就職・転職情報サイトの運営や人材紹介事業をおこなう株式会社キャリアデザインセンター（以下「キャリアデザインセンター」）は、長年にわたって多くの人のキャリア設計にかかわってきました。人生の転機において、より良い方向へ導く手助けとなり、質の高い人材の流動性を高めることを通して企業の活性化と日本経済の発展に寄与しています。
キャリアデザインセンターでは、常に多くの人材に関する情報を取り扱っています。その内容は多岐にわたり、一年を通して新しい情報が次々に入り更新されていきます。しかし、個々の情報は電子化されているもののシステムごとのつながりもないため、アナログな手法を用いてデータの比較や統合などがおこなわれていました。データの蓄積もおこなわれていなかったため、過去データを活用した統計的な分析がおこなえず、分析精度に不安がありました。
この状況に対し、テクノロジーの活用による業務改善を目指したプロジェクトが立ち上がり、担当チームが社内で組まれます。クラスメソッドは本プロジェクトのパートナーに選ばれ、カスタマーストーリーアナリティクス（CSアナリティクス）の導入による、データウェアハウス（DWH）を利用したデータの活用・分析をサポートしました。CSアナリティクス導入の背景や、導入効果、サポートの状況などについて、担当者であるtype転職エージェント事業部登録促進部の熊渕さん、齋藤さんにお話をうかがいました。
データの蓄積、統合の課題を解決するために
日々多くの人材情報を取り扱うキャリアデザインセンターでは、2つの課題を抱えていました。情報の蓄積と、システムごとに分かれて存在する情報の統合です。
「情報の蓄積については、日々情報が更新されるため過去のデータが消滅してしまい、過去情報を活用した統計的な分析がおこなえず、分析の精度が下がっておりました。そのため、より多くの情報を蓄積できるようにしたいという要望がありました。
また、情報の統合に関しては、各基幹システムの情報がつながっておらず、それぞれのシステムにデータがある状態でした。データを組み合わせて分析するときには、各データをCSVで落として、一般的なソフトウェアで結合などの加工をおこなって分析をしており、加工にかかる工数に課題を抱えておりました。そのため、その工数を削減したいという要望もありました。」と熊渕さんは言います。
人材紹介の事業では大きく2つのデータがあります。転職希望者のデータと、人材を募集する企業側のデータです。さらにこれとは別に、売上などの財務会計のデータなどもあります。
「CSVを出さずに分析できる状況を作ることはしていましたが、そのシステムでは更新される前の、過去の時点での情報を見ることができないという課題がありました。そのため日毎にデータを蓄積させ、その蓄積データをもとにデータ分析を行いたいという要望がでてきました。それを実現させる手段として、DWHが適切と考え、その導入や運用を素早く、そしてしっかりと実現させるためにも、CSアナリティクスのようなツールの導入が必要だという結論になりました。」と、齋藤さんは言います。
こうしてプロジェクトが動き出します。
手厚いサポートによる短期間の導入
2019年末に担当チームが社内で組まれ、プロジェクトは数カ月で素早く動いていきます。
DWHを実装、運用する方法として、内製化することも含めて幾つかのサービスを比較検討したと熊渕さんは言います。
「幾つかのサービスを比較していく中で、DWHを実現させるために必要な、Redshiftの構築や、データレイクからDWHへデータを移すための管理ツールがパッケージとして提供されているCSアナリティクスを導入することが、導入までのスピード感や、コスト低く抑えられるという観点からベストと考え、クラスメソッドを選びました。また、クラスメソッドはDWH構築に必要なノウハウや実績が多くあるため、その点も評価ポイントとしては高かったです」（熊渕さん）
CSアナリティクスは、クラスメソッドが提供するデータ統合基盤であり、社内に散在する売上データや販売履歴データのほか、Salesforceの顧客情報、Googleアナリティクスのアクセスログなどを、クラウドDWHを活用して単一の基盤上に統合することができるパッケージサービスです。
クラウド技術に実績があるクラスメソッドが提供し、安価に十分なサポートが受けられるサービスとして評価いただきました。
導入のステップについては、日々のデータを早期に蓄積開始できるよう、スピードを優先して段階を踏んでおこなうことを決めたそうです。まずは短期間でDWHを導入して、メインのデータベースまでの蓄積データの確認ができることが目標になりました。
齋藤さんは導入のステップを決めた背景について、次のように語ります。
「複数のデータベースからのデータ統合は後にまわして、メインのデータベースからデータをDWHに取り込める形にすることを目指しました。」（齋藤さん）
CSアナリティクスを利用するにあたって、SQL文を書く必要がありましたが、その書き方についてもクラスメソッドからレクチャーをおこないました。SQL文の書き方については初心者だったという熊渕さんでしたが、細かくレクチャーを受けたことにより今はSQL文を使いこなし、CSアナリティクスを活用することができるようになっています。
「最初は、本当に自分にSQL文を使いこなすことができるのか不安でした。しかし、途中から不安はなくなりました。CSアナリティクスでよく使うSQL構文を選んで細かくレクチャーしてもらえたり、学ぶためのオススメの本も選んでもらえたり。クラスメソッドの担当エンジニアの知識が豊富であることがすごく良かったです。それに、質問に対しての回答も早かった。導入から運用までしっかりとサポートしてもらえたのは良かったと思います。」（熊渕さん）
大きく上がった分析精度とデータ活用
導入したCSアナリティクスの活用は、定期的にS3のデータを取得して、DWHに取り込むことから始まり、運用を始めてまもなく効果が出てきます。
「CSアナリティクスで、今まで出せなかった数字が出せるようになりました。
例えば、求人には、採用中のものと、採用を閉じているものの2種類があります。今までは蓄積データがないので、いつ求人がクローズして、いつオープンになったのかという推移を見ることができなかった。それが見えるようになり、求人のクローズ時期の傾向や、どの期間に、どの業界・職種の求人でオープンが多くなるかという分析ができるようになったのは大きいです。市況感をつかむための材料にもなり、上層部からも好評です。」と熊渕さんは効果について語ります。
齋藤さんは企業側の分析だけでなく、転職希望者側の分析にも効果があると話します。
「転職希望者の方に対しては、転職希望者の方が求めている求人の傾向を分析することや、その方が書類選考や面接に通過する率を上げる戦略を練るための根拠として、分析結果を使うなどしています。DWHに蓄積された各段階のデータを、CSアナリティクスを活用して分析することによって、入社していただくまでの精度を上げる結果につながっていると考えています。」
データをビジネスの成長につなげる
クラスメソッドは、今回のプロジェクトのパートナーとして、CSアナリティクス環境構築やQ&Aサポートなどをおこなっています。短期間で導入、運用開始した本システムは、今後もパフォーマンスチューニングがおこなわれます。
もう一つの課題としていたデータ統合についても、将来的に解決していける見込みが出てきました。
「今後はコスト面のデータも追加して分析していきたいと考えています。それにより、利益も見えるようになり、会社の成長にもつながると考えています。また、他の業務にももっと活用していきたいと考えておりますが、私たちはデータ活用のノウハウを持っていないため、使い方や他の業務活用への提案、AWSの活用なども、クラスメソッドにパートナーとなってもらい、相談できればと考えています。CSアナリティクスを活用して、データのビジネス活用を、今後もサポートしてもらえれば助かります。」（熊渕さん）
クラスメソッドは、多くの事例の蓄積により、経験と知識を積み重ね、高品質・低コストのサービスを提供するべく努めています。導入のハードルを下げると共に、継続的なサポートで顧客満足度の向上を目指します。
