マネーフォワード・データ＆AI｜Money Forward Data

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データ組織横断で考えるマネーフォワードのデータ活用の未来

こんにちは！マネーフォワードの吉住です。マネーフォワードデータ組織の公式noteとマガジンが、2022年4月より発足しました！データ分析事例やデータ組織の取り組みを発信していきます！マガジン第一弾はデータ組織の対談です！昨年12月からデータ組織横断でデータ戦略についてディスカッションをしてきました。この記事では、戦略ディスカッションに参加したメンバーと対談で振り返りながら、マネーフォワードにはどんなデータ組織があり、どんな課題と向き合っているのか、どんなデータ活用の

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Marketing×Technologyで事業を前に進める。マーケティングエンジニアのお仕事を紹介します！

こんにちは、マネーフォワードクラウドのLPO部でディレクターを担当している稲毛です。今回は、僕も計測や数値分析でいつもお世話になっている「マーケティングエンジニア」阪口さんの経歴や普段の業務内容について、インタビュー形式でご紹介します！登場人物経歴ーーまず初めに簡単な自己紹介をお願いします！マネーフォワードビジネスカンパニー SMB本部で副本部長をしています阪口です。マネーフォワードで働き始めて丸4年が経ちました。一貫して「マーケティングエンジニア」を自

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AI推進部アナリストグループ発足！！！

はじめにこんにちは．マネーフォワード CTO室 AI推進部の梅田です．今回はAI推進部アナリストグループの取り組みと，Mission, Vision, Value, Cultureを紹介していきます． AI推進部とは？ AI推進部の発足背景については，下記の記事を参照ください．アナリストグループ設立背景 AI推進部は2020年12月に発足した組織です．この一年で，やっとチームといえる規模になってきました．これまでのAI推進部の取り組みとしては，・機械学

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マネーフォワードのデータアナリストは、民主化とグロース、異なる側面からデータ活用を推進していた！

こんにちは！HOMEカンパニー採用広報チームです。2021年も残りあとわずかになってきましたね。みなさん、今年1年も本当にお疲れ様でした。 ‥‥と、言いたいところなのですが、マネーフォワードHOMEカンパニー、そしてマネーフォワード全体では、まさに今も！そして来年も！！一緒に働いてくれる仲間を探しております。今回はマネーフォワードの成長を支えている大切なポジション、データアナリストについて、このお二人にお話をお伺いしました！今回お話をお伺いしたのはこの方！・田中

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「技術のその先を見据える」マネーフォワードで新技術が誕生するまで

こんにちは！マネーフォワード広報部の田淵です。マネーフォワードはこのたび、社内R&D（Research and Development）組織であるMoney Forward Labと協業していた株式会社 BEST PATH RESEARCH（以下「BPR」）へ出資いたしました。そこで、これまでBPRの代表のEdward Whittaker氏（以下「Edwardさん」）とどのような形で協業していたのか、R&Dからプロダクトの実装までの取り組み、開発への想い、未来の展望ま

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AI推進部って何だ？

こんにちは！マネーフォワードCTO室AI推進部の幸野(こうの)です。「マネーフォワードにAI推進部なんてあったっけ？」と思ったマネフォ通の皆さん、その疑問は正しいです。AI推進部は2020年12月に発足した組織なのですが、未だ一度もnoteで発信したことがありませんでした。AIでユーザーに価値を届けたい！という気持ちを持った方に仲間になって欲しいと思い、今回noteを書くことにしました。ということで、このnoteでは「AI推進部機械学習エンジニアの話を聞いてみたい！」とい

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超安定志向の私が大企業を辞めて立ち上げ期の分析チームへ転職した話

はじめまして。マネーフォワード分析推進室の大塚です。社会人歴は７年目。新卒で入社した大手SIer企業のITコンサル職を辞め、マネーフォワードに入社して約１ヶ月が経ちました。分析推進室との出会いから入社の決め手、入社後に感じたことを通してマネフォの分析推進室がどんなところか知っていただくきっかけとなったらと思いこのnoteを書いています！私自身マネフォのnoteをきっかけに転職したこともあり、チャレンジをためらっている未だ見ぬ誰かの背中を押せたらうれしいです。 ※

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「マーケエンジニア」ってなんだ！？仕事や素質について座談会で語ってみた！

マネーフォワード分析推進室/室長の酒井です。突然ですが今、分析推進室は新しいメンバーを募集中です！新しいメンバーは、マーケティング領域のエンジニアリングもできる方が良いなと思っており、なんとなく「マーケティング・エンジニアを採りたい！」と折々言っているこの頃です。ただ、募集要項を作るなどしているうちに、そもそも「マーケティング・エンジニア」ってなんなのかが段々とわからなくなってきてしまいました……😇 そこで、今回、社内でマーケティングに携わっているエンジニアの方を

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マネフォの「分析推進室」がやっていること＆仲間を募集しています！

マネーフォワード分析推進室/室長の酒井です。最近、さまざまな場面で私達「分析推進室」について紹介することが増えてきました。ありがたいことに、事例として取り上げていただけることも、ままあります。そこで、なにかと便利に参照いただけるよう、本noteを執筆しています。あわせて人材も募集中なので、興味を持っていただいた方はぜひご連絡ください！我々のミッション私達のミッションは分析を通じ、すべてのステークホルダー間の情報流通をなめらかにするです。これは例えば、会

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#4 マネフォが実践する「MF on SSOT」な分析基盤の構成

マネーフォワード分析推進室でデータマネージャー（DRE、データ整備人）を担当しています。今回は、マネーフォワードの管理会計/分析環境の屋台骨を支える分析基盤の構成（システムの詳細ではなくビジネスロジック）についてお話しします。マネーフォワードの分析基盤においては Single Source of Truth（以下SSOT）という概念に基づいてデータ品質を担保するよう取り組んでいます。記事末尾に本連載の一覧をつけておりますので、あわせてご覧ください。マネーフォワード

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#3 マネフォで経営と現場を繋ぐデータ分析/管理会計フレームワーク「Management by Fractal」

マネーフォワードで分析推進室/室長をやってます、酒井と申します。今回は、マネーフォワードの管理会計を実現している、データ構造/管理会計分析フレームワーク「MF on SSOT」の「MF = Management by Fractal」部分について詳しくお話しします。端的に言うと何か、どう考えて具体的にどんな実装をしているのか、といった内容を、データ分析/管理会計をアップデートしたい実務者の皆様にお伝えしたいと思います。過去記事はこちら Fractalを端的に説明

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#2 次世代の管理会計分析環境「MF on SSOT」までの道のり

マネーフォワードで分析推進室/室長をやってます、酒井と申します。今回は、マネーフォワードのイケてる管理会計を実現している、データ構造/管理会計分析フレームワーク「MF on SSOT（Management by Fractal on Single Source of Truth）」が、どう実装に至ったのかという流れと、実際に自社で始めるためのポイントについてご説明します。「MF on SSOT」については、#1_マネフォが実践する「MF on SSOT」、イケてるデー

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#1 マネフォが実践する「MF on SSOT」、イケてるデータ分析/管理会計のご提案

マネーフォワードで分析推進室/室長をやってます、酒井と申します。今回は、マネーフォワードのイケてる管理会計を実現している、データ構造/管理会計分析フレームワーク「MF on SSOT」について簡単にご説明します。詳細については、以降1～2週間かけて公開するシリーズ、 #2_次世代の管理会計分析環境「MF on SSOT」までの道のり #3 マネーフォワードで経営と現場を繋ぐデータ構造フレームワーク「Management by Fractal」 #4_マネーフォワードで

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アクションしたくなるKPIの可視化

はじめまして。マネーフォワードの分析推進室というところで働いているササキと申します。分析推進室は立ち上がって間もない組織ということもあり、社内でも何をしている集団なのか認識されていない気がします。そこで、僕たちが普段どんなことを考えて何をしているのかをまとめてみることにしました。まずは自己紹介です。・1991年6月東京生まれ東京育ち。好きなものは音楽と落語と深夜ラジオ・2014年4月、ベンチャーの調査会社に新卒2期として入社。データアナリスト/コンサルタントとして約

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今回のお題は「二値分類」。学生向け第二弾データ分析ハッカソン開催レポート（20年2月）

こんにちは、マネーフォワードエンジニア採用担当の村田です。 2020年2月8日・9日に、学生向け企画第二弾となる、データ分析ハッカソンを開催しました！本ブログではその様子をレポートします。第一弾の様子はこちら開催概要今回のハッカソンテーマは、実業務で扱うデータに似た特徴を持つダミーデータとして本イベント用に生成した、テキストや数値データを含むテーブルデータについての二値分類※の精度を競うというもの。作業期間は全2日間（各日朝～夕方）で、ご自身のPCおよび分析環境を用

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