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数学大好きな女性がand factoryのマーケ部門でデータ分析担当として活躍!

今回インタビューをお届けするのは、マーケティングUnitのデータアナリストとして活躍しており、月間MIP(Most Impressive Person)として3月度に表彰された青木文香です!


青木 文香(あおき ふみか)プロフィール

学生時代から数学が好きで、その道を進むため大学では統計学を専攻する。新卒でベンチャーのWeb広告代理店に入社。2年ほど勤めた後、ソーシャルゲームの開発会社へ転職し、そこでデータアナリストとして従事。その後、2019年にApp事業部・マーケティングUnitのデータアナリストとしてand factoryに入社。

「数学が好きだったことが、今のキャリアを進むきっかけでした」

高校時代から数学が好きで、「数学を活かせる職業に就きたい」と考えていました。そんな中、データサイエンティストや人工知能などデータをビジネスに活かせる人材が脚光を浴び始めていることを知り、単純な私は「データって数学っぽいし、近しいことを学べば数学を活かせる職に就くことができるのでは」と考え、大学では統計学を専攻しました。データの特徴をより早く把握するための統計学の考え方は、私にとって魅力的で「これを仕事にしたい」という思いが強まりました。

ーーー数学が好きだという思いで突き進んだのですね!その後キャリア形成はどのように考えられたのですか?

新卒時の就活では、その思いの丈をぶつけて、たまたまご縁があったWeb広告代理店に入社しました。Web広告の運用とデータを活用したコンサルティングの2つの業務を行なっていて、web広告の知識を身につけつつ、多くの企業が抱えているビジネス上の課題やデータを通したコミュニケーションの術を学びました。業務も一通りできるようになったタイミングで、スキルの向上を図るためにソーシャルゲームの開発会社へデータアナリストとして転職しました。

2社目では、ゲームプロデューサーに対し、課題となっているKPIは何か、その課題を解決するために「誰にどんな施策を打つべきか」を、データを元にサポートする役割を担いました。学習環境としてとても恵まれており、社内のデータアナリストのコードをもとにアプリの膨大なデータを自由に閲覧することができたので、最低限のプログラミング技術はもちろんのこと、アプリのKPIの特徴なども把握することができました。今の礎を作ってくれた会社なので、とても感謝しています。この会社で約2年が過ぎ今後のキャリアに悩んでいたタイミングで、1社目で一緒に働いていた方に声をかけてもらいand factoryに転職しました。

「andfactoryでは今までのキャリアをフル活用しつつ、新しいことにも挑戦させていただいています」

ーーー青木さんはリファラル採用での入社でしたね!and factoryではどんな業務を行っているんですか?

基本の業務は2社目に近しく、担当しているマンガアプリのKPI管理や出版社向けの振り返り資料作成などをすることで、プロデューサーやディレクターのサポートをしています。また、1社目の知見を生かして、プロモーションの数値も把握し、MAUの増加を止めないための試算なども行っています。今までのキャリアがフル活用できるように業務を登用してくれたため、とてもやりがいを感じています。

他には分析環境がまだ発展途上の段階なので、その整備も行っています。私はすでに整備された分析環境を活用しているよりも、環境を整えるための知識やスキル自体が自分の作業効率を向上してくれるのではないかと考えていました。なので分析環境の整備には興味があったのですが、2社目では私が関われる余地はなく、今回の転職を機に挑戦することにしていました。今まで私が経験したことがない業務で、周りに聞きながら行うためスローペースではあります。その分学ぶことは多く、また考えていた通り作業効率は上がり、ストレスなく2社目より多くの業務をこなせています。より作業を効率化させることで、関わるメンバーのサポートを強化していきたいと考えています。


ーーー月間MIP(Most Impressive Person)を受賞されていますが何が評価されたと考えていますか?

単純に日々の積み重ねが評価されたのだと思っています。これは私の想像ですが、元々データアナリストがいない組織だったので、入社当時、周囲は私の扱いに困っていたと思うんです。上司にも「まずはデータアナリストとしての信頼を得ることが大事」と言われていました。なので、まずは担当のマンガアプリからデータアナリストとしての役割を確立させ、信頼を得ることを意識しました。徐々に関わるアプリを増やしていき、より多くの人に信頼してもらえるよう努めてきました。頼ってもらえることが増えてきて、感覚として「信頼を得る」ことはできてきたかなと思い始めた矢先、今回MIPという形で評価していただけたのでとても嬉しかったです。

ーーー分析業務の中で大切にしているポイントはありますか?

大きく2つあります。1つ目はデータを通してコミュニケーションをとるためのアウトプット(報告資料など)をわかりやすくすることです。基本的なことですが、大量のデータを扱うと多くの情報が入ってくるので、簡潔にまとめるのは意外と難しいことです。例えばまだ組織として行ったことがない分析を行う場合、モデルを設計した上で多くのデータに目を通さなくてはなりません。その大量に集計したデータのうち、資料に載せるのは大体1割程度です。気持ちとしては頑張ったところを全て見て欲しいので全部載せたいのですが、それでは相手には情報量が多すぎて伝わりません。悔しいですが、私はわかりやすさを最優先にして、残り9割をそっと胸の奥に仕舞い込みます。すでにフォーマットが固まっているような依頼でも、「こうした方が最終的にわかりやすいのではないか」と提案もするようにしてます。「わかりにくかったかな」と内省を繰り返す日々ですが、これからも意識していこうと思っています。

2つ目はデータと関わる上で好奇心を忘れないことです。例えば「依頼された内容には含まれてないけど、セグメントを分けてみたら新たな気付きがあるかも」と思いついたら、時間が許される範囲で試行錯誤を繰り返しています。もちろんそれで期限を後ろ倒しにはしないです。思い通りの結果はなかなか出ないですが、役に立ちそうな結果が出たら共有するようにしてます。他にも統計学の知見を活かして、データによっては回帰直線や決定木を利用したりもしています。どうしてもわかりやすさに欠けてしまうので、直接この結果が資料に載ることは今のところありません。ですが、後々湧き上がる仮説のもとになったりします。何よりこのキャリアを進むきっかけになった数学・統計学に触れることは、仕事のモチベーションになるので大事にしています。

現在、私が所属するマーケティングUnitでデータアナリストを募集しています。記事を読んで一緒に働いてみたいと思った方はご応募いただけると嬉しいです。 一緒に働ける日を楽しみにしています!


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