はじめに

今回は、「新米データサイエンティストの日常」シリーズの第６弾になります。新米データサイエンティストが躓きがちなテーマについて、先輩データサイエンティストと会話しているシーンをChatGPTに生成してもらいました。

第５弾はこちら↓

登場人物（架空）

佐藤：新卒１年目の新米データサイエンティスト。
田中：入社５年目の先輩データサイエンティスト。
鈴木：営業部の担当者。

シーン①：初めての要件定義（失敗編）

🚪 （営業部のオフィス・会議室）

佐藤：「鈴木さん、本日はお時間いただきありがとうございます！本日は、新しいダッシュボードの要件についてお伺いできればと思います。」

鈴木：「うん、よろしくね。とにかく、使いやすいダッシュボードが欲しいんだよね。」

佐藤：「使いやすいダッシュボード… ですね。具体的に、どのような情報を表示したいとお考えですか？」

鈴木：「うーん… そうだなぁ、売上とか、顧客の動向とか、あと在庫も見れたらいいよね。」

佐藤：「売上、顧客動向、在庫ですね。どのような分析が必要でしょうか？」

鈴木：「そういうのも含めて、データがまとまってて、いろいろフィルターかけたりできる感じがいいかな。」

佐藤：「なるほど…。例えば、特定の指標やKPIは決まっていますか？」

鈴木：「いやー、そこはまだ考えてないけど、とりあえず今までのデータが全部見れるようにしておいてほしい。使いやすい感じで！」

佐藤：「（全部見れる…？何をどう整理すればいいんだ…？）」 （内心焦る）

佐藤：「えっと… ダッシュボードの対象ユーザーは誰になりますか？」

鈴木：「うちの営業チームみんなが使うことになるかな。」

佐藤：「では、営業チームが使いやすいように設計する、ということですね。」

鈴木：「そうだね！あとは、パワーポイントに貼り付けたりもしたいから、エクスポート機能もあると助かる。」

佐藤：「（パワーポイント…？それってExcelでやったほうがいいんじゃ…？）」

佐藤：「…承知しました！では、こちらで要件をまとめて、またご相談させていただきます。」

鈴木：「頼んだよ！」

🚪 （会議室を出る佐藤…）

シーン②：田中に相談（反省会）

佐藤：「田中さん、ちょっといいですか…？さっき、営業部の鈴木さんと打ち合わせしてきたんですけど、何をすればいいのか、正直よくわからなくなってしまいました…」

田中：「お疲れ。初めての要件定義、どうだった？」

佐藤：「うーん… なんか、鈴木さんが『とにかく使いやすいダッシュボードが欲しい』っておっしゃってて、具体的なKPIや指標を聞いても『とにかく色々見れるものを』って話が広がっちゃって…。結局、要件がふわっとしたままで終わってしまいました。」

田中：「あー、あるあるだね。それって、要件定義の落とし穴の一つなんだよ。」

佐藤：「やっぱり、ちゃんと要件を引き出せなかったのがまずかったんでしょうか…？」

田中：「そうだね。でも、それは佐藤が悪いわけじゃない。むしろ、初回の要件定義って大体そんなもんなんだ。相手も、何が欲しいか明確にわかってないことが多いからね。」

佐藤：「じゃあ、どうすればよかったんでしょうか？」

田中：「一つポイントを言うと、『何がしたいか』じゃなくて、『どんな課題があるか』を聞くことが大事なんだよ。」

佐藤：「課題…ですか？」

田中：「そう。『使いやすいダッシュボードが欲しい』って言われたら、『それを使って何を解決したいですか？』って掘り下げるんだ。たとえば、『売上の分析をしたいのか？』『顧客の傾向を知りたいのか？』『在庫の最適化をしたいのか？』みたいにね。」

佐藤：「なるほど… ただ欲しいものを聞くんじゃなくて、解決したい課題を掘り下げるんですね。」

田中：「そうそう。課題が見えれば、データの何を分析すればいいかが明確になるし、逆に『何でも見れるダッシュボード』みたいなふわっとした要件にならなくなる。」

シーン③：営業部との要件定義（リトライ）

佐藤：「鈴木さん、お時間ありがとうございます。先日の打ち合わせで『使いやすいダッシュボード』のお話が出ましたが、改めてどんな課題を解決したいのか、お聞きしたいと思っています。」

鈴木：「課題、かぁ…。うーん、営業としては、売上の数字をリアルタイムで見れるようにしたいんだよね。」

佐藤：「売上をリアルタイムで、ですね。具体的には、どの単位での売上を確認したいですか？」

鈴木：「エリアごとの売上かな。あと、商品別の売上も見れたらいいね。」

佐藤：「なるほど。エリア別・商品別の売上をリアルタイムで確認することで、どんなアクションを取ることができると考えていますか？」

鈴木：「うちの営業チームって、地域ごとに担当が分かれてるんだけど、売上が落ち込んでるエリアがすぐ分かれば、テコ入れ策を早めに打てるかな。」

佐藤：「ということは、売上が低迷しているエリアや商品を素早く特定することが、今の課題ということでしょうか？」

鈴木：「そうだね。今は月次のレポートを見て対策を考えるんだけど、それだと遅すぎることが多くて。できれば日次、あるいはリアルタイムで分かるようにしたい。」

佐藤：「なるほど。ちなみに、その売上データはどこにありますか？例えば、既存の販売管理システムから取得できるものでしょうか？」

鈴木：「うん、販売管理システムにはデータがあるんだけど、CSVでダウンロードしてExcelで加工しないといけなくて…。そこが結構手間なんだよね。」

佐藤：「それは確かに非効率ですね。では、販売管理システムからデータを直接取得して、自動でダッシュボードに反映できる仕組みを作れば、課題が解決できそうですね？」

鈴木：「それができたら、すごく助かるよ！」

シーン④：再び田中との振り返り

佐藤：「田中さん、今回の打ち合わせでは、課題をちゃんと掘り下げられた気がします！」

田中：「おっ、いいね！どんな話になった？」

佐藤：「営業チームはエリアや商品ごとの売上をリアルタイムで見たいというニーズがあって、今はCSVを手動で処理しているのが手間らしいです。それを自動でダッシュボードに反映できる仕組みを作れば、課題解決につながりそうです。」

田中：「おー、いい感じじゃん！『何を作るか』じゃなくて『なぜ必要なのか』をちゃんと掘り下げられてるね。」

佐藤：「はい！ただ、販売管理システムのデータがどこまで使えるか、技術的な検討はまだ必要ですね。」

田中：「そうだね。次はエンジニアチームと話して、データの取得方法を確認してみよう。要件定義は、技術的な実現性もセットで考えるのが大事だからね。」

佐藤：「了解です！ちょっとずつですが、要件定義の流れが分かってきた気がします！」

田中：「その調子で、次のステップも進めてみよう！」