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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

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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

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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

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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

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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

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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

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「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

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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