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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
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
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
