仕事の記録 01｜データアナリストの新しい仲間

「QoderWake 仕事の記録」では、さまざまな職種の人がデジタル従業員と働く様子を記録し、実際のタスク、具体的な進め方、利用しながら加えた調整を紹介します。

「昨日の GMV を出してもらえますか？」 「月間カードの有効期限が近いユーザーを、カード種別ごとに分けてください。」 「さらに都市、利用プラットフォーム、ユーザー種別でも見たいです。できれば表にしてください。」

データアナリストにはおなじみの依頼です。テーブルを探し、集計の定義を確認し、SQL を修正して実行し、結果を確認してエクスポートする。1回は十数分で済んでも、そのたびに進行中の分析が中断されます。 Hema では、運営部門のデータアナリストが QoderWake を使い、二人のデジタル従業員、つまり Waker を用意しました。データ抽出 Waker はグループチャットで頻繁なデータ依頼に対応し、経営分析 Waker は課題の探索や分析レポートの作成を支援します。 二人にはそれぞれ役割があり、チームがこれまで培ってきた仕事の進め方も個別に学んでいます。

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データ抽出 Waker：チャットのデータ依頼は、まず相談

週報や月報の時期には、データ抽出の依頼が集中します。月間カードの期限切れ集計なら、業務担当者はまずカード種別ごとの結果を求め、それを見てから都市やユーザー種別も追加したくなります。 以前は条件が一つ増えるたびに、アナリストが SQL を修正し、再実行して結果をグループに返していました。今は業務担当者がチャットでデータ抽出 Waker を直接 @ できます。 Waker はチームが整理した業務ルールに従ってテーブルを見つけ、SQL を生成・実行して結果を返します。分析軸を追加したい場合も、条件を続けて伝えれば、それまでのタスクを引き継いでクエリを続けます。 結果には SQL、集計の定義、計算ロジックも添えられます。親注文なのか子注文なのか、件数なのか商品点数なのかを明確にする必要があります。ファイルが必要なら、結果をオンラインの表にまとめることもできます。 業務担当者は追加で質問でき、アナリストも何を検索し、どう計算したかを随時確認して、ずれがあれば修正できます。 このアナリストによると、インタビュー時点でグループには20人以上の業務担当者がおり、そのうち約10人が継続的に利用していました。繁忙期には1日10件以上のデータ抽出タスクがあり、その一部をデータ抽出 Waker が分担していました。

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経営分析 Waker：まず探索し、一緒にレポートを仕上げる

経営層向けの分析では、問いがより自由で幅広くなります。 ある会員特典はどれだけの効果を生み、どれだけのコストがかかったのか。どの層に影響があったのか。違いは主に都市、時期、カード種別、チャネルのどこから生じたのか。 時間がかかるのは、多くの場合「どこから見るか」の判断です。SQL を何度も修正し、分析軸や指標を一つずつ確認して初めて、問題が特定の都市、日付、ユーザー層に集中していると分かることがあります。 経営分析 Waker は、この最初の段階から参加します。 アナリストがプロジェクトの背景、答えたい問い、初期の考え方を伝えると、チームが蓄積した分析の枠組みに沿って複数の軸のデータをまとめて調べます。変化が小さい方向を除外し、さらに調べる価値のある都市、日付、ユーザー層を示します。 このアナリストによると、ある月間会員カードの損益分析では、経営分析 Waker が2時間足らずでレポートの初稿を作成しました。 その後、アナリストが Waker と一緒に項目ごとに修正しました。 サンプリングの定義が適切でなければ全件データに切り替え、基礎データが合わなければ SQL を開いて再確認します。分析手法が不適切なら手法を変え、結論が成り立つかを改めて確かめます。 レポートの表現も修正が必要です。Waker は多くの可能性を列挙するため、アナリストは読み手の視点で内容を絞り、中心となる問題を明確にし、前後の数値に矛盾がないかを確認します。 初稿があることで、こうした議論を早く始められます。データ、手がかり、暫定的な結論がそろえば、アナリストは検証と判断に集中し、深掘りすべき方向や、まだ裏付けが必要な結論を見極められます。

経営分析 Waker と一緒に経営分析レポートを作成・調整。

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二人の仲間に、それぞれ異なる仕事の経験を教える

社内のテーブルの使い方、指標の計算方法、業務用語の意味は、いずれも Waker に教える必要があります。 データ抽出 Waker は、まず過去の SQL を読み、テーブルの使い方、フィールドの値、よく使う集計の定義を学びます。どこからデータを取得し、どう計算し、結果を渡す際に何を説明すべきかを理解する必要があります。 経営分析 Waker が学ぶのは、過去のレポート、優れたプレゼン資料、業務の背景です。自由度の高い問いに対して、どの軸から確認するか、異常をどう見つけるか、発見をどうレポートにまとめるかは、過去の仕事が参考になります。 チームはこれらの経験を Skill、つまり Waker が繰り返し使える仕事の進め方として整理し、対応する Waker に渡します。新しいテーブル、フィールド、分析手法が増えれば、引き続き補足します。 データ抽出と経営分析では求められるものが異なります。設定を分けることで、業務担当者は誰に頼めばよいか分かり、アナリストもそれぞれの進め方を確認・調整しやすくなります。 個人のパソコンに残っていた SQL や、業務に詳しい人だけが知っていた集計の定義を、チームで繰り返し利用できるようになります。

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まずは慣れた種類のタスクから

このアナリスト自身の見積もりでは、二人の Waker が参加したことで、全体の作業効率は少なくとも2倍になりました。頻繁なデータ抽出と初期の探索を手伝ってもらい、専門的な判断を要する問題により多くの時間を使えるようになったといいます。 チームで試すなら、繰り返し発生し、集計の定義が明確なデータ抽出タスクから始められます。過去に使った SQL と指標の説明を用意し、対象期間、分析軸、希望する結果の形式を明記します。 まずは慣れたタスクで結果を検証します。テーブルの選択や定義の理解に誤りがあれば、修正内容を仕事の進め方に追加します。その種類のタスクが安定したら、新しい問いを少しずつ増やします。 「QoderWake 仕事の記録」では、さまざまな職種の人とデジタル従業員が働く経験を引き続き紹介します。何を任せ、どう教え、どの段階で人の判断が必要なのかをお伝えします。 日々繰り返している仕事を一つ選んで、こちらから詳しく知ることもできます：qoder.com/zh/qoderwake。