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失敗から学ぶ
データ分析グループの
チームマネジメント変遷
中山ところてん
Emotion Intelligence株式会社
お前誰よ
 @tokoroten
 http://twitter.com/tokoroten
 Emotion Intelligence株式会社
 http://emin.co.jp/
 http://www.zenclerk.com/
 高機能雑用
 現職:ECデータ分析、新規開発、営業
 昔:半導体計測器屋、ゲームディレクター、セキュ
リティ
サービス紹介
会社紹介
 ウェブサイト上のユーザの行動をリアルタイムに分析
 ZenClerk:機械学習でクーポンの最適配布をするサービス
 どのユーザにクーポンを渡すと売上が改善するかをリアルタイムに予測
目次
 データ分析グループの仕事の範囲
 データ分析グループの組成失敗例
 データ分析グループを正しく運用するには
 Emotion Intelligence社で起こった実例
 どのようにして解決したか?
 まとめ
目次
 データ分析グループの仕事の範囲
 データ分析グループの組成失敗例
 データ分析グループを正しく運用するには
 Emotion Intelligence社で起こった実例
 どのようにして解決したか?
 まとめ
データ分析の流れ
 データ分析グループは、アプリ運用で生まれたログ
データを解析、改善活動を行っていくことでビジネス
に生かす
 必然的にカバー範囲は、研究からアプリ運用
研究 開発
システム
運用
アプリ
運用
営業活動
ログ
データ
データ分析グループ
データ分析グループの組成失敗例①
 大企業はプロセスごとに会社が切れている
 会社の壁を超えてログデータを手に入れることが困難
 しかし、会社からは「データ分析しろ」という命令が
…
研究 開発
システム
運用
アプリ
運用
営業活動
研究所 事業会社 孫会社 孫会社 代理店
ログ
データ
データが無いのに
分析しろって言われても…
データ分析グループの組成失敗例②
 データサイエンティスト=高学歴、研究者 で採用
 雇ったら、研究的な仕事しかしたがらない
 難しい問題を、難しく解きたがる
 研究における価値と、ビジネスにおける価値の混同
 売り上げに繋がらない
研究 開発
システム
運用
アプリ
運用
営業活動
ログ
データ
データ分析
グループ
やったー
面白いデータだ!!
あいつら、現場に何も還元し
ないで、好きなことばっかり
やりやがって……
データ分析グループの組成失敗例③
 現場を改善するためにアナリストを雇う
 研究系とアナリスト系で、データ分析グループが空中分解
グループが二つに割れる
 双方が「あいつらは仕事をしていない」と言い合って対立
 現場の改善と、研究でサービスのコアに入っていかないので、
サービスが進歩しない
研究 開発
システム
運用
アプリ
運用
営業活動
データ分析
グループ①
データ分析
グループ②
好きなことばっかり
やりやがって……
好きなことばっかり
やりやがって……
データ分析グループの組成失敗例④
 データ分析グループは、スキルセット的に広範囲をカバー
 エンジニアと営業の間に落ちた問題を拾う
 SQL叩いてExcelで集計するだけの簡単なお仕事
 同僚から感謝されるため、ついやってしまうが、
本質的な価値を生む仕事ができない
研究 開発
システム
運用
アプリ
運用
営業活動
エンジニア、DevOps
データ分析
グループ
営業
グループ
バグ見つけてくれて
助かるわー お客さんからの依頼で、
データ出力してくれ
データ分析グループの組成失敗例⑤
 データ分析グループが本来の領分で仕事をしようとす
ると、エンジニアの領分と重複
 言語や品質の面でエンジニアと対立
 いくら分析をしても、本番に導入することができない
研究 開発
システム
運用
アプリ
運用
営業活動
データ分析グループ
エンジニア、DevOps
PythonやRはメンテできないから無理
データ分析のコードは品質が悪い
データ分析グループの組成失敗例⑥
 データ分析インフラに対する投資をしないで、人だけ
雇う
 データ分析以外のところに多大な工数がかかる状態
 データレイク(データ蓄積基盤+データ処理基盤)の
不在
研究 開発
システム
運用
アプリ
運用
営業活動
データ分析グループ
ログ
データ
え、本番サーバにログインして、
ログファイル拾ってくるんですか…
うわ、手元のPCだと、
処理に50時間かかる……
何が問題なのか?
 データ分析グループは近年できた新しい組織形
態
 その運用方法を知っている人が少ない
 データ分析者当人も知らない
 だから、研究者とアナリストで空中分解
 気付くと、SQL叩いてExcelで集計する仕事になってしまう
 データ分析グループとは何か?
 研究からアプリ運用までを一気通貫でPDCA
 他の職種の領域と重複する
 膨大なデータを取り扱うためのシステム投資が必要
データ分析グループを正しく運用するには
 エグゼクティブのサポートが必要
 カバー範囲の明確化
 会社として、データ分析グループのカバー範囲を明確にし、周知する
 データ分析者自身にも、この範囲を意識させる
 チームとして、カバー範囲を満たせるように人材を集める
 システム面のサポート
 データへの自由なアクセス
 ログ収集インフラ、データ分析インフラの構築
 データ分析者の書いたコードが、サービスに影響を与えないようにアー
キテクチャを設計、エンジニアとの対立を解消
 会社として十分なお膳立てがなければ、ワークしない
 データ分析は空軍みたいなモノ。パイロットだけでは機能しない
目次
 データ分析グループの仕事の範囲
 データ分析グループの組成失敗例
 データ分析グループを正しく運用するには
 Emotion Intelligence社で起こった実例
 どのようにして解決したか?
 まとめ
マネジメントの変遷
 マネージメント無し
 ペイオフマトリクス
 三段ペイオフマトリクス
 Github issueに移行
 フラット組織からの脱却
第1の失敗
 マネージメント無し
 データ分析は3人
 データ分析者が会社全体の雑用になってしまった
 データ分析者は、コードが書ける、データが読める、データを出
力できる
 営業とエンジニアの間に落ちた問題を拾っているだけの存在に
なってしまった
 目の前の「見えている」アラートやトラブルに工数が
割かれ、製品開発を行うことができなかった
第1の失敗
 マネージメントをしなかったことで、全員が目の前の
問題を拾ってしまった
 本来の業務である、データ分析をビジネスにすること
ができなかった
研究 開発
システム
運用
アプリ
運用
営業活動
エンジニア、DevOps
データ分析
グループ
営業
グループ
バグ見つけてくれて
助かるわー お客さんからの依頼で、
データ出力してくれ
ペイオフマトリクスの導入
 コストとインパクトの二軸
でタスクを評価
 タスクやアイディアをポス
トイットに書きだして、マ
トリクス上に配置
 右上ほど価値が高いので優
先的に対応、左下ほど価値
が低いので先送り
 製品の改善につながる施策
を正しく選択して実行する
コスト(低)
インパクト
コスト(高)
優先度:高
優先度:中
優先度:低
元ネタ
 日産 驚異の会議
第2の失敗
 ペイオフマトリクスにより、順調にタスクを消
化
 アイディアを思いついたら、ポストイットに書き、ホ
ワイトボードに張る
 右上にあるタスクから優先的に拾って処理する
 週一でタスクの棚卸をして、内容確認と進捗確認
 左下に研究系、開発系のタスクが大量に残った
 統計的アラートなどは充実したが、製品の進歩に結び
つくような仕事はできなかった
※ペイオフマトリクスにポストイットを貼るときは、同時にgithub issueに投げて、そのチケット番
号をポストイットに書いておくと、詳細管理が楽
何を間違えたのか?
 データ分析グループとペイオフマトリクスの相性が悪
い
 データ分析グループは、研究、開発、運用を一つのチームで回す
 研究開発系タスクは、不確定性が大きい
 どれくらいのコストをかければ実現できるのか分からない
 実現できた際にどれくらいの効果があるか分からない
 研究開発タスクは高コスト、低インパクトに割り引いて評価せざるを
得ない
 研究開発タスクの優先度が下がり、運用系タスクのみが優先的に
処理された
 これってどこかで見たような… …
失敗から学ぶデータ分析グループのチームマネジメント変遷 (デブサミ2016) #devsumi
イノベーションのジレンマの発生
 イノベーションのジレンマは「大企業だからイノベー
ションを産めなくて負ける」という話ではない
 「大企業が合理的に意思決定することで、イノベー
ションが産めなくなって負ける」話
 たとえ3人の組織であっても合理的に意思決定すること
で、イノベーションのジレンマに陥った
 研究開発は運用よりも価値が低いと、合理的に意思決定した結果、
製品開発が止まってしまった
 データ分析グループのマネージメントにおいては、
合理性を多少無視することが必要
考察:日産ではなぜうまくいったのか?
 日産の状況
 管理職の意思決定がボトルネック
 「俺は聞いてないぞ!」「事前に根回しをしろ!」という管
理職を、
業務フローのレベルで、機械的に排除する仕組み
 人的資源が豊富でタスクをこなせば前進する状態
 経営が安定しており、多少のミスは許容できる
 ベンチャーの状況
 手数の少なさがボトルネック
 ビジネスを成功させるには、アイディアが必要
 赤字をVCからの調達で補填、多少のミスは致命傷
補足:グラフでわかるイノベーションのジレンマ
性能
投資
技術A
大企業が、技術Aに投資
補足:グラフでわかるイノベーションのジレンマ
投資
技術A
大企業が、技術Aに投資
性能
補足:グラフでわかるイノベーションのジレンマ
投資
技術A
技術B
技術Bが登場、大企業は投資効率が
悪いので投資しない
+カニバリズムを回避
投資効率=傾き
性能
補足:グラフでわかるイノベーションのジレ
ンマ
投資
技術A
技術B
戦場の霧
この時の大企業から見た世界
技術Aに対する投資は合理的
性能
補足:グラフでわかるイノベーションのジレンマ
投資
技術A
技術B
新興企業は大企業が技術Aを採用し
ているので、技術Bを採用
性能
補足:グラフでわかるイノベーションのジレンマ
投資
技術A
技術B
新興企業は大企業が技術Aを採用し
ているので、技術Bを採用
性能
補足:グラフでわかるイノベーションのジレンマ
投資
技術A
技術B
大企業は合理的な意思決定の結果
新興企業に負ける
性能
三段ペイオフマトリクスの導入
 ペイオフマトリクスを「研究」「開発」「運
用」の三つに分割
 研究:アイディアレベル、価値検証が必要なもの
 開発:本番環境での実験が必要なもの
 運用:本番投入のためにブラッシュアップが必要なも
の
 それぞれのペイオフマトリクス間でタスクの優
先度の比較は行わない
 合理性を意図的に無視することで、イノベーションの
ジレンマを回避
運用イメージ
 それぞれのペイオフマトリクスか
ら右上にあるやつを優先処理
 マトリクスの間で優先度比較は行わ
ない
 アイディアは「研究」のマトリク
スからスタート
 よい結果が出れば、「開発」や「運
用」のマトリクスに貼り直し
 ダメだったら、捨てる
 アイディアの検証などが正しく回
るようになった
第三の失敗
 最初は正しく機能した
 製品に繋がる様々な機能が実装された
 「研究」に貼られたものの、どうやって検証
していいかわからないタスクは、管理の邪魔
になるので脇によけた
 「要ブレークダウン系」で脇によけて
おく
 ペイオフマトリクスに優先度の高いタスクが
無いのに、要ブレークダウンのポストイット
が増大
 ちょっとまて、ここに貼ってあるのが、
ビジネスのコアじゃないか!!
イシューから始めよ
 タスクをこなすことが仕事ではない
 問題を解くことが仕事である
 ペイオフマトリクスによる「タスクマ
ネージメント」は、本質的な問題を解く
ことを放棄してしまった
 どのようにしたら本質的問題を解きにい
けるのだろうか?
 とりあえず、要ブレークダウンに貼られ
たタスクをGitHub issueで管理してみる
ことに
GitHub Issueでの管理
第四の失敗
 GitHub issueに乗せたら、むしろ進まなくなった
 GitHub issueは誰でツッコミが入れられる
 本質的で抽象度の高い問題は、誰でも一言言いたくなる
 一瞬で自転車置き場の議論(bikeshed discussion)に陥る
 議論したからと言って良いものが生まれるわけではない
 問題を解くには、十分な思考時間と決断が必要、
GitHub issueのフォーマットでは、issueを解くことが難しい
 GitHubに乗せたら、エンジニアとの連携が加速
 メンタルモデルの違いから、エンジニアとの対立が顕在化
GitHub issueは名前がクソ過ぎる。名前のせいでそのうえで活動するとissueを解いた気になってしまう。
メンタルモデルの違い
 データ分析者のメンタルモデル
 確率、実験、やってみないと分からない
 打率をベースにビジネスを考える
 数値で計測することが仕事だが、
仕事自体を数値で計測できることが少ない
 エンジニアのメンタルモデル
 抜け漏れなく、バグがなく、QCD
 完璧をベースにビジネスを考える、合理的な判断をする傾向
 仕事自体を数値で計測できることが多い
 バグの量、納期、品質、ダウンタイム、サーバコスト、etc…
 一般にエンジニアは曖昧耐性が低い
曖昧耐性
DMM.comラボ ゲーム開発素人集団がゲーム作り始めて いつのまにか40倍の組織になっていた話
https://prezi.com/bwixfnzutgbv/40/
曖昧耐性
DMM.comラボ ゲーム開発素人集団がゲーム作り始めて いつのまにか40倍の組織になっていた話
https://prezi.com/bwixfnzutgbv/40/
エンジニアとの対立
~~~という実装を本番環境に入れてほしい
その案件は、どれくらいKPIが上がるの?
~~%くらい上がるとは思うけど、
実験だからやってみないと分からないし、
KPIを仮に出したら、他の案件に劣後するから
出せないよ
KPIを出さないなら、やらないよ
(イノベーションのジレンマだ……)
エンジニアとの対立
データ分析のためのインフラを構築したい
本番のDBを叩くのはもうツライよ
その案件は、どれくらいKPIが上がるの?
分析速度は上がると思うけど、
定性的なものだから、KPIは出せないよ
KPIを出さないなら、やらないよ
……
何が問題だったのか?
 Issueを解く人の不在
 Issueは管理しただけでは解かれない
 皆、目の前のタスクに忙殺されて、誰もissueを深く考える時間
が取れなかった
 ボールを全員で追いかける小学生のサッカーでは、ゴールを決め
ることはできない
 職種間の利害対立を調整する人の不在
 データ分析とエンジニアはカバー範囲が重複するので、コンフリ
クトを必然的に引き起こす
 フラット組織と、データ分析グループの相性が悪い
 フラット組織では職能による利害対立が、個人の対立になってしまう
 データ分析グループを正しく運用するには、会社のサポートが必要
結局どうしたのか?
 会社組織をフラットから「普通の会社」にする
 各部署にマネージャーを置き、利害対立をマネージャーが解決
 十分な権限を持ったマネージャーが対立を解消することで、
コンフリクトの解決のために、ビジネスモデルの変更まで考慮すること
ができる
 Issueを解く人を明確に定める
 時間をかけて少人数でディスカッションして決める(少人数≒2人)
 フラット組織を反省する
 「2枚のピザ理論」のまま会社を大きくしてしまった
 マネージメントをしないことを「フラット組織」と呼んでし
まっていた
 会社としての、マネージメントの失敗であると認識した
かつて、プロジェクトマネージメントしないことを「アジャイル」と呼んでいたように……
結局どうしたのか?
 データ分析内で人と役割を分ける
 イノベーションのジレンマの回避、目先の仕事からの解放
 新規系、研究開発
 システム・運用系
 アプリケーション運用系
 データレイクの構築
 サービスのDBをredshiftにコピー、redshiftで分析可能に
 現実的な時間でアドホック分析ができるようになり、コミット量
が激減
まとめ
 データ分析という組織は、研究、開発、運用を一気通貫で
回してサービスを改善する組織である
 既存のマネージメント手法が適用しにくい
 他の組織とのコンフリクトを引き起こす
 会社としてのサポートがあって、初めて機能する
 イノベーションのジレンマはどこでも起きる
 チーム内でも起きる、チーム間でも起きる
 フラット組織はイノベーションのジレンマに容易に陥る
 普通の会社になることは悪いことじゃない
 イノベーションのジレンマの回避には、十分な思考と決断が必要
 データ分析グループの運用には、適切な強権が必要
補足:フラット組織が成立する条件
 フラット組織の成立には次のような条件が必要
 個人の仕事の独立性が高く、調整の必要性が少ない
 職能の種類が少ない(コンサル、Google、GitHub社)
 プロジェクトの規模が小さい
 「2枚のピザ理論」 プロジェクトの人数は4~8人程度に抑えるべき
 個人の仕事が会社の成果に直結する状態
 ビジネスのKPIが明確で、これを満たすことで売上に繋がる状態
 B2Cは、成果が分かりやすい
 多少の失敗には動じない黒字体質である
 上記を欠いた状態で「フラット組織」を行おうとする
と破綻する
採用情報
 Emotion Intelligence株式会社
 東京都渋谷区恵比寿南2-19-7
VORT恵比寿Duals101
 データ分析、エンジニアを募集中
 データ分析
 Python、Scikit-learn、redshift、Jupyter、mongodb
 エンジニア
 Coffee Script、node、mongodb、websocket、JavaScript
 フラット組織から、普通の会社になりました

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