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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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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

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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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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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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

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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