Airbnbがデータ・ユニバーシティによってデータサイエンスを民主化する仕組み

Kan Nishida
Sep 4, 2018 · 6 min read

How Airbnb Democratizes Data Science With Data University — Link

先週のWeekly Updateでもお伝えしたように、これからより多くのAI、データサイエンスのプロジェクトが行われていくにあたって、社内でデータサイエンスの手法を理解し普段のビジネスのデータ分析に使うことのできる人材の育成がますます必要になって来ると思います。これは何も日本だけでなく、アメリカ、さらにはシリコンバレーでも大きな課題となっています。

そこで、Airbnbが社内の全従業員を対象にデータのリテラシーを向上し、さらにもっとデータサイエンスの手法を広めていくために作ったデータ・ユニバーシティというのを去年立ち上げたのですが、Weekly Updateの方ではまだ取り上げていなかったので、今回こちらに簡潔に要約したものを紹介します。

以下、要約

Airbnbでは、すべての従業員がデータに裏打ちされた意志決定を行うことを期待されています。それは、新しい製品の機能を決めている人たち、どのように従業員が仕事をしやすくするかを考えている人たちなどを含めた全ての従業員です。

しかし、現実にはデータサイエンスの手法を使いこなすことのできる人材というのは、結局は100人くらいの規模のデータサイエンスのチームに限られていました。ちなみに現在は全従業員の数は3100人ほどです。さらにサンフランシスコ以外にも世界中に22のオフィスがありますが、そのほとんどではデータサイエンスを使える人たちがいませんでした。

Airbnbでは比較的早い時期からデータ・インフラを整備し、様々な内製のツールも開発し、データサイエンスがしやすい環境を作ってきていたのですが、そういった環境を活かすことのできる人たちというのは、他のGoogle、Facebook、Uberなどに比べて少なかったのです。

そこで技術系の社員だけではなく、全社員を対象とした、データサイエンスの知識を身につけ、そういったツールを使いこなすことのできる人材を育てるための研修プログラムとしてデータ・ユニバーシティの設立という運びになりました。

こうしたトレーニングを提供してシチズン(市民)・データサイエンティストを作り出すというのは強力なことです。なぜなら意志決定をデータに裏付けさせるだけではなく、人々が自分たちの意志決定を自信を持って行うことができるようになるからです。このことは重要です。なぜなら、ビジネスの問題を持っている人こそがその問題の背景を一番良く理解しているので、その人がデータを使いこなすことができるようになることで複数の人間、もしくは部門を行ったり来たりする必要がなくなるからです。

もちろんデータサイエンティストを他のデータを使えない人たちをサポートする作業から解放し、本業に集中させることができるというメリットもあります。

データ・ユニバーシティの設立にあたり 既存のCoursera、Udacityといったオンラインのクラスなどを提供することも考えましたが、Airbnb独自のデータ、独自のユース・ケースをもとにしたコンテンツを作って教えていったほうがより効率的で高い価値を提供できるということになりました。

クラスは大きく分けて3つのレベルがあります。

初級レベルとして、データに裏打ちされた意志決定を行うための基礎を教えるクラスがあります。これはすべての社員が対象です。中級レベルとして、SQLを使ってデータにアクセスしたりBIツールを使ってデータを可視化したりします。これは主にデータの集計による初歩的な分析にあたります。最後に上級レベルとして、R、Python、Hive等を使って、機械学習を使ったデータの分析並びにデータの加工について教えます。これは主にエンジニアとデータサイエンティストを対象としています。

最初のころの殆どの講義のクラスはErin Coffmanによって作られ、教えられていました。その後30人にも及ぶボランティアが集まりどんどんと新しいトレーニングのためのコンテンツづくりが行われ、教える人達も増えていっています。

以上、要約

こういったなにか新しいものを社内で始めようというときには、やはり最初のうちは誰かが物凄い馬力をもって引っ張っていかなくてはいけないということですね。最初からみんなで協力してやろうなんてやってると、いつまでも始まりません。もちろん、これはシリコンバレーなやり方なのかもしれませんが。

ちなみにこのデータ・ユニバーシティ、最初の6ヶ月でAirbnb全従業員の12.5%に当たる500人がすでに参加したようです。このコミットメントはすごいですね。そしてこれによって、一週間あたりでAirbnbのデータインフラにアクセスする人の割合が全従業員の45%まで上がったということです。ここでいうデータへのアクセスが一体何を意味するのかがはっきりしませんが、それでも社員半分近い人が何らかのかたちで自分たちのビジネスに関連するデータに自分でアクセスしているという現実はすばらしいと思います。

こういった活動が Airbnbのデータカルチャーを形作っていっているのでしょう。

ところで、こうした取り組みの隠されたメリットとしては、実は優れた人材の採用にあると思います。特に現在のような、AI、データサイエンスのスキルを持っていることが、個人のキャリアアップにつながる環境では、こういう仕組みのある会社というのはかなり魅力があるのではないでしょうか。シリコンバレーでは会社の中にかっこいいオフィスがあったり、食事が無料だったり、健康食品が溢れていたりとみんな自社のイメージの向上のため頑張っていますが、こういう中身のあるユニークな取組みこそ、優秀な人材の確保につながるのではないでしょうか。

データサイエンス・ブートキャンプ開催!

Exploratory社がシリコンバレーで行っているトレーニングプログラムを日本向けにした、データサイエンス・ブートキャンプを東京で開催します。データサイエンスの手法を基礎から体系的に、プログラミングなしで学んでみたい方、そういった手法を日々のビジネスに活かしてみたい方はぜひこの機会に参加を検討してみてください。

未来の仕事

次の10年、AIと自動化によってに全ての仕事が再定義されることになるでしょう。こうした波は恐れるものではなく、逆に大きなチャンスとなりえるものです。このフォーラムでは、何が変わるのか、私達人間はどう自己改革していけばいいのかという視点で、主に海外からの情報を発信していきます。よろしければお付き合いください。

Kan Nishida

Written by

CEO / Founder at Exploratory(https://exploratory.io/). Having fun analyzing interesting data and learning something new everyday.

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