CROSS
TALK

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クロストーク エンジニア×エンジニア

データ解析・分析の最前線に立つ、ビッグデータを集める側×使う側のエンジニアトーク

スマホアプリの利用状況やウェブサイトの閲覧履歴、dポイントによる決済情報、基地局から寄せられる通信データなど、さまざまなデータが毎日システムに集まってきます。そうした膨大なデータをサービスや業務に活用するデジタルトランスフォーメーションをドコモでは推進しています。

そんなビッグデータを集める側と、そのデータを使う側という立場の異なる両エンジニアが、ドコモのデータ解析・分析の最前線や、そこで働く喜びについて語ります。

  • 猶原

    マーケティングプラットフォーム推進部

    NAOHARA TOMOYA 猶原 僚也

    2015年入社

  • 依田

    サービスイノベーション部

    YODA REONA 依田 玲央奈

    2015年入社

  • 植田

    サービスデザイン部

    UEDA SEIJI 植田 聖司

    2017年入社

「データを使う側」のエンジニアのために使いやすいデータ集約と基盤づくりを。

依田 私は現在、基地局の通信状況を集約するシステムを手掛けています。たとえば、通信の再接続が多発しているエリアがあれば、エラーログを集め、それを可視化することもできます。電波の品質が悪化しているエリアが把握できるので、何か対策を取ったほうが良いですよといったアナウンスとして機能しています。猶原さんは入社後に、通信ネットワークの設備の設計・建設や保守を手がける機能分担子会社に出向されていたと聞きました。私たちが集約したネットワークのデータをどのように現場で活用されていたのですか?

猶原 私は当時、関西全域の基地局設計を行う部署に在籍していました。その際、依田さんらに構築いただいたDMP(データ・マネジメント・プラットフォーム)内にある通信品質に関するデータを活用・分析し、どこにどのような基地局を新たに構築すれば効率的にお客さまに、より快適な通信をご提供できるかを検討していました。

依田 ドコモの基地局は日本全国にあり、そこにさまざまな方が関わっていますが、皆さんにとって使いやすい基盤を作ろうと心がけているので、このような話が聞けると、うれしくなっちゃいますね。せっかくなので、私たちへの何か要望はありますか? リソースに限りがあるので、必ず対応するといった約束はできませんが(笑)

ユーザーのニーズに対して、素早く答えてこそのR&D部門。

猶原 ドコモのDMPには毎日膨大な量のデータが蓄積されていますが、そのデータをコストや抽出スピード、あるいは私たちのようなデータ活用部門での使いやすさなど、複数の観点で整備されていると思います。その際に工夫している点やどんな思いでデータを整えているのか聞いてみたいですね。

依田 私が手がけた仕事ではないのですが、このデータにはこんな意味があるといったデータのカタログのようなものを作って、ウェブサービスとして公開しています。また、要望があれば、素早く対応するように心がけています。ユーザーのニーズに対して、素早く答えてこそのR&D部門だと思っていますから。

植田 私も利用者目線を大事にすることを常に考えています。私の所属するデジタルマーケティング支援の機能開発を担う部署でもデータのカタログを、当時一年目だった私が作り、全社に公開したことがあります。また500テーブル、3万カラムという非常に種類の多いデータを取り扱っているので、開発を行う際は優先順位をつけるようにしています。ビジネス部にとって価値のあるテーブルは、利用状況を見れば把握できるので、重要度の高いデータは安定して提供できるよう心がけて、利用頻度の少ないものは扱う程度を下げて運用しています。

猶原 私たちのようなデータを活用する側のことを考えて、いろいろと整備をしてくださっていることが、すごく伝わりました。その思いに応えるような成果を出していかなければと、身が引き締まります。

データを集める側と使う側で、もっと密に連携をとっていきたい。

植田 普段、データ活用の基盤を使っていて感じる疑問や要望のようなものはありますか? 私たちは半年ごとに全社の数百人のマーケティング担当者に向けて新しくリリースした機能の発表会を行っているものの、実際の利用者がどんなところに不満を感じているのか、聞く機会があまりなくて……。そこから新しいツールや機能を考えていきたいと思っているので、要望をぶつけていただけるとうれしいのですが……。

猶原 小さな要望はいくつかあるのですが、すべて伝えきれておらず、データ基盤を構築する側とデータを活用する側がもっと密に連携を取っていきたいですよね。会議の場では参加者も多く、こんな小さい要望を出して良いものかと、躊躇いを感じてしまうのかもしれません。ただ、どんな要望でも有益になることがわかったので、Slack(※)に専用のチャンネルを立ち上げるなど、何でも言い合えるフランクなコミュニティを作ったほうが、ざっくばらんに話せそうですね。

依田 そうですね。ただ全員をメンバーに招待してしまうと、同じことが起こりそうなので、“データについてゆるく語るチャンネル”といった程度のコンセプトにとどめたほうが、交流が活発になるかもしれません。

※ SlackはSlack Technologies,Incの商標です。

部署の役割や文化を超えて、技術や知見をもっとオープンに。

依田 植田さんと話していて、同じデータ基盤の開発チームでも、部署によってこんなにも文化が違うのかと感じました。うちは技術にとんがっている気がしますが、植田さんたちは本格的なイベントを開くなどユーザーに寄り添う姿勢を大切にされています。見習って、もっと技術をオープンにしていかないとダメですね。以前、クラウドデータウェアハウス(※)の処理速度の検証を行ったことがあるのですが、その結果も「問い合わせがあれば公開する」といったスタンスにとどまっていました。

※ クラウドデータウェアハウス…データウェアハウスとは企業や組織内の膨大なデータを格納するシステムのこと。そのプラットフォームをクラウドサービスとして運用している状態。

植田 そんな検証データを持っているんですか? 私たちもどこのクラウドサービス上でデータ基盤を構築するのが良いか、日々考えているので、そういう知見があるならぜひ提供してほしいですね。

依田 とくに後輩たちは、日々の仕事に一生懸命向き合うタイプが多いので、発信が疎かになってしまうのかもしれません。私たちが彼らの目線を上げるサポートをしてあげないといけないですね。ただおもしろいことに、先ほどのデータのカタログも当時1年目の若手のアイデアだったんです。

若手から挑戦できる環境、組織風土、制度、
そして挑戦を認めてくれる文化がある。

依田 そういう意味では、ドコモは若いうちから大きな仕事ができる環境や組織風土が整っていますよね。昔だったら、サーバーを数百台調達するだけで一大プロジェクトになって、半年とか1年かけて機器を揃えていましたが、いまは予算があって、これくらいの費用対効果が見込めると提案できれば、ワンクリックで購入まで済んでしまいます。よりエンジニア一人一人の力が生きる時代になったと感じています。

植田 そうですね、本当に若いうちからいろいろなことに挑戦できます。手をあげて、基盤のこの部分をもっと改善できるんじゃないですか?と提案すれば、自分で作ってしまっても何も文句は言われません。非常に融通がきく会社だし、チームだなって思います。もちろん行動力は必要ですが、やったことに対して認めてくれる文化があります。

猶原 確かにやりたいことに対してロジックと熱意の双方が伴っていれば、どんどん任せてもらえますよね。あと、入社3年目の社員が全員参加する「チャレンジプロジェクト」という制度もあるので、それまでは新たな価値創出がなかなかできていなかった人でも、このプロジェクトを機に社内のさまざまな組織を巻き込みながら、自身の業務+αにチャレンジして最後までやり抜く経験、スキルを得ることができます。人事部から全国にアナウンスされているし、広く認知されている制度ですから、みんな喜んで協力してくれます。

依田 データ解析でも、高度な機械学習のアルゴリズムに関する統計の知識は、あるに越したことはないのですが、それをドコモのサービスの改善につなげられるような、日々の気づきも大事ですよね。その意味では、3年目での「チャレンジプロジェクト」のように、普段の業務のなかで感じたことや、改善したいと思っていることを試す場があることが大切だなと。

猶原 データ分析の分野でも、機械学習のスキルは重要ですが、自動でモデルを構築できるツールも増えています。データ分析プロジェクトにおいて最も重要なのは、「どう解くか?」ではなく、「何を解くのか?」です。課題設定が最も重要で、無駄なことを解いても意味がありません。それから課題設定する際のヒントになるのは、普段の気づきです。こんなふうに変えたいという日々の思いが鍵になります。

こんなにも膨大で、多種多様で、質の高いデータを扱えるのは、ドコモしかない。

依田 これから入社してくる方々には、そういう制度を利用しながら、ドコモでしか扱えない膨大なデータを処理する醍醐味を味わってほしいですね。ペタバイト(※)クラスのデータを処理する経験ができる企業は国内でも数えるほどでしょう。これまで誰も取り組んだことのないようなことにチャレンジできます。想像を超えるデータ量を、皆さんが分析できる時間内に処理するという点では毎日がチャレンジで、取り組みがいのあるところです。

※ ペタバイト…1ペタバイト(PB)=1000テラバイト(TB)=100万ギガバイト(GB)

植田 データの量はもちろん、8000万人近い会員データや決済データ、各種提供サービスの利用データ、さらにドコモショップなどリアルチャネルで得る信頼度の高いデータなどデータの種類の幅もあります。こうした質の高い、多種多様なデータを使って分析ができたり、活用する基盤の開発に携われるのは貴重な体験ですよね。

猶原 マーケターとしても、自分が提案した施策やサービスをお客さまに展開して、そのリアクションがすぐに返ってくるのは大きなやりがいになります。さらにリアクションのデータを用いて効果検証をする。その結果から次はこうしてみようとPDCAのサイクルをすぐに回すことができます。そこはすばらしい環境だと思います。そういえば、依田さんの職場にはNintendo Switch(※)があると聞きました。何に使っているんですか?

依田 私たちの部署は新しいサービスを創造するR&D部門なので、先輩や後輩、あるいは上司部下という関係にとらわれずフラットに意見が言い合える環境が理想です。そのためみんなでお金を出し合って、昼休みのレクリエーションとしてゲームをやって交流を深めているんです。大学の研究室みたいですよね。

猶原 やっぱり、リラックスしているときこそ良いアイデアが浮かんだりしますし、そういうの大事ですよね!

※ Nintendo Switchは任天堂株式会社の商標です。

AFTERWORD

人事部からのひとこと

データサイエンスの分野で、最先端の仕事をしている3人。
ドコモには「ドコモならではのビッグデータ」を活用して、サービス開発やマーケティングに活かすために数多くのエンジニアが活躍しています。
彼らのようにエンジニアとして活躍したい方にも、やりがいのある仕事が待っているので、ぜひドコモに興味を持ってもらえるとうれしいです。