2017年9月21日（木）＠弊社新オフィスにて第3回IT部門向けユーザー会（Meetup）を開催致しました。
IT部門や分析部門の方を中心に約60名のTableauユーザー様にお集まり頂き、これまで以上に質問や意見交換が飛び交い、ユーザー同士とても有意義な機会になったとの声を多数頂きました。
以下当日のアジェンダと議事録になります。
１．アジェンダ
16:00-16:15 ご挨拶 『Tableauユーザー会についてご紹介』
16:15-16:40 『製品ロードマップと注目の新機能について』
Tableau Japan株式会社 セールスコンサルタント 野口健二
16:40-17:20 お客様事例紹介『Tableauを日本市場で初期段階より愛顧しているビデオリサーチの実態に迫る！』
株式会社ビデオリサーチ 古谷陽典様
17:20-18:00 お客様事例紹介『セルフBI推進に求められる3つの要素』
株式会社リクルートテクノロジーズ 清水隆介様
18:00-19:00 懇親会
２．議事録
（１）『製品ロードマップと注目の新機能について』
自然言語処理(NLP)、新型データエンジンのHyper、ETLツールのMaestro、そしてTableau Server on Linuxについて、一部デモを交えながら紹介。
- 自然言語処理（NLP）のスタートアップ企業である“ClearGraph”の買収。
→Tableauプラットフォームへの統合により、多くの方がより簡単にデータと関われるようになることが期待される。
- Hyper がなぜ高速なのか、可能にしているテクノロジーの紹介。
→クエリコンパイルによるスキューを徹底的に排除した並列化により、桁違いの高速化を実現。
→Hyper 搭載はVer.10.5 から。Ver.10.5 のベータ版がまもなくリリース予定。
- Ver.10.4に搭載されるチャット機能（コメント機能アップグレード）を、Tableau Server on Linux ベータ版上で紹介。
→チャット機能により、Tableau Server内でデータに基づいたコミュニケーションをリアルタイムに実現。
→Linux 版においても今までと同一のWeb UIであるため、ユーザーはLinux 版と意識することなく使用可能。
（ご参考）Ver.10.4に関する詳細はこちら：https://www.tableau.com/ja-jp/coming-soon/10.4
（２）お客様事例 - 株式会社ビデオリサーチ
タイトル：『Tableauを日本市場で初期段階より愛顧しているビデオリサーチの実態に迫る！』
- ビデオリサーチ社がTableauを導入したのは2013年3月、Tableau Desktop x 3本から始まった。
- ビジネスにスピード感をだすためにデータハンドリングを現場で対応できるようにしていきたいという課題をがあり、2016年にTableau Onlineを導入。
→Tableau Onlineの導入で大きいデータも扱えるようになり活用の幅が広がった。
（実際に活用頂いているダッシュボードを使ったデモをTableau Onlineされた際は、会場の全員が釘付けでした）
- 下記を継続することで現場にTableauが定着していった。（古谷様曰く石橋を叩いて壊しかねないくらいの慎重な企業体質とのことだが）
1. Tableauいけてる大作戦
→現場のユーザー向け勉強会で仲間を増やす。
※IT主導のおしつけはダメ！（現場主導で黒子に徹する）
2. じつは…Tableau大作成
→プレゼンでデータを見せる際はTableauを利用。
3. Tableauコスパいいよ大作。
→サイト作成（タグの埋め込み）、データ収集、可視化まで自社内でやってみる。
※たとえ作ったものがすぐ使われなかったとしても・・・ 自分たちだけでできそうなものはどんどんTableauで実現していく。
- 2017年6月からはプロジェクトチームを結成し、下記を意識しながら更なる活用推進に取り組んでいる。
→ビデオリサーチ社が考えるTableauを浸透させるための極意
1. 誰が使うのか？何を広めたいか？ 的を絞る
2. 楽しそうに振舞う
（３）お客様事例 - 株式会社リクルートテクノロジーズ
タイトル：『セルフBI推進に求められる3つの要素』スライド
- Tableauを導入すればセルフBIは進む？
→セルフBIを定着させる為には3つの要素「人」「データ」「場」が必要
- 「人」：Tableauマスターがシステム部門にいるだけでは、レバレッジ効かないためユーザー部門に増やす必要がある。
→そのために、COE（Center of Excellence）、 LOB（Line of Business）での教育による底上げが必要。
→LOB側でTableau Masterが増えたことで、部門の垣根を超えたデータ連携、情報共有も生まれてきた。
- 「データ」：データ準備の課題として、複数のデータソースから抽出・集計を行う必要があるため、個人のスキルに依存してしまい再現性が困難であった。結果としてデータの信頼性が低下していた。
→そこで、巨大な“一枚表”をバッチで作成、ユーザーが一からデータを作る必要をなくした。
→その他、Meta Lookingという社内システム（通称メタキン）にデータを格納し、ユーザーが自ら欲しいデータを発見できる環境を用意。
- 「場」：社内でTableauユーザー会を設立。
→勉強会やTableau Doctorなどを開催してスキルの伝授、ユーザー同士のナレッジの共有を行っている。
→その他、ユーザー会からニーズを抽出し開発に活かしている。
文責：Tableau Japan 鈴木祐基
