estie VPoEの青木信(kirin_shi )です。
estie夏のアドベントカレンダー19日目の記事として、データソンの取り組みについてご紹介したいと思います。
【 プロフィール】 青木 信（あおき しん）
1991年生まれ横浜育ち。
東京大学数理科学研究科修士課程を修了後、2016年にアクセンチュア デジタル（当時）に入社。
"ビッグデータ"を軸足に、官公庁関連のデータ基盤刷新プロジェクト、小売業界のCRM基盤構築プロジェクト、通信業界のグループ会社全体への機械学習プロジェクトなど複数の案件に従事。2019年11月よりestieへVPoEとして参画。
コロナ禍でとてもかわいいハリネズミのerizoと棲み始めた。
コアデータユニットとは
estieでは、オフィスを中心とした商業用不動産のデータに立脚した複数のプロダクトを展開しています。これらに共通で利用する土地・建物・募集といったデータのパイプラインを整備するチームとして専任の「コアデータユニット」があります。
このチーム構成やミッションの詳しいお話は 「Whole Product構想」の中心をなすデータと技術的なチャレンジ - estie inside blog を参照下さい。
今回は、このチームが提供するデータの価値を測り、広げるための取り組みの一つとして実施したデータソンについてご紹介します。
提供するデータの価値を計る難しさ
estieのプロダクト群では、コアデータが価値の源泉なのは間違いないのですが、「どのテーブルの網羅性を上げるとデータの価値が上昇するのか」「どのカラムの網羅率・精度を上げればデータの価値が上昇るのか」「この項目の表現をより拡張するとデータの価値が上昇するのか」といったレベルまで価値をブレークダウンして捉えるのは難しいです。
データのnull割合の確認などデータに対しての調査や、実際の不動産の状態との差分チェック（Google ストリートビューで外観を確認したり、実際に建物を確認しに行ったり）等から「ここは改善出来そう」というポイントが見つかることは沢山あります。これらから有限の時間・開発人数の中で、できるだけ価値が上がる順番を見つけ出しながら開発・改善する必要があります。
これらはデータをよく見つめるだけではなく、「データの新規提供や品質改善することによる価値向上 = 改善によるユーザの意思決定の実現性・精度上昇による価値向上」だと考えて、ユーザのユースケースに向き合うことが必要だと考えられます。
現在のコアデータユニットでは、これらのインパクトを判断するための材料をそろえる場として、各プロダクト群のPdM(プロダクトマネージャー)とコアデータユニットのPdMで優先順検討mtgを開催しています。
ただ、データを見ている中でかなり多くの数が上がってくる改善アイデアをこの場に全部並べることは難しく効率的でもないため、コアデータユニットが直接感覚をつかんで進めたい！と考えました。
ユーザの声を直接聞きながら作ろう
上記を解決出来るかと考えて、社内データソンを実施しました。
顧客代理者として、社内にいる業界出身者、顧客に多く合っているOps(Sales/CS/BizDev)メンバとアイデアを出しながら、2日間でアウトプット（データの改善、新しいデータの取り込み、分析ダッシュボード提供）に取り組みました。
アイデア出し
顧客代理者とコアデータユニットのメンバでチームを組んで、「顧客の課題」とそれらへの解決アイデアを挙げていきます。
現状のプロダクトで提供するデータの改善はもちろん、その枠にとらわれずにユーザのこれまで相対することが少ない部門の業務なども踏まえて幅広に課題を抽出して、データを元に改善して提供できるものを検討していきました。
成果物の作成
上のアイデアを元に、実現出来そうで価値を提供できそうなアイデアについて2日間でプロトタイプを作成しました。
特定イベントのデータを取得・推定して、日付でフィルターしながら地図上に表示するStreamlitのアプリケーションを作ったり
PLATEAUのオープンデータを用いて、特定の情報をestieのデータベースに追加して提供できるか検証したり（余談ですが、Snowflake上にコアデータ基盤を構築しているおかげで、地理空間データ型 を用いて、交叉判定がバクソクで出来ました…！）
といったアウトプットを作成しました。
※いくつかは実際にプロダクトに提供する可能性があるため少し曖昧な表現になっています。より詳細ご興味ある方、カジュアル面談などでお話しさせて下さい！
その後
改めて顧客代理者として参加してくれたOpsメンバ含めた社内メンバへの共有会を実施しました。
結果、いくつかの機能はより精度検証してプロダクトに提供したり、既存プロダクトの想定ユーザではない顧客担当部門の方にインタビューして仮説検証するといったアクションにつながりました。
実際に、早くプロダクトとしてユーザに価値が届いた状態になるのが待ち遠しいです！！
最後に
最後までお読み頂き有難うございました。
データの価値を測りながら改善していくって楽しそうだな、一緒にデータソンやってみたいと思った方、是非情報交換しましょう！（TwitterのDMやカジュアル面談フォームなどお気軽にご連絡ください！）
データ自体が売り物として価値を持つデータチームで、より高い価値を実現するための施策を検討し、実装していくSWEのポジションも、採用しています。
