Design & Science Div. 紹介 2021

この記事は GiXo アドベントカレンダー の 3 日目の記事です。
昨日は、Technology Div. 濱田による「React + Typescript で時間対効果が高い Lint 構成を考える 」でした。

Design & Science Div. の山田です。
この記事では、Design & Science Div. の紹介をさせていただきたいと思います。
（よければ、去年のアドベントカレンダーのDesign & Science Div.紹介記事にもお立ち寄りください！）

Design & Science Div. の強み

Design & Science Div. は、端的に書くと、データ分析力に強みを持ったチームです。
ただ、データ分析といってもカバー範囲は広いです。画像認識や言語解析など、 AI という言葉で世の中の人がイメージする領域もデータ分析に含まれます。

そんな中で、D&S Div. がより強みとしている分析は、「データインフォームドな判断」につながる分析です。
「データインフォームドな判断」という言葉については、詳しくはギックスのパーパスのページをご覧いただければと思いますが、

「データによって、人間の考えが深まる・研ぎ澄まされる」

ということで、「データインフォームドな判断」につながる分析というのも「人間の考えが深まる・研ぎ澄まされる」ことにつながる分析ということになります。例えば、上で挙げたような画像認識や言語解析などは、機械化や自動化が目的のことが多く、そういった場合は「人間の考えが深まる・研ぎ澄まされる」ことにつながらないので、ギックスが強みとしている領域からは外れることになります。決して画像認識や言語解析に興味がないわけではないです（むしろ、大いにあります）。ただ、これらの領域を強みとしている企業が他にあるから、そういう企業に基本的には任せましょうというスタンスです。役割分担ですね。

では、「人間の考えが深まる・研ぎ澄まされる」ことにつながる分析とは、どのような分析でしょうか？
この問いに対して、○○分析というような分析手法で答えるのは難しいです。なぜならば「人間の考えが深まる・研ぎ澄まされる」というのは目的であって、その目的を達成するための手段は問わないからです。
ただ言えることとして、シンプルな集計と可視化だけでも「人間の考えが深まる・研ぎ澄まされる」ことにつなげることは十分可能です。

シンプルな集計と可視化だけでも大きな価値を生み出すことができるという意味では、Design & Science Div. が強みとする分析手法は「集計と可視化」と言えそうです。実際に、「集計と可視化」に関するスキルは磨き続けています。具体的には、集計を行うための SQL を扱うスキルと、より良い可視化を作成するための Tableau を扱うスキルの向上には、チームとして取り組んでいます。

「集計と可視化」だけで、本当に大きな価値を生み出すことができるの？と思うかもしれません。
たしかに、価値を出しにくいケースというものもあります。データ量が少ない場合です。データ量が少ないと、その分そのデータに含まれている情報も少なくなってしまうので、価値を取り出しにくくなってしまいます。
裏を返すと、データ量が多ければ多いほど、価値につなげやすいデータといえます。Design & Science Div. が好物とするのは、そのような量の多いデータです。TB級のデータはワクワクしますね笑

「データインフォームドな判断」につながる分析に必要な Design と Science

「データインフォームドな判断」へつなげるためには、上で書いたようなデータを扱う力だけでは不十分です。
クライアントの事業や業務を理解する力も必要になります。クライアントの事業や業務を理解したうえで、事業や業務の担当者の視点に立って「どんな情報があると嬉しいだろうか」と考えることで、「データインフォームドな判断」につながる分析にすることができます。逆に、クライアントの事業や業務を理解する力が無ければ、事業や業務の担当者には響かない自分勝手な分析になってしまいます。

ここまでの「分析にはデータを扱う力だけでなく、事業や業務を理解する力が大事だよね」というところまではよく聞く話かと思いますが、 Design & Science Div. としてはこれらに加えて Design の力と Science の力も重要だと考えています。

Design の力：人々の行動変容を設計する力
Science の力：ものごとの真理を追究する力

人々の行動変容を設計する力があるからこそ、どんなアクションを取ったらよいかの判断が可能な分析結果を届けることができます。
また、ものごとの真理を追究する力があるからこそ、表面的ではない、本質的な分析にたどり着き、考えを深めたり、研ぎ澄ませたりすることができます。
人々の行動変容を設計する力やものごとの真理を追究する力が無いと、「おもしろそうな分析結果だね」で終わってしまう分析になってしまいます。

Design & Science Div. の各事業への関わり

アドベントカレンダー2021の初日の記事で紹介したように、 Design & Science Div. は、「DIコンサルティング事業」「DI プラットフォーム」「DIプロダクト」の3つすべての事業に関わっています。ここでは、それぞれの事業へのかかわり方について書いていきます。

DIコンサルティング事業

DIコンサルティング事業は Design & Science Div. がメインで関わる事業です。
Design & Science Div. が、データ分析を行い、分析結果をもとにクライアントのニーズを引き出すことで、「データインフォームドな判断」への実現に向けた道筋をつけていきます。分析のスピードがウリで、質の高い分析結果を1-2週間ごとのサイクルでクライアントに届け、データに基づいた議論のサイクルをプロジェクト内で何度も回すことにより、クライアントにとってどのような「データインフォームドな判断」が価値があるのかを見極めていきます。

DIプラットフォーム事業

DIプラットフォーム事業は、「データインフォームドな判断」を継続的に行っていくための仕組みをクライアントのために構築する事業で、主には Technology Div. が関わりますが、 Design & Science Div. も関わります。Design & Science Div. は、クライアントの事業や業務の担当者が判断しやすいような可視化に整えたり、事業や業務で運用できるように予測・最適化モデルをチューニングしたりします。

DIプロダクト事業

DIプロダクト事業は、「データインフォームドな判断」を世の中へ広く浸透させるために、マイグルやトチカチといったプロダクトを展開している事業ですが、 Design & Science Div. は、プロダクトの初期段階の企画の部分に関わったり、プロダクトの裏側にあるアルゴリズムを開発したり、マイグルのキャンペーンの事後分析に関わったりします。
2021年は、マイグルで多くのキャンペーンを実施してきたので、各キャンペーンの検証分析を行ってきましたが、自社が直接関わったキャンペーンのデータ分析を行うというのはこれまでではできなかったことで、新鮮な体験ができました。

好奇心の強い人、まだまだ募集中

データ分析には好奇心がとても重要です。
「クライアントの事業や業務を理解する」ためにはクライアントのことをもっと知りたいという気持ちが大事です。
「人々の行動変容を設計する」ためには、まずもって人の行動について興味を持つ必要があります。
「ものごとの真理を追究する」ためには、なぜなぜを繰り返すことになります。
これらの原動力が好奇心です。実際に、Design & Science Div. のメンバーは好奇心が強い人がそろっています。
「このあふれんばかりの好奇心を仕事に活かしたい！」という方で、ギックスの Design & Science Div. に興味を持っていただけた方、ぜひ、下記リンク先を覗いてみてください！

ギックス 採用情報：https://hrmos.co/pages/gixo

明日のアドベントカレンダーは、Technology Div. 谷田部による「感動したLooker機能についてご紹介【Liquid Parameter編】」の記事になります。

Hiroshi Yamada
Data-Informed 事業本部 / Design & Science Div. 所属
大学での専門分野は有機化学。ケイ素、リン、ホウ素あたりも詳しいです。ホウ素の空のp軌道をうまく使っていきたいです。