INTERVIEW インタビュー

SCIENCE DIVISION

データ分析でユーザーの
満足度向上を実現する

データサイエンティスト 武田 拓之

現在、私はコンシューマーサイエンスチームのデータサイエンティストとしてKDDIグループ全体の業務改善をするためのデータ分析を行っています。担当するプロジェクトは「auスマートパス」のコスト・アロケーション(費用分配)の検証や、ユーザー満足度向上のための分析企画です。「auスマートパス」は、すでに成熟しているサービスなので長年蓄積してきた膨大なユーザーデータを保有しています。「どのサービスの満足度が高いのか」「サービス内でどんな行動をするのか」など、データからユーザーの行動を分析し、より満足度の高いサービスを実現するためのビッグデータ分析を行っています。

新時代のデータがアナリティクスに無限大の未来を

通信技術が進化し、あらゆるものがネットワークに繋がる5G時代に、IoTやウエアラブルデバイスはさらなる進化を遂げていくと思います。例えば、iPhone Xには顔認証で画面ロックする機能が付いていますが、今後は人の表情から感情をリアルタイムに取得することも可能になります。技術の進化により、今までは得られなかったデータも取得できるようになるのです。こういった新時代のデータを分析することで、従来では考えられなかった手法で、様々な課題へのアプローチが可能になります。時代の変化に伴い、新たに得られるデータは日々増えており、無限大に広がっていくアナリティクスの世界は、非常に魅力的です。

もうひとつの魅力は、KDDIという膨大なユーザー数とサービスを持つ企業に対し、データによる裏付けをもって、客観的な立場から成長へ導く提案ができることです。KDDIは今後通信事業のみならず、様々な領域のサービスを展開する「ライフデザイン企業」となっていくビジョンを掲げています。その中で、今ある資産を活用し、データ分析の力でビジネスを加速させるサポートができると考えています。

ユーザーファーストで考えるデータ分析への挑戦

私自身は、ビジネス視点でスキームを提案し、課題の解決方法を導き出すことが得意なデータサイエンティストです。データ分析のみでは現状の把握はできても課題解決に至らない場合もあります。サービスの未来を描き、どのようなスキームをつくることが課題を解決するのかを一緒に考えていける仲間を求めています。

サービスに携わるデータサイエンティストにもっとも重要なのは、「ユーザーファースト視点」や「デザイン思考」を持ったデータ分析ができるかどうかにあると思います。常にユーザーのことを第一に、どうすれば分析でメリットをもたらすことができるのかを考えて、課題解決に取り組むデータサイエンティストが必要です。ARISE analyticsにはデータ分析のアカデミックなバックグラウンドを持った人材も多く、データサイエンティストとして最新の分析手法を含めた様々な視点でアプローチしていくことが可能です。単なる分析にとどまらず、「本質的に課題解決に向かうためのデータ分析」に共に挑戦していきましょう。