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  • 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...

2026/8/24

  • 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

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

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

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