第105回スクエアfreeセミナー：［ 前処理、なめたらいかんぜよ ］

データ・プレパレーション が求められる理由とは？
セルフサービスでデータを価値に変えるアプローチ
株式会社アシスト
情報基盤技術統括部
山口晃司©2019 K.K. Ashisuto1

アシストについて設立

1972年3月

代表取締役会長

ビル・トッテン代表取締役社長

大塚 辰男

資本金6,000万円

売上高

317億円（2018年度）

社員数

札幌※グループ会社：㈱アシスト北海道 併設

1,160名（2019年4月現在）※グループ会社含む

仙台

コンピュータ用パッケージ・ソフトウェアの販
事業内容

売、技術サポート、教育およびコンサルティン
グ

本社所在地
オフィス所在地

東京都千代田区九段北4-2-1
市ヶ谷東急ビル
札幌、仙台、名古屋、金沢、大阪、広島、宇金沢

宇部

6,300社（2018年度）

主要取扱製品数

60製品（2019年4月現在）※グループ会社：㈱のれん 併設※サポートセンターのみ

福岡

名古屋部、福岡、沖縄

取引会社数

東京本社

広島

大阪

株式会社アシスト本舗
グループ会社

株式会社アシスト北海道
株式会社のれん沖縄

サポートセンター2企業におけるデータ活用の変化

3これまでのデータ・マネジメント
データの源泉つなぐ

SoR

ETL/EAI

基盤システムためる

いかすエンタープライズ
BI

データウェアハウス

業務システム
構造化
データ

セルフサービスBI

4

これからのデータ・マネジメント
データの源泉つなぐ

SoR

ETL/EAI

基盤システムエンタープライズBIじゅんびする

構造化
データ

ためる

IoT/M2M
ソーシャル

いかす

データウェアハウス

業務システム

SaaS

ためる

半構造化
データ

セルフサービスBI

データ
プレパレーション
BA（予測分析）

オープンデータ

SoE

AI・機械学習5データ準備は楽しい？楽しくない？
データサイエンティストが最も楽しめない業務TOP3
0%

20%

40%

60%

80%

100%

データ収集
48%
ラベル付け
51%
データクレンジング
60%
データのパターンの探索
3%
データ分析のモデル構築
3%
データ活用において、アルゴリズム（定式化）の洗練
5%
トレーニングデータの構築
14%
データ準備にその他 %10%の労力が費やされている

80【出所】2017 Data Scientist Report［CrowdFlower］に基づいて作成出典：総務省 ICTスキル総合習得プログラム 講座3-1（http://www.soumu.go.jp/ict_skill/pptx/ict_skill_3_1.pptx）を加工して作成

6

日米のICT人材の比較
日本と米国の情報処理・通信に携わるICT人材

日本のICT人材は70%以上がベンダ企業に在籍
ICT人材育成・獲得の推進と並行しツールを活用した民主化がはじまっている（出典）情報処理推進機構「IT人材白書2017」を基に作成

7

データ活用とその課題
AI/機械学習への挑戦
IoTやセンサーデータなどのデータを対象に、機械学習ツールやR、Pythonで予測モデル作成にトライ

データの加工作業に時間と手間が掛かるため予測モデルの精度が上がらない

セルフサービスBIの活用
データ・ドリブンな業務推進を実現するためにセルフサービスBIの利用を促進

インプットするデータの加工や整形作業に時間と手間が掛かるデータ基盤の構築
企業全体でのデータ活用を目的に、データレイクをはじめとしたデータ蓄積と活用基盤を構築

蓄積されたデータの活用には、データ構造の理解やSQLなどの高度なスキルを要する

共通して課題となるのはデータをいかに準備するか

8

注目が高まる データ・プレパレーション
クラウド

1クリック
プロファイリング

クラウド
データレイク

データレイクエンタープライズ SoR/SoE
アプリケーション データ

スマートなデータ取込

共有・共同作業
ガバナンス

探索
結合

ユーザー
フレンドリー
なデータ

データベース
自動化と共有さまざまな形式のファイル

スマートな
データ加工提案

クレンジングシェイプ

即時
フィードバック

自動でドキュメント化

データベースデータカタログ

データ分析
可視化

AI/機械学習9

ETLとデータ・プレパレーションツールの違い
データを加工する、という目的ではETLツールとデータ・プレパレーションツールに大きな違いはない
利用するユーザ
ETL：IT部門、システム担当者
データ・プレパレーション：ビジネスユーザー、データ分析者

利用するタイミング
ETL：定常的なバッチ処理、システム間連携
データ・プレパレーション：半定形・非定形で不定期

ビジネスユーザが利用できるツールを提供することでデータ活用の裾野を広げる
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10データ・プレパレーション
ツールの市場について

11代表的なデータ・プレパレーション製品
Alteryx

2014年からクラスメソッド社が代理店として展開
2018年に日本法人設立

Trifacta

2019年に三井住友銀行で採用されたというプレスリリースあり

Tableau Prep

2017年にProject Maestroとしてベータ公開
2018年にTableau Prepとして正式リリース

TalendETL製品とは別にTalend Data Preparationとして展開

Informatica

Informatica Enterprise Data Lakeの機能として提供

日本にも複数の製品が進出しつつあり、市場としても認識され始めてきている状況
12Paxata（パクサタ）
2012年

米シリコンバレーで設立

2013年

製品版をリリース

2016年4月

アシストと総代理店契約を締結

2016年10月

日本語版をリリース

2017年7月

日本国内でSaaS型クラウドサービスをリリース

幅広い業種で100社以上の採用

13

デモンストレーション

14キャンペーン申込みデータ加工デモ
加工する元データ
Webキャンペーンのログデータ
お客様向けのWebサイトで公開している
キャンペーンの利用実績や利用したユーザーの情報が日々格納されている。
Salesforceの顧客情報
社内の営業がお客様にアプローチした場
合に登録される。営業が手入力で登録したデータであるため値に統一性がない。

要件
・ユーザー自身でキャンペーンデータと顧客情報を結合し、顧客へのアプローチ状況を確認したい＋
・Webキャンペーンの結果から、Salesforceのリードスコアの高いユーザーを抽出し、新たなキャンペーンの検討を実施したい

15データ・プレパレーション
導入事例

16

事例２：某大手製造業
データの品質に問題がある

ユーザーの要求に追いつけない

AI/機械学習に対する過大な期待

ビジネス領域の知識不足＜IT部門の方針＞
ユーザー自身で可視化・分析できるプラットフォームを構築し、データの民主化を進めることを決断

17

事例２：某大手製造業
つなぐ

データの源泉

構造化
データ

SaaS

ソーシャル
オープンデータ

エンタープライズBI（データ収集と加工）

基盤システムIoT/M2M

いかす

ETL/EAI

SoR
業務システム

ためる

データウェ
アハウス

じゅんびする

ためる

データ・プレパレーション

セルフサービスBI

非構造化
データ
データレイクAI/機械学習SoE

ビジネス部門が親しみやすいツール
IT部門として必要なガバナンス
エンタープライズレベルの共有や再利用性

18事例に学ぶ：ツールによるデータ活用の民主化ステップ
STEP1：立ち上げ
社内の情報共有会で様々な部署のユーザーにツールともに事例を紹介

事例2

STEP2：社内案件の発掘
関心を持ったユーザー向けに実データを使った個別デモを実施

STEP3：効果の実証
事例1• ユースケースに関する個別コンサルティング• ユーザーの質問に対する個別サポート（チャット等も活用）• 社内案件の管理と共有

STEP4：自律的な運用・風土の形成••••

動画やチャットボット等、セルフサービスヘルプツールを導入
QA対応をコミュニティベースに移行
快適なシステム環境の維持と成功事例のさらなるチューニング
口コミで新しいユーザー・案件を発掘

データの課題解決を支援する専門チームをIT・ユーザー合同で形成

19

データ活用のスピード・精度を飛躍的に向上
分析
予測

準備

収集

Excel
Access

SQL

IT部門に依頼

収集

準備

分析
予測

準備

分析
予測

準備

分析
予測

専門チームによる伴走サポート
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まとめ

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データ・プレパレーション が求められる理由とは？
利用できるデータや適用範囲の広がり- SoRだけでなく、SoEデータの活用- SoR、SoE両方のデータを組み合わせた分析により、新たな知見を得る

データを活用するユーザの広がり- セルフサービスBIの浸透- AI・機械学習を活用する市民データサイエンティストの登場- ビジネス部門でのニーズの高まり、データ活用の民主化

データの分析や活用までにかかる時間の短縮化- 定形的だがシステム化が難しいデータ加工業務の効率化- 半定形・非定形で不定期なデータ加工処理の短時間化- データ加工の時間を短縮化し、素早い意思決定の実現や分析時間を確保
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23

Paxataの体験セミナーを開催しています

東京 ：8月8日AM/PM
名古屋 ：8月6日
大阪 ：8月26日
福岡 ：8月21日

8月21日AM/PM
9月10日
9月30日
会場：株式会社アシスト

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