AI時代に“も”データが大事 ── IVRyでAI-Readyなデータ基盤づくり・データ分析をする新卒・インターン募集！

2025年8月28日 11:01

こんにちは。IVRyでデータに関わる事業推進および社内活用をしている大曽根（@dr_paradi）です。好きなベーシストはネイザン・イーストです。
最近6弦ベースの購入を検討しています。

IVRyでは、データに関わるインターンシップ・新卒を募集しています。本記事では主に「AI時代にデータがどう重要になるか」を解説して、インターンや新卒がIVRyでどういう仕事をするかイメージしていただけると幸いです！

はじめに

2022年以降、生成AIの利用が広がり、「AIが仕事を変える」と語られるようになりました。特に開発の自動化などはどんどん進んでいます。しかし、特定のモデルにただプロンプトを入れるような活用方法では成果も限定的になり、「AIを入れても期待したほど成果が出ない」という声も一部では聞かれます。

例えば、IVRyでは従来のデータ分析業務を少しずつAIに任せています。導入初期はありもののデータを参照させて、「電話の自動化率」を聞いても答えられない、デタラメな数字を出すなどの事例がありました。数値の定義をしっかりと定め、それがすぐに参照できるデータを作ることで、誰しもがAIを使って事業やプロダクトの数字を引き出して分析できるようになります。

このように、AI時代においては会社やタスク特有のデータをいつ、どのような形式でAIに渡すかが重要と言われてきています。そして、経営やプロダクトを改善するための数字に加え、（特に顧客に関わる人間が多いtoBでは）全社でデータを活用するために、データを業務プロセスにそった形にするための地道なデータモデリングも重要です。

IVRyではプロジェクト制・サークル制をとっており、データを扱うのは「Data Circle」です。事業を成長させるためのデータ分析・データモデリングをしつつも、事業にまつわる自然に蓄積する通話・メールデータを武器に社会を変える挑戦もしています。IVRyにおけるプロジェクト制・サークル制については下記のnoteをご覧ください。

Data Circleで働くメンバー

Data Circleには、多様なバックグラウンドを持つ仲間がいます。スタートアップやメガベンチャーで活躍してきたメンバーが多いことが特徴です。詳しくは下記の入社エントリを参考にしてください。

共通点は、「データを使う人」ではなく「データで事業を成長させる人」であることです。あくまで手段（How）の一つとしてデータを使っています。さらにはSlackでの知識共有や社内外問わずの登壇も盛んで、学び合いながら挑戦を楽しむ風土があります。

Data Circleが担当する主な業務

我々の仕事は「データ分析」というより「データ整備」ですが、具体的な業務は多岐にわたります。IVRyではプロジェクト制を採用しているため

データ駆動型経営のための指標のモデリング
データ分析AIの開発・検証
データを活用したプロダクトの開発・ビジネス検証
依頼に応じてのユーザー行動分析

など、IVRyの成果がそのまま事業成長や顧客体験に結びつくのが、大きな特徴です。

AI時代においてはAI-Readyなデータ基盤が不可欠

昨今はAI時代と言われていますが、AIの活用にはデータが不可欠です。Data-Centric AI（Ng, 2021）のようなモデル改善よりデータ品質の向上が重要という概念があったり、最近ですとContext Engineeringという言葉に代表されるようにAIに「文脈」をどう渡すかが精度を決めるという話が出ています。さらには「AI-Ready」なデータ基盤という言葉も使われ始めています。

IVRyにおけるデータエンジニア・データアナリストのやりがいと醍醐味

IVRyには、AI時代において非常に強力かつ固有なデータが蓄積されています。特に「通話やメール」といったコミュニケーションデータが自然に残る点に、他社にはない面白みがあります。そして、もう一つ大きな魅力だと感じるのは、IVRyがAIを積極的に活用する会社だからこそ、データが実際に事業やプロダクトに使われていることです。どれだけ貴重なデータがあっても、使われなければただの数字にすぎません。データは「手段」として活かされてこそ価値を持ちます（データ分析AIもFounderの奥西が積極的に触ってフィードバックをくれます）。

IVRyではそのデータがリアルに活用され、顧客体験を変えたり、プロダクト改善や新規機能開発につながったりしています。「蓄積されるユニークなデータ」×「それを実際に使う文化」の両輪があるのは、IVRyで働く面白さの一つだと強く思っています。

通話やメールのログは「自然に残るデータ」

一般的なデータは、Explicitなデータ（明示的に取得するデータ）とImplicitなデータ（行動ログのように暗黙的に取得するデータ）に分けられます。

Explicitなデータ
- 代表例はアンケートやフィードバック調査です。例えばハンバーガー店で「次に食べたいものは？」と聞くと、「サラダがいい」と答える人が一定出てきます。しかし、実際に売れるのはハンバーガーやポテトで、人はアンケートでは建前を言いやすく、必ずしも本音を反映しているとは限りません。
Implicitなデータ
- 一方、購買履歴やクリックログは、実際の行動に基づくためバイアスが少なくなります。TikTokやYouTubeの推薦はこうした「ログベースの暗黙データ」に強く依存しています。ただし行動ログは「何を見たか」はわかっても、「なぜそうしたか」という文脈は失われがちです。また、広告などのクリック予測のモデルでは購買まで追えないこともあるため推薦が不完全になる場合も多くあります。加えて広告のクリエイティブなどはハックもされやすくノイズが多いのも特徴です。
IVRyのデータ（通話・メール）
- その中間にあるのがIVRyの顧客接点データだと考えています。通話は人が自然に残すもので、アンケートのように「建前」ではなく、クリックログや購買ログよりも豊かな文脈（理由・感情・状況）を含みます。さらに、文字起こしをメモとして残すことでCRMや他の管理ツールへの連携の手間をなくすことも可能になります。

IVRyでは、すでに通話内容をAIが解析するサービスもリリースしてすでに顧客への提供を開始しています。

評価にも必要なデータ

忘れてはいけないのは、生成AIの出力を評価するためにもデータが必要だという点です。LLMやエージェントは「正解率」で一概に測れません。

回答が文脈に合っているか
網羅的に答えられているか
実業務で役立ち、行動の改善につながるか

これを測るには、評価データが欠かせません。AIが出した答えが“役立ったかどうか”を測る仕組みがないと改善しようがなく、「評価用のデータ」を蓄積すること自体が、次のAI改善の出発点になります。

解約予兆検知なら、実際の「解約した／しなかった」のラベルが必要
ナレッジ検索なら、正誤や部分正解の評価ラベルが必要

また、昨今ではコンパウンドAIやAIエージェントの出現、さらにはLLMの種類やバージョンも増加しています。またプロンプト改善の効果を検証するためにも多様な評価方法が求められています。
プロンプトの評価、RAGの評価などについては下記の書籍に記載されてあります。

IVRyではデータ分析インターンを募集しています！

IVRyが求める人材

長々と書いてきましたが、IVRyでは興味深いデータに加えて解きたい課題がどんどん湧いてきます。さらに、IVRyには「Grab and Grit」というValueがあります。

Grab and Grit／機会を掴んで、やり遂げよう
一人ひとりがオーナーシップを持ち、自ら機会を掴みにいき、やり遂げることによって、顧客価値を最大化します。思考よりも試行を重視し、振り返り/軌道修正することによって、非連続な成長をし続けます。

コーポレートサイト「IVRy - Value」より抜粋

論理的思考力・プログラミング能力はもちろん必要ですが、データを活用してAIを改善するには好奇心を持ちつつ粘り強く、時には泥臭くデータを見る力が不可欠です。自ら手を動かしながら愚直に取り組み、専門外のことにも積極的に挑戦してくれる方を募集しています。

IVRyで得られるスキルや経験

具体的に得られるスキルや経験は下記の通りで、今後のAI時代に必要な経験を積むことが可能です。

技術的なスキル

SQL、Pythonはもちろんdbt、Databricksといった最新のデータ基盤技術をフル活用できる
RAG、Context Engineeringの設計・評価といった生成AI時代の最前線に立てる
大規模なデータ基盤の設計・開発・運用に携われる

また、IVRyでは「Keep on Groovin’」というValueがあり徹底されているため、インターンでも他部署と連携した動きをすることが可能です。AIが発展してもリプレイスされにくい重要なスキルです。すでにセールスと一緒に商談に参加しているデータ分析インターンもいます。

ビジネススキル

データから課題を発見し、プロダクトや営業戦略に落とし込む力
複数部署を巻き込み、データを軸にプロジェクトを推進する力
データを「分析結果」で終わらせず、事業インパクトに変える実行力

技術とビジネスの両面を鍛えられることが、IVRyで働く最大の価値です。

おわりに

AIを活用するには、文脈としてデータを渡すContext Engineering、正しく効果を測り改善するための評価データなど、さまざまな面でデータが重要になります。IVRyは、このデータ活用を自然に蓄積する顧客接点データで実現していきます。そしてその挑戦には、新卒やインターンでも大きく貢献できる余地がありすでに数名のインターンにIVRyで活躍いただいています。
あなたが整えるデータが生成AIを動かし、顧客体験を変え、事業を動かすことになります。
AI時代のキャリアを、IVRyから始めてみたい方の応募を待っています！