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ProductZine Day&オンラインセミナーは、プロダクト開発にフォーカスし、最新情報をお届けしているWebメディア「ProductZine(プロダクトジン)」が主催する読者向けイベントです。現場の最前線で活躍されているゲストの方をお招きし、日々のプロダクト開発のヒントとなるような内容を、講演とディスカッションを通してお伝えしていきます。

ProductZine Dayの第3回。オフラインとしては初開催です。

ProductZine Day 2024 Summer

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Developers Summit 2022 レポート(AD)

プロダクト開発速度とデータの組織的価値をセットで飛躍的に高める開発戦略【デブサミ2022】

【18-B-5】プロダクト開発速度とデータの組織的価値をセットで飛躍的に高める開発戦略

 スピーディな開発が求められるスタートアップでは、データの価値の向上や保持は後手に回りがち。しかし、持続的にデータを活用・整備するエコシステムを構築し、プロダクトの開発速度と組織におけるデータの価値の両立を図ることは、後々組織にとって大きな財産となることは間違いない。atama plusはそうした考え方のもと、データ整備と活用を捉え直し、いち早くプロダクト開発にデータを活かす方法を模索している。その具体的な取り組みや得られた知見について、atama plus株式会社 共同創業者/アルゴリズム開発エンジニアの川原尊徳氏が紹介した。

編集部注

 本稿は、CodeZineに掲載された、ソフトウェア開発者向けカンファレンスDevelopers Summit 2022(デブサミ2022)のセッションレポートを転載したものです。プロダクトづくり、プロダクトマネジメントに近しいテーマを選りすぐってお届けします。

atama plus株式会社 共同創業者/アルゴリズム開発エンジニア 川原尊徳氏

atama plus株式会社 共同創業者/アルゴリズム開発エンジニア 川原尊徳氏

データ活用より機能開発に集中した開発初期時代

 「AIで、一人ひとりに、最短で『わかる!』を。」をコンセプトに掲げ、塾・予備校を通じて小中高生にAIでパーソナライズされた学びを提供するatama plus(アタマプラス)。学習進度や集中度、学習履歴、習熟度、忘却度、回答時間など多種多様なデータをもとに、AIが得意不得意を把握して「自分専用カリキュラム」を作成するという仕組みだ。診断・講義動画・演習問題・復習などの教材について、1つ取り組むごとにデータがアップデートされるようになっている。川原氏は、そのデータ構造である「Knowledge graph(ナレッジグラフ)」を紹介。知識と知識の依存関係性が示されており、atama plusのサービスのコアとなるアルゴリズムというわけだ。

 川原氏は「atama plusでは戦略的にデータを活用し、プロダクト開発速度とデータの組織価値をセットで高めてきた。とはいえ、はじめから確固たる戦略があったわけではなく、日々の開発で模索する中で形を明らかにしてきた」と語る。

 事実、開発初期において、データ活用に投資する余裕は「まったくなかった」という。機能開発を最優先として、データ活用への投資はゼロに等しく、必要に応じてDB内にあるデータを加工して間に合わせていた。最低限のデータレイクだけは確保しようと、ログにデータを吐いてAmazonのS3に格納し、Athenaでクエリを実行できるようにしておいた。ただし残すものや形式などについては、開発者の各自判断に委ねられていた。

 そのような中で開発が進むうちにロジックが複雑化し、さまざまな課題が増加してきた。例えば、習熟度の推定結果の詳細や推定の根拠、またはロジックを変えたときの影響など、はじめは人が推定していたものが追いきれなくなり、チームでの共有もできなくなっていった。

「推定状態可視化ツール」と「ユーザー状態再現技術」の誕生

 そこで登場したのが「推定状態可視化ツール」だ。ローカルマシン上にPythonやJupyter、Graphvizなどを活用して構築し、推定結果や根拠を可視化していった。これによって開発速度は急速に改善されたが、そのうちユーザーが増えてくると段々とバグの報告が増え、対応が難しくなっていったという。

 「バグが起きたときのユーザーの状況が複雑で、ユーザーの状況が理解できてもバグの再現が難しい。不幸なパターンとして、再現ができなかった時に、条件や手順が誤っていたり、ユーザーの勘違いだったりということもある。時間もかかり、悩ましく思っていた」と川原氏は振り返る。そうした問題を解決するにあたり、「過去のユーザー状態を再現できたら楽なのでは?」と考え、JSONを活用し、ユーザー状態をスナップショットデータとしてS3に保存できるようにした。入力はスナップショットデータのみ、完全に独立した状態でデータ取得時点とまったく同じロジックの実行・可視化を可能にするアーキテクチャへと変更した。その上で、全ユーザーの履歴をアーカイブとして保存するようにしたという。

 仕組みとしては、習熟度の推定やリコメンドを行う「ドメインロジック」と、DBおよびユーザーデータアーカイブからのユーザーデータがWebサービスに提供され、実際の「一人ひとりにあった教材」が表示される。そのポイントの一つは、ユーザーデータはDBに保存されるだけでなく、変更のタイミングに合わせてスナップショットがJSON形式ですべてS3に保存されることだ。そしてもう一つ、「ドメインロジック」はClean Architechtureに準ずる形、つまり「ロジックを他のDBやWebのインターフェースなどに依存しない形で書く」というガイドラインに従って作成している。それを開発者のPCで動かすことで、任意の時点のユーザー状態を再現できるようになった。。

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エコシステム化で戦略的データ活用を促進

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この記事の著者

伊藤 真美(イトウ マミ)

エディター&ライター。児童書、雑誌や書籍、企業出版物、PRやプロモーションツールの制作などを経て独立。ライティング、コンテンツディレクションの他、広報PR・マーケティングのプランニングも行なう。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

【AD】本記事の内容は記事掲載開始時点のものです 企画・制作 株式会社翔泳社

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https://productzine.jp/article/detail/973 2022/04/13 14:00

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