サイロ化が進む大手情報サービスのデータ活用
マイナビは、就職や転職、アルバイトといった人材系事業から、進学、結婚、住まい、ニュースなどに関するメディア事業まで、総合情報サービス企業として幅広い事業を展開。ユーザーにとって最も身近な生活や仕事の中で、“あたりまえに存在する”ような総合情報サービスを目指しています。
同社のサービスの中でも、新卒採用向けの就職情報サイト「マイナビ」は国内最大規模の就職情報サイトとして、「最も利用された就職情報サイト」No.1 、就職情報サイトエントリー利用率No.1（※1）と知られています。
「私たちの人材サービスは変わりゆく市場環境の中でも企業様と会員様双方の『心からの満足』にこだわって『満足できる採用』の実現を目指しています。そのためにもこれまで以上にデータ活用を重視するようになり、数年前からデータを専門に扱う部門を設けました。社内の各部門の分析担当者がデータに基づいた意思決定を迅速に行うことができるデータ分析環境を提供しています」と、マイナビ HRシステム事業部 事業推進システム部 データシステム課 課長の柴崎友里様は述べています。
もともとマイナビでは、慎重な取り扱いが求められる情報ばかりですから、安全性と可用性を最重要視していました。一方、それゆえにサイロ化が進行していたことも事実です。
あるサービスの担当者は、サービスサイト開発部署にデータ集計・出力を依頼していました。出力されたデータファイルを、さらに現場のユーザーがExcelやAccessなどで加工する流れでした。また別のサービスでは、集計を行うシステム担当者が各案件に適したデータベースやデータ閲覧ツールを新規に作成。データ分析環境はあったものの、集計数値の定義やツールが統一されていませんでした。
「より高度なサービスを提供するためには安全性と可用性を維持しつつ、“データの民主化”を実現する必要がありました」（柴崎様）
基盤統合のためにS3でHR領域のデータウェアハウスを構築
マイナビでは、データインフラの強化を通じたマッチング率とユーザー満足度の向上を狙い、HR領域のデータウェアハウス（DWH）を構築する計画を進めました。そのプラットフォームとして、小規模な運用チームでも十分に対応可能な運用管理性と、将来的なデータ増に耐えうる拡張性にすぐれたクラウドの活用を決定します。
DWHでは個人情報そのものではなく、加工した後のデータを扱います。とはいえ、もともとセンシティブな情報が元になっているため、DWHの信頼性は非常に重要です。AWSは安全性にもすぐれており、ISO 27001をはじめとした多数の世界的なセキュリティ基準を満たしています。また、コストを抑えながら可用性も高く保つことが可能です。
「AWSは広く利用されているサービスでしたが、社内ノウハウはまだ少なく、将来的にも知見とスキルとを積む必要があると考えていました。ただ任せるのではなく、私たちと一緒に考え、手を動かしてくれる“パートナー”、ゼロから教えてくれる“先生”が必要だと思っていました。AWSの専門ベンダーで、マイナビのビジョンに合った提案をしてくれたのがクラスメソッドでした」と、HRシステム事業部 システム統括部 事業推進システム部 データシステム課の稲見幸耶様は述べています。
HR領域の比較的小規模なサービスからDWH構築を始めました。そのノウハウを基に次に事業の中核を担うサービスのDWH構築とセルフサービスBIツールを組み合わせたデータ分析環境を構築しました。運用開始から複数年が経ち社内ニーズが増え続けより良いサービスを提供するためDWH基盤のスピーディーな開発がますます必要になっています。
CSアナリティクスでデータ分析基盤の効率化を図る
当初はRedshiftですべてのデータをまかなうつもりでした。しかし、社内のニーズが想像以上に多く高コストになることが判明しました。そこでS3を中核に、AthenaやRedshift Spectrumを組み合わせて、分析ツールを活用しています。
「S3は、低コストで気軽にデータを蓄積できる使いやすいデータレイクだと思います。堅牢性が高く、セキュリティも万全で、少人数の組織でも十分に運用可能という利点は大きいですね。必要に応じてAthenaやRedshift Spectrumを使い分け、RAWデータも格納しています」（稲見様）
最初のDWHはほぼスクラッチで構成しました。しかし、内製に時間がかかることと、管理が煩雑になりがちなこと、結果的に様々な要求に応えにくいことが懸念材料として残りました。そこでマイナビは、より規模の大きなサービスへデータ活用を広げる際、効率性を重視してクラスメソッドのデータ統合基盤サービス「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）」を採用しました。
CSアナリティクスは全体像が理解しやすく、取り扱いが容易です。開発の効率が向上するため、現場の分析ニーズに対してタイムリーに対応する支援ができます。
悩んでいる時間がもったいないからクラスメソッドに学ぶ
柴崎様、稲見様の両氏は、CSアナリティクスを含めたクラスメソッドのサポートに「満足している」と述べています。
「クラスメソッドのサポートは丁寧かつ細やかで、いつでもレスポンスが速く、誰でもいつでも答えを持っているように思います。相談せずに悩んでいる時間がもったいないと気づきました」（稲見様）
「あいまいな質問でも、しっかり理解してくれて、私たちの要望や悩みに対して、いつも前向きで一緒に考えてくれるのも印象的です。作業などの抜け漏れにも気づいてくれて、話しやすく、頼りにしてしまいます」（柴崎様）
クラスメソッドでは、お客様とのやり取りにWeb会議やビジネスチャットを積極的に活用し、コミュニケーションを取りやすい環境を整えています。いつでも質問でき、意思疎通がしやすく、足回り速く動く姿が高い評価につながったようです。
さらなるデータ活用を目指してパートナーシップを強化
マイナビでは、AWSを利用したデータ活用プロジェクトの第一フェーズとして、主要な人材サービスの情報を取り込む基盤を構築しました。今後はインプットするデータの種類を増やし、ビッグデータを活用する部門を増やしていく予定です。
「今後の課題は当社の持つ広範かつ膨大なデータを、AWSを通じていかに活用するかです。この課題をクリアするため、共にノウハウを蓄積していく必要を感じています」（柴崎様）
※1 2019年3月に利用した就職情報サイトに対する調査結果より／調査委託先：楽天インサイト株式会社（2019年4月）
