複数の法人顧客向けサービスを横断したデータ活用の実現に挑戦－業務理解を起点としたデータモデリングからスタート。

——研修のあとは、どのように進めたのでしょうか？

田中様：
データモデリングやデータマネジメントは取り組んですぐに結果が出るものとは思っていなかったこともあり、規約や方針の策定よりも、伊藤さんのおっしゃる通り、データの解明からした方がよいと考え、データ調査からスタートしました。

——データ調査も大変そうです

伊藤：
最初は1～2ヶ月ほど試験的に、システム観点からデータモデリングをしてはどうかと提案して、実施可能かを検証しました。データベースのテーブルや項目からデータモデリングする手法ですが、やはり厳しいという結果でしたね。

田中様：
例えば「売上」というテーブルを見ても、どのタイミングのどの売上のデータか分かりません。データだけ見てもダメだと身に染みて理解しましたし、データに意味を持たせることがこんなにも大変なのかと改めて感じました。その後、データ総研からのアドバイスもあって、業務理解から始める形で進めることにしました。

——業務理解はどのように進めたのですか？

田中様：
まずは5つのサービスから営業と企画の2名ずつにヒアリングしていきました。伊藤さん・野原さんも参加し、業務フローから「お客様へのアポイントをどのように取るのか」など細かく聞いていきました。あわせて利用している業務システムの調査もおこないました。

野原：
ヒアリングを通して、サービスごとに「契約」を「申し込み」と呼んでいたり、「商品」を「企画」と呼んでいたりなど、用語が違うことも分かりました。業務部門が実際にどう使っているのか、項目単位で意味を紐解くのに少し苦労したように思います。

伊藤：
サービスによって管理の仕方や文化だけでなく、業務のやり方すら違いがあるのはパーソルキャリア様ならではのポイントです。違いがあるのが特徴であり、難しいところでもありますが、そこから、組織ごとのリーダーがどう考えて部署を育てているのかも見えてきます。

田中様：
長く手掛けているサービスもあれば、新しく生み出されたサービスもあり、サブスクリプション型のプランを持つサービスもあるので、サービスごとに異なる会社のような業務形態であり、データ保有量も異なります。これまでもサービスを横断して用語の統一の必要性を感じているシーンも多かったのですが、複合的に法人顧客へ価値提供をしたい、という思いから機運がさらに高まってきました。

伊藤：
今後もおそらくサービスが増えていくと思うのですが、そのなかでどこに基本を置くのかが楽しくも悩ましいポイントです。今回は最終的に人材紹介と求人をメインに決めましたが、基本をしっかり定めなければ、データモデルの配置や骨組みも決めづらくなります。

伊藤：
業務の変化にシステムが追い付かず、乖離しているところも見られましたが、システムと業務の接点となる入出力を中心にデータを設計すると、ブレることなく、全員が納得するものを実現できます。まさにデータ総研が掲げる「データ中心アプローチ」であり、それを体現していただいたと思います。

田中様：
パーソルキャリアのデータベースには数千以上のテーブルがあり、これらをすべてリバースエンジニアリングで分析するのは無理があります。人間が意思と意味を持って入力しているところを重視する考えはよく分かります。
どのタイミングでどのようなデータを入力するのか、入出力調査票がそろったところでデータモデリングに入りましたが、ここはプロであるデータ総研にお任せしており、その後はスムーズに進みました。

――現時点での成果を教えてください。

田中様：
仕組みや環境が整い、これから実データを活用するにあたって、セキュリティ規約や利用用途のルールなどを整備しています。「こうあるべき」と「使いやすい」のちょうどよいバランスを考え、DMBOK（※）をベースに検討しているところです。だれがデータを使うかによって、どこまで整備すべきかも変わるため、現行の社内規定等も鑑みて、事業部の戦略とあわせて1つずつ決めています。
※Data Management Body of Knowledge。データマネジメントに関する知識を体系立ててまとめた書籍

伊藤：
方針策定にあたっては、データマネジメント講習をおこない、少人数でデータ活用上の課題をディスカッションして整理しました。本来ならば、基本方針にはビジネス課題を設定すべきですが、現時点では数が多く、抽象度が高いことが分かったため、まずはデータマネジメントの課題を洗い出し、整理して、方針として整えてお渡ししました。

田中様：
議論の成果をまとめた基本方針書は、データ活用の「憲法」のようなイメージで、法律に落とし込んでいくのはこれから、といったところですね。やることが多すぎるので、教科書通りに進めるのがよいと考えています。2024年下期からはチームメンバーが増えましたが、生成AI活用によりデータマネジメントを自動化するなど、効率化も模索しています。

パーソルキャリアの主要事業であるdodaは、法人顧客と転職希望者との最適なマッチングの総量を増やしていかなければなりません。今回は法人データ基盤を整備しましたが、これから他事業ドメインのデータマネジメント」も含めて足並みをそろえることになるはずです。ひと通り経験したことで、理想像への道は見えましたし、よい未来を作れると確信しています。そのためにもデータモデリングができる人材の強化は急務で、データ総研には研修だけでなく、OJTなども含めたサポートをお願いしたいです。

野原：
田中様をはじめ皆さん、データモデリングの重要性や必要性を理解されていて、チームで一丸となって進めていただいた印象があります。ここまで意識の高い企業はなかなかありません。今後ともどうぞよろしくお願いいたします。