ニジボックスにおける主力事業のひとつ「リクルート共創（ニジボックスの事業戦略として、リクルートの各事業組織にメンバーが参画し、プロダクト運用・改善などの領域でグループ全体への事業貢献を目指す取り組み）」。その中でも現在、注力している領域のひとつがデータマネジメント職によるリクルートグループのデータ利活用推進です。

前回のPGE（プロダクトグロースエンジニア）浅沼さんに続き、今回はBI・アクセス解析エンジニアチームをリーディングする山田さんにお時間をいただき、BIやアクセス解析におけるやりがいや醍醐味、キャリアビジョンについてお話をうかがいました。

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利用者にとってデータを使いやすくする

​データ利活用におけるBIエンジニアのミッションとはどのようなものでしょうか

私たちが「データ」と呼んでいるものはもともと数値的な概念なのですが、それをBIツールを用いて可視化する役割です。ビジネスの現場ではさまざまな人がデータを活用したいと考えています。しかしただ、単純に数字や文字を眺めていても解釈が難しい。そこでグラフ化などをはじめ、いかに分かりやすく見せるかということに取り組むのがBIエンジニアだと考えています。

例えば、レポートを見るだけで目標を下回っていれば赤色、上がっていれば青色と、誰もがパッと見てビジネスの状況が分かることが重要です。利用者がデータを参照する目的も鑑みて、改善点を特定しやすくする。BIエンジニアはデータ分析の翻訳者と言っても過言ではないと思います。

--同様にアクセス解析エンジニアの仕事内容についても教えていただけますか

BIエンジニアがデータを加工してレポーティングする役割だとすると、アクセス解析はその元となるデータを取得する役割だと言えます。具体的にはリクルートグループが展開するサービスにおける、クライアントやカスタマーの動向データを安全・機密性を担保しながら取得する仕事です。

--ほうっておけば勝手にデータが取れるわけじゃないですしね

BIツールもただインストールすればよいというわけではないんです。例えば、運用中のサービスにある新しい機能を実装した場合、ビジネス的な効果を計測するために個別に最適化が必要になります。KPIに即したデータを適切に出力する、アクセス解析エンジニアはデータを正確に取得するスペシャリストと言えます。

BIやアクセス解析にエンジニアリングが必要な理由

--BIエンジニアやアクセス解析に必要な技術とはどのようなものでしょうか

何かものを作るわけではないので、エンジニアリングとは関係ないのでは？ と思われるかもしれませんが、決してそんなことはありません。

例えば、BIエンジニアの仕事として、データ分析をしやすくするためにデータ加工を行うわけですが、その際にPythonを使ったエンジニアリング的なアプローチを取る必要があります。また、ビジュアルアナリティクスのためにレポートを作る際に、ツール上のGUI操作のほかに、エンジニア的な知見をベースにした関数を適宜作成、使用する必要があります。

そして、アクセス解析においては、HTML、JavaScriptのスキルやネットワーク、セキュリティに関する知見が必要になります。

--ツールはどのようなものを使っているんですか？

BIエンジニアはデータベースの操作にSQLを使用しており、ツールへの連携のためにPythonも使用します。アクセス解析エンジニアはAdobe AnalyticsやGoogle Analyticsを併用しています。

また、ツールの運用や直接的な影響のあるデータの安全な管理も私たちの大切な役割だと考えています。例えば、アクセス解析エンジニアが取得したデータを使う人は数千人ぐらい、レポーティングも莫大な数のWebサービスやアプリに導入されています。このような状況ですから、アカウント管理を行うだけで膨大な業務量が発生することは言うまでもありません。セキュリティ担保を大前提とし、安全に使える作業効率化のツールを作成することもBI・アクセス解析エンジニアの仕事です。

--レポートを利用する人たちはどのような職種が多いのでしょうか

多くは事業やサービスに携わるマーケターですね。あとはプロダクトのUI UXを改善する人たちにも利用いただいています。サイト内のカスタマーの動きをモニタリングしながらサービス利用体験の最適化を図る、というのが比較的ポピュラーな使われ方ですね。

データの量も、種類も、関わり方も多様な環境

--リクルートグループのデータ分析は規模が相当大きそうですよね

現在GoogleのBigQueryにデータを集積しています。就職・転職や結婚、美容といった各ビジネスサービスごとに1つの環境を持っていて、そこにテーブルやデータマートが数百単位で存在しています。それが10カテゴリ以上あるわけで、その時点で莫大な数のデータテーブルが存在することになります。

--文字通りのビッグデータですね

そうなんです。エンジニアにとっては大規模なデータ基盤開発に取り組めることは、大きなモチベーションですし、そのような環境で冗長性をもって保守対応を行ってきた事実は社会的にも大きなキャリアにつながると思います。規模の小さな事業ではそもそもビッグデータがないことだってあります。ですから、キャリアの中でビッグデータに本格的に関与して分析を極めたい、という方には願ってもない環境なのではないかと思います。また、リクルートグループは事業領域が多彩なところも大きな魅力です。領域によって成熟している事業もあれば未知の可能性を秘めた分野もあり、データの量と種類、さらに関わり方の3点で手応えを感じてもらえる環境と言えます。

--事業のレイヤーごとで役割にも変化があるんですね

そもそもビジネスが異なりますし、組織の構造にも違いはあります。データマネジメント部門がアクセス解析を担う組織もあれば、マーケティング部門やプロマネが管理する組織もある。それぞれプロセスや関係者に差異が出てきますね。

事業レイヤーで言えば新規導入の場合は次々に新しいサービスが出てきますから、スピード感を持って対応する必要があります。一方で成熟している領域では仕様変更やカスタマイズが中心となり、新技術の調査フェーズに注力することになるかと思われます。

--こうした事業領域間をエンジニアが往来することは？

複数の事業領域を行ったり来たりすることは普通にあります。環境の変化を楽しめるタイプの方にはぴったりだと思いますよ。また自身のスキルや知見を広げることにも役立ちますし。

大切なのは、データの先にいる人を想像する力

--どんなバックボーンの方が活躍されているんですか？

BIエンジニアの場合、前職でアナリストだった方が多いですね。BIツールを使ったことがないという方もレポーティングの基本的な技術を持っているので、早いタイミングでツールを習得できるんですよね。

アクセス解析エンジニアの場合は代理店での経験をお持ちの方が多いと思います。異色のキャリアとしてはそば屋さんだったという人もいらっしゃいます。

--データに関心がある方なら比較的前職は問わない感じですね

そうですね、データの分野で手を動かすことに抵抗感がない人なら大丈夫だと思います。BIもアクセス解析も入社後に必須知識や情報をインプットするプログラムがあるので、基本的なスタートラインに早い段階で到達することが可能なんです。そこから成長曲線を描いていくことになりますが、ここで重要なのは楽しめるかどうか。やっぱり楽しみながらのほうが成長の角度も大きくなりますから。データを扱う、レポーティングするといった業務を楽しめる人が一番向いているでしょうね。

--タイプとしてはどうでしょうか

頼られるのが好きという人が多いですね。相手からのお願いに対して自分の持っている技術でより正しく応えたいタイプ。これはBIにもアクセス解析にも共通しています。データマネジメントの先にはデータサイエンティストがいたりデータエンジニア、マーケター、UI UXデザイナーがいるわけです。

だからこそ、自分の仕事の先にいる人たちに対して最良のアウトプットをしてあげよう、というマインドが重要です。相手が何を求めているのかを察する力と、その上でアウトプットができることは技術的側面と同等に大切な要素だと思います。

技術を極めつついろいろな領域に携われる

--多様な人との関わりも多そうな仕事ですね

いろいろな分野、事業領域の人との関係性がある中で、より全体最適を実現するにはどうすべきかということを考える場面が多いと思います。

部分的に最適化する場合は、担当者との会話で改善策が見つかる場合もありますが、いろいろな人と絡みながら、全体最適として何がベストなのかを追求していくのはなかなか難しいことだと思います。ただ、眼の前の困難を乗り越えてゆくこと自体も、見方を変えればやりがいともとらえられますよね。

--エンジニアとはいえビジネススキルも磨かれそうですね

一見するとビジネススキルのようですが、エンジニアリングの世界にも通じると思います。

例えばある関数を作る際にひとつのシステムでしか使えないものではなく、簡易なカスタマイズで他のシステムにも転用が利くように作る、という思想がありますがそれに近いものがあります。部分最適を図りつつ全体最適化にもまなざしを向けていくのはエンジニアとして必要な素養と言えます。

--リクルートではなくニジボックスでキャリアをスタートさせるメリットは？

入社後のインプットプログラムが手厚く、スタートが切りやすい点ですね。

リクルートグループでは、データ領域以外の人がツールやレポートを正しく理解するための勉強会も盛んです。

例えば、WebサイトのデータひとつとってもPV、UU、CVなどいろいろな指標がありますし、データベース操作の際には目的に応じた言語の習得も必要です。こうしたデータ操作や分析に必要となる知識への理解を深め、現場とデータマネジメント職との認識の差異を限りなく最小に抑える取り組みを積極的に行っています。その上でBIやアクセス解析の技術を極められます。さらに長い時間をかけて所属分野の道を極めることもできます。もちろん複数の領域があるので技術を極めつつも、他の事業領域に挑戦し新たな知見や経験を広げることもできます。

ニジボックスでリクルート共創事業としてデータマネジメントに携わる経験は、個人のキャリアとしても、大げさでなく一生ものの財産になると思います。