まず隗（かい）より 始めよ

20251216_CA DATA NIGHT #7 〜2025年をML_DSとともに振り返る忘年会SP〜での登壇資料

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1. まず隗（かい）より 始めよ
2. Money Forward, Inc. 2 事を始めるには、自分から やりださなければならない。 人に言いつける前に自分が 積極的に着手せよ • 転じて、大事を始めるには、小事から手をつけよ という意 • つまり、できるところからスモールスタートしよう 参考）https://dictionary.sanseido-publ.co.jp/column/kotowaza49 キングダム24巻251話「燕の将軍」にも登場
3. Money Forward, Inc. 3 データ活用 をはじめるにあたって
4. Money Forward, Inc. 4 無料ツールを組み合わせて、 データ活用 をはじめよう！！
5. Money Forward, Inc. 5 Yoshinao Umeda 2021年4月~ 中小企業向け会計ソフト 「マネーフォワード クラウド会 計Plus」の分析業務全般に従事 株式会社マネーフォワード　 ERP開発本部 関西開発部 データサイエンティスト 青森県弘前市出身 大学・大学院にて、統計科学研究室に在籍 第二新卒以降、データサイエンティストへ
6. Money Forward, Inc. 6　 弊社サービスについて
7. Money Forward, Inc. 7　 クラウド会計 Plusについて
8. Money Forward, Inc. 8　 背景と目的 • 職種関係なく、データが必要な場面がある ◦ 商談時、クライアントからの問い合わせ、開発ロードマップ設計etc… • Lookerを導入しているが、誰でもアクセスできるわけではない ◦ Lookerのライセンス料が高い。 ◦ データの分析結果が、あちこちに散らばっている （関数マシマシGSS等） • プロダクト横断のダッシュボードはフィルタが多くなりがち ◦ フィルタ操作が煩雑 ◦ そのとき見たい指標がない 背景
9. Money Forward, Inc. 9　 職種関係なく、データが必要な場面がある Sales CS PdM Engineer 商談時に、「一般的な〇〇の値はどうなっているのか？」と質問された 〇〇の機能の利用状況が低いお客様に対し、活用支援を行いたい 次期の開発ロードマップの策定のために、〇〇のデータをみたい システムリソースを考えるうえで、現状の〇〇の値を知りたい
10. Money Forward, Inc. 10　 Lookerを導入しているが、誰でもアクセスできるわけではない アカウント料金が高い →アカウント配布が絞られる 普段の利用頻度は低いが、 突発的にデータが必要 関数マシマシのGSSや 野良ダッシュボードが量産
11. Money Forward, Inc. 11　 プロダクト横断のダッシュボードはフィルタが多くなりがち ex)フィルタ過多の例 • これらを網羅するためには、フィルタの要素が多い • プロダクト独自の KPIに対応しきれない
12. Money Forward, Inc. 12　 背景と目的 目的 クラウド会計Plusの関係者が、ほしい情報に だれでもアクセスできる状態をつくる
13. Money Forward, Inc. 13　 解決策 Google Siteに情報をすべてあつめる 1. 有用なLooker Studioのダッシュボードだけを埋め込む 2. 集計定義のはっきりしたデータソースだけを使う 3. PythonやRで作成したHTMLファイルを埋め込む
14. Money Forward, Inc. 14　 Google Siteに情報をすべてあつめる Google Sites Looker Studio R markdown Python Amazon S3 html生成 html生成 埋め込み ファイルURL 埋め込み プロダクト関係者
15. Money Forward, Inc. 15　 システム構成図 GitHub GitHub Actions Google Sites BigQuery Dataform Looker Studio R markdown Python Amazon S3 html アップロード html アップロード 埋め込み
16. Money Forward, Inc. 16　 有用なLooker Studioのダッシュボードだけを埋め込む レポート埋め込み機能を利用 必要なダッシュボードをセレクトして配置 • Google Siteなら、会社ドメインのアカウントを持つ人なら誰でも閲覧できる • 情報源をセレクトするので、野良ダッシュボードを排除できる
17. Money Forward, Inc. 17　 集計定義のはっきりしたソースだけを使う • Dataformを利用することで、クエリを Git管理できる • データソースを一元管理できる • 終端ノード （に近い）テーブル = サマ リテーブル だけでダッシュボードを作 る • 新しい指標が必要になったら、サマリ テーブルに変数を追加 する • アドホック分析やエピックの効果検証 などの一時的に必要なデータは実験 用データセット配下 に作成
18. Money Forward, Inc. 18　 PythonやRで作成した HTMLファイルを埋め込む • Google系のBIツールは、データのばらつきを表現するのがむずかしい • PythonやRを使えれば、描画の自由度が格段に向上！！ fig = px.histogram(df, x='med_d1') fig.show() Looker Studioでがんばった場合 Pythonでplotlyを使った場合
19. Money Forward, Inc. 19　 こんな感じで実装できます！！ https://sites.google.com/moneyforward.co.jp/ca-middataportaldummy/home TOP画面 Rmd作成html Looker Studio埋め込み Python作成html
20. Money Forward, Inc. 20　 システム構成図 GitHub GitHub Actions Google Sites BigQuery Dataform Looker Studio R markdown Python Amazon S3 html アップロード html アップロード 埋め込み
21. Money Forward, Inc. 21 身近な専門家の知恵を 使い倒して、 データ活用を前に！
22. Money Forward, Inc.