スポンサーインタビュー：ちゅらデータ株式会社様（2023年度プラチナスポンサー）

みなさま、こんにちは。

JTUGスポンサーの代表格でもある「ちゅらデータ株式会社」様に、今年もインタビューさせていただく機会をいただきました。今回は、「データ前処理において重要なこと」をテーマに、昨年に引き続き、ちゅらデータ株式会社データビジネスコンサルタントの福田三佳様にインタビューしましたので、その様子をご覧ください。

この記事でお伝えする内容

1 ちゅらデータ株式会社とは
- 1.1 企業紹介
- 1.2 今回のトークテーマ
2 トークテーマ：「データ前処理において重要なこと」
3 おわりに

ちゅらデータ株式会社とは

企業紹介

Kevin @JTUG（以下、Kevin）: こんにちは、福田さん。昨年に続けて、今年もインタビューにご協力いただきありがとうございます。今回もまずは企業紹介からお願いします。

福田様 @ちゅらデータ株式会社（以下、福田様）: はい、ちゅらデータは2017年8月に設立され、現在は社員数 91名（2024年7月現在）のスタッフが在籍しています。昨年オフィス移転をし、現在は沖縄県浦添市にて事業を展開しています。

Kevin: 御社のビジネスの状況について教えてください。

福田様: 事業内容としては、AIのコンサル事業、AI基盤構築事業、そしてデータ分析研修事業を主な事業としています。沖縄出身や移住してきたスタッフに加え、私のように東京を拠点にしつつ、沖縄県外からリモートワークをしているスタッフも増えてきました。そのおかげか、直近1年で従業員数も1.5倍程度に増え、多種多様なスキルを持ったスタッフが事業を推進してくれるおかげで事業規模も堅調に拡大しています。

Kevin: スタッフについても教えてください。

福田様: 起業当時はデータサイエンティストを中心とした組織でしたが、事業領域の拡大に伴い、今では様々な職種のメンバーが増えています。弊社はグレード制度を採用しており、職能に応じてジュニア・ミドル・シニアの三段階に分けられますが、最近では特に経験豊かなシニアグレードメンバーの加入が各職種で増えており、組織も新たなフェーズに来ていると感じます。また、一定基準の技能を会社が認めた場合には、居住地が日本国内に限りどこからでもリモートで働くことができるようにしたため、今では県外在住リモートワーカーが全体の3割を超えるようになり、多様なバックグラウンドのスタッフが共に働いています。

Kevin: 具体的な業務についても詳しく教えてください。

福田様: 当社の業務はAI、コンサルティング、基盤構築、データ分析研修など、データに関連する幅広い分野にわたります。私たちの強みは、データサイエンティストやデータエンジニアが多く在籍していることです。それらの専門家は、AIエンジニアやウェブアプリエンジニア、XRエンジニアなど、他の分野のエンジニアとも協力しながら業務を進めています。

Kevin: なるほど、御社の状況がイメージできました。ありがとうございます。

今回のトークテーマ

Kevin: 今回のインタビューではどのようなテーマでお話を聞かせていただけるのか、ご紹介いただけますか？

福田様: はい、弊社の中でTableauだったりとか、サーバーからクラウドへのマイグレーションだったり、Tableau自体の活用というところでご支援をさせていただいています。このようなサービスを提供している会社はいっぱいあるとは思うんですけど、ちゅらデータとしてはデータエンジニア自身がかなり際立って、いろいろな製品に特化しているところが強みになっています。私たちはBIエンジニアと呼んでいますが、BIエンジニアにとっては、やはりデータの前処理だったりとかTableauで使いやすい分析用のデータソースとか、そういったところを設計することが多いので、その辺りを中心に今日は話していければと思っています。

Kevin: ありがとうございます。

トークテーマ：「データ前処理において重要なこと」

データ前処理の実際

Kevin: それでは、具体的に今の御社で提供しているサービスや、データ前処理のテーマについてお話を伺いたいと思います。どのようなお客様やサービスが、そのデータ前処理のテーマに関連していますか？

福田様: 基本的にはちゅらデータはSnowflake、AWS、GCPなど各種クラウドサービスを活用しています。既存のデータベースをうまく使うことに知識が長けているエンジニアがいます。彼らと手を取り合ってデータ基盤の構築、可視化、分析、その他データを使ったデータサイエンスなど、様々なサービスや技術提供ができるメンバーが揃っています。彼らの知識や経験を活かしたアドバイザリーの仕事も最近増えています。基本的にはデータの前処理が中心ですが、分析をするためには、BIツールTableauを含めたダッシュボードに適したデータソースの設計から始めることが多いです。そのため、データソースの乱立や管理の複雑さに対応するためのヒアリングを通じて、現状のデータソースを統合する形で提供しています。

Kevin: なるほど。ヒアリングを通じて課題を把握し、データの乱立や管理の複雑さに対応しているのですね。これは多くの企業が直面する課題ですね。

福田様: また、製品によって適したデータを取り込む、クレンジングを行う、ユーザーの利用環境を制限するなどの課題も多く見受けられますが、弊社のデータエンジニアは各プロダクトに精通しているため、コストや運用、手作業の部分を快適にするためのソリューションを提供しています。

Kevin: ありがとうございます。御社には多くのクラウドサービスに精通したデータエンジニアが多く在籍しているため、Tableauユーザーに対してもデータ管理や最適なソリューションを提供できるのですね。

福田様: はい、その通りです。

技術的課題とその解決策

Kevin: よくある課題や問題について教えてください。

福田様: ダッシュボードを資産と考える際にはデータソースが1対1であることが問題になることは少ないですが、データベースやデータマートを会社の資産と考えた場合、マネージメントコストがかかることがあります。そのため、お客様から再構築の相談を受けることが多いです。KPIの再定義や、それに伴うデータ活用を考える際には、既存のTableauから派生したデータベースやデータマートではなく、KPIなど上流から考えてダッシュボードを作る必要があることが多いです。

Kevin: なるほど。

福田様: FDM（ファクト・ディメンション・マトリックス）を使って再構築し、適したデータソースを構築することが多いです。

Kevin: FDMについてもう少し詳しく教えてください。

福田様: FDMはファクト・ディメンション・マトリックス管理表と呼ばれ、用途に対してどのディメンションやファクトが必要かを整理したマトリックス表です。これを使って目的に合ったデータソースを再構築します。

Kevin: なるほど、データマートの管理が複雑であることが課題で、これを解決するためにKPIを見直し、FDM管理表を用いてデータを再構築するのは非常に興味深いです。再構築することでデータの管理が容易になり、効果的に利用できるようになるわけですね。

成功事例とそのポイント

Kevin: 次に、成功事例についてもお聞かせください。具体的にどのようなプロジェクトがありましたか？

福田様: あるクライアント企業では、大量のデータを見直し、データマートを再構築するプロジェクトを行いました。初めはダッシュボード起点でデータソースを揃えていましたが、効率や管理を考えて再構築のニーズが出てきました。このプロジェクトでは、データの統合とクレンジングを行い、ダッシュボードの見やすさと管理のしやすさを両立させることができました。私個人としては、データマートとTableauの機能を含めた最適な形を考える時が一番楽しいんです（笑）。ニーズと今後の活用レベルでデータマートにデータを揃えるのかを考えます。正解は無いかもしれませんが、利用者やその役割に応じて、活用しやすいレイヤーやマートを作っていくことが、データ前処理においてもっとも重要なことだと考えています。

Kevin: なるほど。利用者や役割に応じて、データを利用する側と管理する側の要望を両立させることができたんですね。このような成功事例は、他の企業にとっても非常に参考になると思います。

未来への展望

Kevin: 最後に、未来への展望についてお聞かせください。今後、どのような方向に進んでいくと考えていますか？

福田様: データ活用のニーズは今後も高まると考えています。技術の進化に伴い、データ基盤の構築やデータサイエンスの分野でのサービス提供を強化していきます。顧客のニーズを的確に捉え、最適なソリューションを提供することで、データドリブン経営を支援していきます。また、データエンジニアリングにおけるコミュニケーションの重要性を再認識し、顧客との密な連携を図っていきたいです。