マネーフォワード・データ＆AI

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マネーフォワード所属データアナリスト・データサイエンティスト・データエンジニア・機械学習エンジニア・アナリティクスエンジニア・研究者の共同マガジンです。データ分析・活用事例やデー…

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マネーフォワードのデータ＆AI組織の記事を紹介します！

マネーフォワード・データ＆AI マガジンは、マネーフォワード所属データアナリスト・データサイエンティスト・データエンジニア・機械学習エンジニア・アナリティクスエンジニア・研究者の共同マガジンです。データ分析・活用事例やデータ組織の取り組みについて発信しています。マネーフォワードには複数のデータ＆AI組織があるため、組織ごとに分けてこれまで発信してきた記事をご紹介します！データ戦略室データ戦略部データ戦略室分析推進部データ戦略室データエンジニアリング部 CTO

事業企画(FP&A)の立ち上げと打ち手としてのデータ基盤整備の話

はじめにはじめまして！マネーフォワードのクラウドERP本部事業企画部（FP＆A）・分析推進部兼務の佐野です！ 2024年4月にNIKKEIリスキリングに記事が掲載されました！クラウドERP本部事業企画部は、成長企業・中堅企業向けクラウド型ERPのビジネス戦略や短期の販売戦略、予算策定を担当する部署です。その中でも私はビジネスの計画を策定し、どのような損益が生まれるのかの見立ての作成から実際の検証までを現在担当しています。今までを振り返りデータアナリストから事業部に

分析基盤の変遷 - 横断系データ組織での改良と事業部への分散化 -

こんにちは。マネーフォワード分析推進部の yuu_kimy です。今年の4月から部となり、気持ち新たに日々データ活用に奮闘していますが、この機会に、分析推進室の時代から今に至るまでの分析基盤がどう変遷してきたかを整理してみたいと思います。以下、忙しい方向けの3行まとめです。 3行まとめ分析推進室の時代には、AirflowにてDWH/Martを運用してきたが、現在ではAirflow & dbtの両方を利用している 2022年から、事業部サイドでの分析基盤の整備

データアナリスト（FP&A）を募集します！

突然ですが、現在マネーフォワードのデータ戦略室分析推進部ではデータアナリスト（FP&A）を募集しています！（2024年5月現在）私たちとしても今回新しく募集をはじめたポジションであり、その業務内容や魅力を詳しくお伝えすることで、1人でも多くの方にご興味を持っていただきたく筆を取りました。以下の文にピンときた方はぜひ最後まで読み進めていただきたいです！「データドリブン」な経営・事業運営の推進に興味があるデータを分析するだけでなく「実行」にまで関わり、事業貢献をし

マネフォの管理会計基盤の紹介〜データ組織を立ち上げたらまずここを握れ〜

イントロダクションこんにちは。マネーフォワードデータ戦略室分析推進部のササキです。今回は、マネーフォワードで全社横断のデータ分析組織を立ち上げていく過程で構築した管理会計基盤について紹介させていただきたいと思います。と言ってもデータモデリング寄りの技術的な話ではなく、構築から4年が過ぎたこの基盤について、どちらかというと運用的な観点でやっておいてよかったことや、やっておけばよかったことがちらほら出てきたので、それらを今回は整理してみます。補足：分析推進室の成り立

Salesforceのテーブルをスタースキーマ化したら喜ばれた話

はじめにマネーフォワードの分析推進部のアナリティクスエンジニアの奥野です。私が携わったプロジェクトにおいて、Salesforceから連携されるデータを扱うのが難しくて困っていました。そこでそのデータをスタースキーマの形式に変換してみたら、シンプルで分かりやすくて好評だったのでそのことを書いていきたいと思います。想定読者Salesforceの標準オブジェクトの構成について知っている方で、取り込まれた生データの形式が使いづらいと感じている方。背景：事業本部との共同プロ

社内輪読会の運営のコツ

こんにちはマネーフォワード分析推進部の作野と申します。突然ですが、みなさん輪読会はやっていますか? 技術本の輪読会を開催する事によって、参加者がそれぞれの理解を共有して自分ひとりで読んでいる時には気づかなかった視点を得る事ができます。また、参加者の中での共通言語を作る事ができるのでコミュニケーションがスムーズになるという効果も期待できます。そんなメリットがある輪読会ですが、適切に運営をするのが難しいですよね。途中でフェードアウトする人が増えていって次第に参加者の

ABテストにおける分散削減手法①〜少ないサンプルから小さな改善効果を検出する〜

マネーフォワード分析推進部の石田と申します。社内では、データサイエンティストとして施策効果検証系の案件を中心に担当しています。本稿から2回に渡って、「ABテストにおける分散削減手法」というテーマで記事を執筆したいと思います。馴染みのない方もいらっしゃるかもしれませんが、ABテストへ分散削減手法を適用することで、例えば以下に挙げたメリットを享受することができます。必要サンプルサイズを低減できるため、意思決定サイクルを高速化できるより小さな改善効果を検出できる

アナリティクスエンジニアとしての成長を求めてマネーフォワードに入社しました

はじめまして。マネーフォワード分析推進部の地口です。昨年11月に入社し、日々、アナリティクスエンジニアとして、データ分析基盤の運用業務や保守開発に取り組んでいます。今回は（すでに5ヶ月ほど経ちましたが）入社エントリの位置付けで、入社までの経緯や分析推進部の良いところ、個人的に苦労しているところなどを書いてみたいと思います。なぜ転職したか私の背景を簡単にお話しすると、クラウドデータベースツールの導入支援やWebアプリケーションの開発業務を経て、前職で初めてデータ活用に

BigQuery ML の自然言語処理機能でどんなことができるか・どう実行するか？

マネーフォワードケッサイの tamiya です。この記事では、前回に引き続きスリランカカレーの魅力について BigQuery ML で提供されている自然言語処理機能について紹介します。 BigQuery ML（以下、BQML）は、BigQuery （以下、BQ）上で通常の SQL を拡張したクエリを用いて機械学習タスクを行うことができる機能です。以前の記事で概要と基本的な使い方を紹介しましたが、BQML はデータ加工〜モデル作成・予測実行までが BQ 上で完結すると

マネーフォワード MEの家計簿データをCSVダウンロードしてPythonで分析してみる

このnoteでは、プログラミング言語Pythonを書ける方向けに、ご自身のマネーフォワード MEの家計簿データをCSVダウンロードして分析する方法をご紹介します。マネーフォワード MEのプレミアムサービスを利用されている方は、マネーフォワード MEのWebページのログイン後の「家計簿」タブ→「入出金」タブ→「家計簿データの出力（Excel、CSV形式対応）」→「ダウンロード」ボタンから、入出金の収入・支出詳細をダウンロードできます。この記事の対象読者プログラミング言語

合同勉強会の開催レポート - タイミー × マネーフォワード -

こんにちは。マネーフォワード分析推進室の yuu_kimy です。先日の10/24(火)、タイミーさんと合同勉強会を開催しましたので、そのあらましをレポートしたいと思います。きっかけ前回のRettyさんとの合同勉強会のことをタイミーの土川さんにお話したところ、僕らも一緒に勉強会をしませんか〜と自然に会話が進み、こうして合同勉強会が実現しました！！普段の業務では、社外の方と接点が少ないので、こうした繋がりは本当にありがたいです。データ界隈で頻繁に登壇されている土

BigQuery ML の多変量時系列モデル(ARIMA_PLUS_XREG)で簡易に施策効果推定を行ってみる

マネーフォワード CTO室 AI推進部の tamiya です。好きな Slack 絵文字は :curry_forward: です。前回の記事では、スリランカカレーの布教 BigQuery ML（以下 BQML）の概要とどんなときに使えるかについて例を交えて紹介しました。この記事では、その実例編といった形で、ビジネスでもしばしば出くわす施策効果推定を BQML を用いて簡易的に行う方法について紹介したいと思います。問題設定以下のような日毎のアクセス数の時系列データ

BigQuery ML でお手軽機械学習

マネーフォワード CTO 室 AI 推進部の tamiya と申します。好きなものはスリランカカレーで、最近オフィスの近くに R スリランカ三田という福岡（※注1）にある有名店の新店舗ができてテンション上がってます。さて、みなさん、 BigQuery ML ってご存知でしょうか？データ系に携わる方なら、一度くらいは聞いたことがあるかもしれません。 BigQuery ML (以下 BQML) は、BigQuery から機械学習モデルの作成・予測といったタスクを行える機