データサイエンティストがサービス開始直後のプロダクトに貢献する方法 | CyberAgent Developers Blogアドテクスタジオの木村です。今回は私がまだサービスが始まったばかりの頃のAI Messengerと調整していた時の「マインドセット」的なところをゆるく共有していきます。データを集計、視覚化（可視化）、分析しようとするエンジニアが、どのような問題に直面し、どのようにその問題を解決していくかに触れます。 問題設定：服を買いに行く服がない サービスが開始して間もないプロダクトで、データの集計や視覚化（可視化）や分析を試みようとした場合に、真っ先に直面するのが「データが無い（少ない）」という状況です。 通常、データに触れる人は、ビジネスで次の施策（アクション）に結び付くデータ分析結果の提示を求められます。ですが開始したばかりのプロダクトでは、まだマスタデータもオーディエンスデータも行動ログ（AI Messengerの場合はチャットのログがメインです）も、十分には設計されてはおらず、また蓄積もされて
