データ戦略の課題と未来

戦略的なデータの利活用:最新トレンドと課題

ARISE analytics
工藤 卓哉
2019年11月27日
CONFIDENTIAL©2019 ARISE analytics

自己紹介<主な経歴>• 北米Data Science Community of Practice Lead
• Global Lead Data Science• 小売流通、通信・ハイテク、官公庁、製造等の幅広い業界に対して、基幹業務システムや分析基盤、機械学習等の企画、構築コンサルティングに従事• 株式会社 ARISE analytics 取締役 兼 チーフサイエンスオフィサー
Accenture
DigitalManaging Director
マネ人ぐ

工藤 卓哉（くどう たくや）
takuya.kudo@accenture.com<趣味>• カヤック• 温泉巡り• ルービックキューブ６面を１分以内に揃えること。
• 息子と娘と田宮のラジコンづくり

アジェンダ
１

会社紹介

2

事業内容

3

組織・人材戦略

4

おわりにCONFIDENTIAL ©2019 ARISE analytics

3

設立背景
KDDIアクセンチュア

 4,000万人以上の顧客基盤
 通信、コマース、金融、エンタメ等多岐に渡る事業推進 長年に渡る分析基盤の整備、データ分析活用の実績と知見
 データ利活用による新規事業創出、推進の実績と知見 AI等の先端技術を活用したデータ分析の実績と知見

JointVenture グローバルで導入・効果創出
実績のあるアナリティクス
アセットの保有（特許含む）
 ビジネスアナリティクス領域
においてグローバルでト ッ プ ク ラ ス の 外 部 評 価 (※1)(※1)ビジネスアナリティクスサービス領域における最新の外部評価でトップリーダーに位置 (出典：Gartner)

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4

会社概要
社名

： 株式会社ARISE analytics

資本構成： KDDI 85%／アクセンチュア 15%

営業開始： 2017年4月1日

所在地： 渋谷区 渋谷2-21-2 渋谷ヒカリエ31F

役員： 代表取締役社長

社員数：約400名(※1)- 内訳）プロパ約30名、KDDI約30名、ACN約180名、関連会社約160名- 2019年4月 新卒1期生８名入社- 2020年4月 新卒2期生11名入社予定

家中 仁 / KDDI： 取締役CSO 工藤 卓哉 / アクセンチュア(※1) 2019年10月時点
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5

事業方針

Data analyticsをCore Competenceとし様々な企業のDigital Transformationを支援する①KDDIグループへの事業貢献• au新規獲得• au解約抑止• ARPA拡大• CX向上②カスタマインサイト
整備• KDDIグループデータの整備・統合• 3rd Partyデータ収集

KDDI
事業貢献

③外部企業・組織へのAI活用支援• 画像分析
• 位置情報活用• ヘルスケア• 異常検知• 需要予測等

ソリューション
提供

Customer Insight④競争力の源泉となる分析力強化• 分析基盤強化• 人材採用・育成• 育成PGMの構築

Data Analytics Platform

We believe in analytics power!
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6組織構成CSD (Chief Strategy Director)
CTD (Chief Technical Director)
CWD (Chief Workstyle Director）

CEO
CSO / COO / CFO
Business Promotion Sector

Business Support Sector

Analytics
DeliveryBusiness
DevelopmentAnalytics
DevOpsAdvanced
TechCorporate

KDDI・グループ
企業向け
データ分析支援(約130名)

外部企業向けAI・データ分析
ビジネス推進(約70名)

大容量分析基盤・
データドリブン経営支援(約130名)サービス基盤・次世代ビジネス技術基盤開発(約50名)

企業基盤整備・人材獲得・人材育成(約20名)

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7

アジェンダ
１

会社紹介

2

事業内容

3

組織・人材戦略

4

おわりにCONFIDENTIAL ©2019 ARISE analytics

8

事業方針

Data analyticsをCore Competenceとし様々な企業のDigital Transformationを支援する①KDDIグループへの事業貢献• au新規獲得• au解約抑止• ARPA拡大• CX向上②カスタマインサイト整備• KDDIグループデータの整備・統合• 3rd Partyデータ収集

KDDI
事業貢献

③外部企業・組織へのAI活用支援• 画像分析
• 位置情報活用• ヘルスケア• 異常検知• 需要予測等

ソリューション
提供

Customer Insight④競争力の源泉となる
分析力強化• 分析基盤強化• 人材採用・育成• 育成PGMの構築

Data Analytics Platform

We believe in analytics power!
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9題材とするauのサービス

auが提供している様々なサービスからスマートパスプレミアムを題材として分析の取組みをご紹介する。
スマートパスプレミアムは月額499円で各種コンテンツを利用し放題なサービス
月額372円のスマートパスの上位プランとしてauのお客さまにご提供しているスマートパスと合わせて1,500万人を超える会員にご利用いただいているコマース金融

au（通信）

エンターテイメント

2017年1月20日サービス開始割れても濡れてもWi-Fiでも安心！

毎日がどんどん楽しくなる
MON

TUE

WED

THU

FRI

SAT

SUN

修理代金
サポート

データ復旧
サポート
水漏れ

Safety

ブロック

破 損

教育

Wi-Fi
セキュリティ

あんしんサービス

IoT

会員限定特典danger

コンテンツ使い放題

50G
B
ウイルスバスター™
for auLookout
for au50GB データ預
かりCONFIDENTIAL ©2019 ARISE analytics

10サービス・事業運営を支えるデータ分析サービスや事業の運営に対するデータ分析の貢献の構造概念を整理した。

サービス運営者サービス運営者のやりたいことやりたいことの実現方法

データ分析でできること

ユーザーの拡大

課題の発見

可視化

サービスの改善

事業収益の最大化

課題の解決

最適化

データ分析者

無駄な仕事の撲滅
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11

可視化

アウトテレマ業務の流れ（イメージ）最適化

KDDIの持つ顧客データから架電対象のリストを作成し、架電システムに投入。
オペレータが電話に出た顧客に対してサービスの加入や利用を促進する。
顧客リスト作成

顧客リストを架電システムに投入

架電／サービス訴求
auのサービス
いかがでしょうか入ります

アナリティクスを活用して業務効率を改善
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12アウトテレマモデル構築 サマリ

可視化
最適化

テレマを「いつ」「誰に」かければ電話がつながりやすいか、「誰に」つながれば獲得しやすいかを予測するモデルを構築。架電効率の最適化を実施した。
アウトテレマによるサービス加入までの流れ

架電

顧客応答

サービス
加入

5高度化施策
1

2
1 2
1 3
4 5

架電
時間帯

• 獲得しやすい顧客・電話に出やすい顧客を予測し優先架電
いつ• 顧客ごとに電話に出やすい曜日・時間帯を予測し架電

誰が3• オペレータが獲得しやすい顧客属性を特定
オペレータ/顧客• 最適マッチングによる獲得率向上
マッチング
4
5

架電数 コンタクト数 獲得数（コンタクト率）
（獲得率）

架電
対象者

誰にスクリプト
最適化

どうどうオペレーション最適化• 顧客ごとのトーク内容をデータとして蓄積するツールを構築• 蓄積された定量データに基づきスクリプトを改善する仕組みの提案• センター全体・COM毎にパフォーマンスを可視化・フィードバック

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13

可視化

テレマ – 予測 vs 実績

最適化

架電→通話率と、通話→申込検討or了承率の予実を比較。通話率の相関係数は0.97と良い精度で予測できた。申込検討or了承率も架電→通話に比べて精度は劣るものの、相関は見えている。
架電 → 通話率

通話 → 申込検討or了承率
実績値

実績値
70%

4.0%

y = 1.41x - 0.24
R² = 0.97

60%

実績=予測50%

実績=予測

3.0%
2.0%

y = 0.86x - 0.01
R² = 0.56

40%
1.0%

30%
20%
20%

0.0%
30%

40%

50%

60%

ARISE予測値
 架電期間：2017/12/1〜2018/01/18
 対象データ：架電のみ、1st/2nd/3rd コールを含む、ARISEグループのみ
 集計粒度：対象データを予測値順に30分割し、実績値を集計

70%

0.0%

1.0%

2.0%

3.0%

4.0%

ARISE予測値

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14テレマ – 架電→申込検討or了承率 比較結果

可視化
最適化

申込検討or了承率は、ARISEグループの方が約1.7倍高い結果だった。申込了承に絞った場合だと、ARISEグループの方が約2倍高い結果だった。
架電会社別 比較結果
架電 → 申込検討or了承率
1.7倍

1.6倍

0.9%
0.5%

（参考）架電 → 申込了承率
2.0倍

0.49%

0.8%
0.5%

1.9倍

0.26%

凡例
非ARISE
ARISE

0.26%

0.13%
A社
KEV社

B社
FA社

 架電期間：2017/12/1〜2018/01/18
 対象データ：架電のみ、1st/2nd/3rd コールを含む 架電UU数：全体で約10万（内、ARISEグループは約2.6万UU）

A社
KEV社

B社
FA社

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15

スマートパス分析の変遷

2017年
1月

スマパスARISE

2017年
4月

スマートパスプレミアム
サービス開始2018年 2018年
4月
6月

サービス指標をNPSに設定

ARISE analytics
設立

2019年 2019年
7月
9月

スマパス第3章を発表

スマパス運営支援
体制構築

スマートパス向けのレコメンドをリリース

会員数状況、アクティブ状況定常レポート

分析
内容

テレマ獲得での獲得最適化
スマートパス運営のKPIツリー構築
コンテンツラインナップ最適化
1to1レコメンド
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16

可視化

NPSとは最適化

NPSはネットプロモーションスコアの略称。ユーザーからのサービスの評価を測る手法として近年積極的に用いられるようになっている。

引用：「NPS®(ネットプロモータースコア)とは？顧客満足度との違いを解説」
https://www.emotion-tech.co.jp/resource/2015/nps-vs-cs-whitepaper

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17

可視化

KPIツリーの作成と合意

最適化

KPIツリーを適切に構築することによって、KGIを達成するために効果的なアプローチが明らかになり、日々のアクションとして何をすればよいのか、サービス運営者がイメージできるようになる。
KPIツリー

事業を運営するための指標

KGI
Key Goal Indicator

KGI
NPS

KPI
利用コンテンツ種類数
7種類以上ユーザー割合

事業として成し遂げたい指標
会員特典利用日数
10日以上ユーザー割合

KGIを決めてからKPIを設定

訪問者数（DAU）
月間訪問日数

KPI

20代以下
アクティブ数Key Performance Indicator
KGIを達成するための重点指標

会員特典詳細ページ
到達率
アプ取り詳細ページ
到達率

アクションを想像しづらい

アクションの方向性が分かる

20代以下
アクティブ数日々のアクションをイメージできる
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可視化

ドライビングファクター分析によるKPIツリーの構築

最適化KGIであるNPSを改善するのに効果的なアプローチを明らかにするため、NPSを向上させるドライビング
ファクターをデータ分析から導き出し、KPIとして設定する。
NPS上昇の仮説を洗い出す

NPSとの相関を確認する

NPSへの重要度を定量化する

因果ループ図を用いて、NPS上昇に対して影響を与えるファクターの候補を洗い出し洗い出した指標に対し、相関が存在しているか基礎集計により確認する

相関がみられる指標をもとにNPSを予測するモデルを構築し、指標の重要度を確認する

因果ループ図

相関分析

モデル構築

NPS

相関

指標A

指標A

指標B

指標C

モデリング
(ランダムフォレスト)予測
NPS

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19

可視化

レコメンド作成イメージ

最適化

レコメンド精度の改善は立案した改善仮説に基づき、スコア作成あるいは最適化のチューニングを実施
し、A/Bテストにより結果を検証することで実施する。
ユーザー×コンテンツスコア作成
CD

コンテンツ
E … … … … …

ユ

スコア作成対象外（ログなし）

B

CD

コンテンツ
E … … … … …

スコア ルールにより上位から 除外される
レコメンド コンテンツ

A/Bをランダムに割り付け

ユザー

ザ

1
2
345
:
::::

A

検証ー

スコア作成ーーザBーー

実施イメージ

ユ

1
2
345
:
::::

A

最適化

スコア作成対象外（ログなし）

現状
改修例• 協調フィルタリングにより、ユーザ間の類似度を算出し類似ユーザーの利用コンテンツからユーザー×コンテンツのスコアを作成• ルール適用による制御（掲載期間外、372会員に対するプレミアムコンテンツ除外、重複表示除外など）• 新規ユーザ、新規コンテンツなどログが存在しない対象に対しスコアが計算できないことに対するロジックの補完• スコアの算出アルゴリズム変更による改善• 居住地、性年代等の属性をユーザー、コンテンツ双方に設定し合致する場合スコアを補正• リストに同時に表示するコンテンツの多様性や日ごとの更新幅を変動

1
2
3
45
:
:

A/BA
B
AA
B
:
:

50:50を予定

A/Bごとに指標を集計
A群
CTR

B群

XXXX

利用コンテンツXX
種類数

XX

指標の良いロジックを全体に適用• ユーザーをA/B群に分割し指標を比較- レコメンド表示枠のCTR- 利用コンテンツ種類数 など• auIDに紐づくIMPログ取得による、コンテンツ単位でのA/Bテスト効果検証ロジックの作成

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20

可視化

コンテンツの評価指標

最適化

NPS寄与度をコンテンツの総合指標として利用。コンテンツのコストと対比することで費用対効果を評価。
NPS寄与度
コンテンツによるスマパス(スマプレ)全体NPSの上昇期待値

一人当たりNPS上昇期待値
コンテンツの利用による利用者個人のNPS上昇期待値

コンテンツ利用率

コンテンツの利用される確率

コストあたりNPS寄与度

コンテンツコスト
コンテンツにかかっているコスト

R/Sにおける按分コスト（アプリ取り放題）
提供数に応じた従量コスト（マクドナルドポテトS、コンビニ特典など）提供数に関わらない定額コスト（ウイルスバスター、auマンデイなど）

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21

今後の展望スマートパス分析を通じて得た知見と構築したサービス運営者との関係性を生かし、分析のパッケージ化による横展開と、分析プロジェクトのさらなる深化を進めていく。
アナリティクス活用の方向性

スマートパス分析の変遷

分析活用するサービス

サービス××

決済サービス

エンタメサービス

スマートパス

分析の深さ

1

2
1

分析をパッケージ化し他のサービスに展開

2

分析プロジェクトのさらなる深化
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22サービス分析パッケージ化

アプリ・Web系のサービスを高度化する場合に、データ分析で貢献できる範囲を整理した。
STRATEGY
Service Vision

KPI TreeKGI/KPI

分析領域

分析事項（例）KPIツリー設計

 ドライビングファクター分析
 業務で使えるKPIツリー設計

KPI TreeContents

Marketing

コンテンツ
最適化

ContentsUI/UX

SERVICEUI/UX

1st Party DATA

USER

3rd Party DATA

DATA

UI/UX
最適化

 既存コンテンツの評価
 新規調達コンテンツの見極め 1to1コンテンツ編成
 導線分析（ドロップポイント分析）

Marketing

マーケティング
最適化 機械学習マーケティング

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事業方針

Data analyticsをCore Competenceとし様々な企業のDigital Transformationを支援する①KDDIグループへの事業貢献• au新規獲得• au解約抑止• ARPA拡大• CX向上②カスタマインサイト整備• KDDIグループデータの整備・統合• 3rd Partyデータ収集

KDDI
事業貢献

③外部企業・組織へのAI活用支援• 画像分析
• 位置情報活用• ヘルスケア• 異常検知• 需要予測等

ソリューション
提供

Customer Insight④競争力の源泉となる分析力強化• 分析基盤強化• 人材採用・育成• 育成PGMの構築

Data Analytics Platform

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昨今のシステムアーキテクチャおよび開発におけるトレンド
マイクロサービス
アーキテクチャクラウドCI /CDDocker

社外秘B

DevOps

色々あるけど、よくわからないよね。

アジャイル開発

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25

社外秘B

従来の一般的なシステム開発①要件定義②システムアーキテクト策定

マイクロサービス③ハードウェア選定/購入/設定④コーディング

クラウド

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26

社外秘B

従来の一般的なシステム開発①要件定義②システムアーキテクト策定

マイクロサービス

従来のプロセス・フローでは、ソフトウェア開発までに多くの時間と資金が必要で、③ハードウェア選定/購入/設定④コーディング
手軽なシステム開発が難しい状況にあった。
クラウド

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27

社外秘B

従来の一般的なシステム開発
①要件定義

アジャイル
開発

②システムアーキテクト策定

マイクロサービス③ハードウェア選定/購入/設定④コーディング

クラウド
サーバレス
コンテナ
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AsIs：オンプレミス

インフラ：オンプレ ⇒ クラウド

CompanyToBe：クラウド

社外秘B

サーバ管理者

クラウド

Company
サーバ管理者
自らでサーバを購入/調達/管理。
スペックや構成などを検証/熟慮したうえで、高価なサーバを調達する必要があった。

WEBブラウザから操作するだけで、サーバを構築でき、管理もクラウド提供社任せ。
従量課金制のため、安価にスタート可能！
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29

アプリケーション：サーバ ⇒ Dockerコンテナ、サーバレス

AsIs：サーバ

社外秘B

DockerHubからイメージをダウンロード、それをサーバに展開するだけで、すぐにWEBやDBなどが利用可能！

ToBe：Dockerコンテナ

Dockerコンテナ

WEBサーバ

DBサーバ
Dockerコンテナ

インフラ知識が必要だ。。

ToBe：サーバレス

サーバレスサービス

アプリ開発者
WEBやDBなどのM/Wをインストール、各種設定をしないと、アプリ開発が行えず、時間とインフラの専門知識が必要。。

クラウドプログラムを配置するだけで、諸々の設定が完了済のサーバを、適切なサイズで自動起動
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30

社外秘B

ITアーキテクチャ：モノリシック⇒マイクロAsIs：モノリシックアーキテクチャ

ToBe︓マイクロサービスアーキテクチャ
Service AService A

Service B

Service C

APIGateway

Service B

Service C

Service D
Service D

様々な機能/サービスを１つのシステムに集約。
スモールスタートが難しく、機能拡張が発生した場合、システム全体に影響が発生してしまう機能/細やかなサービス単位にシステムを分散。
機能レベルでのスモールな開発が行え、サービスごとに機能拡張が可能！

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31

社外秘B

システム開発手法：ウォーターフォール⇒アジャイル

AsIs：ウォーターフォール

ToBe：アジャイル
要件

要件定義
設計

要件漏れあったわ。
機能追加な。

検証
要件

実装

要件定義からやり直しや。。

開発

こんな機能を追加したい！

検証

単体テスト

結合テスト

開発

クライアント

総合テスト

取りこぼしや認識齟齬が発生した場合、最初のプロセスに遡る必要がある。。

次回のサイクルで追加しましょう！

要件

検証

開発

クライアント機能を随時追加開発していくため、何かあった場合でも変更/修正が容易︕…顧客との接点も増えるため、お客様も優しくなるかもCONFIDENTIAL ©2019 ARISE analytics

32

社外秘B

ITトレンド総括
AsIs：計画重視！

ToBe︓TRY＆ERROR重視︕

・ 綿密な計画
・ 大きく、統合的なシステム
・ リリース時点で完璧に・ 計画と実装を繰り返す
・ 小さく、疎結合なシステム
・ リリースサイクルで、完璧にしていく

市場競争の激化に伴い、顧客要望がリアルタイムで変化し続け、それらに柔軟かつ高速に対応するための手法や技術が台頭した
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33

社外秘B

そんな我々がどんなことをやっているかというと。。

データとシステムを組み合わせ、高度な技術を誰でも利用できるサービスで展開
CONFIDENTIAL ©2019 ARISE analytics34

まとめ（最新技術をビジネスに活用するには。。）
技術は技術でしかなく、それを社会や人の役に立ててこそ、初めて価値が生まれる。
それこそが最も難しく、根気のいる作業であり、そして真のイノベーションである！
BAD!

GOOD!

技術やスキルを身に着けるだけでなく、それをどう社会に生かしていくか。
自分の頭で考え、実行/実現していく！！
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35

アジェンダ
１

会社紹介

2

事業内容

3

組織・人材戦略

4

おわりにCONFIDENTIAL ©2019 ARISE analytics

36

AUnited States

各国の人口ピラミッド
C
B
China

Population Pyramid「Population Pyramids of the World from 1950 to 2100」（https://www.populationpyramid.net/ 2019/06/05アクセス)

India

D
Japan

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37

A
United States

日本の人口ピラミッド
C
B
China

Population Pyramid「Population Pyramids of the World from 1950 to 2100」（https://www.populationpyramid.net/ 2019/06/05アクセス)

India

DJapanCONFIDENTIAL ©2019 ARISE analytics

38日本の労働市場
生産年齢人口の減少

2030年
1,000万低い労働生産性19７

長い労働時間31%

50

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39

実は生産性はグローバルな課題
無駄な会議による損失

3.7兆円

毎年
（北米の調査）33%の経営層が自身の時間が無駄に使われていると感じている

会議時間の内知識労働者はあると見なされている

労働時間のをE-mailに費やしている

47% は無駄で

28%

22% の会議で10分毎にメールが送信されている

3分

従業員は毎に自身の作業を中断させられている

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40

時代背景 -プラットフォーマーの台頭時価総額が10億ドルになるまでにかかった期間
5年

10年

15年

20年

一般的なフォーチュン500企業（1998）（2004）（2003）（2009）
ワッツアップ（2009）（2011）（2012）

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41

時代背景 -企業の短命化（年）4030Average Company Lifespan on S&P500 index in years
オイルショック

ITバブル崩壊Contestable Market

リーマンショック

20
100

2000年以降、S&P500企業の52％がリストから消滅
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42

VUCA時代VUCAとはいま起きている事求められるアプローチ

Volatile（不安定）

Uncertain（不確実）

Complex（複雑）

Ambiguous

経験の無価値化
長期的な予測の無価値化
問題の希少化

小さくクイックに試してみる（曖昧）

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43

VUCA時代を生き残るアプローチ“企業の目指す姿”

目指す姿を“実現する仕掛け”

目標達成にむけた活動

ビジネス戦略
事業戦略

オペレーティングモデル

日々のオペレーション

 ミッション/企業理念
 事業領域
 強み・ポジショニング 業績目標組織・ガバナンス
人材・カルチャー

 短期的な目標
 日々の価値提供

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44オペレーティング・モデルの論点
ハード的要素 各組織の役割分担
 各組織の階層の深さ
 組織横断の機能

 事業のマネジメント単位
 コアとなる経営指標
 責任範囲と権限分担

ソフト的要素組織

人材ガバナンスカルチャー コアとなるスキル・能力
 職種体系・スキル体系
 採用・育成・配置

 企業理念・判断基準
 行動規範 評価基準・評価軸

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45

Googleの組織・ガバナンス
Android

Earth

Drive

ChromeMap

Marketing
Sales
・・・

新規事業・・・

既存事業

サービス構想機能組織“Tower”

プロダクト組織• 組織図が存在しない”フラット組織“• プロダクト別×機能別組織• 細かな＆明確なロール定義

社内限定
リリース

サービス化
承認

• 20%ルール時間でサービス構想• Google社内で大量のレビュー(上記工程で大量の失敗プロダクト発生)• 十分なレビュー・改良を行ったプロダクトはマネジメント承認

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46

人材要件

Googleの人材・カルチャー重視するスペック

チーム要件- 学習能力・意欲- 汎用化能力- 失敗から学ぶ能力- リーダーシップ- オーナーシップ- 社会的課題への関心

心理的安全性あまり重視しないスペック- 学歴・テストのスコア- 経験- 専門性 (開発職以外)• チャレンジして失敗したことが称賛
される文化

信頼性

• メンバーが互いに信頼する

組織構造• 仕事のゴールと各メンバーの役割が明確であること

仕事の意味• 各メンバーにとって今の仕事が持
つ意味を知る

仕事のインパクト• 今の仕事が社会に与える影響を心から信じる
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47

Googleの人材・カルチャーを支える仕組み
Object 1

Key Result 1
Key Result 2
Key Result 3《目標設定》
 Objectを3-4個設定- 80％の通常業務＋20％ルール時間

 定量的・測定可能なKey Resultsを設定- 成功/失敗をはっきりさせる《評価》
 ”100％達成は怒られる”⁃ "fail fast"のカルチャー⁃ いかにチャレンジしたかが重要⁃ 達成率≠人事評価

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48

ARISEの行動指針
Ambition••

社員全員が自社の発展を目指し、熱意をもって仕事に取り組む。
失敗を恐れずチャレンジし、世の中に変革をもたらすことで、よりよい社会を創り出す。

Respect••

自分ができることを惜しみなく提供し、成功の喜びを共に分かち合う。
関係するすべての人の多様性を認め合い、傾聴し、一人一人の貢献を尊重する。

Interest••

目的意識を持って知識・技術の習得に励み、自己研鑽し続ける。
既定の枠にとらわれず、好奇心を持って新しいことに挑戦する。

Sincerity••

コンプライアンスを遵守し、誠実・謙虚に振舞うことで、周囲からの信頼を築く。
他人や環境のせいにせず、自分自身と向き合い決断し、行動する。

Execution••

スピード感を持ち、主体的に物事を推進する。
プロフェッショナルとして誇りを持ち、価値創出にコミットする。

変革をおこす尊重し合う

好奇心を持つ正しいことをする

完遂する

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49

ARISEにおけるスキル定義データサイエンス・エンジニアリング・ビジネススキルの3要素のみならず、全社員が共通して保有すべきコアスキ
ルやスタンスを定義し、各スキルを伸ばす取り組みを対象とする。

構造
業務遂行上、職種別 必要な専門スキル/知識分類
テクニカルスキル

DataScience

統計・機会学習等の知識を理解し、使う力

Engineering

データサイエンスを実装、運用する力Business

ビジネス背景を理解し、課題解決する力

Value Creator

お客様への提供価値を最大化する力

Business Operator 業務を早く効率的に行う力

全社員
共通

役割遂行上、必要な基本スキル/知識行動指針

コアスキル

スタンス

People Developer

自分自身/チーム/クライアントを成長させる力

Ambition

失敗を恐れない。変革をおこす。

Respect

多様性を認め、傾聴する。尊重し合う。

Interest

好奇心を持つ。自己研鑽し続ける。

Sincerity

自分自身と向き合う。正しいことをする。

Execution

主体的に物事に取り組む。完遂する。
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50

アジェンダ
１

会社紹介

2

事業内容

3

組織・人材戦略

4

おわりにCONFIDENTIAL ©2019 ARISE analytics

51

Jリーグチェアマン村井満さん ～リバウンドメンタリティ～

傾聴力
人の話を聞く力リバウンド
メンタリティー

周りの意見を積極的に受け入れる柔軟性。貪欲に意見を聞き、教えを求めてそれを自分のものにしていく。自分の考えだけに固執せず、他人の意見に耳を傾ける謙虚な姿勢が大事。人の話をよく聴く人は成長のスピードも格段に早い。

主張力

人から聞いた話を汲み取って実行する力

ただアドバイスをもらっただけでは上達しない。失敗したときは客観的に自分を分析して改善し、自分なりのやり方で実行していくことで伸びていく。自分自身の信念や哲学をしっかり持っていることが、成功するために必要な能力。

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52心理学者キャロル・S・ドゥエック
Growth Mindset

成長～グロースマインドセット～
Fixed Mindset

伸び悩み

才能へのスタンス

努力次第で伸ばせる

関心事

自分を向上させること、努力

他人からの評価、賢さの証明

壁にぶつかった時

粘り強く乗り越えようとする

すぐにあきらめる

自分への批判批判から真摯に学ぶ

批判は無視する

成功とは自分のベストをつくすこと

自分の優秀さを見せつけること

失敗とは教訓を与えてくれるもの

屈辱、我慢ならないこと

他人の成功

自分への気づき、学びを得る

脅威に感じる

固定的で変わらない「マインドセット」（キャロル・S・ドゥエック著、今西庸子訳）
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53

皆さんがVUCA時代を生き抜くために好奇心• 興味を持つ• 学び続ける

傾聴力• 人の意見を聞く• 自分を見つめ直す

行動力• 行動を起こす• 失敗から学ぶ
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54データ分析基盤構築における背景
オープン領域データの増大

IoT

SNS

新技術の活用促進

Webログ

Twitter
Facebook IoTデータ、Webログ等のオープン領域データの活用が求められている。
 増え続けるデータ量に対して、オンプレミス環境の設備拡張を行うには限界がある。

AWS

Apache Spark

HadoopR

Python

DataRobot

 大量データ分析に関する技術進歩は、すさまじい勢いで発展している。
 システム化の企画を行い、これまでのサイクルで環境構築を行うスピード感では、時代に取り残される可能性が高い。

 スケーラブルな新技術の積極利用を進めるため、クラウド環境を用いることとした。
 ビジネスの変化に対して柔軟に対応できるものの、オンプレミス環境よりセキュリティ面を考慮する必要がある。

⇨ ARISE analyticsでは、オンプレミスと同等のセキュリティを担保する分析基盤を構築。

データ分析基盤構築上のセキュリティ要点
大容量分析基盤システム

オンプレ
業務端末
WVS
基幹システムBI環境

分析用サンドボックス環境

BI

ActiveDirectory

分析
DataRobot Active
デスクトップ
Directory

S3

Redshift

外部連携領
アクセスログ管理域

モデル実行環境

EMR

オウンドサイト/アプリ

外部連携データ領域

各種SNS
インターネット

DX
S3

EMR

Redshift

データレイク環境グループ会社

CX管理
WVS

DirectConnect

分析者

ユーザ管理
WVS

保守員

ログイン環境

分析室
作業端末VPN踏み台

DirectConnect

ActiveDirectory

監査ログ格納環境
バッチ

EMR

Proxy

Redshift

S3

S3

監視

Zabbix Proxy

56

アカウント連携

セキュリティ要点と対応策
外部からの不正アクセス防止

 オンプレミス環境とはDirect
Connectを利用したNW回線を敷設
 インターネット回線を用いる通信については、データ保持領域とは異なるAWSアカウントを設ける
 許可した接続元からのアクセスのみ許容

内部での不正操作抑止

運用監視環境Proxy

SDKクローラー環境
S3

バッチ

サイトタグ

S3

 データを持ち出せないシステム構成
 分析者やBIツールへのデータ流通は必要なもののみに限定
 監査ログの徹底取得