primeNumber DATA MANAGEMENT CAMP #2：

2026年2月24日に開催された「primeNumber DATA MANAGEMENT CAMP #2」の講義用資料です。

募集告知：https://x.com/trocco_jp/status/1998660026366570958?s=46&t=eyXdAiXYpVioIKRQ0ZhVBQ

Transcript

1. データ活⽤の ボトルネックとは primeNumber DATA MANAGEMENT CAMP #2 2026.02.24
2. ＜職務経歴：すべての会社にてデータ活⽤職として働く＞ 2011〜2014 2014〜2017 2017 2018〜2020 2020〜          株式会社ヤプリ 開発統括本部 UNITE開発部 部⻑ 兼 データサイエンス室 室⻑ 阿部 昌利 @ABE_Masatoshi ＜⼤学‧⼤学院＞ 2005〜2011 文学部で心理学を専攻 心理統計学を大学院まで学ぶ
3. 2011〜2014 2014〜2017 2017 2018〜2020 2020〜  5社とも「チームの⽴ち上げ期」だった。 データ活⽤を始める時期にジョイン 共通点 「社内に貯まったデータを価値に変えたい。 なんとかして欲しい」に応えてきたキャリア In-house でデータ活⽤を推進する経験が多かった
4. 2011〜2014 2014〜2017 2017 2018〜2020 2020〜  おかげさまで相応の結果を残しながらキャリアを歩んでいます ：チームリーダーが社⻑賞受賞（全社で年間1⼈） ：阿部が年間MVP受賞（6部⾨で1⼈ずつ） ：データに留まらず、  2026年からサービスの開発部⻑に就任
5. 転職の誘いもデータ組織の⽴ち上げ ばっかりです。肌感9割
6. データ活⽤プロジェクト推進時に 私が注意している ポイントをお伝えします ※あくまでも私の経験則です 今日の内容 

7. INDEX ⽬次 1. ボトルネックの種類 2. ⽬的⾯のボトルネックの予防⽅法 3. 技術⾯のボトルネックの予防⽅法 4. デリバリー⾯のボトルネックの予防⽅法 5. Tipsとまとめ
8. ボトルネックの種類
9. ボトルネックは⼤きく3種類あると考えます 01 ボトルネックの種類 • ⽬的⾯のボトルネック「意義が乏しい」 • 技術⾯のボトルネック「実現が難しい」 • デリバリー⾯のボトルネック「現場で使われない」 上記を予防するためのポイントを、プロジェクト開始時（や転職時）に 確認してOKだったら、データ活⽤に取り組みます ※ちなみに第⼀講の「ユーザーストーリー」も上記ボトルネック予防のための有効な⼿段の1つと私は考えています
10. ⽬的⾯のボトルネックの 予防⽅法
11. データ活⽤は、 無駄になるリスクが最も⾼い仕事だと 思っています 02 ⽬的⾯のボトルネックの予防⽅法
12. だからこそ⽬的を 明確にすることが⼤事です 02 ⽬的⾯のボトルネックの予防⽅法
13. B1. ビジネスインパクトがあるか？の確認 の15:00~34:00で詳細を話したことがあります • このチェックのためには、KPIツ リーの作成が有効です • その上で、取り組もうとしている データ活⽤が「どこに効きそうなの か？」「どれくらい効果がありそう なのか？」を考えます • あるいはKPIツリーをつくる、こと ⾃体にも価値があります • ちなみにヤプリでは、インターン含 めて⼊社時に全員「KPIツリーを作 成する」課題を⾏っています 参考）AbemaTV社員によるオンラインイベント 　　　https://www.youtube.com/watch?v=T8dByYwf-MY 02 ⽬的⾯のボトルネックの予防⽅法
14. 02 ⽬的⾯のボトルネックの予防⽅法 スマホゲームの場合のKPIツリーのイメージ
15. 02 ⽬的⾯のボトルネックの予防⽅法 実際に施策を実施‧測定しやすい粒度は、 もう少し細かくなることが多い（オレンジ部分） 前⽉のアクセスユーザー数
16. 02 ⽬的⾯のボトルネックの予防⽅法 施策例 ガチャの スタンプ設計 仮想通貨の割引 ログインボーナス設計 ウェルカム バック キャンペーン ⽉間ミッション設計 広告‧宣伝 前⽉のアクセスユーザー数
17. 必ずしもKGIを分解できなくても⼤丈夫 です。⼿に⼊りうるデータの⼀番重要な 指標からブレイクダウンすることで、全 員の認識が揃って、⽬的を明確にしやす くなります。 02 ⽬的⾯のボトルネックの予防⽅法
18. 意義があることを確認できたら、 それに⾒合うコストで実現できるかを 確かめます 02 ⽬的⾯のボトルネックの予防⽅法
19. B2. 費⽤対効果が⾒合うか？の確認 • データ基盤やBIツール、ETLツールなどは結構な 料⾦がします • 会社の景気が良い時期は稟議の承認も得やすい ですが、ツールのコストを納得させられるだけ のアウトプットがないと、急になくなったり、 新しい技術に挑戦しにくくなります • なので常に「コストを上回るアウトプット」を 意識しましょう • また、データ系⼈材は少ないです • だからこそ、限られたリソースを「レバレッジ の効く仕事」に割り当てることが重要です 参考）垣内勇威『LTVの罠』 で「CDPプロジェクトがいかに妄想で終わり やすいか」が述べられています 02 ⽬的⾯のボトルネックの予防⽅法
20. データ活⽤への取り組みは、正義として訴えやすく、 反対されにくい⽴場にあります。 ただ、そのぶん取り組みがシビアに判定されにくく、 ⽬的があやふやなまま、活⽤が始まりがちです。 そうなると、たくさんのリソースを費やしたのに、 成果が得られないという状況に陥ります。 ほとんどのデータ活⽤プロジェクトのボトルネックは 「⽬的設定の失敗」にあります。 ここは難しいですが、向き合えるだけ向き合いましょう （とはいえ最初から⼤きな⽬的は設定しにくいので、段々⼤きくしていきましょう） 02 ⽬的⾯のボトルネックの予防⽅法
21. 技術⾯のボトルネックの 予防⽅法
22. ここは勉強した分だけ、防ぎやすいです 03 技術⾯のボトルネックの予防⽅法
23. B3. データ取得からアウトプット作成まで   ⼀連の流れをイメージできるか？の確認 03 技術⾯のボトルネックの予防⽅法 • 本CAMPで学ぶ⼀連のデータの流れを構 築できるかを確認 ◦ 契約⾯、セキュリティ⾯など思わぬところで 引っかかるケースもあるので、関係者によく 確認しましょう • アウトプットしたいデータに対して、イ ンプットされるデータが⾜りるかを確認 ◦ 100%正確なデータがなくても問題ないケース はよくあります。⼗分役に⽴ちそうかどうか で判断しましょう 参考）ヤプリの構成図。阿部入社時点では 　　　赤枠部のみ開発中だった
24. B4. 運⽤に耐えられるか？の確認 03 技術⾯のボトルネックの予防⽅法 • 初動がうまくいって「このデータを定常的に⾒よう、 使おう！」となった場合に、運⽤できるかどうかの確 認です • 例えば⼿動更新が必要な場合、データ更新の⼿間が 意外と⽢く⾒積もられる場合があります ◦ ⽉1回や稀な事象であれば⼿動更新でおそらく⼤丈夫ですが、 それより⾼頻度になると危ないかもしれません • ⼀⽅、全部⾃動化しようとして、頑張りすぎてしまう ケースもあります • 「いまどこまでやるとみんなが幸せになるか？」とい うバランスを意識して対応していきましょう 参考）Slackのワークフローなども 　　　活用するといいかもしれません
25. デリバリー⾯の ボトルネックの予防⽅法
26. 我々は変態です 04 デリバリー⾯のボトルネックの予防⽅法
27. 数字から事象をイメージしたり、 何が起こっているかを想像するのは、 思った以上に負荷や難易度が⾼いです。 04 デリバリー⾯のボトルネックの予防⽅法
28. 使われるためには、 データを徹底的にわかりやすく 提⽰する必要があります。 04 デリバリー⾯のボトルネックの予防⽅法
29. B5. 適切なアウトプットの形を関係者で   議論できるか？の確認 • 「どんな数字だったら本当に使えるのか？」は、叩き台を基にステーク ホルダーと議論するのが最も⼿っ取り早いです • そのためにやり取りする⼈を活⽤先の部署で⽴ててもらいます。このと きリーダーや推進⼒のあるメンバーを巻き込めるとGoodです ◦ データに興味や課題意識のある⼈が10⼈⼊れば1⼈くらいいます。その⼈を⾒つけま しょう。ちなみに後述のTipsの2番⽬を実⾏すると、声をかけられやすくなります • データ活⽤の価値を発揮させるには、ほとんどの場合「現場の実⾏」を 伴います。議論を通じて信頼関係を構築しましょう ◦ どうすれば実務として⼗分役に⽴つデータ活⽤ができるかを⼀緒に話し合い、考える時 間を持つことで、信頼関係を構築しやすいです 04 デリバリー⾯のボトルネックの予防⽅法
30. 「で？」って⾔われたら負けです。 データを出したり可視化して終わりでは なく「それを基に組織としてどう動けば いいのか」など、ネクストアクションや 仮説の提案を⾏いましょう 04 デリバリー⾯のボトルネックの予防⽅法
31. B6. ビジネスフローに組み込めるか？の確認 04 デリバリー⾯のボトルネックの予防⽅法 • 会議体で定期的に数字が⾒られるやレ ポートに使われるようになるところまで いけば、データ活⽤としては成功です • Slackに流して反応してもらえる、でも いいですし、営業資料に盛り込まれるよ うになる、などもGoodです。ビジネス フローに組み込まれると、我々の仕事ぶ りを感じてもらえます • そうしたゴールを共通イメージにおい て、前項の議論を進めましょう 樫⽥光. “いま、データに必要な解像度”. Speaker Deck. 2024-12-09. https://speakerdeck.com/hik0107/data-and-resolution-we- have-to-know?slide=20 参考）樫田光さんのこの資料は必見です
32. Tipsとまとめ
33. 05 Tipsとまとめ Tips：ボトルネック予防のために 以下の取り組みをしています • 毎⽇チームで30分の朝会 ◦ 1⼈で進めるよりは、みんなで議論した⽅がボトルネックを防ぎやすくなります ◦ 全員がそれぞれのプロジェクトを「追体験」する形で報告‧議論しあいます ◦ 「このテーブル使ったら？」「こういう⾒せ⽅の⽅がいいんじゃない？」「あの⼈と話し た？」など全ボトルネックの予防になります • 全社朝礼や部署の締め会などでデータ⼩噺の時間をもらう ◦ 社内の露出度を⾼めることで、データ活⽤への興味を引き出したり、同志を集めやすくなりま す。フラットな議論もしやすくなります。デリバリー⾯のボトルネックの予防に繋がります • チームとして「ひとかたまり」の時間をつくる ◦ データ活⽤が運⽤に乗り始めると、ミッションに直結しないデータ抽出依頼や相談に追われや すくなります。そうすると、データ活⽤を進められなくなります。対応にかけるコストを極限 まで⼩さくして、チームとしてレバレッジの効く仕事にコミットできるようにしましょう
34. • ⽬的⾯のボトルネック「意義が乏しい」の予防 ◦ ビジネスインパクトを確認しよう ◦ その上で、費⽤対効果を確認しよう • 技術⾯のボトルネック「実現が難しい」の予防 ◦ データ取得からアウトプット作成まで⼀連の流れをイメージしよう ◦ 運⽤に耐えられるか確認しよう • デリバリー⾯のボトルネック「現場で使われない」の予防 ◦ 適切なアウトプットの形を関係者と議論しよう ◦ ビジネスフローに組み込めるか相談しよう 上記をプロジェクト開始時に確認してOKだったら（& 実現できそうな体制だっ たら）、データ活⽤プロジェクトの成功率は確実に向上します まとめ 05 Tipsとまとめ
35. みんなでデータ活⽤を 推進しましょう！ 05 Tipsとまとめ
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