フリマアプリ「メルカリ」（出典：メルカリ）《クリックで拡大》

　データドリブン文化が全社に浸透するか否かは、最終的にはトップの考え方次第だ。とはいえマーケティングのように、もともとこの考え方と相性が良い分野もある。まずはプロジェクト単位でデータドリブン組織を動かすのは可能だと松田氏は考えている。松田氏が分析組織を構築する上で実際に取り組んでいることは次の3つだ。

• プロジェクトの目標設定
• キードライバーの設定
• PDCA（計画、実行、評価、改善）サイクルの遂行

　プロジェクトメンバーがそれぞれ別の方向を見ているようでは目標の達成は難しい。松田氏がプロジェクトの重要目標達成指標（KGI）設定で実践しているコツは3つある。1つ目は分析組織全員の納得感を大事にすること。そのために効果的なのが社外でのオフサイトミーティングだ。「通常業務から思考を切り離すことができ、本質的なことを考えられる」というのが、推奨する理由だ。2つ目は割合指標よりも実数を重視すること。指標は「見ていて“燃える”ものがいい」というのが松田氏の考えだ。例えば「リテンション（継続）率」の代わりに「前月から購買を継続したお客さま数」とする方が、期間中の努力の積み重ねが見えやすく、やる気が出るという。3つ目は定義を明確にすることだ。自分以外が分析することも考慮に入れると、定義を周知させることが重要になる。

　キードライバーとは最終的に目標とする数字のうち、動かすことが比較的容易であり、かつそれを動かすことが経営の思想と合致するものだ。例えば売り上げがKGIだとすれば、それは「購買者数」「1人当たり購買数」「商品単価」の3つに因数分解できる。メルカリの場合、商品単価は出品者が決めるので動かせない。ヘビーユーザーを優遇する場合は1人当たり購買数が重要になるが、現時点ではユーザー数を増やす方が重要と考えた場合は購買者数をキードライバーに選ぶことになる。キードライバーは、施策を決めるときや、次に述べるPDCAサイクルの遂行において使われる。

　データドリブンの文化を醸成するために松田氏は、プロジェクトメンバー全員がダッシュボードを毎日見て、KGIの中でキードライバーの推移をチェックすることを推奨する。特に「全員で見る」というところが重要だ。毎日見続けられるようにするには、楽しいダッシュボードにしないといけない。アナリストに人気が高いダッシュボードは、1時間ごとに主要指標が更新されるそうだ。

「職能単一・分散自立型」組織体制の確立

　松田氏は「新たな価値を生みだす世界的なマーケットプレイスを創る」という全社共通のミッションを踏まえて分析組織独自のミッションを「データで意思決定を支える」と定めた。そこに込めた思いは、メンバーが主体的に意思決定に関わっていくことにある。

　狙いは2つある。一つは誰も正解を知らないビジネスの未踏領域を切り開くには、メンバーに主体的に動いてもらいたいと考えるからだ。そしてもう一つは「アナリストがAPI（アプリケーションプログラミングインタフェース）のようになってしまうこと」を避けるためだ。APIはアプリケーション間のデータ連携を担うが、アナリストが「こんなグラフを出して」「あんなデータはないの」とプロジェクトの要望に応えることばかりに追われていては、せっかく有能な人材を採用しても思う存分に活躍してもらうことができない。離職率が高まる懸念も出てくる。

　こうしてミッションを明確にしたことで業務範囲が明確になり、社内外のコミュニケーションが円滑に進むようになった。意思決定に関係しない分析の優先度を下げ、新しい従業員に業務内容を説明する上でも理解促進が容易になった。採用にも良い影響が出ているようだ。

　現在10人いるアナリストの配置は、プロジェクトごとにリードアナリストとジュニアアナリストをペアで割り当てるようにし、教育とコードレビューの品質を担保している。松田氏は現在の組織体制を「職能単一・分散自立型」と表現する。

　職能の多様性という意味では、メルカリにはデータエンジニアが一人いるものの、他は全員がアナリストであり「職能単一型」に近い。集中と分散という意味では、分析組織全体で各プロジェクトとやりとりをする集中型ではなく、各プロジェクトにアナリストが付く分散型の体制である。

　集中型は依頼の優先順位を付けやすい他、アナリスト間の情報共有や育成が容易であったり、レビュー体制を構築しやすかったりするメリットがある半面、メンバーが受け身になりやすい点は大きなデメリットだ。

　これに対して分散型は、支援先プロジェクトへのオーナーシップが増大し、目標設定をアナリスト自身が設定できる。これによりスピード感を持って仕事ができるのは魅力だ。デメリットとしては、個人単位で情報が分断したり教育が難しくなったりすることがあるが、この課題については週1回のミーティングやペア体制によって補完できるようにしたという。

　「集中型と分散型のどちらが良いかは会社の大きさや複雑性にもよる。適切な組織体制はその時々で変わる」と松田氏は語る。実際、分析組織の立ち上げ当初は人が少ないため分散型にしたくてもできなかった。現在の体制はアナリストが4人になってからようやく確立できた。一方で、いつまでも分散型が適切とも限らない。今後プロジェクト横断型の意思決定が増えてくる場合に備え、松田氏はハイブリッドな組織への転換も視野に入れる。あくまでもメンバーが力を発揮できる環境整備を追求する構えだ。

メルカリのオフィス（出典：メルカリ）

寄稿者紹介

冨永裕子

とみなが・ゆうこ　フリーランスのITアナリスト兼ITコンサルタント。2つのIT調査会社でエンタープライズIT分野におけるソフトウェア分野の調査プロジェクトを担当する。その傍ら、ITコンサルタントとして、ユーザー企業を対象としたITマネジメント領域を中心としたコンサルティングプロジェクトも経験する。新興領域、テクノロジーとビジネスのギャップを埋めることに関心あり。