実践例：「ユーザースキャン」を1.5倍改善した分析プロセス
では、実際にどのようにデータが活用されているのか。セッションでは「ユーザースキャン決済（店舗のQRコードをユーザーが読み取る決済）」の改善事例が紹介された。
ロイヤルユーザーの利用頻度が高いこの機能だが、データを見ると「一部のユーザーが決済を完了できずに離脱している」という事象が見つかっていた。以前であれば、ユーザーの課題の仮説検証に時間がかかっていたが、現在のd払いチームはここからすばやく深掘りを行える。
- ファネル分析：決済フローのどこで落ちているかを特定。その結果、「カメラ読み取り」の段階に課題があることが判明
- 属性分析：年代別・利用状況別にクロス集計を行い、仮説を洗い出す
- ジャーニー分析：離脱したユーザーがその前後にどのような行動をとっているかを可視化し、仮説を補強する
これらをAmplitude上で即座に分析した結果、ボトルネックは「カメラのアクセス許諾」にあることが特定された。
従来のアプリでは、カメラ権限がオフになっている場合、OS標準の無機質なテキストダイアログが表示されるだけで、ユーザーは何をすべきか直感的に理解できていなかったのだ。
データが「確信」に変わる
チームはこの結果をもとにUIを改善。テキストだけの案内をやめ、イラスト付きで「設定画面でカメラをオンにしてください」と視覚的に誘導する画面へと変更した。
効果はてきめんだった。改善後の画面が表示されたユーザーの決済完了率は、改善前と比較して約1.5倍に向上。
小さなUIの変更だが、データに基づいてボトルネックをピンポイントで突き止め、その効果を数値で検証できたことは、チームにとって大きな成功体験となった。
「ボトルネックの特定から施策の立案、そしてリリース後の効果検証まで、誰でも自分たちの手でスピーディーに完結できる。これが『価値検証の民主化』です」（阿部氏）
1000人が分析する組織へ。B2Cプロダクトの「勝ち筋」
現在、NTTドコモ社内におけるAmplitudeの利用ユーザー数は1000人を超えている。企画、開発、デザイン、マーケティング──職種の垣根を超えて、誰もが日常的にデータに触れ、共通言語として語り合う文化が定着した。
この変化は、組織の意思決定プロセスにも変革をもたらしている。
「以前はリリースの承認に数日かかることもありましたが、現在はデータに基づいた明確な根拠とスコアリングがあるため、担当者レベルに権限委譲が進み、承認プロセスが大幅に短縮されスピーディーに完了することもあります」（セッション終了後のQ&Aより）
巨大組織でありながら、スタートアップのようなスピード感で「出す→学ぶ→直す」のサイクルを回す。
その結果、外部機関による顧客満足度調査での評価に加え、アプリストア（App Store／Google Play）におけるレビュー評価も「★4.5」を超える水準（2025年11月時点）を記録 。かつては★4以下だった評価が、改善サイクルの高速化により劇的に向上するなど、ユーザーからの支持を着実に伸ばしている。
阿部氏はセッションの最後をこう締めくくった。
「d払いは決済だけでなく、金融領域全体でお客様の生活を便利にすることを目指しています。そのためには、データに基づいたお客様視点の学習サイクル（ラーニングループ）を回し続けることが不可欠です」
「作りたいもの」を「作れる組織」へ。そして「作ったもの」の価値を「即座に証明できる組織」へ。ドコモとDearOneの取り組みは、規模の壁に苦しむすべてのプロダクトチームにとって、一つの「勝ち筋」を示していると言えるだろう。
