ARISE analyticsが取組む生産性向上活動
~大規模アナリティクス組織に共通する課題とその解決方法とは~

生産性向上 ナレッジ共有 分析品質向上 分析力向上 ワーキンググループ

ARISE analyticsでは、常に多種多様なアナリティクスプロジェクトが進行しており、プロジェクトごとにチームを組んで業務を遂行しています。しかし、チームが多くなればなるほど、各チームで同じデータセットを作成するといった無駄が生じたり、チーム内で培った知見や構築した資産が全体で共有されにくくなるなど、大規模アナリティクス組織ならではの課題が増えてきます。

本事例では、アナリティクスカンパニーにおいて、上記のような課題を解決し組織全体の分析業務の生産性を向上し続けるために活動している生産性向上ワーキンググループ(WG)の活動についてご紹介いたします。

ARISE analyticsにおける生産性向上のための取組みとは

ARISE analyticsでは、多様なアナリティクスプロジェクトを遂行してきました。その過程で多くの知見を獲得するとともに、高い有用性と汎用性を兼ね備えたソースコードやデータセットなどの資産を築き続けています。 

一方で、上記でも述べた通り、並走するプロジェクトチームが多くなればなるほど、データセットの重複作成などの無駄が度々生じ、チーム内で培った知見、構築したソースコードや機械学習モデルを、チームを跨いで共有し合うことが難しくなってきます。さらには、プロジェクトが大きくなると業務に追われて、日々進化し続ける理論や技術を取り入れ、業務に適用していく投資余力を確保することができないといった課題も増えます。 

生産性向上WGでは、各チームが構築したソースコードの内、機械学習モデルの学習処理速度を向上させるといったどのチームにも有用であると判断したものについて、汎用化処理を施した上で組織全体に展開する活動を行っています。また、新たな機械学習理論や新技術についてPoC*実施し、業務課題解決に寄与する可能性がある場合には、モジュール化するなどすぐに業務で利用しやすい形で展開しています。
*PoCProof of Concept):新しいプロジェクトが本当に実現可能かどうか、効果や効用、技術的な観点から検証すること。

分析業務の生産性向上を通じ、品質向上と納期短縮を同時に実現

そうした取り組みを通じ現在では、『分析結果を簡単かつ分かりやすく可視化するモジュール群』や、『モデルの精度を複数観点で一括評価し結果を出力するモジュール』を代表とした、各チームで個別構築していた多数のプログラムを、組織全体で共通利用することができています。 

これによりARISE analyticsの分析業務をより正確・高速・簡単に遂行することができるようになり、成果物の品質を向上するだけでなく、納期短縮にも繋がっています。

アナリティクスカンパニーとしてのさらなる高みへ

現在生産性向上WGでは、ARISE analyticsがこれまで培ってきた機械学習の知見やプログラムを結集し、機械学習ソリューションを構築しています。機械学習の全工程をより簡単に、速く、そして正確に完遂することができ、かつARISE analyticsに最適化されたソリューションを築き上げることで、アナリティクスカンパニーとして、さらなる高みを目指せます。

ARISE analyticsは、顧客のビジネスを大きく飛躍させる高品質なアナリティクスを提供し続けるため進化し続けていきます。

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