ヤフーが「AIテックカンパニー」を実現する条件と求める人財とは——CDO谷口博基が目指すデータ戦略

ヤフーの持つデータは大きく分類すると二つあります。一つは各サービスを日々利用いただいているユーザーのデータ。 もう一つは「モノ」や「コト」に関するデータ、たとえば商品や旅行のプラン、ニュースの記事など、ユーザーが見たり買ったり探したりするサービスのデータです。 これらの、種類、量ともに膨大な二つのデータがヤフーの強みになっています。
どのような特性のユーザーが、「Yahoo!検索」でどんなことを検索し、「Yahoo!知恵袋」でどんな質問や回答をし、「Yahoo!ショッピング」や「ヤフオク!」でどんなものを購入しているのか、そしてどのようにその代金を決済しているのか。 こうしたデータが日々集まっているわけですが、その量や頻度が豊富なため、データを通して人々の関心や世の中のトレンドをきっちり捉え、それをビジネスに生かすことができるわけです。
このように、私たちはユーザーのより便利でより楽しい生活をサポートするためのサービスを日々創出し、改善しています。

はい。データ活用を「内向き」と「外向き」の両方で進めていきたいと思いました。内向きというのは、ヤフーの社内におけるデータ連携です。データはメディア、広告、コマースなどさまざまなサービスから集まります。 これまで、サービスから収集したデータは、同じサービス内では十分に整備・活用されていたものの、それを別のサービスに活用するという視点が不十分だと思ったのです。 たとえば、「Yahoo!ニュース」のデータを「Yahoo!ショッピング」に生かすといったように。このサービス間の連携を強化したいと考えたのです。
ヤフーは多くのサービスを提供していることが強みですが、それをほかの事業に横展開してさらに活用できれば、その強みがさらに増します。
しかし、これはそんなに簡単なことではありません。というのも、たとえばAという事業を担当していたとすれば、それを伸ばしたいと考えるのは当然です。Bという別の事業も伸びればいいけれど、どうしても自分が担当するAを優先したくなってしまう。 つまり、部分最適になるけれど全体最適とは言えない、ということに陥ってしまう可能性がある。これを解消するために、事業部門を越えてデータを活用できる仕組みやルールを作り、全社でデータを共有し活用していく。これが内向きのデータ活用モデルですね。

CDOがイニシアチブをとって、率先してルールを決めることもその一つですが、あくまでも上から押しつけるのではなく、社内のデータ連携を進める動きをCDOがサポートしていくことが重要です。
とはいえ、それで各事業部の自由度が制限されてしまっては、事業のスピードが削がれてしまいます。どこまでをCDO管轄で進めて、どこから各事業部に任せるかのバランスが重要です。これに正解はないので、現在も試行錯誤中です。

ヤフーのデータサイエンスを活用したサービス改善は、まだ現在進行中です。ただ、試行錯誤の数はほかの企業に負けていない。打率で言えばまだ1~2割程度ですが、打席数だけは多い（笑）。 もちろん、打席に立つのは各事業部の担当者、データサイエンティスト、エンジニア、マーケティング、営業まですべての職種の人たちが関わるものなので、彼らが打席に立てる機会を増やし、経験を積む場を用意していきたいと思っています。
ヤフーは「マルチビッグデータカンパニーになる」と、現社長の川邊が就任と同時に宣言していますし、前社長の宮坂学さん（前ヤフー取締役会長、現東京都副知事）も「データドリブンカンパニー」となることを掲げていました。 また、つい先日も、LINEとの経営統合を機に「AIテックカンパニー」を目指すと発表しております。このように言葉は異なるものの、ヤフーは常に同じ目標を発信し続けているのです。そうした歴代のトップ陣の理解と土台をスタートにして、しっかり成果を出していくことが自分の役割だと考えています。

2019年10月から開始したデータソリューション事業は、ヤフーのデータから得られるインサイトを提供、外部の企業、自治体、そして大学などアカデミックの領域において、その事業をサポートしていくビジネスです。
実はヤフーの広告事業やコマース事業において、これまでもデータを使ってお客様の事業のお手伝いをしてきました。ただ、そうした既存事業におけるデータ活用ではなく、データ自体を新しい価値にして外部にインサイトとして提供することに、ニーズとチャンスがあると考えたのです。
たとえば、企業の戦略を立てたり、新商品を企画したりする際、必ず消費者のニーズやトレンド、将来にわたる需要動向を見極めなければなりません。そのときにヤフーのデータがきっと役に立てる。これまで経営戦略立案、商品開発、営業プロセスやマーケティング改善などのお手伝いしてきました。

新型コロナウイルスが拡大してから、都道府県をまたいだ移動、人流の抑制が議論されるようになりました。自治体にとって、これが感染症を抑えるための重要な手立ての一つになっています。
人の動きをデータで可視化する手軽な方法が少ないなか、われわれのソリューションには人の流れの多さを示すデータが含まれていましたので、それらのデータを期間限定で47都道府県と政令指定都市へすべて無料で提供しました。それが自治体で私たちのソリューションサービスを活用していただく大きなきっかけになりました。
また、自治体が政策を作るとき、市民の困りごとをデータで把握したいというニーズもあります。人々の困りごとは検索データに出やすく、たとえば「補助金　いつ」「保育園　空き」といった検索ワードで調べます。そうした市民の声を活用しながら政策を作りませんかと提案すると、受け入れてくれる自治体は多いですね。
大学からは、データサイエンスの研究や、授業でヤフーのデータを活用したいという要望が多いです。人流データと社会的なアウトカムの相関を見たいといった相談や、授業でも、行動データを分析できるツール「DS.INSIGHT」を利用したいという声をたくさんいただいています。
「DS.INSIGHT」には、ヤフーに集積された生のデータが集まっています。ほぼリアルタイムに、通常のデータ解析ソフトウエアよりも簡単に仮説検証が行えるので、データサイエンスの授業の教材にはぴったりだと思います。

データを軸に企業活動や自治体のサービスのあらゆるシーンをお手伝いすることが、ヤフーのデータ活用の目指す姿だと考えています。消費者のニーズや世の中のトレンドを分析して戦略を立て、製品を作り、サービスを開発する。さらに、製造から物流・販売に至るまでのプロセス全体を、消費者の声を聞いて、改善につなげる——そうした企業活動全体をデータで支援していけるようになりたいと考えています。
事業化されてから日が浅いので、売上はまだZホールディングスグループ全体の1％にも達していません。といっても、1％でも100億円なのですでになかなかの規模なのですが（笑）。しかしこれからヤフーの大きな柱となるためには、少なくも決算発表のセグメント情報に、「データソリューション事業」が独立して項目化されることが当面の目標です。 もちろん、その間にもヤフーの各事業が成長していくので、項目化されるためには、事業全体の成長スピードに負けない戦略が欠かせませんね（笑）。

CDOは「変数が多く、かつ制約条件が常に変化するような、連立方程式を解く仕事」だとつくづく思います。最終的なKPIは、売上や利益やユーザーの数を伸ばすというシンプルなものですが、それを達成するために関わる社内外のステークホルダーが多い。データ活用について、それぞれ思惑があり、利害がある。それらが変数や制約条件になるわけです。
CDOとして、データサイエンスの知識だけではなく、経営がどこに向かっているのかを理解していなければ、正しいデータ戦略を作ることができない。一方で、現場の課題をわかってないと、いくら戦略を描いても絵に描いた餅になってしまうので、偏らず広く現場の声を拾うようにしています。全員を満足させる解を得ることは難しいけれど、私はもともと理系出身ですから、制約が多ければ多いほど、武者震いする方なんです（笑）。

ヤフーでは「AI人財」あるいは「Aデータ人財」という表現をしていますが、それは必ずしも機械学習やデータ解析の知見を持つ、AI技術者やデータサイエンティストだけを意味しているのではありません。もちろん鋭意募集中ではありますが、ヤフーが必要とする「AI人財」は、データの「創造」「普及」「活用」というそれぞれの役割で活躍できる人財のことです。
いまの「AI人財」を20～30年前の「ウェブ人財」に置き換えるとわかりやすいかもしれません。ウェブ人財における「創造」は、HTMLやCSSを書ける技術者でした。ただし、情報発信にそのような専門性が必要とあってはウェブの世界はなかなか広がらない。そこで、HTMLを意識しなくてもホームページを簡単に作れるツールを開発できる人が「普及」の役割を担いました。
そうしたツールが普及すると、誰もが簡単にお店のサイトを作れるようになります。たとえば、花屋のご主人もれっきとしたウェブの「活用」者、ウェブ人財です。インターネットサービスを提供するヤフー側の視点で言えば、ウェブサービスを企画する人、それを形にするエンジニアやデザイナーが、「活用」という役割におけるウェブ人財ということになるでしょうか。
そして、誰もがウェブを活用してサービスを提供することが当たり前になり、それを使って自分の生活をリッチにしていくユーザーが爆発的に増えていく。
ヤフーでは常にユーザーファーストの視点で、サービスの改善を進めます。創造、普及、活用、それぞれの役割がバランスよく果たされることでユーザーの利便性や嗜好性を理解して、サービス改善を進めることができるのです。このように「ウェブ人財」で起きたような役割分担が、同様に「AI人財」においてもなされると考えています。

「創造」における人財——機械学習のアルゴリズムやモデルを開発するエンジニア、データの収集・解析にあたるサイエンティストはもちろん重要です。ただ、その技術をサービスの発展段階に沿って活用しなければ、私たちの事業も拡大できません。
拡大の手法にはさまざまなパターンがあると思います。たとえば、広く社会に出たり、企業に赴いたりして、データ活用の価値を伝えるエバンジェリストも必要です。データ活用を具体的に進めるトレーナーやコンサルタントも欠かせません。また、データ活用のルールを作り、安全・安心に活用されることを目指すデータガバナンス人財も非常に重要です。
「活用」においては、ヤフーの社員全員がその役割を担うことになります。
企画もマーケティングも営業も、人事も総務も法務も、すべてのヤフー社員がAIやデータのことを理解する。そして、AIをどう使うとユーザーの利便性が向上し、データをどう活用すると企業の価値が向上するのかを真剣に考えることができるようになれば、そのとき初めて「ヤフーはAIテックカンパニーである」と胸を張って言えるようになると思うのです。

ヤフーは、おそらく世界でもあまり類を見ない種類と量のデータを扱っています。しかもそれは、時々刻々と変化する生のデータばかりです。分析するにしても、活用するにしても、これに触れられるということ自体が、とても希有なことだと思います。
もう一つ、「データと事業との距離が近い」という点もヤフーのいいところです。サイエンティストがデータを見て、サービスをこう変えたいと思えば、すぐにテストすることができます。ファクトに沿って講じた施策のインパクトがすぐにわかるわけです。事業の意思決定者がすぐ隣にいますから、自分たちの提言が実際に事業に反映されるまでの時間もとても短い。これは本当に面白いですよ。

ヤフーのCDOとしてのデータ戦略への思いや構想がとてもよくわかりました！　本日はどうもありがとうございました。