データチームの立ち上げから、データを会社のメイン戦略に位置付けるまでの軌跡@DATA SUMMIT 2025

▼概要：
本資料は2025年11月26日に開催された primeNumber 社主催の DATA SUMMIT 2025 における資料です。

▼イベントURL：
https://primenumber.com/data-summit/2025

▼セッション概要：
"人とデータの力"を掲げる当社でも、データは最初から最重要戦略ではありませんでした。データを専任に扱うチームもなく、完全未経験の私が一人データエンジニアとして活動を開始。そこからいかにしてチームを立ち上げ、データを会社のメイン戦略にまで押し上げたのか。その軌跡と、皆様の組織で活かせる学びをお伝えします。

▼セッションURL：
https://primenumber.com/data-summit/2025?session=TS-3

Transcript

1. 株式会社HR Force DS統括部DXグループDataチーム, Opsチーム マネージャー 鈴木 凌 データチームの立ち上げから、 データを会社のメイン戦略に位置付けるまでの軌跡
2. © primeNumber.Inc 会社概要 株式会社HR Force 会社名 事業内容 代表者 設⽴ HRソリューション事業 村⽥泰⼦ 2018年2⽉（創業8年⽬） 所在地 東京都中央区⼋重洲2-2-1  東京ミッドタウン⼋重洲 ⼋重洲セントラルタワー35階
3. © primeNumber.Inc 沿革 2015 2025 2015 事業発⾜ 2016 2017 2018 2019 2025 2024 2023 現在 会社設⽴ 船井総研部署内 でIndeed広告代 理店事業を発⾜ 求⼈サイト＆ 配信システム 「採⽤GO」 ローンチ Indeed ゴールドパート ナー認定 株式会社 HR Force 設⽴ 浜松町オフィス 移転 採⽤データ⼀元 管理サービス 「Azapt」 ローンチ 東京駅直結、 東京ミッドタウ ン⼋重洲に オフィスを移転 Recruiting Cloud 導⼊社数8,000社 突破 採⽤マーケティング ツール 「Recruiting Cloud」 ローンチ ⼈事の成⻑志向型コミュニティ 「リクルーティングクラブ」 ローンチ
4. © primeNumber.Inc HR Force の vision HR EVOLUTION 進化には、“⼈”と“データ”が必要だ。 “⼈”の誠実さと専⾨性、“データ”の量と正確性を武器に、 HR業界の未来の課題を予測し、解決する会社へ。
5. 鈴木 凌 株式会社 HR Force DS統括部DXグループ Dataチーム, Opsチーム マネージャー 2021年に株式会社 HR Forceへ新卒入社。 インサイドセールスチーム、新規事業チームを経て DXチームへ異動し、 Salesforce管理者、全社 Opsとして業務最適化を推進。 次第にデータ活用の重要性を感じ、全社データ基盤の構築を提案し、導 入を主導。 その後、データチームを立ち上げ、現在はマネージャーを務める。 業務外においては、コミュニティ活動にも積極的に取り組み、 primeNumber User Group（#p_UG）やSnowflake Community （#SnowVillage）ではリーダーを務める。
6. © primeNumber.Inc まだまだデータを活用できていなかった時代 データチームの立ち上げ以前の状況 - データ専任者はなし、未経験の自分一人 - 「データは石油」と言うが、当時は 「データもただの原油（泥水）」 だった
7. © primeNumber.Inc 本日のゴール - 未経験からどうやって「データをメイン戦略」 にまで押し上げたのか - データの力だけでなく、「人と組織をどう動かしたか」 の軌跡を持ち帰っていただく
8. •課題から始め、なくてはならないものにする •Small Start Quick Win は対話から始まる •データが汚いのはオペレーションが整っていないから •組織の壁は「ストーリー」で越える •ビジネスに深く潜ることで基盤の価値を広げられる •技術選定/ツール選定は文化づくり データ基盤は手段であり目的ではない 倒すべき敵は「人」ではなく「仕組み」 顧客への提供価値のヒントは現場にある 1 2 3 伝えたいこと
9. データ基盤は手段であり目的ではない SECTION 1
10. © primeNumber.Inc よくある失敗 よくある失敗： - データ基盤を作れば、事業成長するはずだ （ = 手段の目的化） 私の起点： - 事業成長のためには、データ基盤が必要だ （ = 課題解決の手段） 誰もデータ活用なんてしたくないし、ましてや SQLなんて書きたくない やりたいのは、目の前の課題を解決すること、より売り上げをあげていくこと → 使われない基盤が誕生する可能性が高い
11. © primeNumber.Inc データマネジメントの本質 データマネジメントは、原油を精錬してガソリンにする作業のようなもの データマネジメントの価値はあくまで使われることでのみ発揮される ガソリン（価値の源泉） 製錬所（基盤 /マネジメント） 原油（データ）
12. © primeNumber.Inc 必ずしも Quality（品質）vs Speed（スピード）の構図ではない。 “バランス” が重要 → 100点の品質より、ビジネスの速度に合わせた「使えるデータ」を提供すること Howから入るのではなく、 Whatから入り、品質レベルを握る この「対話」こそが、最も重要なエンジニアリング Quality vs Speed（対話の重要性）
13. © primeNumber.Inc Small Start, Quick Win（最短でまずは結果をだす） ×　データ基盤構築　　 → 活用方法を模索 ◦　ビジネス課題の特定 → そのための最小限の仕組み 「今、現場が一番困っていること」を解決するための武器を、最短で作って渡す
14. © primeNumber.Inc - ビジネスメンバーにヒアリングを実施する - ビジネスメンバーの近くに座り、日々の業務を観察する 　→ 言語化できない課題や、第三者の視点から客観的に判断する 　 90分 × 1-2回/日 × 15人 × 30日 = 月間コスト：約450時間以上 伝統的なやり方、解決策不明な課題の場合、当人たちが課題と認識していない場合もある 事例 - 現場で見つけた「 90分」もの待機時間 抽出（30分） 開く（30分） DL（30分）
15. © primeNumber.Inc 90分 × 1-2回/日 × 15人 × 20日 = 月間コスト：約450時間以上 5分 × 1-2回/日 × 15人 × 20日 = 月間コスト：約25時間以上 信頼を勝ち取っただけではなく、データ基盤が日々の業務でなくてはならないものになった 事例 - 現場で見つけた「 90分」もの待機時間 抽出（30分） 開く（30分） DL（30分） SQL（3分） ログイン（ 2分） DL（0分） 大幅に削減
16. 倒すべき敵は「人」ではなく「仕組み」 SECTION 2
17. © primeNumber.Inc データは「人の営み」の結果 - データに問題がある場合、それをデータ基盤の中で修正することは焼け石に水の状態となること も多々ある - “Garbage In, Garbage Out” という言葉も存在する データは人の営みの結果を記録しているもの データが汚い要因は、現場のオペレーションが汚い（整っていない）こと
18. © primeNumber.Inc 組織の壁は「ストーリー」で越える - 各組織が KPI の数値達成を追うことで生じる組織間の対立はしばしば起こる - 例）IS vs FS のアポの品質の問題 対立、場合によっては政治といった 組織の課題は言葉を用いて、ストーリーで超えていく それぞれの目標や考えを、 より上位の「目的」ですり合わせ、一つのストーリーに する そして、データ基盤は、そのストーリーをファクトで支える「根っこ」 である
19. © primeNumber.Inc マインドセット - ビジネスをエンジニアリングする - 現場改革はきれいごとだけではない - 今の仕組みを変えたくない人も存在する 反対する人は、性格が悪いわけではなく「新しい仕組みへの不安」や「評価制度とのミスマッチ」という バグが、引き起こしていることが多い プログラム同様、人間関係や感情のもつれも、対話と仕組みでデバッグしていく それもまた、ビジネスにおけるエンジニアリングの一部
20. 顧客への提供価値のヒントは現場にある SECTION 3
21. © primeNumber.Inc 90分 × 1-2回/日 × 15人 × 20日 = 月間コスト：約450時間以上 5分 × 1-2回/日 × 15人 × 20日 = 月間コスト：約25時間以上 信頼を勝ち取っただけではなく、データ基盤が日々の業務でなくてはならないものになった 【再掲】事例 - 現場で見つけた「 90分」もの待機時間 抽出（30分） 開く（30分） DL（30分） SQL（3分） ログイン（ 2分） DL（0分） 大幅に削減
22. © primeNumber.Inc 事例 - データ基盤が「商品」に変わった瞬間 - 信頼を土台に、さらに深く入り込む - 「何気ない会話に参加する」「隣で仕事をする」「雑談を積極的にする」「 Slackを徘徊」 - 社内用レポートに対し、特にエンタープライズのお客様については、担当が現場で 手作業（肉付け）を実施していることに気づく - 「肉付け」部分をシステム化 → 新商品（DaaS）誕生 担当が現場で実施している肉付けこそが、顧客への提供価値であることがわかる データ基盤がCost Center（社内効率化）→ Profit Center（顧客への価値提供）に進化
23. © primeNumber.Inc 技術選定、プロダクト選定が文化を作る - 運用体制の永続性 - 枯れた技術であるか、特殊なスキルが不要か、自社の採用力や資金力と合致しているかを見つ め、将来の運用持続性を逆算する - 開発思想 - 機能差がなくなってきた今だからこそ、「どういう思想で作られたのか」が使い心地や自社への フィット感を左右するため、自社と合致しているかを確認する - コミュニティ - 活発なコミュニティがあるプロダクトは、知見の共有も早く、私たちのフィードバックが製品に反映さ れるスピードも速い傾向があるため、コミュニティも観点に入る 上記を「将来どうありたいか 」という視点を基に検討すること が重要 行動が文化を作るが、プロダクトによってオペレーションが変わる ため、密接に関わる
24. © primeNumber.Inc 戦略への昇華 データ活用が特別なことではなく、当たり前のインフラとなった 具体性が増した → 「データ活用がしたい！」→「◇◇ のデータを使って、△△ がしたい」 特別すごいものではないけれど、必ず見る 当たり前のインフラとして、会社の意思決定を支えている
25. •課題から始め、日々の業務でなくてはならないものにする •Small Start Quick Win は対話から始まる •データが汚いのはオペレーションが整っていないから •組織の壁は「ストーリー」で越える •ビジネスに深く潜ることで基盤の価値を広げられる •技術選定/ツール選定は文化づくり データ基盤は手段であり目的ではない 倒すべき敵は「人」ではなく「仕組み」 顧客への提供価値のヒントは現場にある 1 2 3 まとめ
26. © primeNumber.Inc 最後に - 主戦場は、データを活用している人がいる場所 - データを価値あるものに変えるのは「システム」ではなく「ヒト」 - すべてを飲み込むストーリーを描いてやりきる
27. 皆んなで泥臭くがんばっていきましょう