データサイエンティストビジネスデザイナープロジェクト紹介

ANAのビッグデータ、ぶっちゃけ扱いやすい？データマート整備の裏側

2026.7.31

こんにちは！ANAグループのOrbitics株式会社(以下OBX)です。

「ANAグループのデータは、分析者にとって扱いやすいのだろうか？」と気になる方も多いのではないでしょうか。
OBXとANA X株式会社(以下、ANA X)では、分析前の準備にかかる負荷を減らし、事業課題の解決に集中できる環境を目指して、共用データマートの整備を進めました。

今回は、プロジェクトを推進したRさん（ビジネスデザイナー）とSさん（データサイエンティスト）に、データマート整備前に現場で起きていた課題と、整備によって仕事がどう変わったのかを伺いました。

※ビジネスデザイナーとデータサイエンティストの役割分担および二人の社員インタビューはこちら！
https://www.orbitics.co.jp/recruit/blog/cat34/20240112-55
Rさんインタビュー：https://www.orbitics.co.jp/recruit/blog/cat34/20250424-100
Sさんインタビュー：https://www.orbitics.co.jp/recruit/blog/cat32/20250418-99

整備前はどういったところが大変でしたか？

S：
プロジェクトが始まる前は、簡単な抽出でもクエリをゼロから書く必要があり、準備にとても時間がかかっていました。
また、マイルの積算額など、同じ指標でもプロジェクトごとに算出方法が違い、プロジェクト横断で比較することができない状態でした。

R：
それに加えて、抽出したデータをExcelで手作業で整形して、毎月メールで関係者に送る作業もOBX内のルーチンとして残っていたんですよね。

S：
そういった課題を解決すべく、OBXとANA Xで共用のデータマートを構築しました。また、定期的に抽出していたデータのダッシュボード化も並行して進めました。

整備による効果や、大変だったことなどあれば教えてください

S：
データマートとダッシュボードを整備することで、毎月手作業でデータを抽出するルーチンワークが解消されました。
その結果、我々データサイエンティストは事業の課題解決に直結するような、より高度な分析に専念できるようになりました。

R：
ただ、これまでバラバラだった定義を1つにまとめるのは本当に大変でしたね。プロジェクトごとにバラバラだった指標の集計ロジックを統一する過程で、過去の分析結果と新しい分析ロジックでの集計結果で数字が変わってしまうことも多々ありました。
プロジェクトごとになぜ数字が変わるのかを調査するのは苦労しました。

間接的な効果として、プロジェクトを進める中で、データの定義や利用方法をドキュメントとして整備しました。これにより、担当者ごとに蓄積されていた暗黙知が明文化され、プロジェクトメンバーの誰でも必要なデータを確認・活用しやすくなりました。