• コラム

考えながら動き、動きながら考える：未知を扱うプロジェクトの進め方

プロジェクトは立ち上がり、担当も決まり、メンバーはそれぞれのアクションを着実に進めている。定例会議では毎回、各担当から進捗が報告される。それなのに、プロジェクト全体として前に進んでいる感じがせず、狙っていた数値も動かない。私はデータとAIの領域で複数の会社の新規の取り組みを支援する中で、この状態を何...

2026/8/17

• コラム

「使うたびに賢くなるAI」は、待っていても来ない

AIは使えば使うほど賢くなる、という言い方をよく見ます。私はこれを、半分だけ本当だと思っています。モデルは確かに進化します。ただ、自分の会社のやり方や、自分の文章の癖を、AIが使っているうちに勝手に覚えてくれることはありません。昨日直したことを、今日もまた直す。AIを業務で使っている方なら、覚えがあ...

2026/8/17

• コラム

BigQueryのDWHを非構造化データへ拡張する：データレイクハウスの全体像

BigQueryでDWH（データウェアハウス）を構築すると、売上・顧客・広告といった構造化データを統合して分析できるようになります。そこに「議事録や過去の戦略資料からも示唆を出したい」という要望が来ることがあります。PDFやPowerPoint、音声はBigQueryのテーブルには入りません。本記事...

2026/8/12

• コラム

AIの利用料を気にしなくなった代わりに、PCのメモリを心配しています

社内の情報基盤を作っていて、AIの利用枠を使い切りました。原因は、ラベル付けです。社内に散らばった資料や会話に、これは何の文書か、どの顧客の話か、決定事項か相談か、といった目印を機械的に付けていく処理があります。対象は2万件近くありました。順番に流していたら、途中で枠が尽きて止まりました。進んだのは...

2026/8/12

• コラム

なぜあなたのAIは営業で使えないのか

「ChatGPT、営業で使ってみたんですけどね。」「正直、そんなに変わらなかったです。」この半年、この会話を何度もした。誰も間違っていない。AIも、その人も、サボってなどいない。ただ、「使えなかった」の正体は、少しだけズレたところにある。私自身、AIを使い始めたひとりだ。いまも勉強しながら、お客様の...

2026/8/5

• コラム

用途から作るか、ソースシステムから作るか：3つのデータモデリングの本質

経営会議で事業別の粗利を見たい、営業部門が商談の中身を分析したい、AIに社内データを読ませて質問に答えさせたい、と、データを見たい場面は次々に生まれます。こうした要望に応えるための、分析用のデータの設計手法を「データモデリング」と呼び、代表的な手法に、ディメンショナルモデリング、第三正規形、Data...

2026/8/5

• コラム

人が辞めても、「あの人の経験と知識、そして目」は残せるか。人材会社のAI×データ基盤の可能性

私のキャリアの出発点は、人材ビジネスだった。新卒で入ったのはインテリジェンス、いまのパーソルキャリアだ。人が人の人生に関わる、その現場でビジネスの初歩を教わった。だから今でも、人材という領域には人一倍の思い入れがある。DeflagのCROとして、いまはさまざまな業種のお客様の営業やマーケの支援に入っ...

2026/8/2

• コラム

作ったAIエージェントの半分は、一度も使われていませんでした

AIを使うようになって、思いついたものがその日のうちに動くようになりました。自分も毎日その恩恵を受けています。ただ、自分の作業環境を棚卸しして、悲しい事実に行き当たりました。自分用に作った専門AIエージェントの半分はほとんど呼び出されていませんでした。一度も実務で使わないまま外すことになったものもあ...

2026/8/2

• コラム

AIで作れるとは。「動く」と「使える」の大きな差

DeflagでCROをしている岩瀬です。先日、あるお客様との打ち合わせで、こう聞かれた。「AIでデータ基盤って、もう作れるんですよね？」聞けば、APIやMCPでいろんなツールをつないでしまえば、散らばったデータをAIが勝手に整理して、名寄せして、統合してくれる。設計や要件定義だって、AIに任せられる...

2026/8/2

• コラム

データメッシュの正体は、データの事業部制である

本記事では、AIエージェントの文脈で再び関心が高まっているデータマネジメントの概念「データメッシュ」を解説します。読み終えた時に、データメッシュとは何か、どんな会社に必要なものか、自社はどう判断すべきかが分かる状態を目指します。データメッシュとは何か定義と出自データメッシュとは、「全社データの管理を...

2026/7/27

• コラム

AIエージェント開発を始めたら、結局ずっと「要件定義」をしていた

AIエージェントを作る、と言うと、何か特別な専門技術の話に聞こえるかもしれません。私も、正直に言うと、最初は身構えていました。これは今まで自分がやってきたことと地続きなのか、それとも、まったく新しい世界なのか。近い気はしていたのですが、うまく言葉にできていませんでした。実際に手を動かしてみて、その正...

2026/7/23

• コラム

AI-native時代のデータ人材は、意思決定のガードレールを設計する人になる

AIがSQLを書き、分析し、グラフやレポートまで出してくれるようになった時代、巷では、「データ分析者の仕事はなくなる」とも言われています。これまで人間がやってきた、そして多くの人が内心やりたくないと感じていた作業、たとえばビジネス側の依頼に応じてSQLを書いてデータを抽出したり、他の人が書いたSQL...

2026/7/17

• コラム

データレイクハウスを自分で作って分かった、AI-Ready化の本当の難所

前に、散らかった会社の情報をAIが読める形に束ねた話を書きました。「あの案件、どうなってたっけ」を探す時間を消すために、会社の情報をまるごと一つの土台にした話です。関連記事：散らかった会社の情報を、AIが「Deflagのやり方」で考える土台にした話今回は、その続きです。どう作ったかを詳細に書きました...

2026/7/17

• コラム

ソリューション営業とは「課題を解くこと」が役割ではないと思う

ソリューション営業、という言葉がある。お客様の課題を起点に、その解決策を提案していく営業スタイル。商品の特長を語る「モノ売り」との対比で語られ、定義としてはずいぶん前から市場に定着している言葉。（出典: ソリューション営業とは／リクルートマネジメントソリューションズ）正直に言うと、私はこの言葉と、少...

2026/7/10

• コラム

AIが浸透したとき、組織はどう変わるか

ある企業の組織図を見たとき、「10年後、この構造はどうなっているんだろう」と思うことがあります。現場、リーダー、課長、部長、事業部長、執行役員、取締役——多くの企業は、こんな7〜8層の階層で動いています。それぞれの層が情報を整理して上に届け、上からの判断を下に伝える。この構造は、何十年もかけて積み上...

2026/7/10

• コラム

散らかった会社の情報を、AIが「Deflagのやり方」で考える土台にした話

「あの案件、結局どうなってたんだっけ」会社が動いていると、この一言が一日に何度も出ます。答えは、どこかにあります。Driveの中のどこかのフォルダ、Notionのどこかのページ、Slackの去年のスレッド、顧客管理の記録。あるのに、たどり着けない。探しているうちに、何を探していたかを忘れる。これは、...

2026/7/10

• コラム

データ基盤アーキテクチャの変遷：DWHからAIエージェントまで

データを貯めて処理する基盤の歴史データウェアハウスの成立データを分析のために貯める発想が形になったのは1990年前後です。業務システムの中に埋もれて取り出せなかったデータを、分析専用の場所に集めてから使うという考え方を、2人の人物が逆の方向から体系化しました。観点インモン（1990年に概念定義）キン...

2026/7/10

• コラム

夜中、誰も見ていないPCで秘書がサボっていた

朝、Slackを開く。いつもなら、AI秘書がまとめた昨日の日報が、いちばん上に届いている。その朝は、何もありませんでした。あれ、壊れた？壊したかな。これは、自分の活動をまるごとAIに集めさせている人柱実験の、地味な裏側の話です。前に、2年分の自分をAIに読み込ませたら人脈マップまで勝手にできた、とい...

2026/7/2

• コラム

AI営業の精度はデータ構造で決まる。現場で気づいたこと

「AIを、うちの営業に入れたいんです」お客様支援の現場で、ここ最近よく耳にする相談です。営業に、マーケに、カスタマーサクセスに、何かしらAIエージェントを置きたい。そう話される事業責任者の方々と、ご一緒する機会が増えてきました。私はDeflagでCRO（Chief Revenue Officer）を...

2026/7/2

• コラム

気づいたら、もう画面をほとんど開いていなかった

「さっきの商談、この内容でCRMに入れていいですか」Slackで、エージェントからそんなメッセージが届いています。中身にざっと目を通して、承認ボタンを押す。やることは、それだけです。何かを指示したわけではありません。打ち込んだわけでも、画面を開いて操作したわけでもない。気づけば私は、マウスをほとんど...

2026/7/2

• コラム

生成AIを導入しても生産性が上がらない本当の理由

ある調査の結果を見て、「やっぱりそうか」と思いました。Deflagで、約25,000人を対象に生成AIの利用状況をアンケートで調べてみました。利用率は30%を超えていました。けっして低くない数字です。ところが業務改善の実感はほぼゼロでした。「使っているのに変わらない」——これが今の多くの企業が直面し...

2026/6/17

• コラム

13万件の自分をAIに食わせたら、人脈マップまで勝手にできた

「自分が毎日、何にどれだけ時間を使っているか、正確に言えますか？」私は、言えませんでした。会議が多くて何時くらいだった気がする。コミュニケーションに追われていた気がする。そのような感覚はあります。でも「正確に何に何時間使ったか」と聞かれると、答えられない。「誰と一番仕事をしているか」も、勘でしか言え...

2026/6/19

• コラム

「データドリブン」の前に、守破離の「守」を

「AIネイティブ」「データドリブン」は、土台を飛ばした言葉だ「AIネイティブ」「データドリブン」という言葉が、データを扱う人の新しい必須条件のように語られています。これらを使いこなせれば、過去の地道な技術はもう要らない、という空気さえあります。ですが、これらは基礎を積んだ先に見える応用の景色であって...

2026/6/19

• コラム

暗黙知を書く仕事

「先週の売上は？」に答えられないAIエージェントAIエージェントに「先週の売上は？」と聞いたら経理が締めた数字と違う値が返ってきた、という失敗談があります。エージェント導入の現場でよく語られるもので、米国のベンチャーキャピタルa16zもデータエージェントの典型的なつまずきとしてこの例を挙げています。...

2026/6/17

• コラム

自社のあらゆる業務を、どこまでAIに渡せるか試した結果

私たちDeflagは、企業の営業や日々の業務にAIを組み込む「AIインテグレーション」をサービスとして提供しています。ただ、その仕組みを顧客に届ける前に、決めていることがあります。まず、自社のあらゆる業務で人柱になる。私はもともと、ゲームやSaaSの開発と運用をやってきました。どちらの世界でも、ずっ...

2026/6/12

• コラム

全員アナリストの時代と、これからのデータ組織

これまでのデータ組織が引き受けてきた役割「データ組織」「データ分析チーム」「アナリティクスチーム」。社内でこういったデータ専門の組織を置くとき、多くの会社で、その役割や組織の作り方は似ていました。マネージャーがいて、その下にデータアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストが並ぶ。BIチーム...

2026/6/8

• コラム

「便利になったのに、営業は難しくなった」AI時代の営業の核を考える

Deflag CROの岩瀬です。最近、お客様とこんな会話を交わすことが多くなった。「岩瀬さん、便利な道具は確かに増えたんですよ。でも、営業はむしろ難しくなった気がしませんか」このコラムは、営業マネージャー／マーケ責任者／事業責任者／経営者の方に向けて書きます。机上の戦略論ではなく、60社の現場で見て...

2026/6/4

• コラム

個人のAIハックは、これから2つの形で「静かに死にます」

会社のなかで、誰かが個人的にAIを使った便利な仕組みを作っている。気がついたら、それが業務の流れにそっと組み込まれている。最近、こういう光景をよく見かけませんか？これは止めなくていい現象だと思っています。むしろ素敵な動きで、社内のAI活用が現場から立ち上がっている証拠です。ただ、ここからが本題です。...

2026/6/4

• コラム

AI時代に対面が最高位の仕事になる理由

ある日、久しぶりに連絡をくれた知人にランチに誘われた。特に議題はない。ただの近況報告と食事。「この時間、もったいないかな」と正直思っていた（笑）。でも実際に会ってみたら、話があちこちに飛ぶうちに3つの新しいビジネスのヒントが出てきた。そのうちのひとつは、いま本当に動き始めている。AIがどんどん仕事を...

2026/6/4

• コラム

AI時代の営業は「○○なら、あの人」で決まる。AIに任せていい仕事の話

Deflag CRO の岩瀬です。ある会食で初めてお会いした方から、1年経って「紹介したい人がいる」と連絡をいただいたことがある。このコラムは、営業の足元の数字に追われて顧客フォローが手薄になっている方、AIに何を任せていいか迷っている方に向けて書きます。机上の戦略論ではなく、60社の現場で見てきた...

2026/5/29

• コラム

データエージェント時代のガバナンス── ルールを誰が決めるのか 

データエージェントが、社内データを動かし始めたデータエージェントという言葉が、業界で急に増えました。自然言語の問いを受け取り、社内データに自律的にアクセスし、必要な分析や処理を複数ステップで実行するAIです。たとえば経営者が「先月、解約が増えたセグメントは？その顧客の共通点は？」と話しかける。すると...

2026/5/29

• コラム

AIの事故は、たぶん静かに進みます

会社でAIエージェントを動かすときの怖さって何だと思いますか？ずっと「禁止リスト」が先だと思っており、前回の記事でもそれを書きました。やらせてはいけないことを先に決める戻せる状態を確保する漏れる場所を塞いで、戻せない操作は人間が承認するこの3本柱を最初に固定しておけば、ある程度の事故は防げます。ただ...

2026/5/28

• コラム

「AI活用」をゴールにした会社が失敗する理由

AIを活用しないと、あなたの会社は潰れます——。最近、こんな言葉をセミナーのタイトルやSNSの投稿で頻繁に見かけるようになりました。不安を煽るフレーズに引き寄せられ、数十万円を払って勉強会に参加する経営者が増えています。AIの進化スピードが上がるほど、その隙を突くビジネスも増えていく。これは情報商材...

2026/5/28

• コラム

AI時代のBIとAI ── 民主化の失敗の先に

データの民主化は、長らくBIに託されてきました。誰もが自分でデータを見て、自分で判断する——その約束に、世の中はかつて大きな期待を寄せました。ところが、約束はほとんど果たされないまま、今度はAIが同じ約束を携えて登場しています。本記事は、BIとAIを「どちらが要るか」ではなく「どのように使い分けるか...

2026/5/22

• コラム

AIエージェント時代、価値を出し続けるマネージャーの型は2018年から決まっていた

「結局のところAIエージェント時代に “生き残るマネージャー” って、どんな人なんですか」登壇のあと、お客様との会食、社内の壁打ち。最近、いろんな場面で、この問いをもらうことが増えてきた。正直に言うと、この答えは私自身も日々考えていますが、この問いを受けるたびに、2018年頃の風景を思い出している。...

2026/5/22

• コラム

会社でAIエージェントを動かす前に、書いておきたい「禁止リスト」の話

AIエージェントの導入相談を、ここ最近よく受けます。「うちでも何か使えますか」「具体的に何を任せるといいですか」と聞かれて、ありがたいなと思いつつ、私はいつもその前に確認することがあります。「やらせてはいけないこと」もう書きましたか、という話です。ほとんどの会社でまだ書かれていないんですが、これを書...

2026/5/22

• コラム

余白のない会社は、なぜ成長できないのか

「今期こそ新しい取り組みを始めよう」——そう経営会議で決めたはずなのに、気づけば3ヶ月が過ぎていた。誰もサボっているわけじゃない。メンバーは毎日忙しそうに働いている。それでも、新しいことが動き出さない。この現象を、私は何度も目にしてきました。原因は、シンプルです。余白がないからです。新しいことを始め...

2026/5/21

• コラム

「コストセンター」だったデータ基盤が、AIで反転する

「データ基盤」の整備に携わってきた方がまず思い浮かべるのは、長年予算説明に追われ続けてきた地味なIT投資ではないでしょうか。誰の意思決定が良くなったのかが見えにくく、経営からROIを問われるたびに、気の利いた答えが返せない。AIの登場で、この評価軸が反転しつつあります。これからの経営は、データ基盤を...

2026/5/21

• コラム

CRMの成否は「責任者の熱量」が9割。60社で見えた境界線

「うちもCRM、入れたんだけどね」この言葉を、私はもう数えきれないほど聞いてきた。業種も規模も違う会社の経営者から、営業マネージャーから、現場の方から、口を揃えたように。ツール選定にあれだけ時間をかけて、契約して、教育を入れて、それでも「使いこなせていない」という感覚だけが残っている。ライセンス費は...

2026/5/21

• コラム

AIエージェントに会社のワークフローを任せると、たぶん事故ります

AIエージェントが「業務を勝手にやってくれる」と話題になっています。私もdeflagで毎日使っていて、個人の相棒としては本当に頼りになります。でも、これを「会社のワークフロー全体に乗せる」となると、話が変わってきます。最近、自分のチームでも周りの会社でも、こういう事故の話を聞きます。メンバーごとに指...

2026/5/15