STORES の技術部門のバリュー、「テックマニフェスト」に「論より動くもの」という項目があります。それを地でいくプロジェクトが、プロダクトを横断してオーナーさんが売り上げの分析を行える「データ分析β」の開発。これまでのSTORES ネットショップ と、 STORES レジ に加え、STORES 予約 も合わせて分析できる機能が先日リリースされたばかりです。STORES のプロダクトを横断で分析できるこの機能には、社内プロジェクトとしての探索期、そこからのピボットを経た長い歴史がありました。社内プロジェクト発足時から開発に携わり、「データ分析β」の開発リードを務めた大久保 彰彦さんにお話を聞きました。

チーム開発で開発の可能性を広げるため STORES に

──まずは、自己紹介をお願いします。

先日リリースされた、STORES ネットショップ と、 STORES レジ 、 STORES 予約 の合わせた情報を横断で把握することができる分析ダッシュボード「データ分析β」の開発をしています。このプロジェクトでは、開発リーダーと、スクラムマスターの役割をしています。

──リリースされた機能のお話を聞く前に、その背景を教えてください。これまでは、どのようなお仕事をされてきたのでしょうか？

新卒から5年間金融系のSIerとしてはたらき、スタートアップに転職しました。さらにそこから別の小規模スタートアップに立ち上げから参画。エンジニアひとり体制で事業づくりを行いました。その後 STORES に転職しました。

── STORES に転職した理由は何だったのでしょう。

チームで開発できる環境で仕事をしたいと思い、転職を決めました。エンジニアひとり体制での開発はやりがいがある一方で、ひとりでできることに限界を感じることも多々ありました。自分の手札ではなく、チームで開発の可能性を広げてみたいと、友人を通して紹介してもらった  STORES に転職を決めました。

様々な会社が仲間になり、プロダクトを増やしていくフェーズであること、そしてそれをこれからプラットフォームにしていくことに魅力を感じましたし、これまでの経験を活かせるのではないかと感じたことも後押しになりました。

──現在のチームはどのような構成なのでしょう。

冒頭でお伝えした、データ分析機能を作る7人のチームです。小規模ですが、少数精鋭のプロフェッショナルの集まりですよ。

「データ分析β」ができるまで。社内プロジェクト「KIT」の始まり

──先日、「データ分析β」がリリースされました。この機能がリリースされるまでには、社内の横断プロジェクトとして始まり、長い変遷がありました。大久保さんの視点でこれまでのことを振り返りながら、お話いただけますか。

入社時はID基盤開発のチームに配属されましたが、まもなくして社内の複数プロダクトを連携させてオーナーさんを支援するアプリケーションを作る、というテーマのプロジェクト「KIT」にアサインされました。プロジェクトの立ち上げ時のお誘いだったので、詳細もわからないまま快諾しました。

後から聞いてみると、前職で立ち上げを経験していたことから、コンセプトが決まっていない探索的なプロジェクトで成果を出せると期待していただいたようです。

──そこから、社内プロジェクト「KIT」のコンセプトからの探索が始まったのですね。

はい。 STORES のプロダクト群を生かしてオーナーさんの役に立つものを作るということだけが決まっていて、それから徐々にオーナーさんの経営支援サービスという方向が定まっていきました。オーナーさんにヒアリングをしながらゼロからサービスを作り、実際に試験版をオーナーさんに使っていただくところまでいったところで、この時の「KIT」は幕を閉じることになりました。当時のプロダクト同士をつなぐ基盤とその機能を考えると、やろうとしていたことができないという判断で、ピボットすることになったのです。

──プロジェクトがペンディングすると決まった時の残念な気持ちが伝わってきます。

オフィスの片隅で、開発メンバーが集まって悲しい雰囲気でランチをしたのを覚えています。当時「KIT」では、それぞれのプロダクトのデータを集約して分析し、提示することを目指していましたが、その仕組みそのものがありませんでした。プロジェクトの終わりに、次に目指すものをデータ分析サービスとし、そこに僕だけが残って次のステージの構想をしたのが、2023年の3月頃のことです。

──その後、メンバーも新たに、開発プロジェクトが再始動。2023年9月に「データ分析β」機能として、 STORES ネットショップ と　STORES レジのダッシュボードに設置されました。

この開発では、 STORES ネットショップ と STORES レジ の各店舗の売上情報をあわせて集計できるデータ分析機能として開発を進めました。この開発の一番の閃きは、BigQueryを直接使うのは避けてOLAPを挟むことで、コストパフォーマンス良く、高速でレスポンスできるようになったことです。このクラウドサービスをパズルのように組み合わせるアイディアを思いついた時にはかなりテンションが上がったのを覚えています。

──前職からの念願だった、チーム開発のなせる技、なのでしょうか。

その通りです。チームには、フロントエンドに強い人、バックエンドに強い人、データベース周りに強い人、とそれぞれの分野のスペシャリストが揃っています。僕は全員をつなげる役目。それぞれが強みを持っているので、自分だけでは思い付かなかったり、採用できなかった技術で無事「データ分析β」のリリースができました。

そして、もうひとつチームワークを実感した瞬間があります。それは、実際にできあがった「データ分析β」の機能をリリースする時。 STORES ネットショップ と　STORES レジ のダッシュボードに導線を貼るとリリースが完了するのですが、リリースする段階になって、導線を追加するプルリクエストのテストが通らずマージできなかったのです。チームにもテストが落ちている原因が分かる人がおらず、slackで助けを求めました。

そうしたら、前のプロジェクト「KIT」のメンバーがすぐに駆けつけてくれ、リリースを助けてくれたのです。まるでドラマのような展開。おかげで、無事にリリースすることができました。この機能が、先日リリースされた「データ分析β」機能につながっていきます。

ネットショップ、レジ、予約、決済を横断した分析機能のリリース

──今回新たに機能が追加された「データ分析β」について教えてください。

2024年1月、前回までの集計対象である  STORES ネットショップ と、 STORES レジ に加えてSTORES 予約 も合わせた情報を横断で把握することができる分析ダッシュボードに生まれ変わりました。販売期間別や、アイテム別、予約においては指名の有無などの切り口で売り上げ分析できるほか、ネットショップのアクセス解析を簡単に行うことができ、いよいよオーナーさんの経営を支えるツールとしての当初の構想に近づいてきています。

──この開発で、最も苦労したのはどんな点でしたか？

社内の複数のプロダクトからデータを収集し集計する上で、チーム間でのデータ連携スキーマの合意形成が大変でした。それぞれのプロダクトで、同名だが別概念のモデルが定義されていたり、決済のフローが違ったり。抽象化してまとめたり、データ集計の要件の側を調整したりなど苦労しましたが、クロスプロダクトで開発している感覚があって、面白さを感じることもできました。

──実際にリリースを迎えてみて、どのようなお気持ちでしょうか。

STORES のプロダクトをクロスユースしているオーナーさんにとっては革命的な機能な上、ビジネスの解像度が上がる画期的な機能だと思います。オーナーさんの声を受けてさらにブラッシュアップしていく予定なので、これからが楽しみですね。

成果の裏には
「“成果物なし”には絶対しない」気持ち

──お話を伺ってみて、形のないものを着地させ成果を出していく力強さを感じました。仕事をする時、どんなことを心がけているのでしょうか。

「何も成果物が出せない、という状況には絶対にしない」という強い思いがあります。要件やコンセプトがあやふやでも、仮説を作り、設計し、何かしらの成果物を出そう。出してからよくすればいいじゃないかという気持ちではたらいています。

そして、それに期待をかけてくれる人がいるのも大切なのだと、 STORES ではたらいてみてよくわかりました。社内プロジェクトがペンディングになった時も、CTOの藤村さんやCPOの井出さんに期待していただいたから、それに応えようと行動を起こし続けられた。誰かにあたたかい期待をかけてもらうことが、自分のエンジンにもう一度火をつけてくれる動機になるのだと教えてくれたのが、このプロジェクトでした。

──これからの展望を教えてください。

「データ分析β」の機能をさらに拡充していくつもりです。まず、早々に従業員別の売上の分析を提供するため、現在開発を進めています。また、今後は分析の切り口を拡充したり、AIを活用した分析機能を提供したりと、よりオーナーさんがカジュアルにデータ分析ができる状態を提供したいと考えています。これからも、使っているだけでオーナーさんが自然とビジネスの状態を把握できるようなプロダクトを目指して、育てていくつもりです。

（写真・文：出川　光）

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