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「何に困ってますか」と聞いても、AIの使い道は出てこない

AI活用を進めるとき、多くの会社が最初にやることがあります。現場への困りごとヒアリングです。何に困っていますか、どの業務に時間を取られていますか。アンケートを配ることもあります。自分も同じことをやりました。新規事業の検証で顧客に話を聞くときも、業務フローを整理するために現場に入るときも、やり方は同じ...

2026/8/24

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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「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

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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

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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

• 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

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

「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