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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

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2 © 2024 Leverages Co., Ltd. 自己紹介

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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

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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.

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5 © 2024 Leverages Co., Ltd. 会社紹介

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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.

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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.

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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

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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
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 人数推移

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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

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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.

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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.

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13 © 2024 Leverages Co., Ltd. データ活用基盤

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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

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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

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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

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17 © 2024 Leverages Co., Ltd. データ活用から見たレバレジーズの特徴

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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

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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

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20 © 2024 Leverages Co., Ltd. “活用される”ための施策群

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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.

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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.

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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30 © 2024 Leverages Co., Ltd. 今後の展望

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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.

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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...

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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

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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

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35 © 2024 Leverages Co., Ltd. 宣伝

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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!

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