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エンジニアの行動規範「AdTech Maxims」第4回 ~経験よりデータを。直感より分析を。~

atsuki By atsuki

組織文化

皆さんこんにちは、サイバーエージェント、アドテクスタジオの伊藤(@wildtiger0713)です。

前回は「スピードと品質の両立」についてビジネス価値を見極めることやビジネスメンバーとの信頼関係の大切さを「AI Messenger(https://www.ai-messenger.jp/ )」でプロダクトマネージャーを務める横道に語ってもらいました。

 
第4回となる今回は、AdTech Maximsの掲げる4つの価値観、その3つ目のキーワード「経験よりデータを。直感より分析を。」について、人工知能をアドテクノロジーに活用するためのAI研究組織「AI Lab」で責任者を務める川端貴幸とスマートフォン向けアドネットワークサービス「AMoAd」でリードエンジニアを務める井上ゆりの2人に話を聞きました。(インタビュアー:技術戦略室 鷹雄健)

 

 

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<経験や直感を裏打ちするためのデータ分析>

鷹雄:経験や直感に頼ってしまったことによる失敗談はありますか?

川端:絶対にあるとは思うんですが、特に思い浮かばないですね。僕は経験や直感も大事だと思っていて、それを裏打ちするためにデータ分析をしています。経験や直感(仮説)もなくやみくもにデータを分析することは、非常に効率が悪いし、目的を見失ったり、見つけたinsightに無理矢理意味を与えたりなどの落とし穴に陥りがちになると思います。

井上:私の所属するAMoAdは神田さん、福原さんと手堅い方々が開発責任者を歴任されていることもあり、そういった失敗談はあまりないのですが、データが色々なことを教えてくれることは日々体感しています。イベントがあった瞬間(例えばなでしこJAPANの優勝)には配信サーバのQPSが跳ねるので、サーバ監視からも何かイベントがあったことが分かったりします。

 

 

<Tableau導入によるデータ分析の浸透>

鷹雄:これまでにデータを利用した運用や開発において、どのような効果が出ましたか?

川端:月並みですが大量のデータをインタラクティブに分析ができるようになり、またTableauなどで簡単に可視化ができるようになったので、分析そのものに集中出来るようになりましたね。その結果、いくつもの仮説の検証や、施策の検証などのPDCAを回すサイクルが短くなり、より精度の高いモデルが作れるようになってきていると思います。Tableauの導入でデータ分析の敷居はぐっと下がったと思うので、エンジニアだけでなくビジネスサイドもデータを分析する機会増えてくると確度の高い施策を打つ確率が上がり、アドテクスタジオ全体として一段上のレベルにいけるのではと期待しています。

井上:AMoAdでは収集したデータを利用してリリース前のオフライン検証を行っているのですが、これにより新機能リリースによる挙動の変化を予め把握し、前もってビジネスインパクトの説明をすることに繋げられています。

 

 

<データは嘘をつかない>

鷹雄:分析によって得られた面白い知見などがあれば教えてください。

川端:んー、んー、なんでしょう? 水上さん(※AI Labのメンバー)は1時間以上は席にじっとしていられないとかですかね(笑) 結構、当たり前のことがデータから分かるってことが多いですね。

井上:データは嘘をつかないってことでしょうかね(笑)

 

 

<データは分析されたがっている>

鷹雄:今後の開発において、データや分析をどのように生かして開発を行っていきたいですか?

川端:AI Labは開発自体が目的ではないので、データや分析をどのように活かすかって質問は難しいのですが、何を開発すべきかの課題や問題の深堀に、経験やデータ分析を活用して、そこの確度を上げたりスピードを上げたりしていきたいです。それから、その課題や問題に取り組むべきという納得感を、データの可視化とストーリーで伝えら得るように心掛けていきたいです。

井上:以前オグルヴィ・アンド・メイザー・ジャパンの方が言っていたのですが「データは分析されたがっている」。逆にデータがなければ分析もできないので「必要なデータを収集することができているか」「そのデータは新しいソリューションを生み出す材料となるか」を常に問いながら開発していきたいと思います。

 

 

次回は最後のキーワード「有益な情報を伝えることが広告である」について、AdTech Maxims策定メンバーでもあるAi Studio DevGroupの神田勝規にAdTech Maximsに対する熱い思いを聞こうと思います!