データ専門家の圧倒的な人材不足 データ分析が困難な現実
赤栗 雅史氏
ソートスポット合同会社 シニア ソリューションエンジニア
2012年にフューチャーアーキテクトに入社後、製造業基幹システム刷新プロジェクトでスクラッチシステムの設計開発を担当。その後、2016年よりDomoにてデータ活用プロジェクトのコンサルティング、導入に従事。
様々な業種や部門でのデータ活用と、DB関連の開発技術の知識や経験を活かし、現在はThoughtSpotにて、誰もが検索とAIを活用してデータからインサイトを引き出すことで、ファクトドリブンな世界を実現できるよう支援している。
現在、アナリティクスの分野においてクラウド変革の波が起こっている。外部の調査によれば、64％の企業が「アナリティクスをクラウドに移行済み・移行する予定」と回答。このトレンドの理由を、「クラウド型のデータウェアハウスは従来の環境に比べデータ保存のコストを抑えることができるし、これまでは難しかった1億件、10億件のクエリ（問い合わせ）もすぐに返すことができる、高パフォーマンスのサービスもあるため」と、赤栗雅史氏（以下、赤栗氏）は技術面から分析する。
そして技術的な要因に加え、ビジネス側における要因も存在する。分析のニーズが高まっているのに対し、BIツールや分析ツールを使いこなせる人材や、分析担当が不足しているのだ。世界にビジネスユーザーは12億人いるのに対し、データの専門家は150万人。そのため、1つのレポート作成に平均で4.8日かかるという計算になる。
「営業や業務部門の人がツールを使いこなしたり、データベースにアクセスしたりといったことはハードルが高い上、そもそもデータへのアクセス権限がないというケースもある」と赤栗氏。そのため、現場の人は固定のレポートをただ見ているだけで、データから重要な洞察や情報を得てアクションにつなげることが難しい状況にあるのだという。
では、それらの問題を解決する機能を備えたツールとして、なぜThoughtSpotが有効なのだろうか。
”ググる”感覚でデータ分析 共有や加工も簡単に
赤栗氏が最初に紹介した機能が「SearchIQ（検索）」だ。「GoogleやYahoo!を利用するような感覚で、誰でも簡単にデータの検索ができる」という。実際に小売業を想定したデモでは、ホーム画面上部にある検索バーに「売上」「2020年度」「月単位」「中部（地方）」とキーワードを入力。すると、2020年度の中部地方の売り上げデータを月単位で表示した。裏では、ThoughSpotが自動でデータベースにクエリを投げ、グラフや表を作るという作業が自動で行われている。グラフの作り方に関する知識も不要だという。
また、検索キーワードに商品カテゴリ（「シャツ」など）を入力すると、その商品の月単位の売上推移がわかるグラフが表示されるなど、絞り込みも可能。「欲しい情報、絞り込みたい条件を入力するだけで簡単に検索結果を取得できる」という。グラフはThoughSpotが自動で作成する上、ピボットや積み上げ棒グラフなどの加工もワンクリックで可能となっている。
さらにはドリルダウン機能も備えており、事前の設定やグラフ作成なしに、何段階でも自分が見たい軸でデータを深堀していけるとのこと。加えて、得られたデータを保存して、他の人に共有することもできるのである。
もう一つの大きな特徴が、AI機能「SpotIQ」だ。売上増の理由を知りたい場合、ドリルダウン機能を使うこともできるが、ほかにも分析ボタンを押すだけで、ThoughtSpotが要因分析をしてくれる。デモでは数秒で、結果をダッシュボード形式で表示して見せた。
赤栗氏によると、これらの機能は「データ分析担当よりは、営業や業務部門など現場向けの仕組み」だという。Excelではできないような大量のデータ分析ができたり、それをさらに他の人に共有したり……さらに、これまでアクセスできなかったデータにアクセスできるようになるなど、多くのメリットを備えている。
運用中のクラウドデータウェアハウスとの高い親和性を実現
ThoughtSpotはシステム面でも、“使いやすさ”において優れている。SaaSであるため、ユーザー企業側で特別な環境を準備する必要がないのだ。
また、ThoughtSpot自体はデータベースを持たない。「Snowflake」や「Amazon Redshift」などのクラウドデータウェアハウスに直接クエリを実行して結果を取得し、ThoughtSpot上で結果を表示するという仕組みとなっている。そのため、Snowflakeなどのクラウドデータウェアハウスを運用している場合は、ThoughtSpot用にデータ連携を作成したり、データのモデリングをしたりする必要はない。
「Snowflakeなどを使えば、1億件、10億件のクエリでもサクサク動くような利用が可能。大量データ分析に興味がある人は、SnowflakeとThoughtSpotの組み合わせをぜひ試していただきたい」（赤栗氏）
提供形態としては、ThoughtSpotにアクセスして使う「ThoughtSpot Enterprise」、他のサービスに埋め込んでThoughtSpotの機能を利用できるようにする「ThoughtSpot Everywhere」の2形態で提供。こういった一連の技術は、ガートナーが発行している市場調査レポート「マジック・クアドラント」では、「新しいビジョンで市場を変える『ビジョナリー（visionaries）』」と評価されているそうだ。
京セラやロッテも活用 現場が自らデータ分析できる環境へ
では、ThoughtSpotは実際どのように使われているのか？ 紹介するのは京セラの事例だ。
京セラは管理会計領域で同ツールを利用しているが、事業領域が多岐にわたり、各事業部がそれぞれデータベースを保有しているため、事業領域を横断したデータ分析が難しいという問題があった。事業によって見たい軸が違ったり、フェイズにより見なければならない指標が異なったりするため、多種多様な要望に応じると、レポートは無限に作成されてしまう。そこでThoughtSpotを導入し、担当者が分析担当に依頼することなくデータ分析を行えるようにすることを検討中だという。
ThoughtSpotならばキーワード検索によりデータ分析ができるし、大量データもすぐに捌くことができる。また、ThoughtSpotはユーザー数ではなくデータ容量で課金されるため、多くのビジネスユーザーに展開できるという点も魅力だったという。事業側が欲しい情報を取得できることで、適切な改善活動やプランニングにつなげることを期待しているそうだ。
次に、NECネッツエスアイの事例を紹介した。同社は、1,000人規模という営業担当者の活動を見える化することを目的に、ThoughtSpotを導入。「Salesforce」上にある商談や取引先のデータを分析できるようにしており、まずは感覚で把握している数値の見える化や、レポーティングしている部分の自動化などに取り組んでいる。将来的にはThoughtSpotで、プラットフォームとしてデータを活用する文化を創っていくことを狙っているのだという。
そして、DX推進の取り組みとして、基幹システムを刷新したタイミングでThoughtSpotを導入したのがロッテである。データドリブン経営を目指し、これまでの“レポートを見るだけのデータ活用”を改め、現場が自らデータ活用できる環境の実現を目指している。
ほかにも、米国ではHuluが数千億行にわたる大量データをSnowflakeに入れて、ThoughtSpotを活用した会員分析を行っているなど、業種を問わず様々な事例が出てきているそうだ。
ここまでを踏まえ、最後に赤栗氏は「機能が多くて色々なことができるツールはたくさんあるが、ThoughtSpotは極力シンプルに、誰でも簡単に使うことができるツールを目指している」ことを改めて強調した。現在、ThoughtSpotは30日間の無料トライアルを用意しており、気軽に同ツールを活用したデータ分析を体験することができる。
