データアナリストとしてUbie Discoveryへ転職し、1ヶ月経ちました
Ubie（ユビー） Discovery のokiyukiです。前職のLINEのデータサイエンティストからUbie Discoveryのデータアナリストに転職して1ヶ月ほど経ちました。転職までの振り返りと実際転職してどんな感じかについて書きました。
自己紹介
2021年12月にUbie Discoveryのデータアナリストとして転職しました。
これまでは比較的大企業（従業員グローバルで数千人以上の規模）の横串のデータ組織に所属していました。前職では、LINEのデータサイエンティスト（DS）として、LINEアプリのプロダクト改善のためのデータ分析を約3年行ってきました。前々職では、新卒入社したNTTコミュニケーションズのデータに関わるR&D業務を5年以上に渡って広く担当していました。またプライベートでは、2児の父（長男4歳 & 次男1歳）として日々育児に奮闘しています。
今までの仕事
これまでの仕事を振り返ります。前職のLINEでは、つよつよのDSがごろごろ同じチームにいて、圧倒的なデータ量とユーザも多いサービスがたくさんあり、横断的にデータが利用できる環境でした。これは間違いなく、一分析者にとって最高の環境の1つだと思います。私はLINEアプリの複数のUI改善や施策に関わり、インパクトの大きい改善を自ら推進できて非常に楽しかったです。さらに過去に戻れば、NTTコミュニケーションズのR&D部署でもこちらもつよつよエンジニアの中、グローバルで多様なステークホルダーと共に大きな仕事をする醍醐味を経験でき、多様なつながりを得ることができました。いまではファーストキャリアとして良い選択ができたと感じています。
これまでの仕事を通じて私が一番好きだと感じる瞬間は、ユーザからの嬉しい声を聞けたときです。たとえば、UI改善により、私の家族や知人が使いやすくなったという生の声を聞くことはとても嬉しかったです。実際、私も関わったトークに関する新機能リリースは、義母から「めっちゃ便利やね」と嬉しい声をもらえました。また、データは仕事をしていく上で非常に役立つので、データにまつわる技術を雑多に探求することも好きでした。このことからも、インパクトの大きさと価値のあるデータを兼ね揃えたプロダクト開発がしたいというのが私のやりたいことです。
Ubie Discoveryへの転職決意
本題に入りますが、Ubie Discoveryへの転職を決意した理由には、大きく3つほどあります。
1つは、0->1フェーズのプロダクト開発により興味を持ったためです。前職ではLINEの様々なプロダクトについてデータに基づく改善やHowとして様々な分析手法を実践することで、非常に学びも多く、日本でMAU 8000万を抱えるアプリだからこそインパクトのある改善ができる素晴らしい環境でした。一方、自分自身でプロダクトの0->1や1->10のフェーズから、まだ未完成だがこれから必ず必要となる未来が見えるプロダクトの開発を行いたくなり、そういうことができる場に興味が移っていきました。
2つめは、医療という非常に巨大な市場で、自分の息子たちの世代にとって必ず便利であろう世の中の礎を作りたいという気持ちです。Ubieを知った最初のきっかけにも関わるのですが、約2年前にFRONTEND CONFERENCE 2019でソフトウェアエンジニアの@jmblogが発表した「高齢者でも使えるプロダクトUIの挑戦」をSNS上で見て知りました。
ちょうどこの頃長男が2歳ごろで近所のクリニックや病院に受診する機会が増えてたこともあり、問診でうまく症状や最近のことを伝えきれないと感じていたことや待ち時間がとても長いことなど、受診意向を削ぐ実体験を経験していました。また、自身が本当に大事にしていることはなにか？というジャーナリングをしたときに、真っ先に出てきたのは、「健康」や「家族」といったワードでした。これらの体験から、医療という業界で世の中を大きく前へ進めるプロダクトを開発していて、さらに高齢者でも使えるような作り込みが素晴らしいと感じたUbieに興味を持ち始めました。
そこから、SNS上でUbieの紹介記事や入社エントリを見聞きしながら調べてるうちに、さらに興味を持つようになり、自分というリソースを投下して、医療を前へ進めるためのプロダクト開発をするならこの会社で間違いないと思うようになりました。
とくに、Ubie共同代表の阿部のなぜ人は死んでしまうのか？の記事を読んで、医療現場から見た問題には考えさせるものがありました。
3つめは、Ubieのデータをコアとしたビジネスモデルとそこで働くメンバーに惹かれたためです。当時現職のLINEでの業務に不満もなく、転職を考えるのはまだかなとぼんやりと思ってたのですが、2021年春頃に機械学習エンジニアの@yohei_kikutaからカジュアル面談に誘われ、Ubieの持つデータの魅力など具体的な話を聞くことができて、改めて今後のことを考えるきっかけになりました。そこから、@masa_kazamaともお話させていただき、自分の得意領域であるデータによるプロダクト開発ができる業務イメージやUbieの持つデータによるビジネスの可能性を改めて理解し、採用を受けることを決めました。
採用面接を通じて、Ubieのカルチャーや組織についても共感し、業務上の気になっていたことをすべてクリアにすることができ、幸運にもオファーをいただくことができました。オファー面談では、代表の阿部と直接お話しでき、熱量の高さと今後の可能性について非常にワクワクした気持ちになり、入社することを決めました。
データアナリストとしての仕事
入社以降、ユビーAI受診相談という生活者向けアプリ（2021年9月時点で300万MAUを超えました）の開発チームのスクラムに入り、UI改善及びグロースのためのデータ分析全般を行っています。社内でも非常に勢いのあるC向けのプロダクトで、0->1フェーズの機能開発もたくさんあり、ワクワクする日々を過ごしています。自分の感じる範囲で他の企業とは特に違うと感じる面白い点としては、
● データそのものがビジネス的および学術的にも価値がある点
● MVP(Minimum Viable Product)の探索からデータを活用し、インパクトの最大化にデータが非常に役立つ点
これら2点が挙げられます。まだ見ぬ未来の礎を作るために、最速で向かうことができるチームメンバーが揃っていることも最高です。
その他にも、全社的にも非常にデータ活用が広まっているので、全社のデータ活用を支えるチームにも所属しています。事業開発のメンバーやソフトウェアエンジニアの誰もが速く正しいデータが利用できるようにするためのテーブルの整備から、そもそものデータの取得定義を含むデータのあるべき姿の議論を日々行っています。データそのものがビジネス的価値があるために、最近Ubie Discovery内でもアナリティクスエンジニアとしてより特化した職種を準備し、募集を開始しています。
働いてみて感じたギャップ
こちらも大きく3つほどあります。
1つめが、爆速垂直立ち上げオンボーディングへの強いこだわりです。スタートアップゆえに、入社したら「あとはよろしく！」みたいな感じかなと想像していたのですが、オンボーディングが手厚くて驚きました。業務メンターに加えて、組織やカルチャー理解のためのメンターの2人体制。さらに、合計4日間ほどの各事業や基盤の説明の時間等もあり、ドキュメントもひととおり見れて、どんな事業でどんなチームがあるかを高速に理解できました。他にも、スクラムやホラクラシー組織など初めてなことだらけでしたが、メンバーが作成した非常にわかりやすい学習手引きがあるので非常に助かりました。いまでは自分自身を含めてメンバーの生産性最大化に興味があるので、オンボーディング改善業務にも参加し始めました。
2つめが、カルチャーに対する自身の行動ギャップです。入社前からUbieのカルチャーがなんかすごそうという素人感想を持ってましたが、入社して改めて、このカルチャー制度がUbieのOSであり、かつ自身のバリューを最大化するために最も役立つものだと感じています。Ubieは組織の行動指針を明確に言語化したカルチャーガイドがあり（社外公開もされている）、カルチャーに沿った行動指針が腹落ちしているかをオンボーディングで入念に確認されます。自分は今まで比較的大企業文化で育ってきたので、おそらく人より「今までの働き方となんか違う」と感じることが多いと思います。入社3日後くらいのことなのですが、Ubieでは”課題を感じたら人に許可を得る前に行動して、やってしまう” や “メンバーを信頼して、くだらない質問をしたり、突飛な意見や一見間違っていそうな意見を言う” というDoがあるのですが、これらがあまりできていないと自己学習し、行動を修正していました。逆に「Done is better than perfect.」など自身の今までの行動にマッチするものもあります。詳細は以下にありますので、興味がある方は一読ください。
3つめが、それぞれのメンバーのパフォーマンス最大化のために、ワークバランスのケアや育児のしやすさです。この辺は入社前は少し不安だったのですが、入社して1ヶ月経った今では全く問題なさそうと感じています。実際私のスケジュールを見てみましょう。
定例としては、スクラムチームのDaily MTG、スクラムセレモニーのMTG、データ活用チームのMTG、全社定例MTGが1週間のベースです。Ubieでは毎週それぞれのメンバーのMTG時間がどれくらいだったか計測され、報告されるため、意識的にMTGの取捨選択がなされます。ほとんどのMTGは30分以内で終わるように、それぞれのMTGのアジェンダや進行がスムーズで非常に濃いです。この辺はスクラムとホラクラシーによるMTGの型がしっかりメンバーに浸透しているためだと感じます。自分は朝から18時くらいに終業が基本ですが、子持ちのメンバーも非常に多いため、「家族の看病で午後から休みます」や「今日は子供をみながらゆるく働きます」といった会話もよくされています。メンバーのパフォーマンスが一番発揮しやすいように、働き方やツールへの投資も惜しみないと感じています。
Ubieでの働き方についてさらに興味がある方はこの記事を読むとさらに理解が深まると思います。
少しでも興味をもったら1度カジュアルに話してみませんか？
非常に魅力的なメンバーとともに、一緒に医療・ヘルスケアで未来の礎作りませんか？データをコアとしたビジネスだからこそ、データ分析者やデータエンジニアの方のお力がまだまだ必要です。いつでも以下からカジュアル面談お待ちしてます！では、またお会いしましょう。
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