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教育事業における
アジャイルなデータ基盤開発
ucchi-
2025-07-04
Data Modeling Night
imaima
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自己紹介
● アナリティクスエンジニア
● X: @hanon52_
● 2021年 ピクシブ株式会社に新卒入社
○ 広告のデータ基盤設計、Looker や Salesforce の整備
○ 社内の様々なプロダクトのデータ基盤構築、利活用推進
○ データの入口から出口まで何でもやります
● 美味しいご飯を食べたり作ったりするのが好き
ucchi-
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事業：京都芸術大学 通信教育部 イラストレーションコース
● オンラインで学士号が取れる
● 2021年開校
● 延べ 7,300 名以上が入学
概要
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イラストレーションコース独自の分析データ基盤を構築した話
発表の概要
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概要
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分析データ基盤ができる前の、エンジニアがいない中での運用。チーム規模の小さいうちは機能する。
しかし、チームが拡大するにつれて、手動での運用が難しくなってきた。
2024年まで：手動でのデータ活用
概要 > 前後比較
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ビジネス職1人の体制から、エンジニアが2人増え、相談役で ucchi- が合流した。
リソースが増えたことで、2024年の夏頃からデータ基盤の構築に着手。
体制の拡充
概要
概要 > 前後比較
2024年夏まで 2024年夏から
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2025年から：データ基盤を用いたデータの活用
概要
概要 > 前後比較
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手動での運用を減らすことで、チームの拡大に対応できるようになった
概要
概要 > 前後比較
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BigQuery + dbt + Looker Studio は
よくあるツールの組み合わせ
これについて解説しても面白くない
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データ基盤構築プロジェクトの過程について話す
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● 設計
○ ヒアリング
○ プロジェクトのゴール設定
○ ダッシュボードのデザイン作成
● 開発
○ スキーマ駆動開発
○ 曳光弾開発
行ったこと
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設計
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データ基盤の目的や用途を定めるため、ステークホルダーにヒアリング。
→ 見たいデータや関心ごとが、人によって異なることが判明。
ステークホルダーにヒアリング
在籍している学生の
学習体験を向上したい
学生ごとに、
学習情報をまとめて
見られるようにしたい
プロモーション経由
で獲得した学生が、
学習を継続している
か知りたい
見込み学生を増やす
プロモーションの精
度を上げたい
プロモーション
チーム
教務チーム
マネージャー
設計 > ヒアリング
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ヒアリング結果をまとめ、ディメンショナルマトリックスを作成
ステーク
ホルダー
ビジネス
プロセス
マネ目線
重要度
ディメンション
見込み
学生
プロモ 学生 科目 教員 …
プロモチーム 入学説明会 低 ✔ ✔ ✔ …
プロモチーム 外部広告 低 ✔ ✔ …
プロモチーム 効果計測 低 ✔ ✔ ✔ …
教務チーム 履修 低 ✔ ✔ …
教務チーム 採点 低 ✔ ✔ ✔ …
教務チーム 個別面談 高 ✔ ✔ …
… … … … … … … … …
ディメンショナルマトリックスを用いて、
ヒアリング結果を集約した。
見えること
● マネージャー目線で
「個別面談」のデータ活用が重要
● 実装の過程で「学生」ディメンション
が整備される
● 「学生」は使い回しが効く
○ 教務：「履修」「採点」
○ プロモ：「効果計測」
ディメンショナルマトリックスの作成イメージ。一部アレンジ
参考）『アジャイルデータモデリング』図 4-5「ディメンショナルマトリックス」
設計 > ヒアリング
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ディメンショナルマトリックスは、全体方針を一目で表せる
ディメンショナルマトリックスを使えば
● データ基盤を俯瞰する
● 優先順位をつける
ことができる。これによって、
ステークホルダーへの説明が容易になる。
ディメンショナルマトリックスの作成イメージ。一部アレンジ
参考）『アジャイルデータモデリング』図 4-5「ディメンショナルマトリックス」
設計 > ヒアリング
ステーク
ホルダー
ビジネス
プロセス
マネ目線
重要度
ディメンション
見込み
学生
プロモ 学生 科目 教員 …
プロモチーム 入学説明会 低 ✔ ✔ ✔ …
プロモチーム 外部広告 低 ✔ ✔ …
プロモチーム 効果計測 低 ✔ ✔ ✔ …
教務チーム 履修 低 ✔ ✔ …
教務チーム 採点 低 ✔ ✔ ✔ …
教務チーム 個別面談 高 ✔ ✔ …
… … … … … … … … …
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プロジェクトのゴールを設定
ディメンショナルマトリックスに基づき、
「教員が、個別面談時に、その学生の情報をまとめて見ることができるダッシュボードの構築」
をゴールにした。
設計 > ゴール設定
実際に作ったダッシュボード
※個人情報保護のためにモザイクをかけています
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プロジェクトを始めるにあたり、今あるデータソースからデータ基盤を構築すると、
途中で利用者の意見を全くとりいれないため、
利用者にダッシュボードを納品する段階で手戻りが発生するリスクがある。
● 「ダッシュボードが使いづらい」とフィードバックされ、大きな追加改修が必要になる
● 不要なグラフに使う、不要なデータパイプラインを開発してしまう
● 必要なグラフに使うデータソースが足りないことが、ダッシュボードを作ってから明らかになる
課題：データ基盤から開発すると、手戻りが発生する
設計 > ダッシュボードのデザイン作成
参考）『アジャイルデータモデリング』1.2.1 「データ駆動型分析」
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データソースからではなく、ダッシュボードのデザインから逆算して必要なデータを定義する。
参考）『アジャイルデータモデリング』1.2.2 「レポート駆動型分析」
参考）デジタル庁『ダッシュボードデザインの実践ガイドブック』https://www.digital.go.jp/resources/dashboard-guidebook
解決策：ダッシュボードから逆算する
設計 > ダッシュボードのデザイン作成
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データ基盤の開発を始める前に、ダッシュボードのデザインを作ることで、
将来ハマるであろう落とし穴を早期に発見し、回避することができる。
ダッシュボードのデザイン作成は、将来の手戻りを事前に防ぐ
設計 > ダッシュボードのデザイン作成
データ基盤から開発する 先にダッシュボードのデザインを作る
ダッシュボード納品後の大規模な追加改修 事前にスコープの絞り込みができる
不要なデータパイプラインの開発 可視化に必要なものしか作らない
データソースの不足に後から気付く デザイン作成の段階で、早期に発見できる
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ダッシュボードのデザイン作成手順
1. 下書きの作成
2. 認識のすり合わせ
3. スコープの絞り込み
設計 > ダッシュボードのデザイン作成
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まず、ステークホルダーに「理想のダッシュボード」を作成してもらう。
① 下書きの作成
設計 > ダッシュボードのデザイン作成 > 作成手順
理想のダッシュボード
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次に、「理想のダッシュボード」に対して質問を行い、指標の定義や可視化手法の確認を行う。
② 認識のすり合わせ
なぜ
円グラフ？
この数値が高けれ
ば、どのような行
動をとる？
この指標は
何を表す？
レポートのフィル
ターで昨年度を指定
すると、この可視化
はどうなる？
設計 > ダッシュボードのデザイン作成 > 作成手順
理想のダッシュボード
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初期リリースで絶対に必要なグラフのみに、スコープを絞り込む。
→ 初期リリース時点ではダッシュボード全体の1/4を実装し、残りは運用開始後に追加を検討。
③ スコープの絞り込み
設計 > ダッシュボードのデザイン作成 > 作成手順
スコープの
絞り込み
理想のダッシュボード 初期リリースのスコープ
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デザインを元に、Looker Studio でレポートを作る方法もある。データソースは Google Sheet で代用。
「BI ツールによる制約」を明らかにすることができる。
(参考) ④ 先に Looker Studio まで作ってしまうのも手
当初のデザイン Looker Studio
グラフ
設計 > ダッシュボードのデザイン作成 > 作成手順
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● イラストレーションコースの分析データ基盤をアジャイルに開発した
● 「ディメンショナルマトリックス」を描くことで、データ基盤の開発方針を説明しやすくする
● ダッシュボードのデザインを事前に作成することで、将来の手戻りを防ぐ
設計パートのまとめ
設計 > まとめ
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開発
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自己紹介
● エンジニア
● GitHub : https://github.com/miolab
● 2020年 ピクシブ株式会社に入社
○ pixiv等の各サービスの開発支援
○ カスタマーオペレーション関連システムの基盤構築・機能
開発・分析基盤のデータパイプライン実装
● 2024年よりCulture & Education Division 教育開発チームを兼務
● 好きな技術スタックはElixir
imaima
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『アジャイルデータモデリング』の考え方を、現場でのデータ基盤構築にどう「実践」し、
「具現化」していったか。
キーワード
● スキーマ駆動開発
● 曳光弾(えいこうだん)開発
「アジャイル × データモデリング」の実践
開発 > 背景
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● ダッシュボードのモックアップ・イメージはできている、必要そうな生データも手元にある
● …でも、いざ作り始めようとすると、
どこから手を付ければ、使えるダッシュボードを最短距離で作れるのか？
背景・課題
開発 > 背景
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スキーマ駆動開発
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● データモデリングにおけるスキーマ駆動 (Schema-Driven)
○ クエリやロジックを実装する前に、テーブル定義、カラム、データ型、リレーションシップといっ
たデータの構造 (スキーマ) を先行して定義・設計するアプローチ
○ 開発の安定性と効率性を高めることが目的
データモデリングにおけるスキーマ駆動
開発 > スキーマ駆動開発
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スキーマ駆動 : アジャイル開発とは相反しない
開発 > スキーマ駆動開発
● … アジャイル開発の「変化への迅速な対応」を重視するスタンスと相反するのでは？
○ 大事なのは、「かろうじて役に立つ程度のシンプルな初期モデル」構築までに留めておくこと
(いきなり完璧なモデルを作り込むことはしない)
○ 必要最低限の分析や指標に絞ったアウトプットをスキーマ定義するアプローチ、つまり
「ある程度見越して先に考えておく」ことはアジャイルなデータモデリング開発とマッチする
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アジャイルデータモデリングにおけるスキーマ駆動とは
完璧なスキーマを最初に作り込むのではなく、
将来の拡張性も見据えた『必要最小限のスキーマ』をまず最初に決めておき、
その後の開発や改善はそのスキーマを基準に柔軟に進めていくアプローチ。
開発 > スキーマ駆動開発
将来の拡張性も見据えた、というのは、
変更や追加がしやすいように余白を持たせておく、
という意味です。
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ステークホルダーの現在の理解を反映し、かつチームが開発を始めるのに必要十分な程度のそこそこ良いモデル
を準備することがカギ。
● ダッシュボードのタイルイメージからビジネス要件を整理
● そこから逆算して、各テーブルやカラムの名前、粒度を
ざっくり洗い出して『スキーマの仮決め』をする
スキーマ駆動開発の準備
開発 > スキーマ駆動開発 > 開発手順
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スキーマ駆動開発の開発手順
1. アウトプットテーブルの設計
2. インプットのデータソース洗い出し
3. プロセス設計 (概念→論理→物理)
開発 > スキーマ駆動開発 > 開発手順
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スキーマ駆動開発 : 概念設計イメージ
参考）風音屋TechBlog『データ分析で用いるSQLクエリの設計方法』 https://techblog.kazaneya.com/20241208-design-of-analytical-sql-queries/
※ 設計ブロックは
一部省略
開発 > スキーマ駆動開発 > 開発手順
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スキーマ駆動開発 : 論理設計・物理設計イメージ
参考）風音屋TechBlog『データ分析で用いるSQLクエリの設計方法』 https://techblog.kazaneya.com/20241208-design-of-analytical-sql-queries/
開発 > スキーマ駆動開発 > 開発手順
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スキーマ駆動開発 : 物理設計からCTE(共通テーブル式)を実装する
開発 > スキーマ駆動開発 > 開発手順
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曳光弾開発
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曳光弾開発
● ソフトウェア開発の名著『達人プログラマー』で紹介された手法
● まずシステムの端から端まで一本通してしまう開発アプローチ
● 最小限度のものではあるが、最終的な本番システムの骨格を形成するもの
として作る (プロトタイピングとの違いは、「捨てる」のではなく「残す」)
曳光弾開発 : すばやく「線を通す」ワンパス実装
開発 > 曳光弾開発
曳光弾は(略)すぐに目標を捉えることができるため、
射撃手は即座にフィードバックが得られるわけです。
(『達人プログラマー（第2版）』 12 曳光弾 )
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● 最初から完璧なものを作ろうとせずに、ごく小さなデータやアーキテクチャだけでシステム全体が動くこ
とを最速で確認する
○ 『必要なものを、必要な時に、必要なだけ行う (JIT : Just-In–Time)』(※)
アジャイルなデータモデリングにおける曳光弾開発
開発 > 曳光弾開発
※参考）『アジャイルデータモデリング』1.2.4 「データ駆動型分析」
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● 最初は「とにかく学籍番号が出るところまで」という目標設定で小さく仕上げ、骨格をつくる
● これをベースにして徐々に肉付けしていくイメージ
曳光弾開発 : まずは小さく作って動かしていく
開発 > 曳光弾開発
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曳光弾開発 : 徐々にアーキテクチャを本番仕様へ仕上げていく
開発 > 曳光弾開発
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まとめ
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開発パートのまとめ
● スキーマ駆動開発で、必要十分な程度のスタートラインを整える
● 曳光弾開発によって、まずは最小ワンパスで全部をすばやく通す
→ 不確実性をクリアにしながら、「現場で動く・育つ」データ基盤を
最速で仕立てる
開発 > まとめ
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（ローレンス・コル、他）『アジャイルデータウェアハウス』
（デジタル庁）『ダッシュボードデザインの実践ガイドブック』
（アンドリュー・ハント、デヴィッド・トーマス、他）『達人プログラマー（第2版）』
参考文献