みなさん、こんにちは。人事の みと です。
本日は、Classiのデータサイエンティストが立ち上げたプロジェクト“COCKPIT PROJECT” とその取り組みについてご紹介します！

“COCKPIT PROJECT”とは

“COCKPIT PROJECT” 〜ユーザーをのせたClassiを正しい方向へ導くみんなの操縦室〜は、データからユーザーを理解し、データから解決策を考え、データを習慣にするプロジェクトです。

目指すゴール

1. データ活用がClassiに深く浸透している
・Classi全員が、ユーザーの行動・課題について、知りたいことをデータから簡単に理解できるようにする
・自分事として、本質的なユーザーの課題を発見しそれを解決するソリューションを全力で提供するため
・サービス企画の中で当たり前化しており、データを見ながら当たり前に会話ができている状態を目指す

2. 各チーム独自ではなく、横断的に進めていくことで、下記を担保する

（1）見る側の理解しやすさ
　　　共通の見え方や認識や用語（ガイドラインの整備）で、全メンバーがClassiの状態を把握可能にする
（2）スケールのしやすさ 　
　　　車輪の再発明をしない、共通で使えるものは共通で作って使い回せるようにする
（3）分析スキルの全体的な底上げ 　
　　　- 困ったことを相談し合える場 　
　　　- 切磋琢磨し合える場 　
　　　- 有識者に気軽に聞ける場

３日間のTableau公式トレーニング

“COCKPIT PROJECT”の活動の一つとして、社内メンバーが、導入しているBIツール・Tableauをマスターし、データの可視化にチャレンジする、取り組みを行いました。

まずは、オフサイトで短期集中で『Tableau公式トレーニング』を実施！
Tableauのトレーナーの元、３日間に渡って座学と演習を繰り返し、Tableauの重要な概念やテクニックを理解して、社内で活用できるレベルに到達することを目的に行いました。

※習得するスキルの一例

・ 高度なグラフやビジュアライゼーションを作成する。
・複雑な計算式でデータを操作する。
・統計テクニックを用いてデータを分析する。
・パラメーターや入力制御を使用してユーザーが特定の値を制御できるようにする。
・高度な地理的マッピング技術を使い、カスタムイメージやジオコーディングを利用して、非地理的データの空間的なビジュアライゼーションを作成する。
・分析用にデータを準備する。
・データブレンディングを使用してデータソースを統合する。
・結合を使用して同じデータソースの複数の表からデータを統合する。
・データエンジン、抽出、効率的な接続メソッドを用いて、ビジュアライゼーションを作成するだけでなく、機能させる。
・誘導形式の分析機能、インタラクティブなダッシュボード設計、ビジュアライゼーションのベストプラクティスなどのテクニックを用いて、より良いダッシュボードを構築する。
・効率性を高めるヒントとテクニックを使う。

データソン『Tableau Japan 公認・Classi Viz Challenge』を開催！

その後、トレーニングのラップアップとして、二人一組のチーム対抗戦で、データソン『Tableau Japan 公認・Classi Viz Challenge』を開催しました！
トレーニングで学んだことの復習も兼ねて、興味のあるデータをTableauで可視化し、コンテスト形式で競い合います。

今回のデータソンのテーマは、「教育」です。
教育に関わることであれば、なんでもOK！デザイン（見た目のきれいさ）、ビジネス（役に立つかどうか）、アイデア（発想のユニークさ）、テクニック（Tableau力）の観点を意識して社内外のデータを自由に活用し可視化していきます。

“ユーザーを知る” ためのデータを可視化したチームが優勝！

左）小坂井：企画部 、右）木宮：AI室 データエンジニア
※副賞はスマートスピーカー

今回のデータソンの優勝者は、この２人組！
『ユーザー（先生、生徒、保護者）を知る』というテーマのもとデータソンに臨みました。

このテーマにチャレンジした理由は、

「今年4月にリリースされた、Classiの機能の一つである『eポートフォリオ』がどの画面までアクセスされているのか？ 想定していた利用のされ方をしているかを可視化したかったから。」（木宮）

「Tableauを使えば、ユーザーの目的毎に行動パターンをランキング化したり、それを画面遷移図上に可視化できるので、詳細なユーザー行動を知った上で機能改善の意思決定支援にも繋げられるのではと仮説を立て取り組んだ。」（小坂井）

というもの。

今回の取り組みを経て、

「現在、進めているデータ基盤の構築やTableauによる可視化を各チームと連携して、対話を繰り返しながら、アウトプットを継続していきたい。」（木宮）

「データからユーザー行動の心理を読み解いて改善につなげるのも大事だが、シナリオを意識して企画をしていくことも大事。シナリオとユーザーの実際の行動を見て分析するサイクルを回して、ユーザー体験を意識した企画をしていきたい。」（小坂井）

と、次のステップに繋がる体験が得られたようです。

様々なデータを活用して、ユーザーの行動特性を理解し、そこから課題へアプローチしていくという“COCKPIT PROJECT”のデータ活用の習慣化への取り組みはまだまだ続きます٩( 'ω' )و