バクラクのデータドリブンな事業運営・爆速開発を支えるデータ分析基盤のこれまで・現在・これから

by Shun Takagiwa

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© 2023 LayerX Inc. 3 高際隼 / Shun Takagiwa 2018年〜現在株式会社LayerX バクラク事業部機械学習・データ部長 ● 創業当初から参画 ● バクラク事業では、AI-OCR機能の初期バージョンを開発し、運用 ● 機械学習チームの立ち上げ (2022年) ● データ分析チームの立ち上げ (2023年) 2013〜2018年株式会社サイバーエージェント ● 新卒入社 ● 複数のスマートフォンゲームを新規開発・運用 ● 組織運営や新卒採用にも携わった @shun_tak 本日の資料もこちらで共有します。

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© 2023 LayerX Inc. 5 * 資本準備金含む ** 全事業含む LayerXの概要会社名　　　　代表取締役　創業　　　　　資本金* 拠点関連会社取得認証｜株式会社LayerX（レイヤーエックス）｜　代表取締役CEO 福島良典　　代表取締役CTO 松本勇気｜　2018年｜　112.６億円｜　バクラク事業、Fintech事業、Privacy Tech事業｜　東京本社・中部支社・関西支社・九州支社｜　三井物産デジタル・アセットマネジメント　　三井物産、LayerX、三井住友信託銀行、SMBC日興証券、JA三井リースによる合弁会社｜　情報セキュリティマネジメントシステム、　　　　 JIIMA認証提供プロダクト IS 747702 / ISO 27001 次世代プライバシー保護/秘匿化技術国土交通省の「不動産情報の更なる利活用に向けた調査・検証業務」におけるプライバシー保護技術検証も受託バクラク事業企業活動のインフラとなる法人支出管理（BSM）SaaSを開発・提供 Fintech事業三井物産/三井住友信託銀行等との合弁会社にて証券事業を展開デジタル証券で資産運用できるサービス「ALTERNA」を提供 Privacy Tech事業

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© 2023 LayerX Inc. 6 * 経費精算のSlack連携は申請内容の通知のみ稟議・支払申請・経費精算・ワークフロー・AIが領収書を５秒でデータ化・承認はスマホのアプリから・領収書の重複申請などミス防止機能仕訳・支払処理効率化・AIが請求書を５秒でデータ化・仕訳データを自動学習、手入力ゼロへ・スキャン代行も実施・利用料無料・即時追加発行・最大1億円決済可能法人カードの発行・管理・無料で始められる・手入力ゼロで証憑管理・改正電子帳簿保存法に対応帳票保存・ストレージ「バクラク」シリーズラインナップ

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© 2023 LayerX Inc. 10 圧倒的に使いやすいプロダクトでわくわくする働き方を。 2年で5サービス開発の速さリリースサービス数開発スピードへの高い満足・期待(お客様の声を一部抜粋) ● 打ち合わせの場で「以前いただいた意見を受けて、新しい機能を開発しました」と新しい開発情報を共有していただけることも、大変助かっています。 (株式会社with様) ● 導入決定前であったにもかかわらず、弊社からの要望を「すぐに開発へ伝えます」と対応してくださり、実際にすぐ対応いただいたことには驚きました。スピード感があり、ユーザーと一緒に成長できる点を特に評価しています。（株式会社クルーバー様） ● システムの検討の際には他社サービスとも比較しましたが、サービスサイトを見たときに機能アップデートのお知らせが多かったバクラクのほうが、開発スピードが速いと判断しました。（一般社団法人コード・フォー・ジャパン様）

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© 2023 LayerX Inc. 14 2021年1月、バクラク請求書サービス公開 ● Amazon Aurora (RDB) に対してAmazon QuickSight (BIツール) でアクセス ● 当時の課題 (今は解決されてるかも) ○ メールアドレスに対してしか通知できない ○ Google Spreadsheetと連携できない ○ 直感的なUIよりも、ゴリゴリにSQL書きたい人が多かった

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© 2023 LayerX Inc. 22 もうちょい背景を補足 2021年1月サービス公開の直後からBIツールを導入し、データを活用してきたが… 2023年現在、この2年間でプロダクト数も人員数も5倍に。データの認知負荷・属人性が増大している。 ● XXという分析をしたいが、データがどこにあるか、あるのかすら分からない ● 似た名前・異なる意味のテーブルやカラムがたくさんあり、区別がつかない ● データ構造が変わりクエリ方法が変わっても、古いクエリをコピペし、意図と異なる分析 ● 数字の異なる「売上」 ● etc 問題はあるが、意思決定を歪ませるほど深刻ではなく、協力し合って何とかなっている 2年後、3年後は？500人、1000人の組織になってもアジリティを維持できるか？むしろもっと速くしたい！

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© 2023 LayerX Inc. 23 何も手を打たなかった場合の3年後 (想像) ● 施策を改善したいが、データも分析方法も分からないので前回パラメータを雰囲気で変更 ● 専門家に聞きたいが、誰かわからない。たらい回しにされ、諦める ● 一部の分析できる人に丸投げし、結果は検証されず鵜呑みにされる ● 一部の分析できる人は本来の業務に集中できず疲弊していく ● メンテナンスされてないダッシュボードを経営陣が見て、誤った投資判断をしてしまう ● 経営と現場で相互に不信が生まれる事実に基づく意思決定が不可能勘と経験に基づいた意思決定が行われる → 行動指針 Fact Base の形骸化

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© 2023 LayerX Inc. 26 技術スタック ● Data Warehouse: BigQuery ● Extract, Load: Embulk ● Transform: dbt ● Data Pipeline: dbt, GitHub Actions, AWS Step Functions ● Data Streaming: Amazon EventBridge, Cloud Pub/Sub ● Data Catalog: OpenMetadata (これから構築・運用予定) ● Business Intelligence: Redash (廃止予定), Looker Studio ● IaC: Terraform

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© 2023 LayerX Inc. 28 課題分析者向けの課題 ● dbtもBigQueryもまだまだ使いこなせてない ● データマートが充実せず認知負荷が高い ● 同名だが結果がずれるKPIの存在 ● 情報やノウハウが属人化データ基盤の課題 ● データ収集の頻度が最短で1時間に1回 ● 障害対応時に本番データベースに直接アクセスして調査 ● ステージング環境で動かない分析がある ● アクセス権限管理

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© 2023 LayerX Inc. 29 今後の展望こういうことやっていきたい！ ● データの認知負荷を継続的に下げ続けること（人手に頼りすぎず自動化すること） ● 属人化した情報やノウハウを組織の知識として共有すること ● ビジネス目的に必要十分なデータ品質を保つこと（過剰品質にしないこと） ● 安心安全にデータを利用できるようにすること ● LLMなど新技術を取り入れ、一人も取り残さずデータの民主化を推進すること ● これらを実現するために必要な基盤を整えることあるのは形だけ。基盤の進化、オペレーショナル・エクセレンス、ガバナンスを追求していく！

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© 2023 LayerX Inc. 30 バクラクのデータ分析基盤のこれまで・現在・これからのまとめ ● サービス公開直後はプロダクトのデータベースにBIツールを直結し、最初からデータ分析可能な環境を整えた ● データソースが3つ (プロダクトのDB, CRM, MA, etc) を超えたタイミングでデータを統合する基盤を構築した ● 2年間でプロダクト数も人員数も5倍。データの認知負荷・属人性が増大 → 先を見据えてデータチームを組織化した ● 今後は認知負荷・属人性を下げ、安心安全で十分な品質のデータを提供したい → データの民主化を実現し、組織のアジリティを向上し、顧客価値提供を加速

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