20170912 data analyst meetup tokyo vol.5

DataOps
in
MoneyForward
2017/09/12(Tue)
Data Analyst Meetup Tokyo vol.5
at :DeNA

© Money Forward,inc.2
名前 : 伊藤徹郎 (@tetsuroito)
所属 : MoneyForward, Inc.
部署 : 社⻑室
Tools : R & SQL & (sometimes Python)
Career :
企画営業 → データアナリスト → Webディレクター → 事業開発
イマココ
Who Am I

DataOpsの前にDevOpsの話
Dev
(Development)
Ops
(Operations)
[DevOps]はソフトウェア開発⼿法の1つで、開発担当者と運⽤担当者が連携して協⼒する
開発⼿法です。
開発担当者運⽤担当者

DataOpsはDevOpsからインスパイアされてる
Data
(Data)
Ops
(Operations)
[DataOps]は私が提唱している考えで、データ分析担当者とサービス運⽤担当者が
それぞれ連携して、適切にサービスを改善/運⽤する⼿法です。
データサイエンティスト
データベースエンジニア
機械学習エンジニア
運⽤担当者

要は・・・
同じサービスを担当する者同⼠、
うまく連携していきましょうということです

少し宣伝
ZDNetという媒体で「事業会社で取り組むデータ分析の実際」という連載で
そのような内容の連載をしていました。よければチェックしてみてください！
https://japan.zdnet.com/cio/sp_17datas/

そうはいっても‥
なかなか協調して動くことは難しいことが多いです。
部⾨間で連携する場合、
「情報のサイロ化」
が問題になりやすいです。
また、同⼀チームで連携する場合、
「共通⾔語化」
に問題があることが多いです。

データサイエンス系⼈材に共通する点
協働するよりデータをいじる
チームメンバーとコミュニケーションを取るよりも、
取得可能なデータを⽤いて様々な分析を⾏ってみたり、
様々なモデルを試してみたり、他のデータと組み合わせて
みたり、⼀般的な統計情報から類推してみたり…

こういう姿勢はダメです。
(胸に⼿を当て、考えましょう)

私のオススメな⽅法
ディレクターやUXデザイナーとの協働
データサイエンティスト
データベースエンジニア
機械学習エンジニア
ディレクター
UI/UXデザイナー

どうやって？
UXワークショップの実践
チームの様々な職種のメンバーが⼀堂に会して、
「ペルソナ/シナリオ法」のワークショップを実践。
これにより、正しい仮説やターゲット像を作成。
ブログ記事 : https://moneyforward.com/engineers_blog/2017/04/19/user-survey-workshop/
■参加者の職種
エンジニア/デザイナー/PO,PMO/企画、マーケ
営業、アライアンス/カスタマーサポートなど

試してみてよかったこと
Ø外化することで暗黙知の共有ができた
Øサービスの経験年数による理解度のばらつき補正
Øゴム化するペルソナをきちんと同定することができた
Ø組織の壁のようなものがなくなった
Ø同じ⽅向性、正しいユーザー像の理解度向上
Øチームビルディングにも好影響

結果として得られる期待値
「仮説構築の精度」
AIファーストやデータ⺠主化の流れを受けて、どんどん
データ利⽤における⾃由度やアルゴリズムの精度、選択肢
の広がりが拡⼤しています。
その中で改めて我々データサイエンスを⾏う⼈間が
意識しなければならないことは、「5W1H」の仮説です。
When ：いつ
Where ：どこで
Who ：誰が
What ：何を
Why ：なぜ
How ：どのように
引⽤元書籍名：「イシューからはじめよ」
http://www.eijipress.co.jp/book/book.php?epcode=2085

MoneyForwardでの取り組み

データサイエンスを⾏うシステム構成
17 © Money Forward,inc.
定期バッチやアドホック分析なども実施し、必要に応じて構成変更
なども⾏っています。
ロゴは各社のHPより引⽤

サービス提供におけるデータサイエンス
18 © Money Forward,inc.
家計診断機能で専⾨家(FP)によるアルゴリズムを作成し、
ユーザーの属性など、近しい属性の理想の家計と⽐較・診断します。
(*家計診断は有料機能です)

サービス改善におけるデータサイエンス
ユーザーの⾏動ログから多変量解析や統計解析により問題を特定。
その結果から施策を⽴案・実装・リリース。
リリース後にもモニタリングし、次の施策をあてていきます。
ユーザー⾏動モデルの可視化曜⽇・時間別⾏動分布の可視化アソシエーションルールの
スキャッタープロット

社内の勉強会なども開催
20
輪読会を実施し、その発表資料を社内の情報共有ツールへアップ
© Money Forward,inc.
引⽤元書籍名：「ITエンジニアのための機械学習理論⼊⾨」
http://gihyo.jp/book/2015/978-4-7741-7698-7

フィジビリティスタディー (KPIの予測など)
過去の蓄積データから予測モデルを作成し、信頼区間を⽤いた予測などの
取り組みも⾏っています。Facebookの⽅が開発したProphetを使った例
ブログ記事 : https://moneyforward.com/engineers_blog/2017/06/01/prophet/

ユーザーのパーソナライズ情報を最適なタイミングで配信
興味のある情報を学習し、よりよいアドバイスを提⽰
今強化している取り組み

今後強化していきたい取り組み
・プライバシー保護データマイニング
・差分プライバシー
・オントロジー
セキュリティとデータサイエンスはトレードオフです。
セキュリティを担保しつつデータを活⽤出来る取り組みを推進予定です。
この辺の有識者の⽅々とぜひ意⾒交換や勉強会などをしたいので、ぜひお声掛けください！

個⼈的に気になっているもの
© Money Forward,inc.24 出典： http://edwardlib.org/

最後に⼀⾔物申したい

私たちは今回の
「DeepLearning」
ブームで何を学んだのか

DeepLearningで学んだことは
Deep LearningはNNの再びのブームによって
CNN、RNN、LSTM、GANなどの
様々なアルゴリズムが勃興している
扱うフレームワークも
H2O,MXNet,Caffe,Theano,Chainer,
Torch,Tensorflow,Keras
などの多岐にわたっている

CNN、RNN、LSTM、GANなどの
Torch,Tensorflow,Keras

CNN、RNN、LSTM、GANSなどの
Tensorflow,Keras
そうじゃない

⾃社のビジネスモデルに適した
適切な課題設定およびタスク設定を⾏い、
いかに計算資源を獲得して、(お⾦をかけられて)
いかに良い教師データを揃えられるのか
その上で、先ほどのフレームワークの話が
くるのではないか
*あくまでも私⾒です

DeepLearning情報をキャッチするTips
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何も考えず、このリポジトリをウォッチしてください
https://github.com/arXivTimes/arXivTimes

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