組織が最適な意思決定や合意形成をするための「最も確からしい根拠」とは何か

本日はデータイネーブルメントチームの皆さんにお集まりいただきました！まずは現在のチームにおける役割を教えてください。

H：じゃあ私から。私はデータアナリストとして、経営層と各部門を「データ」という共通言語で結びつけるのが役割です。たとえば事業を可視化するためのダッシュボード作成やKPI設計、特定の課題を解決するためのデータ分析、データ分析会議の運営を担当しています。

シモムラ：僕とユウキさんがデータ基盤の構築運用を行っていて、そのヘビーユーザーがHさん。現在は、データ基盤をリリースした後の、業務プロセスへの落とし込みやルール整備、全体の工程管理をメインで担当しています。

ユウキ：私はデータエンジニアとしてデータ基盤の構築を担当しているのですが、最近はHさんとシモムラさんが綿密にフィードバックをくれるおかげで、作業の必要性や重要性も整理しやすくなりましたし、点と点が繋がっていくような感覚で仕事が面白くなっています！

みなさんがクーリエに入社した理由もお聞きしたいです！

H：CDOシミズさんと面接で話をしたのですが、現状や事業の将来構想とデータの重要性、そこにどう関わってほしいかについて包み隠さず語ってくれ、熱意も伝わってきました。前職でも似たような仕事をしており、分析や課題のあぶり出し、解決に至るまでのデータ活用が自分の強みなので、そのためのアセットが存在する企業を探していて、やりたい事と求められている事の重なりが一番大きかったのがクーリエでした。

なぜデータ活用に興味をもったのですか？

H：これまでデータ分析を踏まえた事業企画やコンサルティングを経験してきましたが、十分な根拠のない状況で「声の大きさ」によって意思決定がなされてしまうような場面を何度か見てきました。歯がゆさを感じる中で、組織が最適な意思決定や合意形成をするための「最も確からしい根拠」とは何かをずっと考えてきました。その結果「データとロジカルシンキング」に行き着き、データの可能性に惹かれたのがはじめのきっかけです。

データマネジメントの分野でやりたいことがあるならフェーズやタイミングが重要。

シモムラ：僕の場合は前職でグローバル最大手のカスタマーデータプラットフォーム（CDP）ベンダーでセールスエンジニアをしていました。そこでCDP導入前後のお客様のデータ活用のサポートを行なっていましたが「導入して終わり」ではなく、次は自らがより深くデータ活用を推進しビジネス拡大に貢献したいと考えるようになって転職を決めました。

今回の転職はこれまでと異なる点があったそうですね。

シモムラ：はい、先ほどのCDPベンダーの他、大学で物理の研究員をしたり、WEBアクセス解析ツールの開発、大手ソーシャルゲーム会社でデータ分析の経験を積んだりと、やりたいことを実現するためのチャンスは自分で掴んできました。今回はそこで得ることのできた知見を、世の中に役立つサービスに還元したいという気持ちが大きかったです。それと現在母が介護が必要な状態ということもあり、同じように介護に悩む人達の助けとなるサービスに関わりたいという思いが決め手となって最後はクーリエに決めました。

H：社会的に必要なもの、そして生きていくうえで必要不可欠な、その会社が売上を伸ばすことが正しいと思える事業に携わりたいというのは私も一緒です。アカデミックな家族に囲まれていたこともあって、研究か就職かで悩んだこともありましたが、どちらかというと理論構築ではなく実践の方をやりたい、あわよくば理論と実践の両方をやりたいと考えてビジネスの世界を選びました。

ユウキさんは全く異なる業界からの転職ですよね

ユウキ：はい、前職は大手警備会社の研究所に勤務していました。そもそも研究所があるなんて意外だと思いますが、AIやロボットなどの最先端技術を研究するチームがあったり、私は新規事業に繋がるような研究テーマを発掘することがミッションで、直近は化学センサーについて調査していました。

H・シモムラ：おもしろそう！

シモムラ：僕も研究者を目指していたけど、研究で食べていけないと判断した脱落組です（笑）

ユウキ：研究自体はとても楽しかったです。ただ夢中になるほど、サービス開発に直結する研究ではないがゆえの制約が気になるようになってしまって・・・（ビジネスなので当然ですが）。その点クーリエでは、顧客データが自動的に入ってくる基盤があって、かつそのデータを使って自社サービスをより良いものにしていく挑戦ができることが魅力的でした。今はエンジニアリングがメインですが、地盤固めながら、おふたりのように活用する側の知見も得ていきたいです。

シモムラ：たしかにデータ活用って事業や組織のフェーズによって求められることが異なるんですよね。なのでデータマネジメントの分野でやりたいことがあるならタイミングは重要。僕もデータ分析基盤の民主化など、全社的なデータ活用を積極的に推進している企業からまず探しました。そのほかにもどんどん自分のアイデアを盛り込めて試行錯誤を重ねられそうなスタート段階のチームであること、適切なデータ生成や分析・活用のために業務現場の知識と照らし合わせることができる環境があることは重要視しましたね。

H：それにしても、ユウキさんが全く別業界からの転職だったことは驚きでした。どんな無茶振りにも答えてくれるので。

ユウキ：負けず嫌いなんですよね。（笑）

顧客と現場、経営をデータで繋ぎ、超高速でスモールウィンを積み重ねていく

面白かった業務やエピソードがあれば教えてください。

シモムラ：直近だとデータ活用の一環として、機械学習を用いて予測モデルを構築し、お客様への最適なコンテンツ発信に繋げるという取り組みをしています。施策実施にあたりカスタマーサクセスチームに「やりましょう！」と声をかけたら、快く応じてくれて。クーリエでは、ビジネスサイドの皆さんもデータドリブン経営への理解度が高いなという印象です。そういえばクーリエでは現場にSQLを使えるメンバーがたくさんいたことはびっくり。エンジニア以外でSQLを使えるメンバーがゴロゴロいるなんて、そんな会社はこれまでなかったです。

H：たしかに。各部署リーダーと毎週行っているミーティングでも、議論が活発で、追加調査の依頼が入ることも多いです。今やっていることは組織のあちこちにIoTセンサーを設置して、事業の多種多様なデータを収集するようなイメージ。異常値を現場よりも先に検出し、こちらから伝えることができれば理想的です。

シモムラ：あとは小さく始めて、スモールウィンを積み重ねながらブラッシュアップしていくスタイルですよね。トライ&エラーを許容してくれる文化は個人的には非常にフィットしていると感じました。このトライ&エラーをスピーディーに回していくために僕はいきなり100パーセントを目指すのではなく、まずは70-80パーセントで折り合いをつける、ということを意識しています。あ、もちろん適当にやっていいと思ってるわけではないですよ。（笑）

H：PDCAサイクルを回すスピード、早いですよね。個人的には、閾値を超えないアウトプットは成果ゼロと同じだと考えるタイプなので、私も最初は組織のスピードとリズムに合わせるのに苦労しました。クオリティ重視の方や考えてから動くタイプの方だとはじめは苦労するかもしれません・・・

シモムラ：僕たちも一つずつ着実に挑戦を積み重ねながら、クーリエのデータを牛耳って、既存施策の高度化だけじゃなくて、新たな事業創造に貢献できるようなチームを目指していきましょう。

皆さんそれぞれが目的を明確に持っていて、いいですね。最後に、どんなメンバーにチームに加わっていただきたいか、メッセージをください！

H：粘り強くデータと向き合い続けることができる人、ロジカルシンキングができ必要な粒度まで細分化して考えることができる人、フットワーク軽くすぐ現場に出向いて情報収集できる人です。データ分析はあくまで目的ではなく手段なので、最終的には現場の方々とどうアクションを変えていくかの深い議論が必要になります。そういう意味ではデータ分析の経験はあまりなくとも現場での成功体験を持っていて、その上でデータドリブン志向を持っている人の方が、逆に成果が出やすいのではないかと思います。

シモムラ：好奇心を持って前向きに仕事に取り組める人、周りにいい影響をもたらしてくれる人です。チームって相乗効果で成果があがるものだと思うので、自分もそうありたい！

ユウキ：皆さんからの要望に迅速に対応できるように一緒にデータ基盤を作っていってくれる方、データエンジニアリング業務に従事してくれる方に加わっていただけると非常にうれしいです！オフィスも広くなりましたし、僕たちのチームもついに増員ですか？

シモムラ：これからのパフォーマンスにかかってるね。（笑）

H：頑張ろう！（笑）

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