PR

 大曽根氏の面接は、Gunosyの創業メンバーで、開発本部 データ分析部 執行役員の吉田宏司氏らが担当した。当時、データ分析部のメンバーは4人ほど。「分析手法や、その結果を受けて施策を実施する方法は、Gunosyで培ったものしか知らなかった。他社でのデータ分析経験がある人材が欲しかった」。吉田氏は振り返る。

 データ分析ができるエンジニアを探してみると、「データ分析を学んだ」という人材はそれほど苦労なく見つかるという。このところ話題の技術だけあって、大学で専攻したという若手エンジニアも少なくない。だがそれだけでは「求めている人材とはギャップがある」(吉田氏)。データ分析は「実務に応用するところが大きな壁」(同)であるため、実サービスの開発に携わった経験が大きく物を言う。まさに、大曽根氏は望んでいた人材だった。

欲しいデータがすぐに出てくる

 Gunosyに入社後、大曽根氏が実感するのは「とにかく、いろいろなことのスピードが速くなったこと」という。代表的なのが、データ分析からアプリ改善までの迅速化だ。

 Gunosyに限らず、モバイルアプリの多くはユーザーインタフェースや機能を頻繁に改善し、ユーザーの使い勝手を高めている。ユーザーの利用履歴を分析し、どんな機能がよく使われているのか、どこが使いにくいのかを素早く判断して改善する。

 ただし単純な分析では、逆にアプリの競争力を低下させかねない。例えば、来訪者数や操作数が多い機能を「人気の機能」と判断するのは早計。「使い方が分からず迷っていて、操作数が増えている可能性もある。深掘りして見ないと、判断を誤る」(大曽根氏)。