ブログ
アゼストのメンバーが日々の情報を発信します。
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Report
2023.5.12
Hello, everyone！ 海外に被れまくっているまっつんです！ っと言うのも、現在開催中の「Tableau Conference 2023 in Las Vegas(TC2023)」にアゼストメンバー7名で参加しています！ https://www.salesforce.com/tableau-conference/?icid=TABLEAU コロナの影響で、3年ぶりにオフライン開催となり、初日から大盛り上がり！ 今後リリース予定の新機能も紹介され、さらにパワフルになりそうです！ ◆主な新機能（※あくまでカンファレンス内で紹介されたものであり、正確性を担保するものではありません） ・マップ機能が強化され、番地情報までプロット可能に ・Tableau GPTで複雑なロジック作成も簡単 ・Webミーティングツール上でTableauのグラフ作成などが可能に 指の動きを検知して、要素をドロップしたり、ツールヒント機能も ・Amazon S3コネクタが追加 個人的には、Webミーティングで使えるツールにワクワクしましたね〜 映画で描かれているような世界が現実になるなんて。技術革新がほんとにすごい。。。 その他にも多数のセッションが行われ、Tableauのサクセススタディーや技術紹介などコンテンツが盛りだくさん！ あと2日間あるので、いろいろな情報をキャッチアップして、他のメンバーにも共有していこうと思ってます！ Day1プログラムの最後には、お酒を片手にミートアップ 現地参加しているアゼストメンバーと弊社を担当いただいているSalesforce 柴田様 Have a nice day！
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Culture
2023.5.11
みなさんこんにちは！ ブログ担当のまっつんです！ 当社では、新メンバーをお迎えすると歓迎会を実施していたのですが、昨今のコロナウイルスの影響で3年ほど開催できていなかったんです。 ですが先日。ようやく、ようやく、、歓迎会を開催することができました！ 2020〜2023年に入社したメンバーを一斉に歓迎する形で、当社にご支援いただいているパートナー様にもご参加いただき、ものすごく盛り上がりました！ やっぱりリアルで会うと、普段しないような話で盛り上がったり、人柄なんかも知れるので楽しいですね〜（お酒のチカラもまたすごい笑） ただこの一方で、1人、アゼストから巣立つメンバーの送別会も同時開催されました。涙 2年強、エンジニアとして活躍してくれたメンバーだったのですが、新たな環境でチャレンジしたいということで転職を決意。 香取CEOと小森COOからは「いつでも戻ってきていいからね！笑」と激励を送っていました！ (アットホームですね笑) 普段はリモートワークで生産性を高めているんですが、リアルで会うことの大切さも改めて感じ、今後はこういった社内イベントも積極的に再開しましょうと話題も上がっていました！ (新たな社内イベント企画を立ち上げようと動いているメンバーもいたり、、、ワクワク) ユニークなメンバーが揃ったアゼストの一コマをお届けしましたー！
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Data Science
2023.3.28
みなさんこんにちは、アゼストの山下と申します。 今回はデータサイエンスを事業の柱の一つとしている弊社が、Tableauを活用してきた事例を一つご紹介いたします。 Tableau × データサイエンス みなさんはTableauをどのようにご活用していらっしゃいますでしょうか？ データの可視化、というのが主な目的かと思います。しかし、さらに可視化したデータから何を読み解くことが出来るか、ということがビジネス上の問題に対しては重要になってきます。 ビジュアルなデータ表現に優れているTableauを使えば、データから多くの発見を得ることが出来ます。今回ご紹介するのはTableauを通してデータを眺めることで直感とは反する発見を得た一つの事例です。 Tableauを使ったデータサイエンス 〜ヘルスケアデータの分析〜 新型コロナウイルスの流行が始まってから早三年、現在社会にはwithコロナの生活スタイルが求められています。 テレワークの普及もその一つでしょう。家にいながら仕事をすることが、今や一つの常識になりつつあります。東京都の調査結果によると、昨年10月時点での都内企業のテレワーク実施率は54.1%にも上るそうです。 このような状況の中で懸念されているのが、テレワーク中心の働き方により仕事上のコミュニケーションが減り、業務上の不安や孤独から心身の健康に悪影響を受けてしまうことです。また、実際に会って会話する機会が減ったことにより、従業員の体調の悪化に周囲が気づきづらくなっていることも問題となっています。つまり、現在企業には、従業員の健康状態の管理・把握など、使用者が適切な労務管理を行うことが求められているのです。 今回は、アゼストが医療法人と共同研究しているメンタルヘルスデータより、回答結果を読み解いていきます。 アンケート形式のデータのため、それを読み解くためには各項目の因果関係を正確に把握することが求められます。そこで活躍するのがTableauです。Tableauを効果的に活用してデータをビジュアライズすることで、今回扱うような膨大なデータに隠された「データが持つ意味合い」に気づくことができます。 まずはこちらをご覧ください。 これは各カテゴリ間の相関を表した散布図です。こうしてアンケートの結果をカテゴリごとにまとめてその結果をプロットすることで、ある要素がどの要素に影響を与えているのかが見えてきます。変数を定義して工夫すればこのように俯瞰的に見られる点もTableauの素晴らしいところですね。 今回は「うつ傾向」との相関に注目して見ていきましょう。 「うつ傾向」と相関が高いのは何？ 〜データから見えてくる意外な結果〜 今回のアンケートの設問は、10個のカテゴリに分かれています。 仕事量の多さ 仕事の質の不適 仕事での対人関係 仕事以外での対人関係 将来への不安 うつ傾向 肉体的なつらさ 怒り・軽躁状態 依存傾向 疲労感 この中で「うつ傾向」に影響を与えているのは、どのカテゴリでしょうか？ おそらく、「仕事量の多さ」をまず挙げる方が多いのではないでしょうか。確かに、仕事に追われて残業ばかりしている会社員がうつになっている割合は高そうに思えます。 ではここで、データから分かった「うつ傾向」と相関の高い項目を見ていきましょう。相関の高いカテゴリの上位３つは次のとおりです。 １位 「将来への不安」 「将来への不安」の数値が高いほど、「うつ傾向」の数値も高くなっているのが分かりますので、「将来への不安」が「うつ傾向」に影響を与えると思われます。 今度は男女で色分けをしてみました。男性が青丸、女性が赤丸です。 これをみた限り、男女による差はなさそうですね。 同様に見ていくと２位は「疲労感」、３位は「仕事の質の不適」となっています。 ２位 「疲労感」 ３位 「仕事の質の不適」 「仕事量の多さ」は上位3つには入りませんでしたね。では、「仕事量の多さ」は何位だったのでしょうか？ 仕事量の多さ この図から、「仕事量の多さ」の数値が高くなっても「うつ傾向」の数値はそれほど高くなっていないことが分かります。実は、「仕事量の多さ」は「うつ傾向」との相関が最も低いカテゴリだったのです！ 意外な結果ですね。例えば企業の管理者が従業員の心身の健康を保つための施策を考えるとき、このデータを見ずに考えていたら、まずは残業を減らすことから始めていたことでしょう。 もちろんそれも大事なことなのかもしれませんが、しかし、データを見る限り最も優先的に取り組むべきなのは従業員の「将来への不安」を解消してあげることが示唆されています。 今回はカテゴリ間の相関を見るにとどめますが、このヘルスケアデータからは様々な発見が得られます。 例えば、「うつ傾向」と相関の高かった「将来への不安」の中でも最も重要となってくる項目（設問）はなんなのか、「仕事量の多さ」が「うつ傾向」に結びつかなかった要因はどの項目にあったのか。さらには生活習慣と健康状態の関係なども、今回のデータからは発見することが出来ました。 データサイエンスの重要性 「今後，世界ではますますデータを利活用した新産業創出や企業の経営力・競争力強化がなされることが予想され，データの有する価値を見極めて効果的に活用することが企業の可能性を広げる一方で，重要なデータを見逃した結果として企業存続に関わる問題となる可能性もある。」 これは文部科学省が過去に作成した「大学の数理・データサイエンス教育強化方策について」という資料の中の一文です。 今回のヘルスケアデータの例ではデータから判断することなく直感で判断していたら、本当に必要な対策を取れないところでした。データを正確に読み取って、その結果に基づいて施策を考えることの重要性をお分かりいただけたと思います。さらにこれは、既に訪れている本格的なデータ活用社会において、絶対に必要となってくることなのです。 アゼストのご紹介 最後に弊社のご紹介です。 […]
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Culture
2023.2.20
こんにちは！まっつんです！ 2/18(土)〜2/19(日)にアゼストスキー旅行に行ってきました！ イベント部長の松永さんの提案で決まった今回のスキー旅行の舞台は、越後湯沢！ 参加者は全員スキー未経験のど素人だったんですが、なんと松永さん、スキーインストラクターの経験あり！！ 丁寧にレクチャーしてもらい、1時間足らずで滑れるようになったメンバーも出てきました！ (大丈夫です、ボクも滑れるようになりました) スキーを満喫した後は、本日のお宿へ！ 、、、っと思ったら、まさかの宿が予約できてなかったというハプニング！ 幸いにも大部屋2つだけ空いてたので路頭に迷うことはありませんでした。ふぅ。 荷物を置いてディナーのお店探し！ 、、、がここでもハプニング！ シーズン中の越後湯沢。お店がどこも満席御礼状態！ 予約でいっぱいだったのです。。。 なんとか駅ナカの売店にあった玉こんにゃくやたこ焼きで空腹を満たせることに。ふぅ。 いろいろハプニングがありましたが、これも旅行の醍醐味ですね！笑 夜はスキー場で花火が打ち上げられ、間近で見ることができました！ 温泉にも浸かって癒やされた後は、大量に買い込んだお酒とともに、カードゲーム大会！ 『ito』という、手札の数字を「テーマに沿った言葉」で表現して、小さい順に出していく協力系ゲームをやりました！ これがこれが大盛り上がり！で、気づいたら3時。。。 ボードゲーム大会もやろう！ということで近々ボードゲーム大会を開催予定です！(遊んでばっかだなぁ〜笑) 個人的には社員旅行否定派だったのですが、行ってみると楽しいものですね！ 普段はリモートワークであんまり交流無かったメンバーとも関われたのも良かったです！ そして、遊びもプロフェッショナルなアゼストは、今年2023年はいろいろなオフラインイベントを密かに計画中でございます！(松永部長よろしくです！)
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Data Science
2022.7.31
株式会社アゼスト齋藤です。 データエンジニアとして、Tableauダッシュボード作成から、データ整理まで幅広く担当しております。 最近は、お客様と一緒にデータ取得方法の整理から、運用に使うデータソース整備の取り組むことが多くなっております。 みなさんこんにちは。データプリパレーションには皆様苦労されていると思います。今回、データ分析プラットフォームツールとカテゴライズされているKNIME(ナイム)を使って、KNIME x Tableauのコンビネーションでデータプリパレーションとビジュアライズの組み合わせを試してみたので、ご紹介します。 KNIMEとは？ ①データ分析、操作、およびビジュアル化のためのオープンソースのツールです。つまり無料！ ②グラフィカルインターフェイスに基いてます。 ③さまざまな拡張機能(統計解析、機械学習機能やクラウドサービスとの連携等)を提供します。 加工処理や分析処理の部品(ノード)をドラッグ&ドロップしながらワークフローを作成していくことができます。今回はデータプレパレーションを試してみます。 KNIME x Tableauの構成 Amazon S3上にjson形式で日々蓄積されるトラフィックデータをTableauでモニタリングできるようなビジネスシーンを想定して、以下のような構成でプリパレーションの自動化を試みてみます。 KNIMEを使ってみた 加工のステップとしては、以下の5つです。 ①AWSのS3からjsonデータを複数読み込み ②json形式から行列形式に変換 ③ちょっと加工してパブリッシュ こんな感じでワークフローを作ってみました。 緑の〇で囲まれた箇所（JSON Reader）では、S3のパスを指定するだけでOKです。 赤の〇で囲まれた箇所のデータを覗いてみます。右クリックでロードした全てのデータを参照することができます。全てのノードの状態が同じように確認できるので、期待通りの処理が行えているかを一つ一つ確認できるのが非常に嬉しいです。さて、ここからTableauで可視化できるように行列形式に変換します。尚、String型の日付はファイル名に含まれる日付を変数化して付与してみました。 最後に青〇で囲まれたノードの状態です。プレパレーションが完了したこの形式ならVizに取り掛かれますね。 単純なデータですが、Viz作ってみました。 月別の合計トラフィックをサマリー、日別、時間帯別の波形が確認できました。それぞれ、ピーク時間とそうでないところに激しく差があることが読み取れるので、リソースを状況に応じて変動できるとコスト最適化につながりそうです。 良かったところまとめ 使ってみて特に感動した機能を5つご紹介すると・・・ ①各ノードを通過後のデータが都度見れる ノード前後で数値検証できるのでロジックの検証もでき便利でした。さらに、処理後の状態でワークフローを保存しておけば、KNIMEを一度閉じても、次に起動したらデータが残っていて見れるので前回処理した結果を見ることができました。重たい処理を改良する際など、再度実行する待ち時間待ち時間を減らすのにも役立ちそうです。 ②ノード(部品)をフリーワードで検索できる 「group」や「join」と打ち込むと、ノードを検索してくれるので、部品の名前を覚えていなくても、行いたい操作のノードが見つかる。※ちなみにノードの種類は1000位あるみたいです。 ③速い これは体感してみないとわからないと思うのですが、とにかく速かったです。各ノードの処理進捗が%で見えるので、あとどれくらいかかりそうかわかって良かったです。 ④幅広いデータソースと接続可能 今回はAmazon S3のjsonファイルを読み込みましたが、各種ファイルのみならず、AWSRedshiftをはじめとする各種データベースや、GoogleAnalyticsと接続するためのノードも用意されていました。 ⑤Tableauとの相性はばっちり！ Hyper形式、tde形式それぞれでTableau Server / Tableau Onlineそれぞれにデータを直接パブリッシュできるので、運用面でもメリットが大きそうです。
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