ID:68643さん

データアナリスト・カスタマーサクセス・プロダクトマネージャーからなるプロダクト要求定義・推進グループ（5名以下）のチームマネジメントを担当していました。各メンバーの強みを活かしながら、プロダクト開発における分析基盤構築やユーザーサポート体制の確立を推進するチームです。

メンバーが自律的に動機づけを行い、専門性を最大限発揮できる状態を作ることが責務でした。具体的には、各メンバーのキャリア志向と会社のニーズを合致させ、メンバー自身が目的や成果を理解した上で主体的に行動できる環境を構築することが求められていました。特にデータアナリスト職の将来的な役割変化を見据え、単なる分析業務だけでなく、データ基盤構築やプロダクト改善に直接貢献できる状態へと導くことが重要でした。

**キャリアと組織ニーズの統合** ・データアナリストチームのマネジメントで直面した最大の課題は、技術志向の強いアナリストと、変化する組織ニーズのミスマッチだった ・1on1ミーティングを通じて本人の強み（データ分析スキルとプログラミングスキルの両方）と志向を深掘りプロダクト開発チームとの対話から、データマートやセマンティックレイヤーの構築というニーズを特定 ・従来のデータアナリストとデータエンジニアの中間に位置する「アナリティクスエンジニア」という役割を新たに設計 ・小規模プロジェクトからスタートし、成功体験を積ませた上で正式なロール変更を実現 ・結果として、本人の満足度向上と組織への貢献度向上を両立 **目的共有と自律性の両立** ・日々の業務に追われるCSメンバーが、大きな目的や成果との繋がりを見失いがちになる課題に直面 ・週次ミーティングで具体的な顧客対応ケースが、顧客体験や長期的な事業指標にどう影響するかを議論 ・あるCSメンバーが顧客フィードバックを基にオンボーディング資料を大幅改良し、新規顧客の初期離脱率を15%低減

営業、データアナリスト、CS、プロダクトマネージャー、エンジニア、デザイナーなど複数の役割が関わる「Urumo Shopper」「Urumo BI」の開発プロジェクト（最大15名規模）のマネジメントを担当していました。プロダクトマネージャー兼プロジェクトマネージャーとして、コンセプト設計から開発、リリースまでの全工程を統括しました。

明確な要求定義のもと、職種の壁を越えた協働が実現し、ユーザー価値と事業成果を両立するプロダクトが効率的に開発・展開される状態を作ることが責務でした。特に「Urumo Shopper」ではバイヤーの商談業務改革、「Urumo BI」では生成AIとデータ分析の融合という高い技術的難易度のあるプロジェクトにおいて、技術的な実現可能性とビジネス要件のバランスを取りながら、具体的な成果（利用率向上、収益改善）に責任を持つことが求められていました。

**技術的制約とビジネス要件の調和** ・「Urumo Shopper」開発では、「商談中に使える」という要件を満たすためのデータ取得高速化が課題 ・ID-POSデータの特性（個別ユーザーの行動履歴を含む大規模データ）から、単純クエリでは処理時間が膨大に自らSQLを書いてクエリパフォーマンスを検証し、問題の本質を理解 ・商談シーンで必要な典型的分析パターンに特化した中間テーブルを設計 ・ユーザーごとに一時的な分析結果をキャッシュする仕組みを導入 ・UI上で「条件設定」「データ抽出実行」「抽出結果利用」の3ステップを明確に分離 ・当初5分以上かかっていたデータ抽出が30秒以内で完了する性能を実現 **生成AI導入における実用性とUX設計** ・「Urumo BI」での生成AI活用プロジェクトでは、技術的可能性と実際のユーザー価値のギャップが課題 ・「AIにデータを分析させる」という抽象的な方向性から具体的な機能への落とし込みが不明確 ・Google Colabを使い、Claude APIを活用した簡易プロトタイプを自ら開発 ・生成AIはゼロからのデータ分析より、分析結果解釈や自然言語→構造化データ変換に強みを発見 ・用途別の最適モデル選定（検索、要約、変換）の必要性を確認 ・プロンプト設計の重要性とドメイン知識の組み込み方を検証 ・自然言語でのペルソナ記述を商品属性に変換するAI機能を優先実装 ・データ分析結果の自動要約・インサイト提示機能を開発 **職種間の協働とコミュニケーション改善** ・15名規模のクロスファンクショナルプロジェクトでの専門性・言語の壁が課題 ・初期の「Urumo Shopper」開発ではビジネス要件からエンジニアリング要件への翻訳不足で手戻りが頻発 ・要件定義プロセスを改善：機能リストではなくユーザーストーリーと背景課題を文書化 ・重要機能は実装前にモックアップを用いた全関係者レビューを徹底 ・難易度の高い機能は事前技術検証を行い、要件を現実的な範囲に調整 ・技術的理解とビジネス視点の両方を持つことで「翻訳者」役を担当 ・「想定と違う」という事後発見を防ぎ、開発効率を大幅に改善 **技術的な理解を活かしたプロダクトマネジメント** ・非エンジニアでありながら技術的基礎知識を持ち、エンジニアとの協働を円滑化 ・SQL、Python、データモデリングの理解を通じた貢献 ・自らプロトタイプを開発し抽象的アイデアを具体的要件に落とし込み、実現可能性を早期検証 ・ID-POSデータ特有の課題を理解し、効率的なデータモデルと処理フローを設計 ・生成AI導入時に実際に試用・検証し、最適な用途判断の材料を提供 ・エンジニアの懸念（パフォーマンス、保守性、拡張性）を理解し要件に反映 ・「Urumo BI」のアーキテクチャ設計（Next.js/Cloud Run/BigQuery/LangChain）では各技術特性を理解した上での議論を実現