営業部門と挑む データの民主化

## 技術
TECH PLAY Data Conference 2024, データ分析, ビッグデータ, データサイエンスデータ基盤構築, データマネジメント, データガバナンス, BigQuery, TreasureData, Tableau

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1. 1 © 2024 Leverages Co., Ltd. 営業部門と挑む データの民主化 2024/01/25 TECH PLAY Data Conference 2024
2. 2 © 2024 Leverages Co., Ltd. 自己紹介
3. 3 © 2024 Leverages Co., Ltd. 自己紹介 3 機密情報・転載禁止 © 2023 Leverages Co., Ltd. • 森下 研人 • データ戦略室 データエンジニアリンググループ • 日系SIerでDBエンジニアを経験後 2019年11月にレバレジーズへジョイン • データエンジニア5年目 • データ基盤構築 / データマネジメント / データガバナンス / MLOpsあたりを 幅広くやってます
4. 4 © 2024 Leverages Co., Ltd. Contents 自己紹介
 会社紹介
 データ活用基盤
 データ活用から見たレバレジーズの特徴
 “活用される”ための施策群
 今後の展望
 01. 02. 03. 04. 05. 06.
5. 5 © 2024 Leverages Co., Ltd. 会社紹介
6. 6 © 2024 Leverages Co., Ltd. 会社概要 会社名 レバレジーズ株式会社　Leverages Co.,Ltd. 所在地 〒150-6190　東京都渋谷区渋谷 2-24-12　 渋谷スクランブルスクエア 24・25階 設立 2005年 4月 6日 拠点数 29拠点（海外拠点を含む、2023年5月時点） 従業員数 正規：1993名　非正規：772名（2023年4月時点） 資本金 5,000万円 年商 869億（2022年度） 事業内容 自社メディア事業・人材関連事業・システムエンジニアリ ング事業・M&Aコンサルティング事業・ ASP/ SaaS/クラ ウド関連事業 設定 有料職業紹介事業　13-ユ-302698 労働者派遣事業　派 13-302333 6 © 2024 Leverages Co., Ltd.
7. 7 © 2024 Leverages Co., Ltd. 経営判断を早め、実現性を高めるため、 分社・子会社化を行っています。 レバレジーズグループ会社一覧 ・レバテック株式会社 ・レバレジーズM&Aアドバイザリー株式会社 ・レバレジーズメディカルケア株式会社 ・レバレジーズオフィスサポート株式会社 ・レバレジーズプランニングサポート株式会社 ・員点動力（上海）人力資源有限公司 ・Leverages Career Mexico S.A. de C.V. ・Leverages Career Vietnam Co., Ltd. 7 © 2024 Leverages Co., Ltd.
8. 8 © 2024 Leverages Co., Ltd. サービス一覧 IT事業 若年層事業 医療／介護事業 海外事業 ほか事業
9. 9 © 2024 Leverages Co., Ltd. 正社員数は順調に増加し続けており、2023年時点で約2000人にまで拡大しています。 平均年齢は27.2歳と、若い力がレバレジーズを支えています。 人数推移と平均年齢 平均年齢 27.2 歳 ※2023年8月１日時点の 役員・正社員 年
 人
 人数推移
10. 10 © 2024 Leverages Co., Ltd. ・多様な事業展開 ・高い専門性 ・圧倒的なスピード 組織の特徴（オールインハウス） セールス、マーケティング、エンジニアリングなど、事業開発に必要な全職種を擁する、オールインハウス企業です。 レバレジーズの多様な事業を、高い専門性と圧倒的なスピードで実現します。 事業企画 マーケ ティング セールス 開発・ デザイン コーポレート
11. 11 © 2024 Leverages Co., Ltd. 受賞歴 働きがいのある会社ランキング 女性部門 3年連続 第1位（2021、2022、2023） 大企業部門 ベストカンパニー受賞（2017 - 2022） 若手ランキング 第1位　(2022、2023) Marketo Champion 2019 Martech of the Year 東大京大21卒就職ランキング TOP100 就活口コミアワード 2019 人気企業ランキング インターン部門 GOLD GOOD AGENT AWARD 2018：金賞・オーディエンス賞 2017：特別賞「エンジニアへのキャリアチェンジ開花賞」 HRデータラボ ストレスフリーカンパニー 2022 ストレスフリーカンパニー賞 11 © 2024 Leverages Co., Ltd.
12. 12 © 2024 Leverages Co., Ltd. • データサイエンティスト：4名 • データアナリスト：4名 • データアーキテクト：6名 • データエンジニア：3名 データ戦略室の所属人員 社員数2,000人に対して、データ職種は 2024年1月時点で業務委託含め17名 12 © 2024 Leverages Co., Ltd.
13. 13 © 2024 Leverages Co., Ltd. データ活用基盤
14. 14 © 2024 Leverages Co., Ltd. • ELT：Embulk, Fivetran • DWH：BigQuery • Transform：Dataform • BI：Tableau, Looker Studio • Metadata：Dataplex • Quality Check：Dataplex • Reverse ETL：trocco データ活用基盤 - 全体概要アーキテクチャ
15. 15 © 2024 Leverages Co., Ltd. データ活用基盤 - 個別アーキテクチャ • 全社で40近くのサービスを展開していることもあり ある程度はまとめつつドメイン単位で データ活用基盤を分割 • データ活用基盤の数自体は10ほど • BigQueryを中心としつつ、事業売上や関係者数、 実装時期によって少しずつアーキテクチャが異なる • troccoは非エンジニアでも操作が容易であるため 主に Reverse ETL で使用
16. 16 © 2024 Leverages Co., Ltd. データ活用基盤 - 数字編 40 440 1,600,000 27TB 120,000 データソース数 データセット数 テーブル数 論理ストレージ量 1日のSELECTジョブ実 行数 550 Tableauアカウント数 • 営業活動に関わるデータが多く、 データ量自体は少なめ • プロダクトメインの会社よりデータ量が少ない • ほぼ全事業部において日常的にBigQueryを使用して 業務に活かされている状態 • 営業職のほとんどは何らかの形でTableauを見て 業務を行っている
17. 17 © 2024 Leverages Co., Ltd. データ活用から見たレバレジーズの特徴
18. 18 © 2024 Leverages Co., Ltd. 社員の半数以上が顧客との接点を持つ データ活用から見たレバレジーズの特徴 全社で約40以上のサービスを展開 今後も増え続けることは確定 全ての職種が社内にいる環境 社員数2,000人に対してデータ職種は20人弱 どの職種も採用難易度が高い😭 展開しているサービス数が多い 営業社員数が多い オールインハウス 少ないデータ職種
19. 19 © 2024 Leverages Co., Ltd. 社員の半数以上が顧客との接点を持つ データ活用から見たレバレジーズの特徴 全社で約40以上のサービスを展開 今後も増え続けることは確定 全ての職種が社内にいる環境 社員数2,000人に対してデータ職種は20人弱 どの職種も採用難易度が高い😭 展開しているサービス数が多い 営業社員数が多い オールインハウス 少ないデータ職種 データを扱いたい人が、データを適切に扱うことができ、 KKD（勘と経験と度胸）に頼らず、目の前の業務へ すぐに活かせる環境づくりが重要
20. 20 © 2024 Leverages Co., Ltd. “活用される”ための施策群
21. 21 © 2024 Leverages Co., Ltd. “活用される”ための施策群 • データを使える環境を整備する • データリテラシーを高める • データの品質を高める • 統一したモニタリング環境の整備 4つの施策を継続して実施 21 © 2024 Leverages Co., Ltd.
22. 22 © 2024 Leverages Co., Ltd. “活用される”ための施策群 全社データ活用基盤を TreasureData から BigQuery へ移管しました 4つの施策を継続して実施の前に、、、 22 © 2024 Leverages Co., Ltd.
23. 23 © 2024 Leverages Co., Ltd. • 2018年ごろに導入された TreasureData が限界を迎えたため、2021年〜2023年にかけてBigQueryへ移管 ◦ 入社前のことなので TreasureData の経緯をあまり知らない • 当時の利用状況は以下 ◦ データソース数：20 ◦ 利用ユーザー数：200〜300 ◦ 移管したクエリ：2,000 • 以下つらみの解消 ◦ 全事業部横断で使用していたため、ある事業の影響が全社に及んでいた ◦ コンピューティングリソースを使いすぎてクエリ実行時間が長くなり、 業務開始までに重要集計が完了しないことが度々起きた ▪ 事業部長から怒られること数知れず、、、 ◦ 実行ジョブ数が多すぎてクエリ実行がキューに入ることがしょっちゅうあった ◦ 同時実行ジョブ数の上限に達して実行エラーになることが度々あった ◦ 実行に3時間ほどかかるクエリもあった “活用される”ための施策群(前日譚) -> BigQuery へ移管
24. 24 © 2024 Leverages Co., Ltd. “活用される”ための施策群 -> データを使える環境を整備する • DWHやDMTは随時拡充 ◦ 現状は全部で719テーブル • Dataformを活用して依存関係可視化とメタデータ拡充 • ローデータもプロダクト側のエンジニアと協力してテーブル定義書を共有してもらい、 BigQueryに反映できるようにツール開発 ◦ プロダクトによってテーブル定義書のフォーマットが違うのでプロダクトごとに個別に実装 • BigQueryのDescriptionを充実させて、利便性向上とDataplexからの検索を可能にする ◦ タブ分割時にクエリが書きやすい ◦ publicのデータセットぐらいの記載量は ほぼ全てのテーブルで確保
25. 25 © 2024 Leverages Co., Ltd. • マーケターおよび一部営業へのデータ活用研修を数年連続で実施 • データの使い方だけでなく、利活用するための データを残す重要性を理解してもらうことも目的 • 内製SFAへの丁寧な入力を促し、 利活用しやすいデータ蓄積を目指す • プロダクト開発のエンジニアへも 「データ活用しやすいテーブル構造」 を理解してもらうための研修を実施 ◦ 分析に使いたいけど変更履歴ない、、、😭😭😭 とかよくある “活用される”ための施策群 -> データリテラシーを高める
26. 26 © 2024 Leverages Co., Ltd. • Dataplex のデータ品質タスク（Dataplex Data Quality Task）で DWHやDMTの品質チェックを実施中 ◦ unique, not NULL, rowCondition の3つをチェック • やっていることはSQLを実行しているだけなので簡易的なチェックのみ • gcloud コマンドと Github Actions で自動デプロイまで実装 “活用される”ための施策群 -> データの品質を高める
27. 27 © 2024 Leverages Co., Ltd. • 〜100名程度の場合はBigQueryからスプレッドシート に出力して現場で運用管理が多め • 150名〜程度からスプレッドシートに載らなくなる＆ 指標バラバラで業務影響がで始めるので、 データ戦略室が入って指標の統一と環境整備 • 全社のTableauアカウント数は約550で、 営業リーダー以上はほぼ全員持っている状態 • 社員に対する割合でも4人に1人が Tableauアカウントを見ている状態 • Tableau移管時に部長レイヤーとデータ戦略室で 見るべき指標をトップダウンで決定 “活用される”ための施策群 -> 統一したモニタリング環境の整備
28. 28 © 2024 Leverages Co., Ltd. 社員の半数以上が顧客との接点を持つ [再掲]レバレジーズの特徴を踏まえた”活用される”データ活用基盤の形 全社で約40以上のサービスを展開 今後も増え続けることは確定 全ての職種が社内にいる環境 社員数2,000人に対してデータ職種は20人弱 どの職種も採用難易度が高い😭 展開しているサービス数が多い 営業社員数が多い オールインハウス 少ないデータ職種 データを扱いたい人が、データを適切に扱うことができ、 KKD（勘と経験と度胸）に頼らず、目の前の業務へ すぐに活かせる環境づくりが重要
29. 29 © 2024 Leverages Co., Ltd. • 事業規模が一定以上になったらBI環境を導入 • 見るべき指標は統一してトップダウンで導入 • 継続した新入社員研修の実施 ◦ データを使う&貯める側への研修 • 必要に応じて職種ごとに研修を実施 ◦ データを使う/作る側への研修 • Dataplex Data Quality Taskによる データ品質チェック “活用される”ための施策群 • DWHやDMTを随時拡充する • DWHやDMTだけでなくローデータのメタデータも 集約してBigQueryに反映 誰でもデータを使える環境を整備する データリテラシーを高める データの品質を高める 統一したモニタリング環境の整備
30. 30 © 2024 Leverages Co., Ltd. 今後の展望
31. 31 © 2024 Leverages Co., Ltd. データ利用環境向上と新しいデータ利用で 活用範囲の拡大と活用レベルを向上させたい 今後の展望 • データマネジメントアセスメントからの PDCAサイクルを確立 • LLMを用いた非構造化データの変換 • 内製SFA搭載の求人レコメンド精度向上 31 © 2024 Leverages Co., Ltd.
32. 32 © 2024 Leverages Co., Ltd. 今後の展望 -> データマネジメントアセスメントからのPDCAサイクルを確立 • 今まではそれぞれの事業部において、目の前の課題 をひたすら解決してきた • メタデータ拡充やData Quality CheckはDMBOKを 参考にしているものの、単発の施策 • それぞれのデータ活用基盤で継続して実施し、 型化したい アセスメントの実施 → 不足している点の把握 → 施策の優先度づけ＆実施 → アセスメントの実施...
33. 33 © 2024 Leverages Co., Ltd. 今後の展望 -> LLMを用いた非構造化データの変換 • 人材業界において、主要なデータの多くが非構造化データとなっており、主に3つに分類される ◦ 求職者側：履歴書、スキルシート、職歴、大事にしたい価値観、etc. ◦ 求人側：必須要件、歓迎要件、仕事内容、etc. ◦ 社内オペレーション：メール・通話音声・オンライン面談音声・LINE、etc. • LLMを用いて高精度に構造化データに変換できれば、より活用の幅とレベル向上が期待できる
34. 34 © 2024 Leverages Co., Ltd. 今後の展望 -> 内製SFA搭載の求人レコメンド精度向上 • 膨大な求人情報検索の簡略化を目的として実装 ◦ 人間にしかできない業務へ注力 ◦ よりよい転職体験の実現 • 精度を向上させる続けるためのMLOps機構の実装 • LLMを活用してより多くの精緻なデータを投入できるようになれば精度向上も見込めるかも？？ 詳しくはこちら https://tech.leverages.jp/entry/2022/1 2/08/180043
35. 35 © 2024 Leverages Co., Ltd. 宣伝
36. 36 © 2024 Leverages Co., Ltd. レバレジーズ テックブログ https://tech.leverages.jp/ データ戦略ブログ https://analytics.leverages.jp/ 全社の情報発信媒体(melev) https://melev.leverages.jp/ 情報発信しています！
37. 色々なポジションで 採用中 Confidential • こんなことができます • 事業成長のためのデータ活用 • グロースのためのツール開発 • データドリブン組織の作り込み • こんな人たちと仕事 • 物理学、脳科学、数学などがバックグラウンドの データサイエンティスト • プロダクト開発経験者 • SE・アプリ開発エンジニア https://hrmos.co/pages/leverages/jobs/A_b_00027 
 https://hrmos.co/pages/leverages/jobs/A_b_00026 
 https://hrmos.co/pages/leverages/jobs/A_b_00009 

38. 38 © 2024 Leverages Co., Ltd. ご清聴ありがとう ございました！！