こんにちは！広報の鈴木です。
去る1月24日、Gunosy共同創業者の関さんが慶應義塾大学 湘南藤沢キャンパスで開講している講義「ヒューリスティックコンピューティング」の最終課題発表がありました。
関さんとのご縁もあり、Gunosyからは毎年題材提供と最終発表の審査員という形で協力させていただいています。
昨年の様子はこちら
慶應義塾大学 湘南藤沢キャンパス（SFC） 講義協力
当講義は実社会で通用するデータ分析スキルを身につけるというテーマのもと、前半は基礎的な演習を、後半は実際のデータをグループで分析し施策を提案するという、実践的な内容となっています。
演習用データをGunosyより提供
この講義協力は2022年から続く取り組みですが、今年はデータサイエンス部BI( ビジネスインテリジェンス：データ分析チーム )チームからマネージャーの渡辺さんとメンバーの日下田さんが審査員として参加。仕事でデータを見ているとつい見落としがちな点を学生のみなさんの新鮮な分析で発見できたら、との期待を胸に発表会へと臨みました。
課題は「データをもとにユーザーの属性を分析し、事業にプラスになる施策を考えよ」という極めて実践的なテーマです。データはGunosyが演習用に提供した実際のユーザーデータの一部を使用。学生のみなさんには現場で実際に行われている分析と同様の体験を味わってもらえます。
※もちろんデータは個人を特定できないように処理した上でサンプリングおよび仮名化されており、プライバシー上・事業上のリスクに十分な配慮が施されています。
グループは全部で5チーム。どのチームも真剣な表情で分析結果を発表します。課題への取り組みがはじまってから約2ヶ月間の成果の総まとめということになります。
白熱のプレゼン＆フィードバック
ライトユーザーとヘビーユーザーの分類および定義に優れたチーム、数字以外に定性面まで言及するチーム、ペルソナの行動パターンにも意識を向けたチーム…同じデータを扱いながらもチームごとのカラーがはっきり分かれる発表内容に、関さんをはじめ渡辺さんも熱いフィードバックで応えます。
関さんからの主なフィードバックは…
・全体的に分析と施策をもっと絡ませると面白くなると思う
・「多様性」という定義をしたチームは着眼点がユニーク
・結構難しい問題に正面から向き合ったことで説得力ある発表が多い
・外部からデータを持ってくるという発想はめちゃくちゃ重要
・定義を多面的につくって活用することで分析の精度は上がる
渡辺さんからの主なフィードバックは…
・スクロールの差分に着目するのは新鮮だし、勉強になった
・改善策で文字を大きく、というのは現場ではなかなか思いつかない
・ユーザー登録の初期段階に着目しているのがいい
・メルマガの活用施策はアプリ内で考えがちな我々からみても新鮮
・プッシュ通信を活用するという案はなるほどな、と納得感あった
おふたりとも良いところは褒め、もったいないと思える部分はストレートに指摘されていました。学生向けの講義だからというような手加減はなく、率直に改善ポイントを指摘されるのを受けて学生側も何度も深く頷いていました。
全チーム発表の後、審査がはじまります。「分析のプロセス手法は妥当か」「仮説が分析結果として良いか」「提案された施策がサービス改善につながりそうか」の3項目を5段階で採点。1位に輝いたのがDチーム、続いて2位にBチームという結果になりました。
関さんいわく「仮説ではDチームがダントツ、どのチームも仮説の項目が伸び悩む中、一番の出来でした。一方で分析手法ではBチームが満点で他チームを大きく引き離した結果となりました」とのこと。
Dチーム、Bチームのみなさん、おめでとうございました！
最後に関さんから総評として以下のコメントが。
「みんな同じデータを見ているはずなのに、結果は違っていましたよね。データに基づけば正しい意思決定ができると言われることが多いですが、そうであれば同じ結果になるはずです。人の仮説や解釈によってデータ分析の結果は異なるということを講義中何度も伝えてきましたが、このことを肌で感じてもらえたんじゃないでしょうか。
分析に定性的な情報をもっと使っていると良かったと思います。データまで見れていても、実際に読んだ記事のタイトルはどんなだったか、年齢や性別の特性についてそういうカテゴリの人たちは一般にどのような消費をしているか、分析対象のサービスや、その類似サービスはどのような施策を打っているかなどです。みなさんはこれまで別の授業でそういった情報を使った提案をしていたと思うんですが、データ分析の講義となると途端に目の前のデータだけで考えがちになってしまいます。データ分析では、データの外にあるものをちゃんと拾っていくことが大事なんです。
グループワークということもあってデータ分析はけっこう大変だったと思います。でもそんな中でも楽しいという瞬間が一回ぐらいはあったんじゃないでしょうか。そういう体験を通じてデータ分析の面白さに気づいてくれたら講義をやっていた意義があると思っています」
さらに渡辺さん、日下田さんからもひとこと。
「10月からはじめてこのクオリティのアウトプット、すごいと思います。びっくりしました。ふだん現場でアプリつくっている私たちからはでてこない、みなさんのアイデアが聞けて本当に良かったです」（渡辺）
「かなりレベルが高くて実務かなと思う瞬間が何度もありました。データ分析や施策を考える過程で面白い瞬間があったなら、世の中にはこういう職業もあると覚えてもらえるといいんじゃないかと思います」（日下田）
と、いうことで今年も例年に違わず大いに盛り上がった講義協力でありました。
Gunosyではこれからもさまざまな大学に寄附講座の実施や講義への協力を行うなど、産学の垣根を超えた取り組みや支援活動を続けていきます。
OjimaRyo