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相馬

データ分析部は、さまざまなデータをもとに分析を行い、現場である店舗や各部門の課題解決、経営陣の意思決定を支えるアウトプットを提供する部門です。業務内容としては、「データ分析担当」と「データ推進担当」の大きく2つに分けられます。

梶田

データ分析担当として、各部門や経営陣から依頼された案件に対して、課題の定義や分析を行い、アウトプットする業務を担当しています。たとえば店舗の新規出店プロジェクトであれば、「どのような条件の土地を選べば、お店が成功しやすいか」といった観点で分析を行っています。

相馬

「新規で出店した後の業績がどのくらい見込めるのか」とか、「その後、多くのお客様にご来店いただくためにどのような施策を打つべきか」とか、新規出店ひとつを取っても分析すべきポイントがたくさんありますよね。

梶田

そうなんです。ただ、分析対象が過去の出店データになるのですが、どうしても得られるサンプル数に限りがあります。無理やり結論を出そうとすると誤った判断につながりかねないため、実際の出店候補の場所から得た定性的な知見と、データに基づいた定量的な情報とを組み合わせることで、より確度の高い判断につなげています。

相馬

たしかにデータだけではなく、経験則や現場の意見も大切ですね。米田さんはどうでしょう？

米田

はい。データ推進担当として、BIツールという「さまざまなデータを分析・見える化し、経営や業務をサポートするソフトウェア」を活用して、分析結果を他部門の方々に理解してもらいやすく表現する役割を担っています。また、他部門のプロジェクトに参加する事もあります。最近では、物流部が行った古紙回収ボックスを店舗に設置する施策が、お店の集客にどのくらい効果があったのかを検証するプロジェクトに携わりました。

相馬

古紙回収ボックスの案件は、物流部がメインで取り組んでいたので、効果の検証と店舗スタッフへの説明まで彼ら自身で行えるように、という案件でしたね。結果的に、設置店舗数が倍以上に拡大しました。

米田

相馬さんは、データ分析担当マネジャーとして、どのような業務をされているのでしょうか？

相馬

現在はマネジメントとプレイヤーを半々くらいの割合で業務を進めています。自分で手を動かすこともありますし、色んな案件の進捗管理や各自のスキルチェック、人事考課の面談を行いながら、9名のチームをまとめています。

梶田

データ分析部として携わった業務の中で、とりわけ成果を上げられたと思うのが、お店に配置する遊技台の回遊率や併売率の傾向値が出せるようになったことです。

相馬

「Aの遊技台をBの遊技台の近くに設置すると回遊率が高まる」といった予測データが得られるようになりましたね。逆に、「これとこれは近くに置くと全然だめですよ」といったエラーが確認できたり。ダイナムが自社でつくったシステムです。

梶田

そのエラー部分のロジックは、私が考案して作成しました。もともとは「遊技台同士の相性を判定するために、その価格帯の機種に最適な遊技台をレコメンドするような機能がほしい」といった依頼があったのですが、AIやディープラーニングといった分析手法では「なぜエラーが出ているのか、なぜレコメンドされているか」を理解する事が困難です。そこで、今回は協調フィルタリングと呼ばれる分析手法を使って、利用する側が納得しながら活用できるようなモデルを開発しました。

米田

この分析モデルのBIツールへのレポーティングは、私が担当させてもらっています。遊技台のレイアウトの裁量権は店舗にあるので、ここでも現場の方々にわかりやすい表現が求められます。

相馬

分析結果を導き出すうえで、実は重要なのが会員カードです。パチンコを打つ際に遊技台にカードを差し込むのですが、ここでユーザーの情報と遊技する台とが紐づきます。「おいくつの方が、A台を打った後にB台を打った」といった具合です。それらの膨大なデータから分析結果を導き出しているということですね。

梶田

全国に店舗を展開していて、たくさんの会員様がいるからこその強みだと思います。

相馬

店舗の新規開業にあたってのデータ分析は、投資額が大きい案件になるので、ダイナムの経営面においても重要な役割を果たしているように思います。ほかにも会社の状況に応じて、経営陣から特定のテーマや課題についてのデータを求められることも多いですよね。

米田

業界全体で注目が集まっている次世代機・スマスロについても、「どのように導入して、どのような影響があったのか」というデータをまとめてほしいという依頼がありました。スマスロの導入も、データだけでなく実際のお客様の動きを見ながら判断をしていく必要がありますが、BIツールによって現場の方がリアルタイムでデータを確認できるので、そのあたりも店舗の経営に貢献できている部分だと思います。

梶田

サンプル数が少ないと確度の高い分析結果が出せないのですが、ダイナムは店舗数に伴って何万件ものデータが集まるので、その点でも現場へのタイムリーな情報提供が実現できていますよね。

米田

実際に現場で働く方々から、「いままで見られなかったデータが即座に確認できるようになったからすごく助かる」といった好評の声をいただいたこともありました。これまでは「メールで依頼を受け取って、それに応じたデータを作成して、またメールで返す」という工程を踏んでいたので、タイムロスがあったのですが、いまは詳細な情報もBIツールでパッと確認できます。経営陣や現場が意思決定をしたり物事を考えたりするための、いい材料が提供できているなと思います。

相馬

全社的にデータリテラシーが高まってきていて、データ活用の機会も増えているので、私たちが果たす役割も日に日に大きくなっていますね。

相馬

データ分析部のメンバーは現在20名ほどですが、配属前からデータ分析を専門に学んでいた人はひとりもいません。社員一人ひとりが、自分で調べたり周囲から教わったりしながらスキルを身につけて、着々と成果が出せるようになってきています。なので、分析部に入ってくるまでに知識やスキルが絶対に必要、というわけではないと思います。

梶田

論理的思考力が高かったり数字が好きだったり、といった素養はあるといいかなと思います。これはデータ分析に限った話ではなく、現場である店舗でも数字で結果を出すことにやりがいを感じる人が向いていると思います。

米田

向上心も大事ですよね。絶えず新しい知識や情報が求められる分野なので、そこを主体的にキャッチアップしたり、自分でスキルを高めたりする意識は必要です。

相馬

ダイナムでデータ分析に携わる醍醐味としては、じかにお客様が見られるところ。事業会社のいち部門だからこそ、現場の実態と机上のデータを往復しながら、より質の高いアウトプットができるというのは、大きな強みだと思います。

米田

個人的には、いずれは「データのダイナム」と呼ばれるくらい、データ分析部が会社にとっての強みになるようにがんばりたいですね。先ほどお話ししたとおり、推進担当としてはどれだけスピード感を持って、わかりやすいアウトプットを提供できるかという点が大切になるので、まずはそこを突き詰めてやっていきたいと思います。

梶田

今後は画像分析に強くなりたいと考えています。店内全域に専用カメラを設置することで、お客様の視線や動線、遊技時間、お店全体の出入りの数といった、さらに多くのデータを集めることが可能になります。そのデータを活用して、さらなる業績向上を図っていきたいですね。

相馬

「データ分析であらゆる課題を解決する」というのが、データ分析部としての最終目標です。データ分析の力で、お客様の気持ちや行動を少しずつ紐解いていく楽しさは、当社独自の魅力でもあると思っています。数字が好き、けれどもお客様にも寄り添いたい、という方はぜひ力を貸してください。