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データサイエンティスト
on 2016-06-30 2,455 views

月間4.5億ユニークブラウザデータを分析し、ビジネスを成長させる!未経験からチャレンジ出来る、データサイエンティスト

デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社

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  • Hirotatsu Sadaoka
    Business (Finance, HR etc.)

  • 親会社の大手総合広告代理店への常駐、出向からグループ会社への出向。紆余曲折あり、今はもっといい会社にしたいと思う一心で人事!

What we do

私たちDACは、「Empowering the digital future デジタルの未来に、もっと力を。」をブランドスローガンに、インターネットがまだ普及の初期段階にあった1996年から、インターネット広告取引や、その基盤となる広告技術のエキスパートとして業界を牽引してきました。

DACでは下記3つの領域を中心にサービスを展開しています。
  • ・Agent領域(媒体社・広告会社との取引)
  • ・DAS領域(テクノロジー、クリエイティブ、ソリューションの提供)
  • ・Media領域(生活者へのサービス提供)

広告事業の各領域を自社内で広くカバーしているのが特徴で、これまで、数百社に対してサービスを導入しています。
今回募集するデータアナリストは【DAS】【Media】の領域で、データを活用して新しい商品の開発や既存サービスの改善を行っていただきます。

【目次】

◼︎  近年、注目が集まり続ける「データ」活用

◼︎  異業種からデータサイエンティストへ

◼︎  目的意識とビジネス展開

◼︎  スピーディーに動ける自由な環境

◼︎  豊富な自社データ活用の難しさとやりがい

◼︎  大学や研究機関と共同研究も

Why we do

近年、注目が集まり続ける「データ」活用

近年インターネットから得られる情報には多種多様なデータが存在します。
大量のデータを分析することにより、消費者の行動の予測や現状の動向を把握することが可能になってきました。
これらのビッグデータに注目が集まり、データマネージメントプラットフォーム(以下DMP)という言葉が認知され始めた2013年頃からDACでもデータ分析に力を入れ始めました。

データ分析は、大きく2つのことに活用されます。
ひとつは、「今起こっていることを知ること」
例えばクライアントのサイトをユーザーがどう回遊して、どういう行動をとっているのか、などはこれに当てはまります。

もうひとつは、「人がやっていることを自動化すること」 過去のデータから未来を予測し、広告のクリック率が高まるようなターゲットに広告を配信することなどがこれに当たります。

どちらのデータ活用方法も、最終的にはクライアントのビジネスの成長に活かされています。

How we do

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  • 薩摩 Satsuma
    データ解析部 部長

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  • 那須川 Nasukawa
    データ解析部 チーフデータサイエンティスト

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  • 吉村 Yoshimura
    データ解析部 データサイエンティスト

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  • Sen
    データ解析部 データアナリスト

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薩摩

データ解析部部長の薩摩です。ここからは私、那須川、銭、吉村の4名で仕事内容や働く環境について詳しくお伝えします。
私は2014年中途入社し、前職ではデータ分析ではなくソーシャルゲームの会社にて、ゲームのプロデューサーをしていました。14年間のキャリアでデータ分析に関わっていたのは4年です。

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那須川

私は、2013年にDACに最初のデータサイエンティストとして入社しました。
公認会計士、アクチュアリーを経て、前職は、組織人事コンサル会社で企業年金のコンサルをやっていました。データ解析はDACに入社してから独学で身につけました。当初、データ分析は私しかいなかったので、試行錯誤しつつ、とにかく前に進みました。
1年ぐらいは成果が全く出ないに等しい状況だったのですが、それでも辛抱強く機会を与えてくれた会社の寛容さには感謝しています。

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私は、前職では人事とマーケティングの仕事をして、データ分析経験はゼロからのスタートでした。

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吉村

新卒4年目の吉村です。新卒入社でデータ分析の部署には入社2年目に来ました。
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薩摩

3人に共通するのは、他の職種からデータ分析の仕事に移ってきていることですね。 データサイエンティストと言うとかなり専門的な分野に聞こえますが、統計学や数学に理解があり、自分で学んでいける人に向いている仕事だと思っています。 what

それではここからは具体的に、分析がクライアントの事業に活用された例を紹介していきます。

目的意識とビジネス展開

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吉村

広告のパフォーマンスを上げたいという案件担当者の要望から生まれたオーディエンス拡張についてご紹介します。
オーディエンス拡張というのは、サイトやアプリを訪問した人と、行動や属性が似ている人をターゲットとする仕組みです。広告にあてはめると、リターゲティング広告が近いですが、リターゲティング広告とは違い、広告を配信するターゲットが訪問者ではなく、類似属性の人なので、通常はリターゲティングよりも効果は下がる傾向にあります。

そこで、機械学習によってターゲットとする人を推定するロジックを作りましたが、当初はまったくパフォーマンスが上がらず大変苦しみました。が、、商品化するための汎用性を保ちつつ推定精度を上げられるよう試行錯誤を行い、ケースによってはリターゲティング広告と同水準かそれ以上の効果が出るまでになりました。
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薩摩

リタゲ(リターゲティング)は一度サイトなどを訪問した人向けに広告を出すので配信対象とするユーザー数を十分に確保できないのですが、ターゲットを拡げながらリタゲと同等の効果をオーディエンス拡張で出すのは、ホント苦労したよね。でも、結果出始めた時は、おお~。みたいな。(笑)

スピーディーに動ける自由な環境

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那須川

吉村さんの例も含めて、分析する内容は、営業の人が抱える課題の解決でも、分析を起点にした商品開発でも、次世代に向けたR&Dでも構いません。 最終的にビジネスに繋がるアウトプットができるのであれば、比較的自由に分析ができるのがDACの特長ですね。

あと、トライアルや商品化、フィードバックなどのスピードの速さもDACの魅力だと思います。営業組織とも距離が近く、クライアントからのフィードバックも早いです。営業と一緒に直接クライアントに訪問して、フィードバックを貰ったりすることも良くあります。 例えば、DMPを活用した「オーディエンスデザイン」という広告商品は企画から構築まで1ヶ月、トライアルを2ヶ月の合計3ヶ月程度で商品化しました。 what

Description

DACが提供するDMP(データ・マネジメント・プラットフォーム)の保有する約4.5億ユニークブラウザのビッグデータや、その他多様なデータを分析し、ビジネスの成長につながるアウトプットを出していただきます。

豊富な自社データ活用の難しさとやりがい

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薩摩

銭さんは未経験からデータアナリストになる時に苦労したことはありますか?
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大学では統計学を勉強していたので、入り口はすんなり入れましたが、マーケティングやエンジニアリングなど、は勉強することが多かったですね。
自分の幅を広げるために覚えることや勉強するべきことが多いので、向上心があって、チャレンジしたいという方と一緒に切磋琢磨したいです。
あとは、吉村さんの事例でもありましたが、100回分析して1回成果がでれば…という程、思い通りに行かないこともあるので、そういった時は忍耐力が必要になってきますね。
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吉村

銭さんが言うとおり、トライアンドエラーの回数は必要です。この分析がどうビジネスに活かせるか、を考えながら手を動かさないと、全く成果が出ない時があります。

忍耐は必要ですが、DACではデータの種類も圧倒的に多いですし、自社DMPを活用したり、周りのメンバーとディスカッションすることで、ふっとアイデアが思い浮かんだり、自分の分析結果がビジネス価値を生んだり、その実感を得られるところが楽しいと思います。 アライアンスなどで外部のデータを活用することも多いので、広がりもあり分析のやりがいは大きいです。 what

大学や研究機関と共同研究も

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那須川

外部と言えば、大学や研究機関と共同で、最先端の研究に取り組めるんです。国立情報学研究所の宇野教授とは2年ぐらいアルゴリズムの共同研究をしています。
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吉村

実際、オーディエンス拡張のアルゴリズムには宇野教授の力をお借りしました。
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那須川

まだ言えませんが、その他複数の大学や研究機関とも共同研究の話が進んでいます。
データ量と種類が多く、自分が試してみたい手法や、知らない解析手法を自由にどんどん試していける環境は、データサイエンティストにはたまらない環境だと思います。
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吉村

自由と言うはちょっと語弊があるかもしれません(笑)
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那須川

社内では未経験からデータサイエンティストを育成するノウハウや実績があるので、意欲の高い方はどんどん力をつけていける環境があります。
これほど、データ量・種類が多くテーマが多岐に渡る至れり尽くせりな環境が揃っている会社はあまりないのでは?と思います。
what

うん、確かに。あと、入社してメンバーのバックグラウンドは様々あって面白いと思いました。
薩摩さんはゲームプロデューサー、那須川さんは公認会計士ですし、その他で言えば、山登りが好きで気象予報士の資格取得した人もいますしね(笑)
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薩摩

私も、那須川さんが言うとおり、DACは環境が揃っていると思います。
会社の方針としてデータに力を入れていくことは今後も変わりません。そこに合わせて投資も続けていく予定です。

労働環境もかなり良いと思います。個人の裁量が大きく、みんな個人で時間を管理しています。

対象とするデータ量が豊富で、さらにそれを自分の裁量で有効な分析を進めていくことが出来る。そんなDACでのデータ分析の仕事に興味を持っていただけましたか?

データ分析の仕事に興味がある、DACに興味があるという方と出来るだけ多くお会いしたいと思いってます。
少しでも興味を持っていただけた方はお気軽・ラフな気持ちで話を聞きに来てください。我々もカジュアルな気持ちでお迎えさせていただきますね。

チェック項目

◼︎  変化を恐れず、新しいことにどんどんチャレンジしたい方

◼︎  データに対する興味をずっと持ち続けられる方

◼︎  ビジネスに興味がある方

◼︎  能動的にテーマを決め分析出来る方

◼︎  アウトプットを出せる方

こういう方歓迎

◼︎  データ分析や機械学習の実務経験がある方

◼︎  開発の経験がある方

◼︎  データを活用してマーケティング施策を行ったことがある方

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