--- title: ポスト生成AI時代における非キラキラ企業のリアルなデータ戦略 tags: #データ #生成ai #データ戦略 #分析基盤 author: [njun](https://www.docswell.com/user/6650076759) site: [Docswell](https://www.docswell.com/) thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/V7N3XRNR78.jpg?width=480 description: ポスト生成AI時代における非キラキラ企業のリアルなデータ戦略 by njun published: November 06, 25 canonical: https://www.docswell.com/s/6650076759/ZWMQGP-mybest-non-kirakira-data-strategy --- # Page. 1 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7N3XRNR78.jpg) 2025/11/06 Data Engineering Summit ポスト生成 AI時代における 非キラキラ企業のリアルなデータ戦略 # Page. 2 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ998MRZJ3.jpg) 登壇者 株式会社マイベスト プロダクト部 データサイエンスチーム マネージャー 内藤 純 @njun_data @njun ■経歴 ヘルスケア、メディア、小売、人材、教育など多様な業界において、ビジネスデータ 活用の上流から下流まで一貫して担当。統計解析、機械学習モデルの開発、デー タ基盤の構築、諸々の運用、チームマネージメント等幅広く従事。データがあれば いい感じにする汎用型よしなにデータ人材。 マイベストのデータサイエンスチーム立ち上げにあたり、2024年8月に参画 # Page. 3 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ898LGYED.jpg) 01 とは？ # Page. 4 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJLWRLG97R.jpg) WHY ユーザーの課題 選択は検索で行われているが、ペインが大きい 今のインターネットは信頼できない情報やステマ等の嘘で溢れ、何かを選択するという行動がとても難しいと感じています。 現状の”選択”は検索がメイン 7割以上の人が検索に満足できていない 買い物における情報収集手段の利用時間シェア 検索を使った選択に対してのアンケート 非常に感じる 3.8% 紙媒体 4.8% 全く感じない 10.1% 店舗・営業マン・セミナー 5.8% 家族・友人・知人 7.8% やや感じない 16.6% SNS 7.8% 何かを選択する時に インターネットを利用するユーザー 専門サイト 13.2% インターネット検索 60.6% 約 60.6 % 博報堂 / Paasons Advisory「買い物における情報収集手段の利用時間シェア」 N=10,000 検索に対して 満足していないユーザー どちらでもない 16.9% やや感じる 52.5% 2022年7月アンケート実施 検索に対して不便・不安を感じるか 20代〜60代までの男女 N = 1,000 約 73.2 % # Page. 5 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47M9RMQVJW.jpg) ユーザーの “選択”を サポートするサービス 月間利用者 数 3,000 万人以 上 （2023年7月時点） # Page. 6 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7RGRV8WJ9.jpg) いろいろなモノ・コトを徹底的に比較しています 6 # Page. 7 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJXXRZ8VJX.jpg) 実際に商品を購入し、専門人材がデータベースを制作 ユーザーに正確・詳細な情報を届けるために、各領域で専門性を持った人材が社内に在籍。 実際に商品を購入し、社外の専門家や施設と協力しながら、相対比較や実測した情報に基づいたオリジナルのデータベースを制作しています。 # Page. 8 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JKWR8K5JD.jpg) 商品の検証の様子 # Page. 9 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3182Z175.jpg) 商品検証の風景 検証の様子 比較コンテンツ制作 雨傘の検証。送風機を使って「耐風性」を比較 防水カメラの検証。プールを貸し切り、撮影 縦型洗濯機の検証。主要メーカー 7社の中から人気 18商品を購入して検証 ヘアアイロンの検証。全商品を担当者の自毛で検証したため、 チェーンソーの検証。片道 2時間ほどかけて、山奥にこもって検証 電子レンジの検証。実際に主婦にお願いして使い勝手などをリアルに検証 髪がバサバサに # Page. 10 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDXMZRKJG.jpg) データベース 現在地 テスト環境も⾃社で整備 自社内に倉庫やラボ、撮影スタジオがあり、商品テスト環境を完備したオフィスになっています。検証機器は高価なものだと1つあたり購入価格で約1,000万円 するなど、商品のデータの精度を高めるべく、積極的に設備投資を行っています。 # Page. 11 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PPRDW378.jpg) 自社倉庫 # Page. 12 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JV2R18NJQ.jpg) マイベストのデータ面白そうでしょ？ # Page. 13 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGRM255JL.jpg) 02 マイベストのデータ基盤の話 # Page. 14 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQVRPZL7P.jpg) データベース 現在地 これまでは “選択肢のデータベース ”を作ることに最注力してきました これまで私たちは最初のステップとして、検索性のある選択肢のデータベース構築に注力してきました。 高度に構造化されたデータモデル ※実際のデータより単純化したイメージです。 # Page. 15 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74M8Y35J1.jpg) マイベストのデータ基盤 １つのコンテンツでも多様なデータが存在する 検索 (SEO) ログ ・対策キーワードの順位 ・検索CTR etc. サービスDB ・商品情報 ・順位、検証スコアetc. コンバージョンログ 主要3EC + ASPそれぞれで ・コンバージョン数、CVR ・売上 etc. ユーザーログ ・セッション ・クリック、CTR ・読了 etc. 広告出稿状況 ・Adsense or 企業広告 ・広告収益 etc. その他 ・各種予算 ・社内管理用メタデータ ・関連YouTube動画 etc. 15 # Page. 16 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ182612EG.jpg) マイベストのデータ基盤 マイベストのデータは多様かつ膨大、まさにビッグデータ 月間セッション数 月間ユニークユーザー数 5,200万 3,100万 商品数 テーブルレコード数合計 560万 1,700億 ※ いずれも2024年10月時点の実績 # Page. 17 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWZRW82J2.jpg) マイベストのデータ基盤 現行アーキテクチャはシンプルに GCPで統一 17 # Page. 18 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZ1R58473.jpg) マイベストのデータ基盤 データ基盤まわりの文脈の詳細はこちらで https://speakerdeck.com/snhryt/mybest-simple-data-architecture-google-nized 18 # Page. 19 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76LR9PGJV.jpg) 03 未来を見据えた泥臭いデータ戦略の話 # Page. 20 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7518NKXE4.jpg) 未来を見据えた泥臭いデータ戦略の話 マイベストの事業のロードマップ # Page. 21 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J21K5WQ7R.jpg) 未来を見据えた泥臭いデータ戦略の話 事業の未来に備えて目先の分析よりも徹底的にデータ整備を優先 ①探索的分析：何があった？ 何が最適？ 次どうなる？ FY26 なぜ起こった？ FY25 - データレイク‧ELTパイプライン構築 - データ分析基盤の整備、品質強化 - データカタログの導⼊ ②診断的分析：なぜ起こった？ - 要因分析、因果推論 - 統計モデリング ③予測的分析：次どうなる？ FY24 ☝今のマイベストはこのあたり - 各種機械学習による予測モデル構築 - MLOps基盤の構築 ④処⽅的分析：何が最適？ - リアルタイムデータ連携及び活⽤ - 数理最適化 # Page. 22 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEYZNKLY7M.jpg) 未来を見据えた泥臭いデータ戦略の話 ミッションを実現するためにデータチームが今やるべきこと ビジネス価値 データ基盤 データ品質 # Page. 23 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJN3XR4RJ8.jpg) 未来を見据えた泥臭いデータ戦略の話 ①One Big Tableで人間・ AIの認知負荷を減らす 👇⼀つのWideテーブルに集約 https://towardsdatascience.com/the-forgotten-guiding-role-of-data-modelling-a76f69364284/ # Page. 24 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE998MQZE3.jpg) 未来を見据えた泥臭いデータ戦略の話 ②分析ナレッジの集約 分析ナレッジをリポジトリに集約 AIツールによる⾃動分析の実現 # Page. 25 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE898LQY7D.jpg) 未来を見据えた泥臭いデータ戦略の話 ③メタデータを完全整備 メタデータはリポジトリに集約 メタデータ充⾜率はほぼ100%へ 2024年10月 👈 Point① メタデータはDataformのリ ポジトリにすべて集約管理 する方式に移行 2025年10月 👈 Point② CursorなどのAIツールを活 用し、ドメイン知識を元にし てすべてのメタデータを生成 # Page. 26 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELWRLX9JR.jpg) 未来を見据えた泥臭いデータ戦略の話 すべて共通していることは「良質な情報」を AIに見やすいところに集約 事業データ あらゆる AIツール群 分析インサイト メタデータ ドメイン知識 # Page. 27 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JM9RMLVEW.jpg) 04 マイベストが粛々と進める AI施策の話 # Page. 28 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJRGRVKWE9.jpg) マイベストが粛々と進める AI施策の話 ①最高の選択体験を実現するための AIコンシェルジュ # Page. 29 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXXRZLVEX.jpg) マイベストが粛々と進める AI施策の話 ②AIを活用したコンテンツ制作の自動化 # Page. 30 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKWR8L5ED.jpg) マイベストが粛々と進める AI施策の話 ③AIを活用したリサーチ業務の自動化 商品データの調査と構造化を⾃動化 各ECモールAPI 商品情報取得 商品名を整形 OpenAI API キーワード商品検索 Custom Search API スクレイピング Scraper API 紹介文、値段、発売日等の 商品詳細情報の生成 OpenAI API 調査結果を商品DBに登録 # Page. 31 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7318231J5.jpg) マイベストが粛々と進める AI施策の話 ④AIによるアドホック分析の自動化 # Page. 32 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DXMZ4KEG.jpg) マイベストが粛々と進める AI施策の話 ⑤AIの民主化 # Page. 33 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPPRDM3J8.jpg) まとめ # Page. 34 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EV2R19NEQ.jpg) 今日のまとめ 全てはミッションを最短で実現するための布石 ①マイベストはリアルな検証データも含めて膨大 ②データ基盤を整備したが活用はまだまだこれから ③データ戦略は全ては未来の AI活用のために備える 流行りに流されず粛々と AI-Readyを目指す # Page. 35 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GRM2Z5EL.jpg) 今日のまとめ We are hiring ! ▼データ職種積極採⽤中！まずはカジュアル⾯談からぜひ！ ▼noteも頑張って発信しています！