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【部長のヨワネ】「データサイエンティストには次のアクションを起こす手前までお客さんを連れていく責任がある」ブレインパッド・紺谷幸弘さん

2020.11.26

「データサイエンティスト」という仕事をご存じだろうか。ビッグデータの解析が必要となった近年、様々な意思決定局面において、データをもとに合理的な判断が下せるよう、意思決定者をサポートする職務と、それを遂行する人間のことだ。2010年以降、知られるようになった言葉だが、その注目度や関心は益々高まり、高給が期待できる分野といわれる。今回登場するのは部長職。シリーズ「部長のヨワネ」の連載ではあるが、データサイエンティストの職務内容について多くを割いた。

シリーズ第2回 株式会社ブレインパッドアナリティクス本部、アナリティクスサービス部長 シニアリードデータサイエンティスト 紺谷幸弘さん(38)。04年設立のこの会社の事業内容は、企業の経営改善を支援するビッグデータ活用サービスとある。紺谷さんが入社した10年ほど前は、従業員数60名ほどだったが現在380名。現在、部長職の彼はおよそ100名の部下を監督している。

データサイエンティストとは?

大学院で統計学を専攻した紺谷幸弘が、ベンチャー企業を選んだのは、統計の知識が生かせて、いろんな経験ができるだろうと考えたからだ。

「データサイエンティストにはビジネスの課題を整理し解決する力。統計学等の情報科学系の知識を理解し使う力。意味のある形に使えるようにし、実装運用できるエンジニアリング力、この3つをこなせる能力が必要」とは、この会社の代表者の言葉だ。

入社した当初の印象深い案件である、外食チェーン全店の翌月の売上げ予測は、分析と解析を駆使した仕事であった。

「1日単位で、全店の売上げの誤差を5%以内に収めるよう予測をする、それがオーダーでした。より正確に予測ができれば、在庫や仕入れに関して事前に手が打てます」

既存の膨大なデータの数字を分析する。まず売上げ予測が当たった日と、はずれた日に共通の特徴はないか、調べる作業だ。うまく予測できなかったモデルを見ていくと、「あれ?」紺谷はナゲットの売上げの数字に注目する。

「例えばナゲットを100円で安売りした日は、300万円の売り上げ予測が400万円になったり。安売りしない日は280万円だったり。ナゲットはインパクトのあるプロモーションだったので、全体の予測に対する影響が大きかったんです」

そこで、ナゲットのキャンペーン時の数字を取り出し分析して予測を出した。そして通常料金の時とキャンペーンの時と、ナゲットの売上げの予測数字を入れ替え、売り上げ予測に反映させたのだ。結果、1日単位で全店の売上げ誤差5%以内という、クライアントのオーダーを満たすことができた。

ポータルサイトとの深い関係

データサイエンティストの能力の一つ、エンジニアリングは、ソフト等の制作も含めデータの加工が適切にできることと彼は言う。例えば離乳食の製造過程で、ベルトコンベアで流れてくる刻んだポテトの中から、不良品を検知して取り除き、問題解決のための手順や計算方法の構築。画像解析の手法を使い、データをもとに作ったアルゴリズムが、カメラが撮った画像から不良品を探知する。

――しかし、データサイエンティストはビッグデータの存在がないと、活躍できません。その点、Yahoo!との信頼関係は大きい。Yahoo!とのパイプはどう開拓されたのですか。

「僕の一つ年上の先輩が、Yahoo!の仕事に携わったことがきっかけでした。先輩はお客さんのニーズをつかむのが上手かった。Yahoo!に限らずポータルサイトの広告の売上げは、Web上の広告をクリックしたときに、広告主からお金が入る仕組みです。だからポータルサイトは、どれだけクリックしてもらうかに集中する。でも広告を出す方の関心は閲覧者による商品購入や会員登録、資料請求、つまり収益に結びつくコンバージョンです。

『クリックばかり上がっても、コンバージョンが上がらなければ、広告を出す人の数は減りますよね』先輩はそんな問題点を話し合ったり。広告主がビジネスをする上で何が重要か、そこを提案して、それに沿った分析を提示したんです」

そうして徐々にYahoo!との信頼のパイプを太くして、自社の多くのデータサイエンティストが、仕事に携わるようになる。やがてYahoo!から業務を受託する形で提携を継続している。

アクションの手前までお客を連れていく

紺谷は言葉を続ける。

「『アクションに繋がらないと意味がない』とは、その一つ年上の先輩の言葉です。お客さんの会社がターゲットとする層を分析して、“ターゲットの性格はこうです、はい終わりです”じゃ、意味がない。クライアントのビジネスに何も貢献していないじゃないかと。分析の結果を踏まえて、お客さんが次のアクションを起こす手前まで、我々は責任を持ってお客さんを連れていく」

例えば、Web広告を出稿するダイレクト保険会社の案件は、「バイク保険に加入してもらえそうな人に、アプローチしたい」というオーダーだった。そこで、バイク保険の見積もりを完了しているユーザーに注目した。

検索エンジンの検索結果に、広告が表示される、リスティング広告を試みる。

まずバイク保険の加入者がよく検索する単語を、ポータルサイトの膨大なデータから探っていく。個人ユーザーがバイク保険に加入する3か月前から、加入して1か月後まで丁寧に見ていく。その一方で、バイク保険の加入者全体の大まかな傾向も見る。

バイク保険の見積もりが完了しているかどうかも、注目する要素だ。そこも踏まえて、個人と全体のデータを繰り返して見て、分析の作業を続けると、バイク保険のユーザーに刺さる言葉が浮き出てくる。

それは“引っ越し”と“駐車場”という言葉だった。

「この二つの単語に出稿したほうがいいんじゃないですか」と、クライアントにアドバイスをした。それによって、検索エンジンで“引っ越し”“駐車場”と検索したことがあるユーザーの広告表示面には、ダイレクト保険会社の広告が掲載されることになるのだ。

「この案件ではお客さんがアクションを起こす手前まで、我々が連れて行った形になりました」

紺谷はデータサイエンティストならではの仕事の一例だと語る。

後編では100名のデータサイエンティストを束ねる部長ならではの逸話、そしてデータサイエンティストの真骨頂とは何かを紹介する。

取材・文/根岸康雄
http://根岸康雄.yokohama

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