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title: DeNAにおけるデータマネジメント組織体制と事例紹介
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author: [DeNA_Tech](https://docswell.com/user/DeNA_Tech)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 2026/07/29 データマネジメント戦略Night #2  LT資料 https://teratail.connpass.com/event/398181/
published: July 31, 26
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2026/07/29 データマネジメント戦略Night #2 LT資料
DeNAのデータマネジメント
組織体制と事例紹介
深瀬 充範
IT本部AI・データ戦略統括部データ基盤部
株式会社ディー・エヌ・エー
© DeNA Co., Ltd.
1


# Page. 2

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自己紹介
深瀬 充範
DeNA IT本部 AI・データ戦略統括部 データ基盤部 部長
●
2020年 DeNAへ中途入社
○
データ・AIプラットフォームによる包括支援、
データプロダクト活用推進
●
○
全社データガバナンス・データマネジメント推進
○
現在は専らエンジニアリングマネージャー
SNS
○
実家の猫
© DeNA Co., Ltd.
●
https://youtrust.jp/users/norif
仕事
○
麻雀部やってます（部長）
○
ベイブレード部もやってます（創立メンバー）
2


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今日話すこと / 話さないこと
話すこと
© DeNA Co., Ltd.
話さないこと
•
データマネジメントの標準＝チェックリスト
を作った話
•
チームトポロジーに基づく組織設計の詳細
○
過去に発信済みのため
•
（軽めに）その先で⽴ち上げた、データ戦略
組織の話
•
基盤アーキテクチャ‧ツールの細部
○
組織観点の話題です
3


# Page. 4

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データマネジメント “戦略”
© DeNA Co., Ltd.
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DeNAの戦略の１つに AIオールイン
https://dena.ai/vision/
© DeNA Co., Ltd.
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AIを中核とした成長を支えるDeNAの強み
1
AIによる
全社生産性向上
独自のデータ基盤の活用
● 各領域で積み上げてきたデータ基盤の強化
● これを最大限生かした既存事業のイノベーションや新規事業
の創出
AIエキスパート
チーム
2
AIによる
既存事業の
競争力強化
© DeNA Co., Ltd.
独自の
データ基盤
3
AI新規事業の
創出・グロース
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DeNAのこれまでのデータ組織について
•
•
•
横断本部の中の「データ‧AI」
機能組織 ≒ データ基盤部
事業部向かいにストリームアラインド
チーム（データエンジニア‧MLOpsエ
ンジニア等の職能横断）
ゲーム事業
ライブ事業
ヘルスケア事業
スポーツ等
ストリーム
アラインド
ストリーム
アラインド
ストリーム
アラインド
ストリーム
アラインド
DE / MLOps
職能横断
DE / MLOps
職能横断
DE / MLOps
職能横断
DE / MLOps
職能横断
下⽀えにプラットフォームチーム
プラットフォームチーム（基盤‧イネイブリング）
IT本部 AI‧データ戦略統括部 データ基盤部
© DeNA Co., Ltd.
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データマネジメントの「基底」がなかった
現場
•
•
各ストリームのデータエンジニアが軸とな
り、個別に検討
判断‧品質がチームに依存し、ばらつく
全社
•
標準は ITセキュリティ観点の規定のみ
•
多事業ゆえに、単⼀の型がそのままでは、は
まらない
データ基盤‧データ利活⽤に共通する「標準‧基底」が存在しなかった
© DeNA Co., Ltd.
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AIオールインにおいては、「守り」の基底が重要
この2つの観点が、データ基盤部のミッション
攻め ＝ データ利活⽤
守り ＝ データガバナンス
BI‧AI活⽤で業務効率化、新たな価値創出
安⼼‧安全にAI‧データを使える状態をつくる
© DeNA Co., Ltd.
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つくったもの
DeNA データマネジメントチェックリスト
データ基盤‧データ利活⽤‧データ関連プロジェクトを始めるときの「ガイドライン」
整備期間
約1年
公開
ベース
2026/03末に全社公開
(⽐較的最近)
DMBOK を軸に
社内向けに咀嚼
「規制」ではなく、事業‧プロジェクトが容易に理解できる「ガイドライン」として設計
© DeNA Co., Ltd.
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こんな感じ（原本から抜粋）
© DeNA Co., Ltd.
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公開までの約1年でやったこと
着⼿
ドラフト作成
関係部署レビュー
全社公開（今年頭）
1 DMBOKを軸に咀嚼
2 既存規定との整合
3 役割の明⽂化
素のDMBOKでは、多事業のDeNAに
そのまま適⽤は難しい
→ 事業ごとの経験則および
実態に合わせてチューニング
先⾏していた社内セキュリティ
規定‧各種ポリシーとの接続を
整理
→ 競合するものではなく、
あくまで導線として補助的
な⽴ち位置とした
データオーナーなど、誰が何に責
任を持つかを明⽂化
→ プロジェクト内でのデータ
関連ロールの重要性を浸透‧
理解の促進を図った
© DeNA Co., Ltd.
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全社配布からの変化
プロジェクトでの
チェックインとして利⽤
データ関連プロジェクト開始時や
現状の整理のための検討事項とし
て組み込まれ始めた
AIのコンテキストとして利⽤
役回りの具体化‧実現の観測
チェックリストをAIに参照させ、
検討の抜け漏れチェックを補助
データオーナーなど、従来重きが
置かれなかった役割が具体化して
きた
「社内標準観点」として推進。定量評価(アセスメント活動)は今後実施することで具体評価予定。
なお、浸透しきれていない事業‧プロジェクトの適⽤など推進活動は継続中。
© DeNA Co., Ltd.
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データ戦略専門組織の立ち上げ（いまここ）
データ基盤部
•
データエンジニアだけで進めるのは困難
○
ストリーム
アラインド
チーム
プラットフォーム
チーム
•
事業‧ビジネスの理解と協⼒が必須
データに関するビジネスロール‧アナリストの
メンバーと兼務‧協働体制を組成
連携
○
（新設）データ戦略グループ
全社横断観点の取り組みを推進
•
事業横断組織として、全社横断観点での
取り組みを推進中
○
兼務‧協働
データ‧AIガバナンス関連の啓蒙‧発信等も
全社メタデータ基盤の推進など進めていますが、
詳細は割愛
AI‧データ領域 ビジネス / アナリスト
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© DeNA Co., Ltd.
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