1.
データ活用をするための組織
Japan.R 2022/12/10
KON Yuichi

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千葉大学工学研究科を卒業後、株式会社 ディー・エヌ・エーに入社。ソーシャ
ルゲームの開発業務と運用を経験。 2013年9月にnoteに入社。CTOに就任
し、開発から組織マネジメントに至るまで幅広く担当。
・Japan.Rは初参加👋
・オーガナイザーの森本さんとはDeNA時代に同じチームでした 😋
・最近数学を復習して統計検定2級を取りました
・Rは詳しくないです！（すいません！）
note CTO
今 雄一

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クリエイターが文章やマンガ､写真､音声を投稿でき､
読者はそのコンテンツを楽しんで応援できる
メディアプラットフォーム
年間流通総額（税込）
累計会員登録者
MAU
公開コンテンツ数
8,445百万円
550万人
＊ 年間流通総額は2021年度、その他は2022年8月末時点の数値
4,066万
2,782万件

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note inc.
本日はなすこと
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● noteのデータとデータ組織について
● データを民主化するためにトライしていること
● データを利活用を促すための原則

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note inc.
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noteのデータのおもしろさ

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note inc.
データ量の豊富さと活用の可能性
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note inc.
膨大なデータ量
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1. 会員登録数550万人
2. 1日の投稿数3万件以上
3. 月間投稿数約100万件
4. 累計総スキ数 2.6億
5. 膨大なテキスト / 動画 / 音声データ
6. 年間のサポート金額2億
etc…

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note inc.
多種多様な領域のコンテンツデータが集まる
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文学
アイドル
映画
ゲーム
料理
スポーツ
恋愛
ビジネ
ス

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note inc.
データ基盤と機械学習基盤への投資
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note inc.
有用なデータが多く蓄積
これをどう活かしていくか?
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note inc.
noteのデータ組織
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● 全てのチームはデータを意思決定に活かしてほしい
● それに対して、専属のデータアナリストは3名
● 分析リソースが圧倒的に不足
● 全ての分析業務をアナリストが実施できない
● データ分析を民主化し、全社員がデータ分析を行えるようにしたい

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note inc.
データ活用を
全社員・全チームに
普及させたい
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note inc.
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データ活用を全社員に根付かせるた
め 行った5つのこと

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note inc.
データ活用を社内の文化にするために行ったこと
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1. データ基盤のアーキテクチャ改善
2. 適切な効果検証
3. 全社員がわかりやすいデータダッシュボードをまとめる
4. リアルタイムダッシュボード + オフィスにディスプレイの導入
5. レクチャー会の実施

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note inc.
①
データ基盤のアーキテクチャ改善
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note inc.
アーキテクチャ改善
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snowflakeを
DWHとして導入
（athenaから移行)

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note inc.
アーキテクチャ変更後の変化
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分析の速度アップ
■URL毎の、ユーザーのページ閲覧状況の可視化
10分 => 30秒
■1年分の記事PVの月毎の集計
40分 => 15秒
不可能だった分析が可能に
■ユーザーの回遊ID毎のファネル分析 / 全期間を対象にした集計
大規模な分析が可能に

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note inc.
②
適切な効果検証
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note inc.
プラットフォーム開発グループ
データチームが開発グループにジョインして推進
データチーム
チームにJoin
開発チーム

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note inc.
チームごとにダッシュボードを作成
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note inc.
PMの仮説検証を定量的に
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アイコン横にテキスト置いたほうがクリック率があがるのでは？
PM

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note inc.
OKRの定量的なトラック(以下、例）
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Objective：noteをさらに様々な人に読んでもらう
KR1
アクセス数の増加
KR2
〇〇なクリエイターの増加
KR3
〇〇の作業時間の短縮
進捗 50 %
実績：MAU4万増加
進捗 100 %
実績：5000人
進捗 100 %
実績：4.0日短縮

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note inc.
③
全社員がわかりやすいデータダッ
シュボード
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note inc.
誰でも数値が閲覧できるダッシュボードを新設
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④
リアルタイムダッシュボード / オフィ
スにディスプレイの導入
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リアルタイムダッシュボード
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オフィスにデータを閲覧できるディスプレイの導入
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⑤
レクチャー会の実施
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データ分析のレクチャー会の実施
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SQL勉強会 / 相談Slackチャンネル
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note inc.
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民主化のための原則

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note inc.
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note inc.
B=MAT : フォッグ式消費者行動モデル
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Behavior（行動）を起こしてもらうにはモチベーション(Motivation)、実現性・能力
(Availability)、きっかけ(Trigger)を満たす必要がある

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note inc.
B=MAT : フォッグ式消費者行動モデル
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eg
● B=データを自主的に日常的に活用して意思決定や業務に役立てるとすると
● M=プロダクトを伸ばしたい、業務負荷を減らしたい、議論の質を上げたい
● A=クエリが爆速で返ってくる、ダッシュボードが見やすく改造しやすい
● T=データTが勉強会やハンズオンで支援してくれる、事例紹介がslackで頻繁に流
れてくる
どれが欠けても上手くいかないので、MATを揃えることを意識する。

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note inc.
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土台は整った
ここからデータ活用がおもしろい

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note inc.
さらにデータドリブンな会社にする
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1. データ取得やETL基盤のさらなる増強
2. BIツール（Looker）の導入と普及
3. サービスの異常値や急激な変化の自動検知の増強
4. データアナリストの定常業務、運用業務の負荷軽減
5. データガバナンスの強化
6. 機械学習ワークロードとの連携の強化