今まで優先度が下がっていた「テーブル定義書の⾃動更新」や 「データ品質のアサーションによる管理」を実施。 05 DMBOKを使った評価結果 取り組む優先度 実際に⾏っている取り組み 領域 優先度 （⾼ / 中 / 低） データ統合と相互運⽤性1 中 ドキュメントとコンテンツ管理 ⾼ 参照データとマスターデータ 低 データウェアハウジングとBI 中 メタデータ管理 ⾼ データ品質 中 ⾼：⾃組織で完結できる領域 中：⾃組織が主体的に動けば解決可能な領域 低：他組織が主体的に動けば解決可能な領域 判断軸 テーブル定義書 ⾃動更新 Dataformでメタデータ管理している、DWH / datamartについて 定期的に⾃動出⼒する仕組みを作成 → 特定のサービスで導⼊中 概要 プロジェクト名 データ定義書 の作成 データ分析基盤の再構築の中で指標 およびセグメントの定義書を作成 → 指標やセグメントが多いので管理が⼤変... データ品質の アサーション システムデータに不備があったりした場合に エラー検知できる仕組みを構築 → 特定のサービスで導⼊中 ポイント3：全体的にレベルが低いけどどうするか？
27. 27 © 2026 Leverages Co., Ltd. 今後の展望 06
28. 28 © 2026 Leverages Co., Ltd. 今後は、「データ品質の定量化」「正しいデータの利活⽤推進」「チームの役割を超越した動き」をより注⼒して活動。 06 今後の展望 データ品質SLA の構築 データ分析基盤の品質を定量的に測定できる体制を作る 概要 プロジェクト名 正しいデータの 利活⽤推進 下記を裏テーマに事業やサービス課題を解決していく ‧正しいKPIやセグメントを⽤いたモニタリング環境の整備および利活⽤の推進 ‧⼩規模組織のモニタリングを除き、俺が作った最強のモニタリングを削除 各チームの 職域の拡⼤ ‧メタデータ管理 ‧データ品質 ‧ドキュメントと  コンテンツ管理 ‧「システム→BigQueryの管理（データエンジニア）」と  「BigQueryを使った利活⽤推進（データアーキテクト）」でチームが  分かれているが、よりお互いの役割を超越してデータマネジメントを推進 対象領域 ‧データウェアハウジング とBI ‧ドキュメントとコンテン ツ管理 ‧全領域
29. 29 © 2026 Leverages Co., Ltd. さいごに 07
30. 30 © 2026 Leverages Co., Ltd. データマネジメントを評価する仕組みを作ってみたことで、本来やるべきことが⾒えてきた。 サービスの課題だけではなく、データマネジメント⽂脈における課題も多くあるが、地道に1つずつ解決していく。 07 さいごに 領域のレベル定義 DMBOKから領域周りの レバレジーズ版を策定 ‧領域の解釈 ‧評価対象 ‧領域のレベル ‧⽬指すレベルとその理由 アンケート作成 全事業‧サービスで 同じ設問構成で作成 回答者をサービスごとに 分けてアンケートを回収 アンケート結果 ‧Bサービスの  レベルが上がった ‧前年度より  レベルが下がった ‧いくつかレベルが  低い領域がある 振り返り 今後 やる やった こと テーブル定義書⾃動更新 データ定義書の作成 データ品質のアサーション データ品質SLAの構築 正しいデータの利活⽤推進 各チームの職域の拡⼤
31. 31 © 2026 Leverages Co., Ltd. 社外の⽅に向けてブログやYouTubeなどの発信も⾏っていますので、チャンネル登録‧フォローをお願いします！ もし弊社にご興味いただけましたら、カジュアル⾯談で気軽にお話しましょう！ 07 さいごに melev YouTube データ/AIブログ テックブログ データ戦略室紹介記事① データ戦略室紹介記事② データ戦略室紹介動画 AI戦略紹介動画 Leverages Tech Blog レバレジーズデータAIブログ
32. 32 © 2026 Leverages Co., Ltd. EOF