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事業会社のデータ分析は
現場の感覚を数値化すること

大倉 健介

Profile
大学卒業後、ソフトウェア会社を経て、約2年青年海外協力隊でウズベキスタンに赴任。帰国後はビッグデータ分析会社のエンジニアとして、顧客企業のデータ分析基盤構築に従事。2018年JINS入社。グローバルにおけるデータ分析基盤構築および運用保守リーダーを担当。今後のテーマは、機械学習による社内業務改善。

現場の感覚を数値化する

基幹システムから上がってくる売上や在庫などの業務系データを使ってメンバーが分析を進めるための基盤構築を担当しています。いわゆるETLと呼ばれる、データの抽出・変換・編集ストアを行い、関係者が使いやすい形で提供する領域です。たとえば、売上データは基幹システム上に存在はしていますが、それを情報基盤上で分解して予算と組み合わせ、目標に対する日次進捗レポートとして全国368の店舗(注:2019年3月末現在)ごとに整理しています。それを本部の経営企画や店舗運営リーダーが分析に活用します。
最近取り組みを広げているのが、不良品のデータ分析です。保証期間内に返品を受けた製品のSKUや部品による偏りを調査したり、店舗でレンズを加工する際に生まれる不良品の原因分析を行うなどです。
また、商品企画MD周りのデータ作成も主要な分析業務の一つです。PSI管理のための、売上・在庫・発注などのデータ加工ですね。

一般にPDCAにおけるCの部分は、感覚値で行われていることが多いと常々感じています。私の作るデータは、そこを各事業担当者が数字で追う大元になるもの、という意識は強く持っています。そこが事業会社でデータ分析に携わる醍醐味でしょうね。

 

JINSに眠るデータのポテンシャル

業務サイドのニーズに合わせてデータを取得しようとすると、そのままでは使えない事も多くあり、都度システム改修を行い改善してきました。

そもそもデータは、業務に応じて出てくるものですから、収集後分析するために「きれいにする」ステップはどうしても必要です。業務仕様となっているシステムを、分析でも使えるように変更する、というのではコストもかかりますし、何より本末転倒です。JINSでは会社方針として、分析を容易に行える仕組みにしていく方向であるため、基幹システム担当や店舗・ECといったフロントシステム担当者など、周囲の理解とサポートがあり、データサイエンティストやアナリストが活躍しやすい環境だと思います。次のステップとして、貯めたデータを使った機械学習を導入しようとしています。

アイウエア事業はSPAモデルなので業務領域も幅広く、さまざまなデータが眠っています。今扱うことが多いのは、店舗やECの商品情報や顧客情報ですが、今後分析を深めたい情報は、店舗における検眼情報です。もちろん、医療情報ですので取り扱いには注意が必要ですが、大いに価値を感じている領域です。
また、「Think Lab」というワーキングスペースの事業がありますが、不特定多数の方がワークする状態を画像解析できると、新たなインサイトが得られそうです。JINS MEMEという商品においても集中度を解析したものをリアルタイムで返していますが、これをさらに進化、複合させていけば面白いでしょう。

 

エンジニアの働く環境

自己管理のカルチャーが強いですね。オフィスはフリーアドレス。集中したい時はThink Labを使っています。Think Labはそもそも最高の集中環境を実現することを目的としたスペースですからエンジニアにとってベストです。また、組織がとてもフラットで、個人が裁量を持ち、目的すら自身で明確にしていくようなところがあります。私自身はJINSのデータ基盤をさらに充実させ、ルールベースで行われている事業のデータ分析を強化し、機械学習につなげることを自分に課していますが、皆がそうしたテーマを持って働いているのが特徴ですね。

この記事を読んでくださっている方へのメッセージ

個が強いというのは、組織上にもいえることです。部や課の単位でなく、個々のメンバー同士で話し合って仕事を進めることが多く、エンジニアも、部課長が部門に依頼された案件をメンバーに振り分けて進捗管理される、と言ったようなことはあまりありません。プロジェクトは組織を横断して組成されることも多く、タスクの優先順位付けは自分で行います。予算や外注・内製の判断も、決裁は上司に相談するものの、自分で行うのです。自立・自走ができる人にとっては、もってこいの環境です。

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