[レポート]「A New Day for Data 大阪」に行ってきました #tableau

大阪にTableauが来よったでえ！

「カスタマーストーリー」を支えるツール特集

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たまちゃん

2018.09.26

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はじめに

こんにちは。大阪オフィスのDI部メンバー、tamaです。

9月２５日（火）、Tableau社による「A New Day for Data 大阪」が開催されました。本エントリでは、その模様をレポートしたいと思います。セッション内でも言われていましたが、関西でこのようなTableauイベントの開催は初でした。

また、セッション内容に関係ありそうなdev.ioエントリや別ページも合わせて紹介していきます。

概要

日時：2018 年 9 月 25 日（火）14：30 - 19:30
主催：Tableau Japan 株式会社
定員： 200 名
協賛：伊藤忠テクノソリューションズ株式会社、NECソリューションイノベータ株式会社、株式会社エヌ・ティ・ティ・データ（五十音順）
A New Day for Data 大阪 | Tableau Software

補足

カスタマーセッション（Tableau社以外のセッション）の写真撮影はNGだったため、スライド等の写真はありません。

セッションレポート

Tableau キーノート”A New Day for Data”

登壇者　Tableau Japan 株式会社社長佐藤豊氏
新機能デモ　Tableau Japan 株式会社田中香織氏

当イベントについて

2018年4月に社長に就任した
大阪で開催したイベントといえば、バージョン10の発表イベントが思い出される
今回の「A New Day for Data」は大阪のみの開催となる
Tableau Japanのビジネスとして、いま一番伸びているのが関西地方だから
また、大阪府では万博も控えており、今後も一層新しいビジネスを築いていけそうだから
スポンサー紹介とカスタマーセッションの紹介

今後のTableauについて

かつて「デジタルデバイド」という言葉があった
「ITを駆使する人と、そうでない人との格差」のこと
この「デジタルデバイド」を変えたのが「スマートフォン」である
スマホの登場によって、ITに詳しくない人でも”情報”を扱えるようになった
Visual Analytics
当然だがTableau社は全員Tableauを使用している
Tableauを使う前、一体どうやってデータ分析を行っていたか思い出せない
先ほどのスマートフォンと同じで、Tableauの登場によって、データ分析そのものが大きく変わった
現在のTableauについて
全世界で78000組織が利用している
国内で代表的なユーザーの1社に、リクルートライフスタイル社がある
Tableauを導入したきっかけは「脱Excel」
「じゃらん」の営業は「もうTableauが無いと顧客に提案できない」と言い始めているレベルにきている
ユーザーグループも世界で450以上存在している
国内だと10くらい存在している
西日本だけでも4つある（関西、四国、広島、九州）
「データの活用」について
Tableau社は「 Every Company is a Data Company」であるべきと考えている
これを実現するためには以下のことを行っていく必要がある
データを活用できる人を早く育成すること
そういった人材を多く集めること
Uber社やテスラモーターズ社などは既にこういった取り組みを行っている
しかし、多くの企業は、こういったデータドリブンカルチャーの醸成は達成できていない
そして、その多くの企業は、データネイティブな新興企業（NETFLIX、Amazonなど）の革新を恐れている
つまり、「個人レベルのデジタルデバイド」はスマートフォンで無くなったが「企業レベルのデジタルデバイド」は未だ顕在である
企業間でも部署間でも「デジタルデバイド」はある
今後、この差はもっと広がるだろう
「企業レベルのデジタルデバイド」が未だ存在するのは「データが使える状態になっていないから」とTableau社は考えている
Tableauが目指すところ
Tableauは（上記のような）デジタルデバイドを埋めていくような存在を目指す
データアクセス、データ準備、データ統治、データ探索、分析、コラボレーションを内包するプラットフォームを目指す
もちろんセキュリティも担保する
APIも充実させて、他システムとの連携も容易にする
上記の実現のために行っていること
今年は売上の28％を開発に投資している（昨年は38％）
リリースを3ヶ月に1回行うようにした
バージョン名称も変更した
これまでに100を超える機能を搭載してきた

新機能のデモ

Tableau Serverのメンション機能の紹介
ダッシュボードのモバイル向けデザインの紹介
Tableau Mobileの紹介

Tableau Prepの紹介とデモ

データ分析は、データの前処理に8割の時間を要するといわれている
Tableauはこれを解決するためにTableau Prepを開発した
既存ユーザーは無料でついている
現在のところかなり高い評価を受けている
Tableau Prepは毎月リリースを行う
Tableau Prepのデモ
ワイルドカードユニオンの紹介
画面の下部で処理状態がひと目でわかることの紹介

新しいライセンス体系

今までは製品別のライセンス体系だった
これにより価格が高いといわれていた
製品別ではなく、「データ分析業務に対する役割」別にライセンスを用意した
Creator、Explorer、Viewer

「データ活用・分析に必要なプラットフォームとは」

登壇者　伊藤忠テクノソリューションズ株式会社　小林範昭氏

ロシアワールドカップで使用されたデータ分析システムについて

3つのシステム
VAR
ビデオ判定
GLT
ボールが入ったかどうかの判定
EPTS
選手につけたセンサー
走行距離やパス成功率、脈拍などを記録する
別途カメラによるモニタリングもしている
タブレットが各国チームに2台づつ配布（ベンチ、裏方）
各国がそれを使用して分析できる
ドイツ等はこれを非常に活用した
当システムのデータの課題
データ定義にばらつきがある
FIFAで能力をカテゴリしている
例えば走る能力を6段階にカテゴリしている
このカテゴライズは、選手の身体能力的に日本にそぐわないため、日本は独自カテゴリを使用している
そのため、分析時には補正をかける必要がある
リアルタイム性
データ収集に時間がかかる
パスかシュートかの判定は、後で人力で行う必要がある
網羅性
欲しいデータが揃わない
日本代表のデータ分析官いわく、クラブチームのデータは無い
日本代表のデータとクラブチーム時のデータを組み合わせたくても、できない

データ分析の問題

上記の課題は、ビジネスのデータ分析の課題とほとんど同じといえる
データ定義
異常値の処理
データ収集が大変
etc…
データ分析の対象となるデータの範囲は、これからどんどん広くなるだろう
特に非構造化データが増えていく
データの価値を高める必要も出てくる
データの収集や準備を丁寧に対応していく必要がある
データの品質が上がれば、価値も上がっていく

データ分析に必要なものとは

スケーラブルな「データレイク」のようなプラットフォームが必要になってくると思われる
データを一元管理し、データ収集に時間がかからないようにする
データ品質を向上させるため、データ前処理を行えるプラットフォームも必要
データの整形なくして有効なデータ分析なし

データ分析を行う人材にも課題あり

人材育成に関しては、近道はないと考える
地道にしっかり取り組むしか無い
育成にあたって、現場の既存作業に負荷がかからないようにする必要もある

「アナリティクスの民主化をワンストップで。」

登壇者　NECソリューションイノベータ株式会社　寺川孝之氏

データアナリティクスについて

4つの段階が存在する
記述的分析（BI）
診断的分析（BI）
予測的分析（アナリティクス）
処方的分析（アナリティクス）
北米では上記のアナリティクスの部分にどんどん投資している
VISA社など
数百人単位でデータサイエンティストを抱えている

「dotData」

北米企業のように「アナリティクス」に莫大な投資を行うことは難しい
この「アナリティクス」を誰でも利用できるようにするために、NECソリューションイノベータ社は「dotData」というプロダクトを開発した
「アナリティクス」を自動化するツール
1日未満で分析処理が完了する
課題設定〜結果出力まで自動化できる

「dotData」の使用例（画像を用いた機能紹介）

「オフィス器具を販売する企業の購買データを分析したい」とする
このデータから「将来買ってくれそうな顧客」を予測したい
データのインポート
「ユースケース」の作成（プロジェクト名のようなものに見えました）
「1ヶ月以内に買ってくれそうな顧客」という名称をつける
モデル設計のタスクを実行する
モデルが50個生成される
スコアが良い順に並ぶ
パラメータの調整を行っての再処理も可能
予測結果の出力
DBに出力する
Tableauで結果を確認することもできる
バブルチャートで表示
買ってくれそうな顧客は赤色で表示
特徴量も自動で表示する

「dotData」の事例

三井住友銀行
数日かかっていた処理が1日未満で完了するようになった

「dotData」の国内展開について

日本の販売計画はこれから

「Tableauあるある」を乗り越えるNTTデータ流導入・推進メソッド

登壇者　株式会社NTTデータ　伊藤沙知氏

Tableauの導入時に現れる「あるある」タイプとその克服法

孤軍奮闘タイプ
担当者が一人というタイプ
動画コンテンツを作成して学習してもらう
サンプルスーパーストアではなく、お客さんのデータを使ったコンテンツにする
担当者の上位層を味方につける
業務部門通信タイプ
初期の体系的なトレーニングを実施する
効果に懐疑的タイプ
Tableauの能力に疑いをもっているタイプ
実際に触ってもらう機会を創出して対応する
Tableauの得意領域を訴求する

Tableauの導入時に現れる「壁」とその克服法

文化の壁
帳票文化が強すぎる組織（従来手法固執タイプ）
データ可視化の目的をはっきりさせる
Guided Analyticsを活用する
組織の壁
「（Tableauによって）自分たちの仕事がとられるのではないか」と心配するタイプ
決してそうなることはなく、別の高度な業務も存在することを伝える
時間の壁
「（Tableauを使用する）時間がない」という理由で導入できないタイプ
業務プロセスにTableauを取り込んでしまう
KPIダッシュボードを作成してポータルサイトに埋め込むなど
「ダッシュボードの表示が遅い」という理由で導入できないタイプ（性能の時間の壁）
作成するVizをシンプルにする
ダッシュボード作成に詳しいプロをつける

「Excelすら使えなかった『原始人』がBIエバンジェリストに『進化』した今、社内で起きていること」

登壇者　大阪ガス株式会社　高木大輝氏

登壇者について

2013年に新卒で大阪ガス入社
配属は情シス部門
その中のデータ分析専門組織（ビジネスアナリシスセンター）に所属
エネファームに関するデータ分析などを行っている

ビジネスアナリシスセンターについて

大阪ガスグループ向けに分析ソリューションを提供している
予算をもらって案件としているため、グループ内とはいえ緊張感を持って業務を遂行している
2冊ほど本を出している
NHKプロフェッショナルにも出演
NHK 「プロフェッショナル仕事の流儀」：大阪ガス通信
大ガスがヒカキンやプロゲーマー梅原大吾と肩を並べた！
しかし大阪ガスパートは6分！（ヒカキンとかは30,40分あったそうです）
個性的なメンバーが揃っている組織

ビジネスアナリシスセンターの事例紹介：エネファームの自動故障診断システム

運転データが自動でAWSに上がるようになっている
エネファームは「家に化学プラントがくっつている」と言われているくらい複雑な仕様
エラーコードだけでは判断できないくらい複雑
これらをわかりやすいものに変えてフィードバックするシステム
エラーがわかりやすくなり、お客さん対応が簡単になる→カスタマーサポート品質が上がる
プロトタイピングはTableauで試している
システムの要件定義も削減

ビジネスアナリシスセンターの事例紹介：AI（DataRobot）導入

今年の秋頃リリース予定
家全体のガス使用量を学習し、家の何にどれだけガスを使っているのかわかるように。
実はすでに無料でちょっと試せる状態
（下記がそれかと思っていますが、自信ないです）
ツナガルde給湯器でできること - ガス給湯器/大阪ガス

ビジネスアナリシスセンターが大事にしている考え

現場の人に（データ分析結果を）わかりやすい説明を心がけること
意思決定に反映させないと、データ分析の意味がない
しかし、データ分析自体のスキルも大事

登壇者の入社時のスキル

統計学→全く分からない
IT活用スキル→PCとか触りたくない
プログラミング→高専で習ったが、先輩のコードをコピペしないとできない
MATLABっていう存在は知ってるけど、中身は全くわからない
Excelすら分からない
とにかくスキルが全く無い状態だった

登壇者の進化その1

現場に入ると、統計はわかるようになってきた
Excelの関数もわかるようになってきた
最初の業務
床暖房の一部データ（期間などを削ってもらった）
こういう「軽い」データで訓練を重ねる
社内講習でデータ分析のマナーを学んだ

登壇者の進化その2

スキルを少しづつ学んでいくと、どんどん他の分析スキルも学びたくなってくる
RとかPythonも自ら学習するようになった
業務で扱うデータも増えてくる
必然的にRやPythonのスキルが必要になってくる
組織のメンバーそれぞれで使用言語がバラバラなので、教えてもらうのは効率が良くないと考えた
ネットでググりまくって学んだ
Qiitaとかで大体わかる
Excelで済む業務を、わざとPythonとかでやってみて修行

登壇者の進化その3

ついにBIツールを利用し始める
（データ分析のための）プログラミングには落とし穴があることがわかった
データ型を気をつけないといけない
3日経つと自分が書いた処理内容を忘れる
プログラミング自体に頭のリソースを割かないといけない
Tableauを使うと、上記の課題が解決した
データ分析そのものに頭のリソースを使える
Tableauを使ってプレゼンすると、単純に相手のウケがいい
ある意味大事なこと

社内にTableauを広めるために…

山本五十六の名言「やってみせ、言って聞かせて、させてみせ、ほめてやらねば、人は動かじ」に応じた広め方を考案した
「やってみせ編」
登壇者はプレゼンの際にパワポを使わなくなってきた（Tableauのストーリーでプレゼン）
プレゼンされたほうが「このツールなに？」ってきいてくる
要するに「とりあえず見せてみる」と興味をもってくれる
「言って聞かせてさせてみせ編」
「なんかいい感じに分析して」ってよく言われる
これは分析自体が目的化してるのでよくない
こういう依頼には、とりあえず「まずはデータを見える化しましょう」と提案
その後、ヒアリングしながらデータを探索していくと、本来の目的が見えてくる
「ほめてやらねば編」
既存の、属人的な業務を否定しないようにする
（登壇者いわく、「ほめてやらねば編」は結構無理やり当てはめた…とのこと）

だんだんTableauユーザーが増えてくる

様々な活用ニーズが顕在化してきた
自分ひとりじゃ対応できなくなってきた
オージス総研と連携して「講習プログラムをつくろう」という話をしている

「新しい名から紐解くTableauが目指す未来」（新機能の紹介）

登壇者　Tableau Japan 株式会社田中香織氏

Tableau Online（Server）

ダッシュボードスターター
いくらTableauが優れているとはいえ、内容によってはワークブックの作成というのは、やっぱり時間がかかる
SalesforceとかMarketoに対応したダッシュボードが予め備わっている
アカウントを入れるだけで完成する
（Tableau Onlineのみの機能）
グリッド表示
ダッシュボード上にグリッドを表示することで、配置の調整がわかりやすくなった
キーボードで微調整も可能
コメント機能
削除もできるように
Web上で新規ワークブック作成
ローカルデータもドラッグアンドドロップで接続可能
並べ替え
列が複数あるビューのときでも、ソートボタンだけできれいに並ぶようになった
もうRANK関数などで対応する必要はない
データインタープリターもWeb上でできる

Tableau Desktop

空間データのJOIN
区域データと学校の場所の地理データをJOIN
「ある区域に学校がいくつあるか」が地図上に可視化できるようになった
新しいマークタイプ「密度」
Tableau Desktopのマークの種類には、人間の脳が無意識に反応できる要素が選ばれてる（色とかサイズなど）
人間の脳と関連しているので、ここの項目が変わることはない
ただし、マークタイプの種類は増えた
密度
ヒートマップが簡単に作成できるようになった
セットインアクション
セット機能のおさらい
任意のグループを作って「それに該当するか否か」で分ける機能
そのセットの中身をダッシュボードのアクションで動的に変更できる
ダッシュボード上で選んだ部分が、そのままセットとして反映される
TSM
Tableau Serverの管理機能がWebUIで可能になった

データ分析の大事なこと

目的が大事（売上を伸ばしたいなど）
その目的を達成するためのタスクに紐付いて、分析→インサイトを得る→タスクを実行…という流れ
この一連の流れを妨げないようにするのがTableauの信念としてある

みんながみんなデータ分析をバリバリやるようになるのか？

そうはならない。実際にデータをいじる人、分析結果を見て判断を下す人など、それぞれ役割は異なっていくはず
だからTableauはライセンス体系を新しくした
新ライセンス体系で一番大事なのは「Viewerライセンス」
Viewerとは、ビューを見て心を動かしたり、実際にアクションをとる人
データ分析の中で一番大事な人
CreatorやExplorerは、ビューを作ったり探索したりする人
「このビューのデータって何のデータですか？」という質問は分析思考の邪魔である
Tableauはこういったことを排除していき、データ分析をスムーズにしていく

懇親会

全セッション終了後、懇親会が行われました。かなりの人数が参加しており、関西でもTableauがぐんぐん広がってきていることを実感しました。

おわりに

関西初の大規模Tableauイベントでした。どのセッションも興味深かったですが、個人的に面白かったのは大阪ガスさんのセッションでした。分析の「ぶ」も知らなかった高木氏がどのようにして「分析官」として成長していったのかを、時にギャグを織り交ぜながら話していくところが、やっぱり関西の企業だなあ、と感じられてよかったです（関西弁だったのも個人的に聞きやすかったです）。

私も社内のミーティングとかで、もっと関西弁を出していきたいと思います！スキがあったらかかってこんかい！