株式会社バンダイナムコネクサス

こんにちは！バンダイナムコネクサス データ戦略部データインフラストラテジーセクションの吉村です。今回は、データマネジメント組織であるデータインフラストラテジーセクションが、3年後にどのような組織になっていたいのかというビジョンを定めた組織合宿について紹介します。なぜ合宿を行うことにしたのか22年度に吉村、藤井の2名で組織のミッション・ビジョン・バリューを策定しました。ビジョンとはイメージする将来の姿であり、その時の概況に応じて逐次見直しが必要なものとなります。23年度に入り、データインフラストラテジーにも新規メンバーが2名増え、合計4名になり、人数の増加に伴い改めて全員で組織の柱となるた...

はじめまして、鈴木です。2023年5月に株式会社バンダイナムコネクサスにデータエンジニアとして入社しました。この記事を執筆した時点でちょうど入社から2ヶ月経とうとしている頃だったので、今回の転職理由と、なぜバンダイナムコネクサスに入社を決めたのかを書き残しておこうと思います。また、現在弊社に興味を持っている方の参考になるかもと思い、実際に入社して感じたこと、やったことなども書いていこうと思います。1. 前職前職は主に法人向けSaaSビジネスをしている会社で、研究開発向けのデータ分析基盤と、全社横断のデータ基盤開発を行っていました。会社の様々な場所にサイロ化してしまっていたデータを1つの基...

こんにちは。バンダイナムコネクサス データ戦略部の藤井です。今回は題目のとおり、Google Workspaceの1つの機能であるGoogleグループを使った権限管理を最適化した取り組みについて紹介します。課題バンダイナムコネクサスでは業務ツールとしてGoogle Workspaceを導入していることに加えて、バンダイナムコグループでグループ共通の業務システム（業務システム）としてMicrosoft 365を導入しています。この2つのツールを併用して利用している背景としては、前回の記事で紹介したとおりデータレイクとしてGoogle Cloudを利用していたり、バンダイナムコネクサスの前身...

データ戦略部データインフラストラテジーセクションでデータエンジニアリーダ兼、データストラテジストをしている藤井です。現在、私の所属しているデータインフラストラテジーセクションは昨年12月に出来たばかりのセクションで名前のとおり、ネクサスの必需品である「データ」という必需品の基盤を支えるセクションです。データインフラストラテジーセクションに関する詳細は、以下の記事を参照ください。データ戦略部に関する詳細は以下の記事を参照ください。今回は現在、データストラテジーセクションがグループ会社向けに構築しているデータ基盤について紹介したいと思います。アーキテクチャアーキテクチャは以下のようになってい...

バンダイナムコネクサスについて株式会社バンダイナムコネクサスは、名前の通りバンダイナムコグループに所属する会社で、バンダイナムコエンターテインメントの100%子会社です。特にデータ戦略部はバンダイナムコグループ唯一のデータ専門部署で、データを取り扱うことに強みがありデータを取り扱う職種が多種多様に存在しています。データ戦略部に関する詳細は記事にまとまっています。データ戦略部の位置づけについてデータインフラストラテジーセクションは、データ戦略部のデータストラテジーオフィスに属する1セクションで、データインフラという名前の通りデータの基盤を支えるチームとなります。データインフラストラテジーセ...

こんにちは！バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でリードデータサイエンティストをしている原です。私の所属するデータ戦略部ではグループ内事業の意思決定に貢献するために、様々な分析プロジェクトを進めています。これまでに紹介してきたアプリDL数予測、CFMLを用いた事業横断分析といったプロジェクトがその一例になります。一方でこういった分析とは別軸で、中長期目線でのエンタメ領域の分析にも取り組んでいます。今回はそのPJT事例の一つである「IP成長予測プロジェクト(以下IP成長予測)」について紹介します。IP成長予測とは？IPの成長パターンには様々なものがありますが、原作を持つIPの代表的な成長パ...

こんにちは！ バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でデータマネージャーをしている吉村です。データ戦略部ではバンダイナムコグループのデータを使い、ビジネスに貢献するための取り組みを進めています。データを利用するためにはデータ分析のスキルも重要ですが、利用者が安全に利用しやすいようにデータを管理する事も同様に重要です。正しく管理されているデータとスキルを持ったデータ利用者がいることで、ビジネスにおけるデータの価値は跳ね上がります。一般的に、ビジネスに役に立つようにデータを資産として管理することをデータマネジメントと呼びます。バンダイナムコネクサスのデータマネージャーがデータをどのように管理し...

こんにちは！バンダイナムコネクサスのデータ戦略部で機械学習PJTのPdMをしている高野です。データ戦略部内の機械学習チームでは、グループ内の様々なプロダクトに機械学習機能を提供するためにML基盤や機械学習モデルの開発を行っています。そこで今回の記事では、機械学習モデル開発の一貫で実施した対照学習を用いたコンテンツベースレコメンドの技術検証について紹介します。レコメンド技術検証の概要下記図のように、似たアニメの推薦を実現するために、アニメのシリーズ関係とあらすじデータを用いたコンテンツベースレコメンドの技術検証を行いました。まずアニメのシリーズ関係ペアデータ(例：Aというアニメの1期、2期...

こんにちは！バンダイナムコネクサスのデータ戦略部で機械学習PJTのPMをしている高野です。データ戦略部ではグループ内事業の意思決定に貢献するために様々な分析PJTを進めていますが、同時に機械学習機能開発も行っています。そこで今回の記事では機械学習機能提供の要となるML基盤について紹介します。ML基盤とは？下記図のように、ML基盤とはバンダイナムコグループ内の各サービスに対して機械学習機能を提供するシステムになります。(機能提供対象としているサービス一覧はこちら)機械学習モデル開発 / デプロイは機械学習エンジニアが担当し、基盤開発 / 安定稼働をML Opsエンジニアが担当するという役割...

こんにちは！バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でデータサイエンティストをしている原です。データ戦略部ではグループ内事業の意思決定に貢献するために、様々な分析PJTを進めています。これまでに自動分析ダッシュボードPJTやアプリDL数予測PJTの紹介をしてきましたが、今回は別の分析PJTである「ゲーム事業とライブ事業の横断分析(以下横断分析)」について紹介します。横断分析とは？あるスマートフォンゲームタイトル内の消費行動がオンラインライブイベント参加後にどう変化したかを定量的に分析する事を指しています。スマートフォンゲームとオンラインライブイベントという2つの事業を横断して分析を行っている...

こんにちは！バンダイナムコネクサス（以下、BNX）で採用を担当している​​伊藤です。前回の記事でも紹介したように、データ戦略部にはバンダイナムコグループ各社が運営しているゲームタイトルの分析を担う「プロダクトアナリティクスオフィス」（以下、PA室）という部署があります。PA室には様々なバックグラウンドを持つデータアナリストが在籍しています。ゲーム分析に10年以上関わっておりストアランキング1位のタイトルを何度も経験した凄腕アナリストもいれば、ゲーム分析未経験から転向したメンバーも活躍しています。そこで今回は、ゲーム分析未経験者からスタートした3名に、BNXのデータアナリストへ転身したきっ...

こんにちは！バンダイナムコネクサスでデータアナリストをしている中村です。私が所属するプロダクトアナリティクスオフィスでは、バンダイナムコグループが展開するゲームタイトルの分析を担っています。そこで今回の記事では、ゲームタイトルの分析事例を紹介したいと思います。プロダクトアナリティクスオフィスについて初めにプロダクトアナリティクスオフィスについて簡単に紹介します。プロダクトアナリティクスオフィスのミッションは「データ分析を通してグループ内のゲームタイトル収益の最大化へ貢献する事」になります。そのため、分析結果報告だけではなく施策提案も行う形を取っています。またオフィスの中には下記図のように...

こんにちは！バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でデータサイエンティストをしている原です。データ戦略部ではグループ内事業の意思決定に貢献するために、様々な分析PJTを進めています。前回は自動分析ダッシュボードの紹介をしましたが、今回は別の分析PJTである「リリース前ゲームアプリのダウンロード数予測(以下アプリDL数予測)」について紹介します。アプリDL数予測とは？PJTの概要は下記図のような形になります。IPに関するデータ, 市場に関するデータ, ゲームタイトル固有のデータを用いて統計モデルを構築し、リリース前ゲームアプリのリリース後1年間のDL数、売上を予測します。そしてゲームタイトル...

こんにちは！バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でデータストラテジストをしている田中です。データ戦略部ではグループ内事業の意思決定に貢献するために、様々な分析PJTを進めています。(データ戦略部についてはこちらの組織紹介もご参考下さい)そこで今回は分析PJTの1つである「自動分析ダッシュボード」について紹介します。自動分析ダッシュボードとは？自動分析ダッシュボードとは、以下のような分析を自動化する機能を持ったダッシュボードの事を指します。・総合評価機能：ゲームタイトルのKPI状況が一目で分かる機能・KPI比較機能：同系統の別ゲームタイトルとKPIを比較する機能・重要KPI機能：売上に本当...

こんにちは！バンダイナムコネクサスデータ戦略部の藤井です。今回はデータ戦略部が利用しているバンダイナムコグループのデータ分析環境の紹介をしたいと思います。データ基盤についてシステム構成についてシステム構成の概要は以下のような形になっています。各サービス(例：ゲーム。EC)はクラウド(AWS, GCP)で開発されており、それぞれに合わせた形でDBサーバー(Amazon RDS, Cloud SQL)からのデータ収集を行っています。AWSの場合はS3にデータを一旦出力してからCloud Storage(以下GCS)に取り込む形にしている一方で、GCPの場合はGCSに直接取り込む形にしています...