データ活用が事業貢献していることを 示すための取り組み 鈴木 元也 メディアサービスにおけるデータ・AIの活用事例 #2 2023/02/16

自己紹介 鈴木 元也（すずき もとや） ● 社歴：2017年01月中途入社 ● 所属：メディア事業部 / 技術本部 / MDTS / DSC ● 担当サービス：主にAmeba ● 業務概要： ○ 事業のデータ戦略を検討 ○ 横軸組織のマネジメント ○ データ分析、データエンジニアリング

アジェンダ ● メディア事業部について ● データ活用して感じる問題意識 ● 問題意識解決のための取り組み

メディア事業部について

メディア事業部のサービス 動画, ブログ, 公営競技, 音楽エンタメ, ECなど 約20事業の toCサービス

メディア事業部が目指すことは？ データ戦略立案 データ分析 ビジネス分析 機械学習 データサイエンス データ エンジニアリング データ Platform提供 『21世紀を代表する toCサービスを創る』 メディア事業部のビジョン 取り組み

データ活用して感じる問題意識

データ活用して指標の改善に取り組みますよね データ活用者 データ活用ツール 施策の指標改善

実はその先があります データ活用者 データ活用ツール 施策の指標改善 ？？？

事業の状態を表す指標の改善です 施策の指標改善 ユーザー満足度 事業収益 企業満足度 事業の状態を表す指標の改善

ちゃんと説明できてますか？ 施策の指標改善 事業指標 施策指標と事業指標の関係性や影響

説明できないとみんな困ります データ活用者 事業責任者 ビジ、エンジニア こういう施策をやりたい 今期は〇〇を伸ばそう リソースが足りない

説明できないとみんな困ります データ活用者 事業責任者 ビジ、エンジニア リソース足りなくてできない KKDやルールベース だけだと限界 どのくらい効果が 見込めるか分からない

（おそらく）いくつかの企業でこのような状況です 事業責任者 ・どこもデータ活用してるしうちもや らないと ・データたくさんあるし使わないと もったいない ・データで価値を作って他社と差別化 しないと いま ・たくさんデータ使うからシステムコ ストが大きい ・結果が出るまでの期間が長い ・やってることよく分からない ・ほんとに投資に対して効果あるの？ 近い未来 投資だ！ 人員増加だ！ 投資拡大フェーズ 投資は怖くてできない まず最低限でできることをやろう 投資縮小フェーズ

そうならないためにちゃんと説明しよう！ 施策の指標改善 事業指標 施策指標と事業指標の関係性や影響

問題意識解決のための取り組み

やりたいこと データ活用者 事業責任者 これまで ある程度の方針が決まり 打ち手の相談 データ活用者 事業責任者 これから 事業指標の関係性や影響を 説明して何をやるべきか提案 データ戦略を作る

取り組みと現状 参考資料の調査 雛形作成 データ戦略を 作る ブラッシュ アップ イマココ

参考にした本 https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798178110 世界標準のデータ戦略完全ガイド

データ活用計画の立て方 ● クイックウィン型　⇒　投資：小、期間：短 ● 大規模トランスフォーメーション型　⇒　投資：大、期間：長 どちらか一方ではなく、両方進めていくことで結果が出るまで時間がかかるということを無くしたい 本を参考

6つのデータ活用目的 ● 意思決定プロセスの改善　⇒　意思決定の精度を改善したりカバレッジを広げる ● 顧客と市場の理解　⇒　ユーザーや市場の情報を収集して解像度を高める ● より優れた製品の創出　⇒　データをもとに課題などを明らかにして製品を創る ● より優れたサービスの創出　⇒　データをもとに課題などを明らかにしてサービスを創る ● 業務プロセスの改善　⇒　社内の業務を円滑に無駄なく実施できるようにする ● データの収益化　⇒　自社が収集したデータを商業的に利用する 本を参考 施策を6つのデータ活用目的の紐づける

2種類の目標を立てる ● 事業戦略目標　⇒　売上、PV、コスト、といった指標に関する目標 ● データ活用目標　⇒　コンテンツとユーザーのマッチングやデータ活用レベルアップなど データ活用関する目標 本を参考 事業目標とデータ活用目標をそれぞれ考える

目標を連携させることが重要 ● 「データ活用目標」と「事業戦略目標」を連携させる ● 「データ活用目標」と「6つのデータ活用目的」を連携させる 本を参考 目標と目的を整理して紐づけることで事業戦略目標に繋げる 施策の指標改善 事業指標

データ活用テンプレート 本を参考 理解が難しい項目があるのでベースとして使いつつブラッシュアップしていく 1. 戦略目標との連携 2. 目的、鍵となる質問 3. 成果の測定指標(KPI) 4. 責任者 5. 顧客（データ利用者） 6. 必要なデータ 7. データガバナンス 8. データ分析とアナリティクス 9. テクノロジー 10. スキルと素質 11. 導入と変更管理

雛形を作るまでのフロー 雛形作り 過去の施策に適応 「雛形作り」と「過去の施策に適応」を繰り返してブラッシュアップしていく

データ活用計画書の雛形 1. 事業戦略目標 　　事業戦略目標がわかるリンクやKPIツリーなどを記載する 2. データ活用目的と事業戦略目標の連携 　　データ活用の目的を選択して、成果物の活用イメージを記載する 　　その結果、事業戦略目標の何と紐づくのかを記載する 3. 成果の測定指標（KPI） 　　成功したとどのように測定するかを決める 4. 責任者 　　役割や責任者を決める 5. 顧客（データ利用者） 　　データ利用者は誰か、インサイトを必要としている人はだれか 6. 必要なデータ 　　なんのデータが必要か（内部/外部データなど） 7. 実施内容 　　データ活用目標達成のために実施する内容や手順を記載する 　　その際、どんなデータ分析が必要かも記載する 8. 技術的な課題 　　遂行にする際の技術的な課題と解決策をまとめる 9. プレモーテム 　　どんな要因で失敗しうるか要件と回避策をまとめる 10. データガバナンス 　　ガバナンス、プライバシー、アクセス権限など 11. スキル 　　スキル、素養、リソースの確保などの課題 12. スケジュール 　　いつまでにどの高さを目指すのかと根拠をセットで記載する 　　初期リリースまでの期間と目指す高さ実現までの期間は分かるように記載する 13. 体制 　　どういう役割の人が何人必要か

データ戦略を作るまでのフロー 1. 事業指標の現状を把握する 2. 課題を探索して、データ活用案の洗い出しをする 3. 複数のデータ活用案からデータ活用計画を具体化する 4. 複数のデータ活用計画から全体のデータ戦略を決める

現在 🚧雛形を活用して実践中🚧

課題に感じていること ● データ活用計画を作るのが大変 とはいえ意思決定をするために必要な最低限の情報ではあるが量が多い ● 「データ活用目標」と「事業戦略目標」を紐づけるのが難しい 正確さを求める場合因果関係も考慮する必要がでてくる ● 事業全体や各機能に関する状態把握するのが大変 レポートはあるものの、プロジェクトや組織ごとに管理されおり探索と理解が難しい 本来であれば、誰でも分かる状態で管理されてあるべきだがそこまでできていない ● データ活用計画を作るためのリソースが確保できない 一度作れば更新することは多くないかとは思うが最初作るのが大変 ● この取り組みで本当に事業責任者が投資判断ができるのかまだわからない これまでよりは各段に意思決定材料は増えるはずだが、十分な材料かはまだ分からない ● データ活用による事業インパクトが大きくないと判断されかねない 一部機能の改善などは全体に対してインパクトが小さくなりがち 間接的な効果など含められず過小評価されてしまう可能性がある

気になった方、もっと詳しく知りたい方は この後の座談会にてお話ししましょう。