Einstein Analyticsの使い所

株式会社リバネス取締役CIO 吉田丈治

2019/9/26

*本日の資料は、

プレゼンの最終ページに

共有URLを記載してあります

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株式会社リバネス取締役CIO

2002年リバネス創業時からリバネスに在籍

リバネスにおけるSalesforce関連サービスの歴史

2014年 Salesforce導入苦悩の一年間を過ごす

2015年 Pardot導入

2016年 Apexによる自社アプリ開発の開始

2017年 Community Cloud導入

2018年 Quip導入

2019年 Salesforce Einstein,Einstein Analytics導入

吉田丈治(George YOSHIDA)

@geeorgey

GeorgeYoshida

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geeorgey

100名弱の研究者が構成するリバネス理念「科学技術の発展と地球貢献を実現する」

専門性

農学・生命科学・生物学・機械工学・電子工学・

情報工学・薬学・医学・心理学・哲学など

海外支社国内 4拠点

東京 大阪 熊本 沖縄

博士

45.6%

修士

54.3%

スタッフ88名

構成比

リバネスの4つの事業ドメイン

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教育 人材 研究 創業

Nurturing leaders who can utilize diverse resources,

● 小中高生● 学校の先生

● 大学生/院生● 大学教員● 企業採用担当

● 大学院生● 大学若手教員● 企業研究開発等

● 大学教員● 企業新規事業

リバネスでBIを必要とした訳

BIツールを探し始めた当初の話

• 検討開始当時(2015年)はDOMOを 使おうと思っていた

• 費用面及びデータの収集過程というタイミング的に断念

その後4年が経ち…

• 出来る限りの情報をSalesforceに集めた

• 様々な分析の可能性が出てきた💡💡💡

• 標準のダッシュボードの限界を感じた😢

• 設置できるコンポーネント数上限

• 限られたグラフ種類

• 今度はデータが多すぎて何が重要なのか分からなくなってきた😣 5

6

EAに決めた理由

• Salesforce公式のBI• 純正アプリなので開発スピードが早い• サポートを受けるのが楽• Trailheadによる学習コンテンツ

• グラフの種類が増える• モバイルアプリでも閲覧可能

• BIのみではなくEinstein(AI)が使え

る

彗星の如く現れたEinstein Analytics

使えるグラフの種類

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使えるグラフの種類

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ダッシュボード９種類

使えるグラフの種類

9

ダッシュボード９種類

→Einstein Analyticsでは？

33種類のグラフセット

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求めていた機能色々なグラフで表現できる

33種類のグラフセットに目移りする👀

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何が適切か分からない！😣

33種類のグラフセットと推奨機能

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データセットをもとに推奨グラフを自動的に選出

大丈夫です

2019年5月1日の私「さて、BIを何に使おう？🤔 」

• 自由度が上がりすぎて戸惑う• 思考のアップグレードが必要

• レポート/ダッシュボードとの使い分け• EAの使い所はどこだ？

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Salesforceのレポート/DBとの違い

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SF DB Einstein Analytics DB

同期一定時間毎にデータを取得

● Einstein Analyticsがテキストデータとしてデータを格納● 数式項目,参照項目でもテキストとして格納● そのため動作が軽快

リアルタイムデータ スナップショット

Salesforceのレポート/DBとの使い分け

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● 営業マネージャーが利用する売上

データ等のリアルタイム性が必要

なものは、Salesforceのレポート/

ダッシュボード/Visualforceを使

って処理

リアルタイムデータ スナップショット

● 中長期の分析用途として活用

○ 数年間に渡る商談傾向を見る

● チェック頻度の低い情報を見る

○ 一日に一度の申込数管理

● データを元に通知を飛ばす

リバネスも未だ導入過程

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• いきなり多くの社員がダッシュボードを作れる訳ではない

• まずは、便利であろうものを作り上げて共有する所から始める

• 利用シーンも一緒に提供する

事例1:ユーザ数の変化を見て戦略を立てる

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利用シーン• 各冊子担当者はこの画面を開き、自分の冊子の配布がTRUEにな

っている配送先でフィルタする

• 冊子の配布総数、配布箇所数、所属別配布数、都道府県別配布数

を見ながら、戦略的に追加郵送が必要であれば郵送先リストを拡

充する

事例1における効果

• 配布先の検証時間が99%減• エクスポート→Excel処理が不要に

• 権限不要• 管理者以外が自分でデータを見て戦略を立てられるように• 都道府県、所属種別等によるフィルタを自分で操作

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事例1における効果

• 配布先の検証時間が99%減• エクスポート→Excel処理が不要に

• 権限不要• 管理者以外が自分でデータを見て戦略を立てられるように• 都道府県、所属種別等によるフィルタを自分で操作

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・連動してデータが変化する事で、データ理解が早まる・動作が軽快なので、フィルタのON/OFFが苦痛にならない

事例2:Salesforce画面内にダッシュボードを設置する

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上四角がEinstein Analyticsで作ったダッシュボード下四角はVisualforceで作ったグラフ

開発工数が激減

視線の通り道に重要情報を置いておく

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いつも目にする場所に適宜ダッシュボードを配置するだけで、情報のインプットがスムーズに進む🎉

上四角がEinstein Analyticsで作ったダッシュボード下四角はVisualforceで作ったグラフ

開発工数が激減

事例3:マーケティング施策の効果測定

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利用シーン• Webサイトに設置したPardotのトラッキングコードより、最終

活動日を取得

• 日付をクリックすることで、誰にマーケティング施策が刺さって

いるのかが一目瞭然

事例4:Einstein/ストーリー

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事例4:Einstein/ストーリー

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利用シーン• Salesforceを使っていると、徐々にデータリッチになっていく

• 一方で、本当に重要なデータが何かを人力で把握するのが難しく

なっていく

• ストーリーを使うことで、膨大なデータの中から、重要であろう

キー項目を自動的に導き出し得る

導入にあたり苦労した点は？

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導入にあたり苦労した点は？

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導入にあたり苦労した点は？

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だんだん欲が出てくる• 一つのデータセットでなるべく多くの表現にありつきたい

• 様々なオブジェクトのデータを一括で取得できるようなデータ構

成を作り上げる必要がある

導入にあたり苦労した点は？

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だんだん欲が出てくる• 一つのデータセットでなるべく多くの表現にありつきたい

• 様々なオブジェクトのデータを一括で取得できるようなデータ構

成を作り上げる必要がある

• 一度完成してしまうと、手放せない

Einstein Analyticsまとめ

1. とにかく動作が軽快

2. ダッシュボード作成工数が激減

3. 色々なデータを連動させる事が出来る

4. Einsteinには人間では難しい事をやらせよう

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Thank you

本日の資料はこちらから閲覧/コメント可能です

https://lne.st/EA2019

Appendix

端折った部分等の追加資料

Einstein予測ビルダーの使い方

Salesforce UKのEdwardさんに教えてもらったEinstein予測ビルダーの使い方について具体的な方法を書いています。リンク

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1オブジェクトでフルアクセスするためにデータ構造を再構築した

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その他色々...

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弊社スタッフとの名刺交換情報

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リバネスIDからの参照レコードとすることで、Pardotからのデータも参照できるようになる

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リバネスIDからの参照レコードとすることで、Pardotからのデータを参照できるようになるCustomer360と同じコンセプトを実現

1オブジェクトでフルアクセスするためにデータ構造を再構築した