muro / Analytics Engineer

アナリティクスエンジニア｜経験職種7つの器用貧乏くん｜アプリ開発とオープンデータ分析が趣味｜メガベン（260701〜）←JTCメーカー（有休消化中）←HR支援←ITコンサル←SEOベンチャー｜1歳娘の父｜学生時代はプロダンサー志望（学生コンテスト優勝・準優勝/LA留学/Poppin）｜兵庫出身｜発言はすべて個人の見解

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

失敗談。
データ組織の "便利屋化" が進み、事業側とデータ組織と開発組織の役割分担が不明瞭のまま色んなことに着手し続けると責任と成果が非対称的になり、こういう感じになったことがあります。

データが遅い → データ組織の責任
数字が違う → データ組織の責任
AIが間違える → データ組織の責任
アプリイベントの仕込み → データ組織の責任
KPI/NSM設計 → データ組織の責任
施策が失敗する → データ組織の責任
施策が成功する → 事業部の成果

これを阻止するのがデータ組織の管理職のお仕事。阻止しないとメンバーが死ぬほど疲弊します。最初は全くこんなことになるとは思っておらず、困っている組織や事業を助けたい一心で風呂敷を広げまくっていましたが、気がついたら文句は言われるけど感謝されない組織になっていました。めっちゃつらかったけど自業自得、メンバーには本当に申し訳ないことをしました。

この失敗に気付いてからは、必ずRASICやIPO図で責務範囲や業務フローを合意するようにしました。

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

初めて沿線×駅×地価のマップ描画してみたけど、Codex使ってても描画の調整で結構時間かかる...

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

一戸建ての購入を検討してて、沿線×駅別の地価データが手元に欲しいな〜と思って探したら国土交通省が運営している不動産情報ライブラリなるものがあることを知り、早速API利用申請をしたら即日で利用申請通った。ありがたい。

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

@shonen0724 頑張って教えられるようにするねw
アプリ作ったらレビューしてぇなぁ

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

一戸建ての購入を検討してて、沿線×駅別の地価データが手元に欲しいな〜と思って探したら国土交通省が運営している不動産情報ライブラリなるものがあることを知り、早速API利用申請をしたら即日で利用申請通った。ありがたい。

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

個人開発のアプリ単位でrepoを切っているんですけど、並行して複数repoをCodexで操作してると、どのrepoが今どんな状況で次にどんな指示を出せばよいか？並行して進められるタスクは何か？をパッと理解するのが難しい。このペインを解消できる仕組みを作る。

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

あ、これあかん。昔を思い出してマジで胃が痛くなってきた。

[TJO @TJO_datasci]

昔書いた傑作ホラーが発掘されたので再掲：

【社内調整に奔走するデータサイエンティストあるある】

1月下旬：マーケ予算が余って2〜3月に一大キャンペーンを打つことになったので、ついでに需要予測モデルを組んで広告マーケ予算配分見直したいという指示が上層部から来る。だがデータがない

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

@mizsetta 全く同じ悩みを抱えてた時は結局「何かを捨てる」しかなかったです！w
効率化しても減らせる時間には限界があるので1日2hとか追加捻出するのは結構大変で僕はできなかったです涙

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

1歳5ヶ月の娘がいる有休消化中、毎日8:00〜10:00/21:30〜就寝までの計4.5hほど勉強タイムを確保したいって嫁さんに言ったら快諾してくれた！ありがとう！

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

Typeressっていう音声入力ツールをスマホに入れてみたけど、Superwhisperみたいに出力フォーマットをカスタムできないのかなぁ。ちょっと残念だぬ。

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

@shonen0724 大人になるって難しいよね（）

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

上司が間違ってると感じた時に「それは間違ってます」というんじゃなくて「自分はこう思ったんですけど、何か考慮できていない観点がありますか？」って聞くと大体教えてくれる。

[ポスコンちゃん @posconchan]

JTCでもコンサルでも「上の人」の意見に対して違和感を持った場合は注意が必要です。本当に上の人がポンコツで間違っている確率は1割未満で、残りの9割は自分の「前提」が間違っていることが多いです。視野が狭いがゆえの勘違い。「上の人が言っていることが正しいとしたら？」を問いに持てる若手が成長し、高い評価を獲得します。

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

@mizsetta あ、自分もJTCにいた時は開発組織の中にデータ組織がありました！
経験上ですが、複雑化している組織の中で責務分界をボトムアップで整えていくのは本当に時間がかかるので、トップダウンで落とせる人を仲間にするしかないかなぁと思ってます（涙

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

失敗談。
データ組織の "便利屋化" が進み、事業側とデータ組織と開発組織の役割分担が不明瞭のまま色んなことに着手し続けると責任と成果が非対称的になり、こういう感じになったことがあります。

データが遅い → データ組織の責任
数字が違う → データ組織の責任
AIが間違える → データ組織の責任
アプリイベントの仕込み → データ組織の責任
KPI/NSM設計 → データ組織の責任
施策が失敗する → データ組織の責任
施策が成功する → 事業部の成果

これを阻止するのがデータ組織の管理職のお仕事。阻止しないとメンバーが死ぬほど疲弊します。最初は全くこんなことになるとは思っておらず、困っている組織や事業を助けたい一心で風呂敷を広げまくっていましたが、気がついたら文句は言われるけど感謝されない組織になっていました。めっちゃつらかったけど自業自得、メンバーには本当に申し訳ないことをしました。

この失敗に気付いてからは、必ずRASICやIPO図で責務範囲や業務フローを合意するようにしました。

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

なりますよねーw
複雑な組織でも起きるのは、意思決定権限は事業・開発・マーケ側にあるのに、数字・計測・評価の責任だけがデータ組織に寄りやすいからだと思っています。
中央集権ではスピードが出ないので分権化は必要なんですが、その設計が甘いと“なんちゃって分権化”になって、優先順位付けや実行要否をジャッジする権限はないのに実行責任だけがそれっぽいところに押し付けられるんですよね。

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

これはSEOの話だけど、各マーケティングチャネルがAIの影響を受けてガラッと戦い方が変わりそうですなぁ。でも多分SEOは無くなるわけではなくて、戦い方が変わるってだけだと思う。

SERPs取得系APIでAI回答もまとめて取得できるのかな〜。流石にAI回答は動的だろうし意味ないのかな。気になる。

[ToonHive @ToonHive]

Google announces it will now prioritize AI-generated answers in search results over human-written website articles.

A move that could make it significantly harder for independent websites to gain organic traffic starting next Tuesday.

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

@st_data_science そう言っていただけて嬉しいです！
たしかに言われてみれば、変化を嫌い、何をするにしても職制を通すことが重視される文化でよくここまで入り込めたなぁと思いましたw
経営層や部長レイヤーには味方が多かったのが我々の助けになっていました！

[Suguru | データサイエンティスト @st_data_science]

これ読んで逆に「そこまで多くの部署や業務を巻き込めてすごい！」と思うのは自分だけだろうか。
多くのAI・データ推進部が価値提供に難航し、正の費用対効果が得られず、組織再編や吸収合併されているのを目の当たりにしてきた中、これだけ多くの責任を社内で背負えたのはむしろ成功談に聞こえる。

[chira as データマネジメント専門家 @chira]

あるあるあるある。わかりみがすぎる。昔からデータウェアハウスの運用保守チームとか、引用元みたいな状況になりがちでした。

[Takuma Kouno @matako1124]

とはいえ、最初は信頼関係作るためのGiveは必須だけどね

[さわ @data_and_cat]

意に反する結果だった場合も「やり直して」てなる時もありますなぁ。

組織のサイズにもよるんだろうけど、必要な人(現在の依頼者)が責任を持ってAIで分析できる世界を作る、て言うのを実現するのがこれからデータ組織なのかなぁと思ったり。

[れー/Yasushi Wada @cat_tableau]

う、うん。
その通り。(言語化すごいです、ありがとうございます)

これについては、誰かと話したい気持ちが強い。
みんなどうやってるんだろう。

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

@st_data_science 楽しみにしています！

[muro / Analytics Engineer @muro_analytics]

3名のデータサイエンティストの方とお話して、やはりMMM（マーケティングミックスモデル）は政治的な分析手法であり非推奨であることの見解が一致した。