データ分析開発合宿を開催しました~自社サービスのデータ利活用を促進しよう~

この記事では社内部署横断で開催したデータ分析開発合宿の概要や様子を紹介します。

目次

はじめに

皆さんこんにちは、クラウド&ネットワークサービス部の丹野と、ソリューションサービス部の小関と是松です。

私たちは普段業務の傍ら、「データサイエンスちゃんねる」という社内のデータ分析コミュニティの運営をしており、社内向けの輪読会やKaggle LT会などを企画、開催しています。 この記事では、データサイエンスちゃんねる運営主催によるデータ分析開発合宿の概要や様子、成果について紹介したいと思います。

データ分析開発合宿とは

データ分析開発合宿とは、エンジニアを中心とした社員が集まって自社サービスの実データ分析を短期集中で行うイベントです。

今回が初開催だったのですが、業務の異なる社内6部署から総勢25名が集まりました。 今回は部署間の交流を目的として全6つの混合チームを作成しました。 本企画では、一般的なデータ分析コンペのように事前に決められた課題を解いて競う形式ではなく、課題のヒアリングから始まる、より実際の分析業務に近い形式となっています。 自ら仮説を立て、最終的にサービスの課題解決に向けて具体的に提案することが目標になります。

なぜやろうと思ったのか

「データサイエンスちゃんねる」運営には社内のさまざまな部署に所属するメンバーが参加しているのですが、ある時以下のように各部署でデータ分析に関する多種多様な課題、ミッション、想いを持っているという話があがりました。

例えば、サービス開発部署は「ログデータをもっと活用してサービス改善に生かしたい」、お客さまにサービスの提案や受託分析を行う部署は「自社サービスのさらなる理解や分析人材を増やしていきたい」、データ分析人材の育成をミッションにしている部署は「自分たちの専門的な分析ノウハウを社内に普及させていきたい」というような形です。

これに対して、運営内でどうすれば上記のミッションや課題解決を達成できるか議論を重ねました。 その結果、データ分析に挑戦したい人から育成ができる人までさまざまな分析人材を一堂に集め、社内ログデータの分析に取り組んでもらう本合宿のコンセプトが決まりました

そこから合宿の企画内容の詳細を詰めていき、複数のサービス担当者の方へログデータ提供を依頼しました。 また参加者を募集するにあたり、部署横断での宿泊を伴う企画は前例があまりなかったため、各部署の責任者の方に対して施策内容と期待される効果の説明を行い、本企画への賛同と参加者募集の協力を依頼しました。 その結果3つのサービス(NeWork、SDPF、Node-AI)の協力が得られ、参加者も集まり、開催に至ることができました。

データ分析開発合宿の流れ

企画は次の3Stepで実施しました。

  1. 各チームは分析に取り組む社内のサービスを1つ選びます。(Step1)
  2. 各チームは選択した各サービス担当者へ課題をヒアリングします。(Step2)
  3. 各チームはサービスの担当者から提供を受けたログデータを集中的に分析し、課題の解決策を提案します。(Step3)

開催の様子

Step1 キックオフ

Step1では各チームでの顔合わせや、合宿の概要について説明を実施しました。

オンラインだと初めて会う人同士でお互いの理解や議論が深まりにくいという課題もあります。そこで、初回はオフィスに集合して開催することで、チームの結束を高め、Step1終了以降で各チームが実施するオンラインでのグループワークがスムーズに進むようにプログラムしました。

チームの顔合わせでは、これまでの自分の活動を年表形式で共有する自分史紹介を企画しました。各自が自分史を説明しながらの自己紹介で少しずつ打ち解けて、笑顔が出て盛り上がっている雰囲気が伝わってきました。

また、分析対象となる3サービス(NeWork、SDPF、Node-AI)のデータの提供と、各サービス担当者が持つ課題についての説明を行いました。

各チームはこの後、ログデータの分析を始め、課題を読み解いていきながら、自チームで分析を担当するサービスを1つ決めていきます。

また、折角オフラインで集まったため、Step1終了後は懇親会を開催しました。積極的なコミュニケーションがなされ、お互いへの理解もさらに深まった様子で、対面開催の良さを感じました。

Step2 課題ヒアリング

Step2では各サービス担当者の方へのヒアリングを実施してもらいました。

分析対象サービスの担当者に対してデータやサービスの内容についての質問や、課題を深掘るためのヒアリングを実施してもらいました。

ヒアリングはオンライン開催であり、サービス担当者のヒアリング時の手間をなるべく小さくするため、質問表は参加者全体で共有し、同じ質問がでないように工夫しました。また、ヒアリング時の動画を録画し、ヒアリングに参加できない方と参加された方で情報の偏りが発生しないようにしました。

Step3 合宿

Step3では、2泊3日でホテルに篭り、分析と分析結果をもとにどんな施策を提言できるかの議論を進めてもらい、最終日には成果報告会を実施しました。

成果報告会はオンラインとオフラインの融合で開催しました。サービス担当者や社内でデータ分析に興味のある方にもオンラインで参加してもらいました。そして、各チームからログデータの分析結果の報告と、分析をもとに各サービスの課題に対してどのような施策を打つと良いかをサービス担当者へ向けて提案してもらいました。逆にサービス担当者からは提案に対してのフィードバックをもらいました。双方向のコミュニケーションを通じて、各チームには自分たちの分析と提案への自信をつけてもらい、サービス担当者にはデータへのさらなる理解と気づきを得てもらうことが狙いです。 質問やコメントも活発に飛び交い良い相乗効果が得られたと思いました。

データ分析開発合宿で得られた成果

合宿参加者の声を一部抜粋して掲載します。

社内にデータサイエンスに興味のある知り合いが増えて、今後の連携に有効に人脈が活用できそうでその点はとても満足している

実験やコンペのために用意されたデータではなく、プロダクトの実データを用いてデータ分析をする機会がモテたことで実践的なデータ分析のスキルが上がったと感じる

また、サービス担当者の声も一部抜粋して掲載します。

データ提供するサービスの主幹として参加させていただきました。主幹で気づいていなかった分析結果・仮説を提示いただき、非常に参考になりました。また発表会で紹介いただいた分析の進め方や仮説の立て方は、今後主幹でデータ活用する際の参考にさせていただきます。

普段開発者として時間的にもスキル的にも実施が難しいようなユーザ利用状況分析をしていただけてありがたかった。

おわりに

今回のデータ分析開発合宿実施によって、社内の部署が抱えていたログデータの分析によるサービス改善と、分析者のスキル向上に関する課題解決に加えて、部門を超えた人材交流にも貢献ができました。

今後も今回のような合宿企画を通して、社内のデータ分析を盛り上げていければと思っています。

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