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皆さん、こんにちは。10X CCOのりっちゃです。
この10X fmは、10Xをつくるおミッションに、
クオリティチェーン向けECプラットフォームStaylerを提供している
株式会社10Xのメンバーが、キャリアや日々の出来事、学び、
プロダクトに対する思いを包み隠さずリアルにお届けしていく
ポッドキャスト番組です。
今回も、新入社員の方の紹介ポッドキャストを撮っていこうと思います。
今回は、2月にアナリティクスエンジニアとして入社された
水谷裕人さんにお越しいただきました。
水谷さん、よろしくお願いします。
よろしくお願いいたします。
早速ですが、水谷さん、簡単に自己紹介をお願いできますか?
アナリティクスエンジニアとして入社いたしました水谷裕人と申します。
経歴としましては、物理系の大学院を修了した後、
2018年に新卒でフリンジ八一という会社に
データサイエンティストとして入社いたしました。
今は会社名変わってユニポスという会社名なんですが、
1年目は広告のシステムの機械学習ロジックを担当していて、
2年目からユニポスの方に移動してデータ分析、機械学習が必要なところには
機械学習も実装したり、また研究所と共同研究したりと
データに関わることなど何でもやっていました。
3年目の2021年からユニポス社として
データ基盤やデータの認識をしっかりやっていこうということで、
その辺りをリードしていくことになり、
今のアナリティクスエンジニアという職種に注力するようになってきました。
そのプロジェクト自体は1年半ほど進行して、
そこからTENXへ転職したという流れになります。
ありがとうございます。
じゃあTENXが2社目ということですね。
そうです。2社目になります。初めての転職です。
そうですね、フレッシュ。初転職ドキドキですね。
休憩方もそういう方も多いと思うので、ぜひお話伺えればと思っています。
ちなみに趣味とか休日の過ごし方とか良かったら教えていただけますか?
趣味は最近野球を見たり野球したりすることが趣味で、
プロ野球も見るし、メジャーリーグも見るし、
今また春になってシーズンが始まるので草野球もしていくという感じですね。
草野球のチームを友達とかとやられてるんですか?
そうですね、友達に誘ってもらって、今住んでいるところの近くの草野球チームに、
結構緩い草野球チームなんですけど、入ってそれなりに怪我しないように楽しんでやってます。
いいですね。TENXの人は野球好き多くないですか?
そうなんですよね。入社初日の自己紹介みたいなので、
野球がフックですみたいな、野球に興味ある人に話しかけてくださいみたいなことをスラックに投稿したら、
早速Zベースボールチャンネルに紹介してもらえて、
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そこからワイワイ野球の話ができててすごい楽しいです。
Zベースボールというスラックの部活があるんですけど、
この前のワールドベースボールクラシックの時もすごい盛り上がってましたよね。
本当に楽しいですね。今年は本当に楽しいです、野球。
確かにすごい盛り上がってますもんね。
はい。
はい、ありがとうございます。
そうですね、ちょっと経歴的なところなんですけど、
アナリティクスエンジニアとして入社いただいたというわけなんですけど、
さっきおっしゃってた前職の会社、フリンジ81、現ユニフォース社なんですけど、
そこはさっきおっしゃってた分析チームの立ち上げのところから関わっていたという感じなんですか?
そうですね、僕もともとフリンジ81にインターンとして、
学生の専攻のタイミングで僕、IOSエンジニアとして採用されたんですが、
2018年のタイミングで機械学習系の部署の立ち上げがあるということで、
そこで僕はデータサイエンティストとして、ジョブチェンジみたいな感じで入社いたしました。
そういう意味だと、研究開発部門的なところの立ち上げのタイミングからいて、
そこからユニフォース、会社名がユニフォースに変わるタイミングで、
ユニフォースの中の分析チームをまた新たに立ち上げて、
そこの第二期の立ち上げのタイミングで、データ分析基盤をちゃんとやっていこうみたいなところからいました。
なるほど、その全くゼロのところから分析基盤を作ったり、チーム立ち上げたりとかって結構大変そうですよね。
そうですね、結構分析基盤を作っていく上で、ステークホルダーが結構多いので、
そことどう調整してやっていくかみたいなのは結構大変なのと、
データ分析基盤ってサービスの立ち上げからあることって少なくて、
ユニフォースの場合もサービスが開始されてから4年とか経ったタイミングで、
ちゃんとデータ分析基盤を整えようとなったので、
過去のデータをどうしていくかみたいなのも含めて結構大変なところはあったんですけど、
すごい勉強になった立ち上げだったなと思っています。
なるほど、これただの興味なんですけど、
今10Xでも導入をしている、
ユニフォース、もしかしたら聞いたことがない方がいるかもしれないので、
少しサービスの説明を一言していただいてもいいですか?
はい、ユニフォースはピアボーナスという仕組みで、
改めて言語化すると緊張するんですけど、
社内の良い行動をしたメンバーに対して、
ポジティブフィードバックと言われる、
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ありがとうというメッセージとともに、
衝撃のポイントをつけて送ることで、
社内に感謝が飛び交うようなシステムになっています。
そうですね、10Xも2年くらい前から導入して、
すごい使われていて社内で、
ユニフォース社の人からもすごい理想的に使われていますと言われたことがあるっていう、
めちゃくちゃ活用しているツールなんですけど。
本当ですね、入ってみてもすごく関心しています。
どうですか?ユニフォース社出身の人から見て、
10Xのユニフォースはどうですか?
そうですね、毎週リッチャーさんが、
全社集会のところで紹介して、
ユニフォースの各バリューに紐づいて紹介していらっしゃる、
あれは毎週やっているというのは、
ユニフォースを使っている会社の中でも、
かなり稀有な存在入りだなというのと、
あれはすごくいい取り組みだなと思って、
勉強になります。
よかった、そうなんです。
ユニフォースを送るときに、
シンクテンX、抵抗なしアズワンチームとか、
そのバリューをハッシュタグみたいに付けて送れるんですけど、
10Xでは毎週全社ミーティングするようにやっているんですけど、
そのときに今週のシンクテンXのユニフォースとか、
抵抗なしユニフォースとかを紹介していまして、
毎週私ピックアップしているんですけど、
あれは極力広くみんな紹介しようと思っているので、
まだ紹介していない人のチェックみたいなのがあって、
紹介していない人を極力紹介しようと思って、
まだもらっていない人を探して紹介しています。
とてもいい取り組みですね。
そうですね。
これを聞いている社員の人はぜひ、
いつも送ってくれる人がだんだん固まってくるので、
ぜひ一言でもいいんで、
広く送ってくれると非常に紹介しやすいんですけど、
そうですね。
でもすごい利用率高いですよね。
社内のユニフォースの。
そうですね。利用率。
本当にいろんな人がいろんなタイミングで送っているなという印象がありますね。
ちなみにああいうサービスって、
ユニフォースってやっぱり会社の中ですごい使われるじゃないですか。
だからそのTENXの中のユニフォースの使われ方というのと、
どこかまた別の会社のユニフォースの使われ方だと全然違うんじゃないかなと思うんですけど、
こういう企業に導入するサービスみたいなのを立ち上げて、
結構初期に分析するとすごい特定の会社に寄っているデータだから難しいんじゃないのかなという素朴な疑問を持ったんですけど、
どれくらいの高規模になってきたときに意味のあるデータ分析ができるようになるみたいな、
何て言うんでしょうね。
良き分析チームを立ち上げるタイミングとかってあるんですか。
そうですね。
結構割り切って分析している部分もあって、
ちゃんとこの会社によった分析をしようみたいなところを結構意識していた部分があるかもしれないです。
そうなんですね。モデルケースっぽい会社だみたいな。
そうですね。モデルケース的な分析とか、
あとはカスタマーサクセスの依頼として、
この会社の使われ方を分析して提案に結びつけたいみたいなところがあったので、
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そういうときは他の会社と比べてどうかというよりも、
結構その会社に閉じて分析した方が結構価値がある分析が出るんじゃないかという考えで、
行っていた部分が結構多かったなという印象です。
なるほど。ありがとうございます。
ペニポス導入したとき私やってたんですけど、
すごいオンボーリングとかが手厚かったというか、
社内説明会のこの資料をこの日前にこうやって作って、
こうやって説明してくださいとかがすごいガッチリしてた印象でした。
だからカスタマーサクセスすごい気合い入ってるなって思った。
そうですね。旗振りの方にどんだけ一緒に巻き込んでやってもらえるか、
本当に命みたいな感じだったんです。
ありがとうございます。ちょっとそこを深掘りしてしまったんですけれども、
次のテーマでそんなところからTENXに出会った経緯というのと、
なぜ入社することになったのかというのを教えていただけますか。
出会った経緯でいうと、もともと僕がフリーアジェンダとか聞いていたみたいなところはあるんですけど、
本格的に転職のタイミングでTENXいいなと思った理由みたいなので言うと、
もともとTENXはデータに関していろんなところで登壇されていて、
データの考え方に関してもすごい先を行ってるなっていう印象がすごくあったので、
僕がこのタイミングでアナリティクスエンジニアとしてちゃんとキャリアを形成していきたいと思ったときに、
データのモデリングに関して詳しい人たちがたくさん集まっている会社だなというのが印象深く残っていて、
TENXとてもいいなと思いました。
ちなみにTENXのデータチーム強いみたいなのは何でそういう印象を持たれていたんですか。
タキモさんというDBTというデータの加工になるライブラリーみたいなのがあるんですけど、
そこでタキモさんという方がオーガナイザーとかしていらっしゃって、
もともとUNIPOSのデータ基盤を作るときもコミュニティで僕が突撃して相談に乗ってもらった経緯とかがあったり、
あとは谷口さんが相談されているのを僕は見ていて、すごいモデリングされているなみたいなのがすごい印象に残っていて、
そしたら吉田さんという方もTENXが入っていったみたいな感じだったので、
それは確かにすごいですね。あっちもこっちもみたいな。
そうですよね。データに関わる人が本当にどんどん入っていかれるなという感じではありました。
なるほど。ありがとうございます。
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みんな活動してますもんね、社会的なところでも。
すごいですね。
ちなみにネットスーパーとか、授業領域は興味はあったりしたんですか?
そうですね。ネットスーパー分野というと、僕がそもそも我が家で結構ずっと使っているっていうのもあるのと、
僕、福井出身で地方なんですけど、地方でもよく聞くスーパー、国立でもよく聞くスーパーみたいなのが最近TENXの中で、
アステイラーで出品され始めたなっていうのを聞いて、とてもそこで身近に感じるのと、
これをちゃんと広げていくと本当に僕の地元でもしっかり価値を届けられるものになっていくんだなっていうのがすごい素敵に感じて、
ビジネス領域でもすごい魅力的だなと思っていました。
北陸といえばアルビスさんですかね。
そうですね、アルビスさん。
あと高校時代はよく平和堂とかも、めちゃめちゃ利用してたんで。
今はシガだけですかね。
そうですね。でもすごいそういう身近感がそこで感じられたのはすごい面白いですね。
プレスリリース出るたびに結構身近なスーパーの名前があって、まだ入社する前から気になっていました。
なるほど、ありがとうございます。
じゃあそんな経緯でTENXに入社いただいてなんですけれど、
ちなみにその入社はトライアルとか入社の時に課題とかあったと思うんですけど、
アナリティクスエンジニアとして入社されるにあたっては、
どんなトライアル課題とか入社前にどんなことを話したりとかされたんですか。
トライアルでは今後、今データを扱っている人は基本的にはアナリストの方であったり、
ビジネスデブの方がメインで扱っていると思うんですけど、
さらに分析という観点からはもっとより広く社内の誰でも使えるようになるととてもいいよねという思想の下、
データの民主化みたいな話をどう進めていくかみたいなところでトライアルを受けました。
ただデータをみんなが見れる状態にしても、
ガバナンスの問題であったり、あっちが使っている定義とこっちが使っている定義が違うとか、
そういう混乱を招いてしまうので、そこら辺をちゃんとコントロールしつつ、
かつどこにもボトルネックも作らず、
どうデータの民主化を進めていくかみたいなところをトライアルとして青い写真を描くみたいなところをトライしました。
なるほど、ありがとうございます。
今後もしこのポジションで受ける方がいたら参考になるかなという話でした。
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では、今入社されて2月なので、そろそろ2ヶ月みたいなところかなと思うんですけど、
今はどんなお仕事を担当しているか教えていただけますか?
今メインで取りを行っているのは、個人情報の保護をどう行っていくかみたいなところをメインでやっていて、
データ分析基盤の中には取り扱いに注意しなきゃいけないデータが結構あったりするので、
それを分析する人がいかに何も気にせずとも安全に使えたりするかとか、
もし仮に漏洩してしまった場合にもリスクを最小限に抑えるにはどうしたらできるかなど、
そもそも漏洩しない仕組みをどうやって作っていくかなどをチームとチームのメンバーと一緒に作っているのが直近自分は行っていることです。
なるほど、あんまり特定のパートナー企業ではなくて全体を見ているという感じなんですかね?
そうですね、データ分析基盤のプラットフォームとして全体を見ているという形になります。
なるほど、ありがとうございます。
今は直近取り組まれているのはそんな内容かなと思うんですけど、
水谷さんの個人的なテーマとか、今後アナリティクスエンジニアとしてよりキャリアを積んでいきたいという話があったと思うんですけど、
TENXの中で今後チャレンジしていきたい点とか個人的なテーマとか、もしあればぜひ教えていただけますか?
はい、今後Staylerというビジネスモデルはとても複雑だなというのが入っていると感じています。
その中でデータが必要な、生み出されるデータも、それがどう使われるかもどんどん複雑になっていくなというのを感じています。
そこでデータ分析基盤がボトルネック化すると全てのデータ分析が滞ってしまったり、
データ分析基盤が遅いから勝手にこっちで生データから集計しますみたいなことが起きてしまうとガバナンス的な問題があったりすると思うので、
ビジネスが必要とする分析の速度を落とさずに、ちゃんと安全に正確なデータを提供できるような仕組みを作っていくところをチャレンジしていきたいなと思っています。
なるほど、民主化ですね。
はい、民主化です。
ありがとうございます。
次の質問、みんなにいつも聞いているやつなんですけど、TENXのバリューズについてですね。
TENXではTHINK.TENX、Take Ownership、As One Teamという3つのバリューがあるんですけれども、
このバリューの中で一番好きなバリューは何ですか?それが発揮されているなと社内で感じられることがあれば教えてください。
はい、僕が一番好きなバリューはTHINK.TENXです。
これが社内で発揮されているなと感じられる瞬間は、どんな人と話をする時も必ず2BとAs Isをセットで話されていて、
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今取り組んでいるっていうものに集中するとどうしても2Bを僕は見失いがちだなと思うんですけど、
ちゃんとそこを一回みんながグッと姿勢を正して、ちゃんと2Bを見定めて、
その上で今打つべき手は何だっけっていうのをちゃんと議論できているっていうのが、
すごいこの組織の好きなところだなと思っています。
なるほどなるほど、ありがとうございます。
そうですね、THINK.TENXを選ぶ方も結構ここで多いなと思ってるんですけど、
社内の議論のいろんなタイミングで感じられるっていうのはすごい嬉しいですね。
はい。
ちなみに私いつもさっき話に挙がった全社定例で毎週ユニポス紹介してるんですけど、
THINK.TENXが結構難しいせいか少なくて困ってるんで、
水谷さんが何か見つけたらユニポス送っておいてください、ぜひ。
はい、ハッシュタグつけて送ります。
そうすると非常に助かります、私が。
いい事例をいつも探してるんで。ありがとうございます。
じゃあ次最後の質問ですね。
ちょっとここからもうエンディングコーナーという感じなんで、
気軽にパーソナルな話とか聞ければと思うんですけど、
ここまで新入社員紹介のエンディングになります。
じゃあいつも皆さんに聞いているおすすめの一冊ですね。
漫画でも本でも雑誌でも何でもいいんですけど、
最後にリスナーの方に水谷さんから何かおすすめの一冊を紹介いただけないでしょうか。
お願いします。
僕がおすすめする一冊は、
佐久間信之のずるい仕事術という本です。
元テレ東プロデューサーの佐久間信之さん。
そうです。
私も読みたいと思ってました。
ぜひ教えてください。
本当ですか。
この本は元々テレ東のプロデューサーの佐久間さんの本です。
今もプロデューサーしながらラジオにテレビ、アイドルプロデュースまでしてる。
そりゃ仕事できるよっていうおじさんのビジネスショーなんですけど、
元々好きなラジオパーソナリティの本なので、
みたいなファン目線で手に取った本だったんですが、
ビジネスショーとしてもとてもいいなと感じていて、
僕今回転職したタイミングでも読み返したりしている、そんな一冊です。
そんなに難しい言葉で書かれてないし、
ラジオパーソナリティも知ってる人なので、
キャッチな読み心地なんですが、
仕事で忙しくなるとつい忘れてしまいそうなことを思い出させてくれる。
読むと背筋をちょっと正してくれる。
そんな本だなと思って、すごい好きな本です。
ありがとうございます。
じゃあちょっと一冊ご紹介いただいたところで、
こちらで今回のエピソード応援したいと思います。
最後少し告知なんですが、
TENX FMではリスナーさんからのお便りを募集しています。
エピソードの感想やTENXのメンバーに聞いてみたい質問など、
どんなことでも構いません。
番組概要欄にあるお便りフォームから投稿、
もしくはTwitterでハッシュタグ、TENX FMでツイートお願いします。
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またTENXでは現在様々な職種のメンバーを募集しています。
こちらも番組概要欄にある採用情報、
もしくはTENXのホームページのリクルートから応募をお待ちしています。
最後にSpotify、Apple Podcastなど大きいのPodcastアプリでも
番組のフォローをぜひお忘れなく。
はい、じゃあ今回は以上になります。
じゃあ今回水谷さん、2月にアナリティクスエンジニアとして
入社された水谷さんにお越しいただきました。
水谷さんありがとうございました。
ありがとうございました。
