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コラム
業種が違えどAI活用は同じ理由で止まっていた
「AIでこれやってよ」というアイデアが現場から出てくる。経営がAI活用を強く求めていて、AI推進チームや計画書が用意されている。けれどそこから先の、「実現」はできていない。実現したものの、結果「どんな成果」をもたらしたのかは分かっていない。このような状況に共感できる方もいらっしゃるのではないでしょう...
コラム
【現地訪問レポート】レガシーシステム問題の後ろに隠れている、AI活用が進まない本当の理由
先日、群馬県のある専門商社を訪問しました。年商数十億円、取引先は約250社。資材を仕入れ、小分けや加工をして納品する中間流通を担い、市内に工場と倉庫を3拠点持ち、地域の建設を長く支えてきた会社です。社長は電子化を早くから進めてこられた方で、「一つずつ、ちょっとずつだけど進めてきている」と話されました...
コラム
「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...
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...
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...
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...
