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小川 遼人 / データマネジメント

自己紹介をお願いします
2022年に新卒として入社した小川遼人です。データマネジメント室にある、ビジネスコンサルティングチームという組織に所属しています。学生時代には、商学部でマーケティングと計量経済学の融合分野を専攻していました。統計的因果推論の考え方をマーケティングに応用して、正しい意思決定に導くための実証研究などに取り組んでいました。加えて、機械学習エンジニアとしてのアルバイトも経験しました。学問の性質上、大量のデータを扱うことには学生時代から慣れていましたが、この力は現在の業務にもつながっていると感じる部分です。

友人から「データを扱う仕事なら、LINEがアツいらしい」という話を聞いたことが、LINEを就職先として検討するようになった最初のきっかけです。そこからLINEの技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY」に参加して、実際の技術力を確かめていきました。もちろんサービスの規模は知っていましたし、一定の技術力を有しているだろうとは思っていましたが、様々な情報を確認していく中でその解像度がどんどん上がっていきました。LINE以外に大手のIT系企業も選択肢に入れていましたが、他社と比べてもユーザー数や保有しているデータの量や種類、基盤技術も難易度の高いことを扱っていて、ここで仕事ができたらおもしろいだろうなと感じるようになり、入社を決めました。

就職活動や企業選びでは、例えば服装や過剰なビジネスマナー意識を重視する企業とは自分は合わないと思っていて、いわゆる堅めな企業は避けていました。かつ、自分が学生時代を通して取り組んできた「データを扱う」ということをそのまま活かせたらという想いが強くあり、データ関連の職種で活躍できそうな企業に絞り込んでいきました。

LINEはそういう意味ではピッタリというか。職種や業務内容も希望にマッチしていたし、面接で対話した方がみなさんとても知識豊富で、専門性の高い話題も出て、とても心地よく張り合いのある機会でした。採用担当の方だけでなく、「技術職同士」というように専門分野が重なる方と直接会話しながら働く環境や相手を具体的にイメージできるのは、LINEの選考の良いところの一つだと思います。
業務内容や具体的な流れを教えてください
データマネジメント室は、データの利活用に関する環境整備やルール策定といった役割を担う組織です。僕が所属するビジネスコンサルティングチームはその中のいちチームで、基本的には事業部やカンパニーのデータ分析環境を整えたり、データ分析・活用のアドバイスを行うといった社内コンサルタントのような役割をもっています。事業部サイドにデータまわりの知見やリソースがない、また担当者はいても業務範囲や得意なことのムラがあることもあります。そのため現状では、実装までを担当することや、事業部に入り込んで課題を解決していくことも珍しくないのですが、基本的には各プロダクトや事業組織のプロダクトマネージャーやデータアナリストなどと連携しながら、LINE全体としてのルール統一や、データ利活用のレベル底上げをめざしています。

案件にかかる期間としては、2ヶ月程度の短期のものから、事業部に入り込んで1年以上かけて伴走していくものまであります。多くの場合はチームのマネージャーに様々な部門の方から「データ活用にまつわるこんな困りごとがある」という相談がきて、僕らメンバーに割り振られます。そこから2~3人でチームを組んで回していくことが多いですね。

具体的な業務事例に触れると、とある部署から「データに基づいた意思決定を推進していきたい」という抽象的だけど根本的な要望を受けたことがありました。なぜそれができないのか原因を検証していき「分析に必要なデータへのアクセスが非常にしづらい」という事実が見えてきました。具体的には、欲しいデータを抽出するために必要なSQLが非常に長い行数になるなど、とても使いづらい状態で保管されていたんです。そこを改善するためにデータ基盤から変更を行い、テーブル作成などの整理も進めていきました。事業部内に知見がある人がいる場合にはその方にお願いしますが、このときは担当できるという方がいなかったので、我々のチームで巻き取って作業対応も進めました。

データへのアクセスがしづらい状況を改善するため、テーブル構造の再設計に加えてビジネスメタデータの拡充も行いました。当初はこのビジネスメタデータが存在しないような状態だったので、表記ルールを決めて事業部内でしっかりと管理できるようなフローも策定していきました。

データに基づいた意思決定のためには、どのデータをKPIとして追うのかも重要です。わかりやすい指標Aは見ているけれど、例えば何をしたときにAの数値が上がるのかは見えていない状態でした。指標Aの変化に影響する先行指標を見つけ出せれば、より効果的に成果を上げるための意思決定が可能になるはずです。こうした考え方も不足していたため、コンサルティングを通して事業部の方へ伝えていきました。

データを扱うポジションは多くの事業部に置かれていますが、どうしても「その人にしかできない」と業務が偏り、属人的になってしまう環境だったために、その対応の質や量には個々のスキル差によるムラが生まれてしまいます。こうした状況を改善するためにも、我々のチームがセントラル機能としてデータまわりの運用方法を整備し、ルール決めや教育・リテラシー向上にも取り組んでいます。
仕事を進める上で、意識していることはありますか
業務が多岐にわたり、また際限なく存在するような状況なので、自分にしかできないことや、よりクリティカルなところ、事業部サイドにもたらす効果の大きい施策を優先的に進めるように心がけています。入社当時には「来たボールは全て打ち返す」というようなスタンスで細かな集計作業なども担当していたのですが、明確な効果が出しにくく、非効率に感じることも正直多くて。最近では業務に優先順位をつけることを心がけて取り組むようにしています。
担当する組織や案件によって、インパクトを出せるポイントは異なります。必ずしも体制が整っていない組織に、高度な知識とスキルがあることを前提にしたデータ活用フローを組み込んでも、恐らく高い効果は持続されません。会社や組織に対しても、自分自身にとっても、どこをどう改善することの価値が高いのかという意識は常に持つようにしています。
おもしろいことや難しいことなど、働く中でこれまでに得た感触を教えてください
コンサルティングを通して、事業部にきちんと意味ある成果を出せたときにやりがいを感じます。「何をしているのかわからない集団」と思われがちな部分もあるので、個々の案件でしっかり改善が見えたり数値が上がったりフローが機能し始めたり、貢献をわかりやすく感じられたときは単純に嬉しいですね。

難しいなと感じるのは、コンサルティングで対峙する組織とのコミュニケーションです。各事業部の外側から客観視できることで発見できる問題点もありますし、それらの改善策を伝えていくうえで、たとえ正しいことであったとしても、ただ「こうしてください」と言うだけでは事業部サイドにメリットが伝わりにくかったり、汲み取りづらかったりすることも多いんです。その改善が事業部にとって、ひいてはその事業に対してどのようなメリットを生むのか。何のためにその打ち手を実践していくのかを理解してもらえなければ、事業部単位でデータを適切に効果的に利活用できるという、事業に関わるみんなが目指したい共通であるはずのゴールへ到達するのは難しくなります。

こうしたコミュニケーション面では、先輩のやり方を参考にすることも多いです。ただ「自分たちのやろうとしていることが正しいことであると伝える」だけではなく、事業部にとってどんなメリットがあるのか、得られる利益はどんなものなのかを伝えることから始めて、そうなるためには……というように、話の組み立て方やもっていき方は参考になります。
LINEに入社して良かったと感じることはなんですか
チームの雰囲気は、いい意味で「ゆるさ」があってすごく心地よいなと感じます。SlackをTwitterのように使う人もいて、それに対しての何気ないレスから「こういう技術があるみたいだよ」「この事業部に合っていそうだし、今度話してみたいね」と仕事につながっていくようなやりとりもあって、有機的に作用している部分も大きいですね。それから「新卒だから」というバイアスや空気感もありませんし、何かの意見が出たときに「どのポジションの人が言ったのか」よりも「どんなことを言ったのか」を重視するカルチャーが根づいていると思います。スキルややる気があればバリューを発揮しやすい環境だなと感じます。

自分に足りていなかったスキルをつけることができた点もよかったと感じます。入社時にはデータまわりのインフラにまつわる知識やスキルが圧倒的に足りていなかったと、今振り返ると感じます。HadoopやApache Sparkといったものに触れる機会がほとんどなかったので、入社後に実務を通して鍛えられました。個人情報をどのように扱い、適切に保管するかというガバナンス視点も学生時代にはあまりなかったので、入社までにもう少し知識をつけておいてもよかったかなと思っています。LINEは業界水準から見てもかなり厳しいデータ管理基準を設けています。規模が大きいだけ、社会に与える影響も大きいため、基準を厳しく定めるのは当然とも言えますが、制約の多い中でいかに事業部にメリットのあるデータ活用ができるかを考えていく必要があります。「守り」と「攻め」のバランス感覚が求められ、鍛えられる環境です。

あとこれは僕の性格的な部分ですが、「データを扱うのが好き」なタイプだったことが、LINEや今の仕事にあっていると思います(笑)。大量のデータを扱うことに苦しさを感じない、むしろ楽しめるタイプなので。学生時代でもかなりの量のデータを扱ってきたほうだと思っていますが、 LINEで扱うデータは億単位ということが日常的で、やはり比較にならない量です。それでも臆することなく仕事に取り組めるのは、データが好きだという気持ちがあったことが大きいと思っています。機械学習エンジニアとしての経験も、データマネジメント室のメンバーとして機械学習チームの方々とコミュニケーションをする際にすごく役立っていて、これまで学んできた知識や興味がちゃんと活かせる環境であると感じています。

僕自身のキャリアにとっても、LINEでのデータマネジメントの仕事はプラスになると感じています。データに関する分野であり、事業部全体や会社の成長に大きく貢献できるというのは貴重なポジションだと実感しています。「この経験を積みたい」と思っても、なかなかピンポイントで入れるポジションではないので、そこに今関われているというのは、今後の自分にとっても大きな強みになると思います。
最後にメッセージを
これほど大量のデータを扱って、仕事を通じて価値を出せるのは、規模の大きいサービスを多数運営しているLINEならではの魅力だと思います。それから、今僕が所属するデータマネジメント室、さらにビジネスコンサルティングチームという専門組織も、かなり珍しいポジションだと思います。学生時代に経験するのもなかなか難しい領域ですが、データにまつわる仕事をしたい、さらに珍しい分野での仕事をしてみたいという人にはピッタリだと思います。

データマネジメントに向いているのは、高度なアルゴリズムや研究など、データそのものが好きなタイプというよりも、そのデータを使って「どうビジネスにつなげよう?」「どうすれば収益につながるかな?」と考えられるタイプの人。自分が持っている知識を使って、どう社会にインパクトを与えられるかを考えたい、仕事にしたいという人にマッチするはずです。