データ分析屋として プロダクト開発に踏み込む

■ イベント
Data Engineering Night
https://sansan.connpass.com/event/398213/

■登壇概要
タイトル：データ分析屋としてプロダクト開発に踏み込む
登壇者：技術本部 CTO室 Data Analytics Group ⾦髙右京

■ 技術本部 採用情報
https://media.sansan-engineering.com

Transcript

1. データ分析屋として プロダクト開発に踏み込む Sansan株式会社 技術本部 CTO室 Data Analytics Group 兼 Sansan事業部 SDIプロダクト室 ⾦髙右京
2. ⾦髙 右京（Ukyo Kanetaka） 技術本部 CTO室 Data Analytics Group 兼 Sansan事業部 SDIプロダクト室 早稲⽥⼤学政治学研究科修⼠課程を修了後、2024年にSansan株式 会社へ新卒⼊社。データ基盤の整備から分析‧効果検証まで、 データ利活⽤の⼀連のプロセスに携わる。 現在は新規プロダクト「Sansan Data Intelligence」に データサイエンティストとして参画し、分析からプロダクトの開発 までを⼀貫して担う。 趣味は⾳楽、トレイルランニング、スパイス料理研究など。
3. 出会いから イノベーションを⽣み出す
4. Sansan株式会社の働き⽅を変えるAXサービス ⽣産性を向上させ、企業のAI活⽤を最⼤化するデータベースとしても貢献できる 「働き⽅を変えるAXサービス」を提供します。 法⼈向け 個⼈向け 名刺データベースが、収益を最⼤化する 契約データベースが、利益を守る 「なくせる」をつくり、全社の働き⽅を変える 営業AXサービス 契約AXサービス 経理AXサービス 名刺アプリ 営業 契約 請求 名刺 管理 データクオリティマネジメント 各サービスの活⽤で変わる働き⽅ 必要な情報を 情報の管理がしやすく 情報を分析‧活⽤しやすく すぐに⾒つけられる すぐに共有できる データに基づいた判断ができる
5. 会社概要 社名 Sansan株式会社 設⽴ 2007年6⽉11⽇ 従業員数 上場証券取引所 拠点 2,077名（2026年5⽉31⽇時点） 東京証券取引所 プライム市場 本社：東京都渋⾕区桜丘町1-1 渋⾕サクラステージ28F 関⻄⽀店、福岡⽀店、中部⽀店 サテライトオフィス グループ会社 Sansan神⼭ラボ、Sansan Innovation Lab、Sansan⻑岡ラボ Sansan Global Pte. Ltd. （シンガポール） Sansan Global Development Center, Inc. （フィリピン） Sansan Global (Thailand) Co., Ltd.（タイ） ナインアウト株式会社 株式会社⾔語理解研究所 Eightキャリア株式会社
6. データ分析屋としてプロダクト開発に踏み込む
7. Introduction - プロダクト開発におけるデータ分析屋の武器とは - プロダクト開発におけるデータ分析屋の役割とは - どうしていくべきなのか
8. スコープ - 話すこと - 分析屋がプロダクトを作る側に踏み込むまでの経緯と、いまの⽴ち位置 - プロダクト開発において、分析屋の武器‧役割とは何か - 話さないこと - データ基盤の設計やアーキテクチャの詳細 - Data analysis/engineering/science に関する技術の話
9. 取引先データを正しく最新に名寄せし続ける
10. Sansan Data Intelligence - データクオリティマネジメント - SFA/CRMや基幹システムに蓄積された取引先データの品質課題を解決する プロダクト - 表記揺れ、データ項⽬の抜け漏れ、重複データの存在 - 企業情報の陳腐化（合併‧移転‧統合などへの追従） - 複数のシステム間でのデータ不⼀致‧不整合 - 2025年12⽉にリリースされた弊社の新規プロダクト - Sansanの新しいmaster data systemを活⽤（SOC; Sansan Organization Code） - 約1000万件の企業‧事業所データベース - 同⼀の企業‧事業所を特定する識別コード
11. Master Data System: SOCv2 Sansan Data Intelligence 名寄せの結果を返す マスターデータを渡す 主にこちらの開発に 踏み込んでいる SOCv2 (master data system) マスターデータを作り、それを使って名寄せ（識別）を⾏う 統合する オープンデータ 企業ウェブサイト その他の収集データ
12. プロダクト開発へ踏み込んだきっかけと今の⽴ち位置
13. きっかけ 分析をしていて、気付いたらプロダクト開発に踏み込んでいた 顧客の取引先データを分析するPoCに参加 預かったデータの品質と導⼊したらどうなるかを数値で⽰す 本番の分析⾃動化サービスを開発‧リリース Sansan Data Intelligence導⼊前の効果⾒積もりツールとして、SOCv2を利⽤して開発 マスターデータを作る側にいる
14. いまの⽴ち位置 - マスターデータをどう作るかを決め、そのまま実装まで担当していたりする - プロダクトの⽴ち上げ段階から開発とビジネスの両⽅に⼊りこんでいる 調査‧分析 よくある線引き 担当 私 担当 企画‧設計 実装 リリース‧運⽤ 担当 担当 担当 営業‧CS 開発チーム 分析屋
15. プロダクト開発における分析屋の武器とは
16. プロダクト開発における分析屋の武器 1. データ⽣成過程を疑い、理解する 2. どのような仮定のもとでその数字が⾔えるのかを明⽰する 3. 曖昧な問いを解ける問題の形に定式化する 4. 効果を⾒積もり、意思決定に繋げる
17. 事例
18. 事例1 どのデータを載せるか決める - マスターデータにどのソースを載せるかについて、それでカバーできる範囲、つまり識別できる範 囲が変わる - 載せる前にそのデータの仕様と分布を分析する（武器1） - その上で、そのソース追加による拡充の効果を⾒積もる（武器4） - 前処理‧データモデルの設計、実装までを開発と協⼒しながら担当 ⽇本の企業‧事業所（全体） オープンデータ 企業ウェブサイト 追加を検討するソース ← 事前に⾒積もる
19. 事例2 概念をデータで表現する - 顧客は企業グループ単位で取引先をみたい。「企業グループ」という概念は現実に存在するが、SOCv2で どう表現するか - 何をもって「グループ」とするのか、制度上の定義を調べるところから始める - ⼿元にあるデータはどのように⽣成されているのか？（武器1） - 制度上の定義と、⼿元にあるデータはある仮定のもとで⼀致しそう（武器2） - SOCv2がgraphとして表現されていることから、この構造をgraph問題として解く（武器3） - 概念の整理からデータモデルの設計、実装までを開発と協⼒しながら担当 A社 直接の出資 B社 D社 C社 E社
20. 事例3 分析機能を作ってしまう - 顧客が⾃らデータを改善していくための分析機能を、PoC的に実装している - 顧客は⾃分たちのデータを継続的に改善していきたい - しかし、どこを直せば良くなるのか顧客にはわからない - 多様な分析を駆使して、直すべき箇所と、直した時の効果を返す - データ⼊⼒を読み、何が起きているかを掴む（武器1） - 直すべき箇所を判定できる形に切り分ける（武器3） - 直した時に解消できる効果を⾒積もる（武器4）
21. プロダクト開発における分析屋の役割とは
22. プロダクト開発における分析屋の役割 - プロダクトの仕様を理解し、多様な分析を駆使して下記を担う - プロダクトのデータを設計し、その表現⽅法を決める（事例1, 2） - 顧客の課題を解決するための分析を機能として落とし込む（事例3） ↝ 分析だけで終わらせず、データと機能を作ることで、プロダクトを前に進める
23. おわりに
24. Concluding remarks - プロダクト開発におけるデータ分析屋の武器とは - データ⽣成過程を疑い、理解する - どのような仮定のもとでその数字が⾔えるのかを明⽰する - 曖昧な問いを解ける問題の形に定式化する - 効果を⾒積もり、意思決定に繋げる - プロダクト開発におけるデータ分析屋の役割とは - プロダクトのデータを設計し、その表現⽅法を決めること - 顧客の課題を解決するための分析を機能として落とし込む - どうしていくべきなのか — 開発まで全部やればいい。やった⽅がvalueでる - AIが実装コストを下げた今、できないことはなくなりつつある - “AI helps bridge functional silos” (Dell’Acqua et al. 2026)
25. Sansan 技術本部 採⽤情報 https://media.sansan-engineering.com/
26. https://open.talentio.com/r/1/c/sansan/pages/126421