ホラーについて
Steve
この世で一番怖いものは、高いところのスティーブです。
Mela
この世で一番怖いのは、黒板を引っ掻く音のメイラです。
Steve
やばい。
Charlie
はい、この世で一番怖いのは、ホラーですね、チャーリーです。
Steve
まさかの、ホラー?
Charlie
いやー、普通に、なんか人を怖がらせようと思って作られているもの、怖くない、絶対。
Steve
なるほどね。
Charlie
と思って、頼らないように生きている。
Steve
ホラーっていろいろあるけど。
Mela
映画とか?
Steve
映画とか。
Charlie
見ないんで分からない。
Steve
そんなに、そんなに苦手なんだ。
Charlie
超常現象みたいなのは大丈夫だと思うよ。
Steve
超常現象?
それは、それはなんでなんだろう?
Charlie
なんか、なんかカラクリありそうだから。
Steve
あ、種が。
Charlie
こういうことが起きているから、今これが起こっているっていうのは、多分分かるんですけど、怖いものは怖いんで。
へー。
ゲスト自己紹介
Mela
はい、ということでですね、今日はゲストにチャーリーをお迎えしております。
よろしくお願いします。
Steve
初めましてですね。
Mela
で、チャーリーはですね、タイムツリーでデータアナリストというお仕事をされているんですけれども、今回はそのチャーリーに来ていただきまして、タイムツリーのデータ分析、どんなことをしているのか、みたいなことをお話しいただければなと思っております。
Steve
お願いします。
データアナリストって一番こう、僕からすると縁遠い存在なので。
Mela
すごいですもんね。
もう陳腐な言葉ですけど。
Steve
語彙力。
Charlie
すごい。
Steve
欲しいデータを欲しい形ですぐに出してくれるっていう。
Mela
じゃあまずはチャーリーの自己紹介をお願いできればと思います。
Charlie
はい、チャーリーと申します。タイムツリーでデータアナリストをしていて、今1年半くらいですね。
それの前は新卒でファミリー向けのメディアをやっているベンチャー企業みたいなところに入っていて、そこではアナリストに限らず新規事業をやったり、グロース施策とかやったり、エンジニアもやったり、何でも何でもやるみたいな立場でいろいろやらせてもらっていて、
なんかそれをやっていく中で、なんか分析がどうやら好きでかつ得意でみんなも有り難がるみたいな感じで、
なんか自然と流れていったみたいな感じです。
Steve
そこに悟ったのは何かきっかけあったんですか?
Charlie
なんかその最初の最初の新規事業で、なんかどうにも数字が伸びなくて、なんかいろいろアナリティクスみたいなのを見ていて、こうなんじゃない?みたいなのをポっていったら、なんかすごいみんなに褒めてもらえた感じですね。
入社のきっかけみたいなので言うと、なんか自分が作るものを、使うものを作りたいなって思って、
ファミリー向けのメディアだったんで、ちょっとわからんみたいなところが多かった。
で、自分が使うものを作りたくて、その時はPDMみたいな立場で、
編集先を探してたんですけど、なんかアナリストもミッションというか、責務一緒じゃない?みたいなことを思って広げて、
自分が使うものなんで、ホーム画面とかを眺めているうちに、見つけて探して募集あるじゃん?みたいな感じでしたね。
Steve
そうなんだ、データアナリストとか当時募集してたんですね。逆にプロダクトマネージャーその時なかった?
Charlie
なかった気がします。
Steve
たぶん。
Charlie
素晴らしい。普段から使っているタイムツリーで何かできたらいいなって言って、ちょっと調べたらあった。
Mela
そうですね。運よく。
データアナリストの詳細
Steve
運命ですね。
運命です。
で、今実際にデータアナリストとして最初入社したけど、やってる領域もそこら辺だけど、
PDMみたいな役割というか、PDMもやってますもんね。
Charlie
そうですね。最近2月ぐらいから兼務みたいな形でやらせてもらってますね。
Mela
チャーリー、今データアナリストとPDM兼務していると思うんですけど、実際データアナリストって、
いろいろこういうデータを見たいんですけどとか言ったら出してくれたりすると思うんですけど、どういうことをしているのかが、
ちょっとね、私もスティーブもね、あんま想像ついてないというところが。
Steve
そうですね。何を責務として、どんな目的で何をしているのかみたいなところですかね。
Charlie
なるほど。なんかその依頼に応じて数字を出すとかももちろんあるんですけど、
方針の方針とか意思決定のために役立つ材料を出すみたいな仕事だと思っていますね。
Steve
確かにそうなってる。
Charlie
AプランとBプランどっちがいいか考えたときにその材料を、
データとして提供する。
そう、データとして根拠となるものとして出すとかがメインのミッション、責務としてはそうですね。
あとはカレンダーツールなので、
こういう運営側が思ってもなかった使い方をしている人がいるみたいなインサイトを出すとかは結構意識的にやってたりはしてますね。
Mela
チャーリーとかね、よくノーションに実習レポートみたいな形でいろいろ作ってくれたりしてますよね。
Steve
そうですね、あれ結構楽しみにしているうちの仕事です。
社内では一応ユーザーさんのデータを除けるメンバーというのは限られているんですけど、主に分析系の人ですよね。
Charlie
そうですね。
Steve
見てその中から気づいたことを定期的にレポートしてるんですね。あれは面白い。
そういう自分たちから結構レポートもしてくれるし、
なんか気になるのが基本ニーズがあって動くみたいなのが多いとも思いつつ、
こういうデータ欲しいからって言って言われて準備するとかありつつ、
自分たちからも結構発信をするじゃないですか。
はい。
その発信の探すネタとかってどうやって普段から考えてるんですか?
Charlie
何だろう。
普段自分が使ってて、例えば僕は時間帯を入れるのが面倒くさくてできないんですよ。
予定に?
Steve
予定に。
Charlie
全部終日でやっちゃう?
終日か時間適当、適当だと15分区切りの繰り上げになるんですけど、そのまんまなんですね。
こういう人間いっぱいいるんじゃねーのっていうので調べるとか。
Steve
好奇心を持って常に生きてるってことですか?
Charlie
でもそうかな、そうですね。
なんかよそのサービスとか使っててもあったりしますね。
Steve
それはチャーリー特有なのか。
データを扱う仕事の人たちに特有なのか。
Charlie
まあでも多いような気はしますね。
Steve
そういう視点で生きてます普段?
Charlie
生きてないですね。
Steve
僕も全然生きてないなって今聞きながら思ってた。
で、調べてみた結果何にもないこともあるし、
Charlie
ありますあります。
Steve
それが結構良さそうな素材になることもあるし。
Charlie
打率で言うとどうかな?
でもなんか調べて何にも出さないのがもったいなくて
なんかこれはハズレでしたわ。
それはそれでいいかなと思って
Mela
だいたい何かしらに書きますね。
Charlie
本当に小粒なものはタイムズに流して終わりとかですけど
あとはちゃんとノーションにまとめるようにしていますね。
Steve
でもタイムズのつぶやきからリアクションが増えてって
そこから盛り上がってじゃあチャーリー調べてみよう
って思われますもんね。
Mela
あとはアナリストチームでも
Steve
これ気になりますのページとかありますよね。
Charlie
みんなで書き込めるやつですね。
こういう情報が欲しいっていうものを募集して
頑張るよってやつですね。
スティーブがすごい。
Steve
なんでも書いていいって言われたから
Charlie
それでも無茶系を書きまくる。
自分でも何を書いているかわからないって書いてました。
Steve
自分でも何が欲しいのかわからないけど
こういうのあったらいいんじゃないかみたいな
無茶とわかりつつ。
データアナリストの役割とチーム構成
Steve
データアナリスト、分析用に携わっているメンバーってどのくらいいるんでしょうか。
Charlie
データアナリストとしてやっているのは
僕ともう一人しかいないですね。
Mela
あとは兼務の人がいる感じですか。
Charlie
そうですね。
データアナリストチームは5人。
2人はアナリストで
もう2人がデータエンジニアっていうのかな。
基盤を整えてくださる役割の方で
もう1人がCDO、データオフィサー
責任者みたいな立場の5人チームです。
Steve
予定データを利活用して
何かユーザーさんにもっと便利なものを還元しようとか
ビジネスとして何かマネタイズの素材に使おうみたいなところは
ずっとTime3は取り組むチャレンジしてきたけど
より本腰を入れてっていうところで
新しいルイがCDOに就任して
その5人プラス今後入ってくるチームメンバー
Charlie
やっていくぞっていう。
Time3のデータ分析における醍醐味
Steve
データ基盤を整える人っていうと今
ジャスティンとエズラ。
Charlie
分析を担う人がハッチとチャーリー。
Mela
ハッチとチャーリーはどういう役割分担とかあるんですか?
Charlie
僕が基本的にTime3アプリの
カレンダーの
データを見ていて
ハッチはTime3アズの方です。
Steve
広告の方を見ているみたいな分かれ方になってますね。
Mela
データアナリストチーム5人体制っていうことだったんですけれども
そのチームでTime3のデータ
Time3のデータ分析をする中で
こういうところがすごい面白いなとか
そういうのってありますか?
Steve
うん。
Charlie
はい。
Steve
Time3ならではのね。
Charlie
そうですね。
最近気づいたんですけど
暮らし
ユーザーの生活に関する予定で
一番大きいのは多分Time3で
って思うと
世界で一番予定のデータ見てるの
自分なんじゃないっていうのに
Mela
すごい!
Steve
気づいて
Charlie
なんかちょっと誇らしくなったことがあります。
そういう意味だと
そうですね。
ちょっと先のデータとか
そういうのが一番集まっている場所
Steve
生活に根差した
日常生活の中で使うサービスで
カレンダーサービスというところでいうと
おそらくTime3が今トップランナー
ということはそこのデータ分析中
チャーリーは世界中のみんなの日常を
Charlie
この社内で一番データ見てれば
自分は世界一を言えるんじゃないかって
面白い!
Steve
でもその仮説は穴勝ちって感じですね。
Charlie
なんかありそうな気がしますね。
Steve
世界一の男?
こんな身近にいた?
Mela
かっこいい!
Steve
なるほどね。
そこは確かにその醍醐味ではあるかもしれない。
予定サービスにおけるデータの大変さと対処方法
Steve
そうですね。
掘り甲斐があるというか
Charlie
もうめちゃくちゃ惚れますね。
Steve
面白い。
逆になんかこう予定サービス
カレンダーサービスならではの
大変さというか苦労みたいなのとかあるんですか?
Charlie
そうですね。
大きいんで
Steve
その
Charlie
データが?
データもユーザー数も多いので
なんか自分の知っている
日本語で色々調べているだけだと
ユーザーさんの半分のデータしか見れないとか
英語でやってもドイツ語とかもあったりするし
全部のデータが見切れないとかもありますし
あとは表記揺れとかが結構激しい世界なので
それをどうやってまとめ上げていくかみたいなのが
難しい大変なところであったりはしますね。
Steve
誕生日でも誕生日って漢字で出てる人もいれば
Charlie
ハッピーバースデーって入れる人もいれば
Steve
HBDって入れる人もいれば
なるほどね。
Mela
どういう風に工夫して対処してるとかあるんですか?
Charlie
考えられる限りのパターンを入れるとかが
簡単なやり方で
あとはなんかそんなに影響ないケースだったら
因果推論について
Steve
日曜日だけに絞るみたいな感じでやってますね。
Charlie
ノイズを除去しても影響がないのであれば
Steve
蛍光見たいだけだったらそこまで深入りしなくていいので
Mela
かっこいいな
Steve
そこで判断できちゃうのもかっこいい
あとは言語の壁みたいな大変さ
今さっき言ってたけど
Charlie
それはありそうですね
Steve
これはちょっと予習しておいたらよかったな
Charlie
これも多言語展開してるサービスならではですね
アメリカは9月に新学期が始まるとか
イギリスもそういうのがあったり
クリスマス的なお祝い事の日付とかがあって
DAUとかが変わるんですけど
そういう背景を知ってないと
Steve
数字のブレがわからないみたいなのもありますね
文化的な慣習みたいなものもちゃんと理解してないと
データのブレはわかるけど
何でかっていうところがわかんない
奥深い
今でも勉強してることとか
今テクノロジー面で何かウォッチしてる
Charlie
フォローしてることとかある?
テクノロジー面だと
Steve
因果推論っていう領域の
Charlie
なんか武術みたいな
Steve
すごいね
Charlie
因果推論
本は読んでいて
本なんですね
本読んでて
因果推論自体は
原因としてある変化が起こった時に
この要素を原因と言えるのかどうか
みたいなものなんですけど
よく相関とかあるじゃないですか
Steve
相関、因果
Charlie
そうですね
Steve
違いみたいな
Charlie
相関はあるけど因果はないみたいな
ケースがあって
Steve
それのいい例え話してますよ
Charlie
アイスクリームですか
言われた
Mela
何ですかそれは
Steve
アイスの売り上げが上がると
なんか溺れる人が増えるみたいな
相関はあるけど因果関係ではない
Charlie
なるほど
ちょうどこういう
こういう右上がりの図になるんですけど
言いたかったのに
言っちゃった
Steve
有名ですよね
Charlie
有名ですね
その後ろには気温みたいな
別の軸があって
気温が上がるとアイスクリームが上がるとか
気温が上がると溺れる人が増える
みたいな
Steve
これを
Charlie
川で泳ぐ
それを探るっていうのを今習って
Steve
へー
じゃあ世の中にあるいろんな
ゼータの相関の中から
本質的な因果を見つけるみたいな
Charlie
そうですね
面白そう
Mela
面白いんです
Steve
面白そうだけど
Charlie
答えだけ多くしてる
Mela
ショートカットしたい
Steve
へー
Mela
最後に
タイムツリーのデータアナリストの仕事内容
Mela
タイムツリーのデータアナリスト
今も募集していると思うんですけれども
ぜひこういう方に来ていただきたいとか
こういう人求めてますみたいなのがあれば
ぜひチャーリーからお願いいたします
Charlie
はい
そうですね
これまで話したような予定
ちょっと未来の予定データ
世界中から集まってくるデータに
興味があるとか
そういうところで分析するの面白そう
みたいなのに興味がある方だったら
多分面白いと思います
データアナリスト
チーム5人ですけど
本職でやってるの2人で
これから3人4人と増えていって
これからやっとチームになるみたいな
このフェーズを面白そうだなって
思う方はあると思います
Steve
あと因果推論
Mela
そうですね
Steve
因果推論に引っかかった方は
ぜひ
Mela
今日のホットワードです
Steve
ありがとうございます
今日はチャーリーをゲストに
迎えてお送りしました
ありがとうございます
Charlie
ありがとうございました
