2016年9月29日（木）渋谷dots. データ分析ツール「Tableau」の導入事例セミナー https://eventdots.jp/event/599496

1. 国内最大級のお笑いWebサービス「ボケて」
におけるTableau活用事例
2016年9月29日（木）
株式会社ワディット 取締役
和田淳也

2. アジェンダ
1.自己紹介
2.ボケての紹介
3.Tableau導入背景
4.Tableau活用事例
5.これからやりたいこと
6.他のBIツールとの違い
7.Tableauおすすめポイント

3. 自己紹介
親子三人で会社やってます。兄はゆーすけべー（@yusukebe）です。
ゆーすけべー
僕
親父
※2013年9月 YAPC::ASIAにて撮影

4. 和田 淳也（わだ じゅんや）
株式会社ワディット 取締役
神奈川県 鎌倉市出身 32歳
【経歴】
●2008年4月：某大手住宅設備機器メーカー入社
- 企画セクションに配属（文系総合職、非エンジニア）
- 売上実績に関わる定量分析、経営計画策定等を担当
●2015年1月：株式会社ワディット入社
- 2015年11月ブックスペース栄和堂開店&店長就任
- 2016年2月ボケてデータ分析業務開始
自己紹介

5. ”非エンジニア”な方でもTableauなら
安心して使えるよ
本日（主に）お伝えしたいこと

6. 「ボケて」の紹介
写真で一言「ボケる」Webサービス

7. 「ボケて」の紹介

8. 「ボケて」の紹介

9. 「ボケて」の紹介

10. 「ボケて」の紹介

11. ●月間ページビュー
2億PV
●アプリダウンロード数
480万ダウンロード
●累計ボケ投稿数
4,500万ボケ
●累計お題投稿
230万お題
「ボケて」の紹介
※アプリはSV（スクリーンビュー）→PVにて合算

12. Tableau導入の背景
ボケてチームの特徴:1社にとどまらない
オモロキを中心として各種座組をパートナーと組む

13. Tableau導入の背景
ボケてチームの特徴:多くのメンバーが兼業
- 他の会社の代表
- 弁護士
- 元市議会議員
- etc

14. - それぞれがそれぞれの仕事と兼任している
- 各々が各々の必要性に応じて都度データを分析している
- 施策を実行しても振り返りが出来ていない
- ユーザー数の拡大、サービスの成熟に伴って確度の高い施策を実行
する必要が出てきた
2016年2月Tableau導入
Tableau導入の背景
データ活用担当（私）を置き、BIツールを導入し、
データドリブン体制を作ろう

15. - そもそもKGI,KPIに関するレポートを共有する習慣が無かった
- まずは週次レポートを作ろう
- ただしチームメンバーは他の仕事と兼任しているため、「簡単に、わかりや
すく、美しく」
●KPI例
- 各デバイス別 MAU WAU DAU推移
- モバイルアプリDL数推移
- モバイルアプリ継続率、毎週起動率、毎日起動率
●KPI例
- 1セッションあたりのスクリーン通、滞在時間推移
- ボケ数、お題数、評価数推移
Tableau活用事例1「週次レポートの作成と高速化」
週次レポート作成

16. 作成時間:10分くらい
ストック情報
フロー情報
Google
スプレッドシート
Bokete::Analytics
（自社データベース）
MAU・PV・滞在時間 etc.
モバイルアプリDL数
ボケ数、お題数、星数
ver.10
から対応！
データソース 集約 分析
自動更新
共有
Tableau活用事例1「週次レポートの作成と高速化」
週次レポート作成フロー
Tableau

17. - 「数字」という共通言語を元に議論
- 情報がストックされて時系列に振り返りが可能
Tableau活用事例1「週次レポートの作成と高速化」
週次レポートを元にコメントを出し合う

18. Tableau活用事例2「アクセスログ解析」
GoogleBigQueryに格納していたアクセスログを
活用しきれていなかった
参照元:http://blog.yusuke.be/entry/2015/12/08/100011

19. - データ量が大きい（ボケての場合2014年9月から現在までで約60億行）
- Excelで分析するためには、SQLを書いて実行しデータ量を減らす必要がある
- BigQueryは従量課金制で、SQLに不慣れな非エンジニアにとってはちょっと
怖い…（よく理解すれば比較的安いのですが）
参照元:gumi Advent Calendar 2015 6日目
http://qiita.com/itkr/items/745d54c781badc148bb9
Tableau活用事例2「アクセスログ解析」
なぜ活用しきれていなかったか？

20. 6,000万行のデータを30秒程度で視覚化
データソース ローカル保存 分析
- 日付だけを指定したSQL文を
発行（非エンジニアでもこれ
ぐらいは書ける）
- GoogleBigQuery=>Google
Storage=>csv出力
- 1ヶ月分で3GB程度（6,000
万行）
- 該当のcsvと連携
※データ抽出、LOD表現使用時
Tableau活用事例2「アクセスログ解析」
アクセス解析作業フロー
Tableau

21. ●初回訪問日の体験にフォーカスして…
- 初日に何回訪問したユーザーが翌日継
続率が高いのか？
- 初日にボケたユーザーは翌日どれだけ
継続しているのか？
- 初日に評価をしたユーザーは…？
- 初日にお題を投稿したユーザーは…？
- 初日に通知を受け取ったユーザーは…
？
- 初日にログインしたユーザーは…？
大量のアクセスログから素早く知見
を見出し、サービス設計に活かす
Tableau活用事例2「アクセスログ解析」
アウトプット例

22. ●Tableau9.0から「LOD表現」が可能に
- LOD=Level Of Detail （詳細レベル表現）
- 複数レベルの粒度を1つのビジュアライゼーションにまとめること
ができる（※Tableauホワイトペーパーより）
●表現可能例
- 会社に 100 件を超える注文があった日数を四半期ごとにプロットできる
か?
- 各営業担当者が獲得した最大取引を見つけて、マネージャーごとの平均を
表示できるか?
- 初めて取引した年で顧客をタグ付けし、そのタグを使用して売上をグルー
プ化できるか?
Tableau活用事例2「アクセスログ解析」
LOD表現がオススメ

23. ※参照元:http://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/LOD-expressions
Tableau活用事例2「アクセスログ解析」
つまりは…自在にコホート分析が出来る！ということ
←獲得した年別にお客様を
「括って」、各年度の利益の比率
を出している

24. 初回訪問日:{FIXED [session]: MIN([day])}
Tableau活用事例2「アクセスログ解析」
LOD表現使用例:
初回訪問日に「ボケた」回数別、翌日以降訪問率
初回訪問日に「ボケた」回数:{ FIXED [session]:COUNTD( IF [day]=[初回訪問日]
AND [method]="/boke/create" THEN [hour] END )}

25. Tableau活用事例2「アクセスログ解析」
ただし…BigQueryはLOD表現に未対応

26. データソース ローカル保存 分析
Tableau活用事例2「アクセスログ解析」
もしLOD表現に対応しているデータ・ソースであれば、
直接つないで、効率的に分析可能
Tableau

27. これからやりたいこと「チームでデータ活用」
属人的に分析→チームでデータ活用
Bokete::Analytics
（自社データベース）
ちらばっている
データソース
Tableau
Server
- Tableauを共通のツールとして各々がデータ分析
- ブレスト会議のその場でデータ検証するぐらいのスピード感で分析
- 必要なデータを逐一TableauServerに格納
- 分析に有用
- 操作可能なデータ量
- 随時更新
チームメンバ
ー
1つの
データソース

28. 2008年4月
某大手住宅設備機器
メーカー入社 2012年4月頃
HITSENSER5
- どのツールもビジュアライズの機能はあったっぽいが使ったことは無い
- 情報システム部門がマニュアルを作成しているが、ビジュアライズのマ
ニュアルの作成まで手が回らない（ビジュアライズや資料化はExcelを
使うことが前提）
他のBIツールとの比較
今まで使ってきたツールたち

29. データソース ローカル保存
分析
分析
資料化
- 60,000行まではExcel出力
- 60,000行以上はcsv出力
- クエリーをGUI経由で入力
- 重たいデータだと1時間以上
かかることはザラ
- 出力データを関数が入力され
たビジュアルライズ用の
Excelに貼り付け
- Excelで処理出来ない量のデ
ータはAccessを使用
- Accessを使える社員は10%
程度…？（個人的体感値）
- プロセス毎のツールを使いこなす必要がある
- 意思決定者とデータ分析者の距離が遠い
意思決定！
他のBIツールとの比較
今までのツールでよくある作業フロー

30. - Excelで加工できる行数を越えてもビジュアライズが容易
- 思考スピードと同じスピードで仮説=>検証が行える
データソース
分析
資料化
他のBIツールとの比較
Tableauの作業フロー
意思決定！

31. ●リアル店舗での活用
- 仮説=>検証サイクルを1分で
- 思考スピード≒検証スピード=>1人会議がめちゃくちゃ捗る
- 適切な営業時間、定休日は？
- フード注文率は？
- 客層は？
- よく頼まれている人気メニューは？
- データで検証
他のBIツールとの比較
Tableau＝意思決定のためのデータ分析ツール

32. - サポートに問い合わせるとすぐに返信
- カジュアル&フレンドリー
個人的なTableauオススメポイント
サポート体制が充実

33. - 今まで英語の本か電子書籍しかなかった…
- 体系的にまとまっていて読みやすい
個人的なTableauオススメポイント
Tableau本出た

34. - 定例レポートを一度作ってしまえば更新が楽
- 非エンジニアでも大量データのアクセス解析可能
- 意思決定のためのツール
- サポートも充実
●Tableauって…
「ボケて」
インストールしてね
まとめ