#Vizトーク 第141回

0:00:00 ご視聴ありがとうございました。 お疲れ様です お疲れ様です 前回の話 お久しぶりでしたっけ ちょっとよくわからない お久しぶり 気がちょっとします そうですね TC前に1回やって TC前で

0:01:01 今日は大阪行かれてた感じですかね タブローの あと大阪行かれてたんですけど そうですね タブローNowの渾身会以外ですね 帰ってきて 帰ってきたばっかりですかね おだしょー あとは坂井さんからPCのまとめというか 最新情報の共有みたいなのをやっていただいていて

0:02:04 グループディスカッションとかもあって やっぱりプローズドに今回配信もなしで 完全オフラインのみでやったんですけど オフラインのみでこういう話というか できてよかったです ここに少人数ですか 30人ぐらいですか 30人ぐらいですか 30人ほどですかね 運営入れて 言えば40いかんぐらい 実は 私も昨日 Pabloのユーザー会 セイスさんが企画してくれたやつ ちょっと参加してたんですけど 平塚さんから いろんなところに

0:02:56 いろんなところにいらっしゃるところに まだあと6本残ってるって昨日言ってたんで 今日のTableauNutと AWTTと そうですね AWTTもありますよね あとなんかあったな 昨日も八塚さんがTableauカンパネスで話をしていたスライドを題材に Nextの紹介とか SlackからTableau MCP呼び出していたいお話とか 実演交えながらやってくれるようになっていました やっぱりTableau NextというかCSIでのデータ活用みたいな話がやっぱりどうしていくかみたいな

0:03:57 こういう話がいろんなところでやってるとおり皆さん注目というか気になると 昨日もグループディスカッションみたいな グループディスカッションというか チームでワイワイいろんなこと話しましょうみたいな 10人ちょいくらいの本当にスモールなクローズが入ったんですけど やっぱりダッシュボードってそもそもとか AI使ってどう積み分けていくかとか そういうお話が多かったしね そうですね どこでも同じ話に

0:04:38 やっぱり着きつつ そうですね なんか今日も出てたんですけど ダッシュボードとはみたいな話 になっていますね ダッシュボードにいるんかみたいな いるんかみたいな話ももちろんあるんですけど おのがイメージしている ダッシュボードの 姿というか

0:05:01 目的というかやっぱり 会社とか人とかによって いろいろですよねっていう話はしてましたね 昨日も私たちの回答出ましたね 結構やっぱ広いよねっていうところ タブロー界隈でやっぱり言うのは 静的なモニタリングだけじゃなくて ちょっとやっぱりドリルダウンとかダッシュボードアクションとかやっぱりやる売りなので やっぱり掘り下げるみたいなところもセットでやるところまでダッシュボードですよねみたいな話だって やっぱりそれでどこまで捉えるかみたいな話なんですけど

0:05:46 でも今の時代、そろそ平塚さんとかがお話ししたけど 今の時代これフィルターしますか? 自分の管理領域に合わせたフィルターとかしますかね? 電車の中とかでパッとってするときに それって煩わしくないですかねみたいな話 ちょっとでもアクションにつなげるためには すぐ分かりたいんだよねみたいな ダッシュボードのあり方が この辺の多分 ちょっと

0:06:20 この 杉村さんがボストされてた記事のあれですけど ディシジョンフレームワークの話で 何のためのダッシュボードなのかとかによって やっぱりその辺のレベルとかが変わりますよねっていう 話をしていて ダッシュボードって呼んだときに 右上このオレンジの領域の話なのか でもそうじゃない部分もダッシュボードというか グラフで見てる領域があるので

0:07:03 そこによって多分 いらなくなるというかいらない領域と いると言われる領域と 精度のどれぐらい持たない 持たないといけないのかが決まるんでしょうね 昨日は平塚さんからのメッセージは 左下の定義されてない部分 どうやって解決できるようにしていくんでしたっけ みたいなところがアナリストが 立ち向かわなきゃいけない領域なんじゃないでしょうか

0:07:43 みたいな話がある そうですねそういう話今日も セマンティックだけじゃ解決できないよみたいな話 今日私は別に登壇してない一部運営側だったのけど 個人的には左下のところ そもそも取れてないデータとか見てない指標というか 作ってないメトリックというかみたいなものを 見つけるためにこの右他の3領域 を埋めていかないといけないんだろうなとは思うんですね 埋めるツールが

0:08:22 生成AIだろうが 普通のTableauのPIだろうが 何でも言っちゃいいんだろうとは思うんですけど とにかくやってみましょうよっていうところから 入らないといけないのかもですね みたいな話とかもしてて 何ですかね 生成AIでのデータ活用だと特にSQLとしての正しさが 継続的に使えるものになってないのかとか もともとのダッシュボードだと精度テストもバッチリして

0:09:00 精度ほぼバグがないダッシュボードでできてたが 生成AIだとどうなんだみたいなのもいろいろありますけど やってみたらこれでいいんじゃないってなる領域も いっぱいあるだろうなと思うんですよね 今まではその精度が高ければ高い方がいいよみたいな感じで 作り込んでましたけど 9割の精度でも 1ヶ月ごと更新が毎日更新になるやつはそっちで良くないみたいな領域はいっぱいありそうですし 今日の議論の中でもあったんですけど もともとこの1年前か

0:09:52 1年前にタブロー新時代として大阪で 5月ぐらいにやった時に私が喋ってたネタがそれなんですけど 純BIダッシュボードエンジニアっていないと思うんですねほとんど 純粋に要件定義されたものをダッシュボードとして実装するだけの人って 基本的に特に日本の事業会社というかだといないと思っていて そうすると作る部分のツールはAIとかがあるのかもしれないですけど 置き換わるというか サブロー以外のBIに置き換わるパターンもあるでしょうし セーセーアイデー 完全に置き換わるところもあるんですけど

0:10:35 左下の領域とかもそうですけど その部分の 何を見るかを 決めるだとかなんだとか 見えてないものを どうするとか そういったところに大体の方は 大なり小なり関わられていると思うので そういう意味では 大きく変わらないんじゃないかなっていうのは

0:10:57 1年前と同じような 変わらそうですね個人的に ちょっとウェイトが変わってくるとか こういう感じなのかもしれない そうですねウェイト ウェイトと あと ダッシュボード それこそ今みたいに 純粋なダッシュボード屋さんって

0:11:19 基本的にはいなくて 多分皆さんダッシュボードを作ったり 基盤を定義したりなのか 実際に 施策に携わる人もいたりだとか それこそ ちょっとよく分かんないけど これ分析してみたいなのを 投げられたりみたいなのとかが 多分皆さんあるんじゃないかなと思って

0:11:39 私も結構データ屋さんをやって ダッシュボードやって タブローやっててみたいな話を 仕事でやってる ちょっとこれどうなってるか教えてみたいな 結構聞かれるみたいなのが 結構左下の領域だなって思っていて 他の部分を多分アナリスト的には 左下に立ち向かなきゃってなると 多分他の部分の効率化というか

0:12:08 うまくAIを使って任せていきながら 左下ももちろんAIを使いながらみたいなのがあるんでしょうけど そういう意味でちょっと左下をしっかりやっていかなきゃ やっていってなんか何ですかね アドホックなシグナル シグナルってのは多分これ なんかあれですよね 多分聴報みたいな 見つけて解決していくみたいな 多分本当にアドホックな領域を

0:12:34 しっかりやってて そこに対してよく分かんない課題を 前に進めるみたいなのが 大事になってくんじゃないでしょうか みたいな これをちょっと今お話聞きながら感じて 左下のウェイトが大きくなってくるんだろうな みたいな もうちょっと何も話ですかね この辺でいくとツールはどんどん進化しましたが

0:13:01 考え方というかやらないといけない部分は 1年前とあんまり大きくは変わってないかな 全てがエージェントで置き換わっていきますみたいになると 人が介在しなくなったらまた話は違うんでしょうけど 何らか人が介在している限りはこういう領域はあるんだろうなと思って そこでいきなり人が消えていくかというか そうはなかなかいかんようなとは思うんですよね 意思決定者として人が残っている限りは なんかなんとなく どういう役割になるかあれですけど

0:13:57 最終的にそれこそ本当に正しいダッシュボード 意図した通りのものが正確に 生成AIとかの力で完璧に出せますみたいな 世界が仮に来たとしても 個人的には結局責任を取る 一緒に責任を取るっていう役割で 人はいると思うんですよね 意思決定者以外の人 そうですね きれいに権限設計ができた組織だったら

0:14:28 別なんでしょうけど 何回も言ってる話かもしれないですけど 一人で終えない気がするんですよね 今の意思決定者の人が 結局多分分かんないまま決めなきゃいけないことっていうのは きっと残り続けるんじゃないかなみたいな ところが少し 昨日はナフサの直近の例を挙げたんですけど 今ナフサのデータを社内に抱えて ダッシュボード化してる会社さんなんていないですよね

0:15:14 っていう話があったんですけど もちろん本当にすごい世界が来て ナフサのデータ オープンデータを拾ってきて 自分たちのビジネスはここで使われてるから こういう影響がありますみたいな ところまではまあいけるかもしれない それをじゃあそういうときに何かディスクがあって どういうプランがあって そこに対して多分いいって決めること自体は 多分残り続けるんだろうなとか

0:15:44 多分そこまではなかなかたどり着けないとすると いかに素早い情報がないところで何か決めなきゃいけないよね っていうそういう意思決定をするっていうところは まだまだまだあるかなみたいな感じは そうですね それがやっぱり責任を取るというか 責任を一緒に取る人というか この元記事だと信頼は人が作るみたいな形で ポジティブ目のワードだと信頼っていう話なんでしょうし ネガティブ目に言うと責任を一緒に取る

0:16:22 これって決めましたよねみたいな感じで 時間 決めなきゃいけないタイミングみたいなのが多分あるので それを逃す そのタイミングを逃さないようにするのも 多分意思決定者の仕事なんだろうなと思っていて 別に ちょっと頑張ればAIとかデータ屋さんが インサイトを出してくれるかもしれない 情報を添えてくれるかもしれないけど そこまで待ってらんない事情みたいな

0:17:06 時に決めなきゃいけないとかも含めてですかね 責任を取って決めなきゃいけない人間が それをやらなきゃいけないというのがあるんですよね 速度がすごく上がっていったときに どうやって意思決定していくのか 難しいかもしれないですね ダッシュボードの初期の話ですけど 月次で更新されてたダッシュボードが ツールが進歩したことにより 毎日更新になって困ってますみたいな声が昔あって

0:17:44 昔はその月1の会議のために一生懸命理由を調べて 裏ネゴ下ネゴを得た上で そのダッシュボードというかグラフが会議にかかってたのが 毎日毎日更新されると これって何みたいな話が毎日届くのかもう勘弁してほしいみたいな スピード感に合った意思決定のやり方があるんでしょうね そうなんですよね。早くなりすぎたから、ちょっと1週間の間で同じ議題を話してるのに、スナップショットのタイミングが違って、違う数字が出て、これとなんで違うんだ、あの時となってるとか、それはそれで煩わしかったりするんだろうな、みたいなのを見てきたなと考えているんですね。 それに合わせた業務設計がなので、それの大きな話なのかもしれないですね。大きく見たら。 ちゃんとそれに適合できるようになっている会社さんもいれば、そのギャップに苦しむみたいなのもあるんでしょうし。 遅かったことで見逃しててみたいなのは

0:19:09 速度の上で速度が上がることで減らせるんでしょうけど 球体以前の月1回の会議のために メンバーが一生懸命調査して これを管理職に 順々にエスカルしていきながら 意思決定につなげるみたいなのは どちらにAIが同行ではなく 変えていかないといけないでしょう 遅すぎ いや本当に

0:19:47 ダブルを始めて こういう仕事を始めて 私も10年ぐらいに多分なんですけど 始めた時と比べたら 圧倒的にスピード速くなったなって 思うんですけど でも1年前から この1,2年のスピード 速くなり方 すごいなって

0:20:09 いやもっともっと もっと速くなるんだろうな 速くできるようになる 早くできるようになる 果たして自分たちのビジネスって このままでビジネスサイクルって このままでいいんでしたっけ すごくいろんなところで変えようとする動きが 生まれるんだろうなと 早くするの部分に 結局更新というか 精度と鮮度というか どちらもデータがあるところから入ってるので やっぱりデータマネジメントとか 育てないといかん

0:20:54 いかんかなという話を Tableau Nowじゃない場所で今日喋ってました なんかこう いわゆるコーデックスとか クロードコードとか ああいうコーディングエージェントを入れれないのかみたいな 環境を社内でやれないかみたいな それをやることでデータ活用 ダッシュボード分析が早くできるのではみたいなのがあって 僕ツールとしてはめちゃくちゃいいと思ってるんですけど

0:21:26 今までそんなダッシュボード構築がボトルネックになってることって そんなにありましたっけみたいな話を今日議論してました 側としてのダッシュボード作成に 分かるんですけど1ヶ月かかるのでみたいな話で それだと遅すぎるよねみたいな ダッシュボード作成にそんなにかけられると困るよみたいな なった記憶ってあんまりなくて どちらかというとデータをどう取ってきますかとか 見せる指標は何にしますかとか 指標を見たときにアクションは何を起こすことになってますかとか

0:22:06 そういう調整とか前段階が 前段階後段階がすごい長いイメージが 長いというか実際長かったので そういうコーティングの何かが入ったときに 劇的にそれが変わるかって 変わらないじゃないですか ネゴル部分とか データ取ってきますとか 同じ人が5つ平行で 作れるようになりますとあると思うんですけど

0:22:33 ラッシュボード 一案件ごとが早くなるか 結局やるべき部分が 人を介在する ツールでどうにか 今のところできてない領域が多いので 入れてもそんな劇的に早くなった感はないと思いますよ みたいな話を タブローなうじゃない場所でした 個人的には入れてくれた方は嬉しいですけど

0:22:56 使い方はダッシュボードを作るではない気がする それで早くなるはそんなに早くならないみたいな話をした 私の1週間を5平日曜日で作れますが 栄養日になりますのために入れてくれるんだったら大変嬉しいですけど そういうことじゃないですよね データマネジメント大事ですねみたいな話を叫び続けるしかな そうですね これは昨日隣のグループディスカッションで 結局いつの時代もデータマネジメントが大事なんですねって いうことをおっしゃった参加者の方

0:23:49 そうですね メタデータの管理とか大事ですね やっぱりその言葉が出たらみんなああってなってましたね そうだよね なんかまだ小松さんとお話したか記憶ないんですけど 1年前 一昨年前ぐらいって データマネジメント こういう生成AI事業のためのデータマネジメントこそが大事 今までその日の目を浴びてないというか あまり投資がされにくかった 地日なデータ連携とかデータマネジメントとか

0:24:27 カタログ整備とかに 経営層からの目が向いて 投資がされそうみたいな感じがあったと思うんですけど 最近はなんかその まあ クロードコードとかも含めた エージェントみたいなワードが バズりすぎてなんとなく そういうのも SEIで整備できるんでしょう

0:24:51 みたいな空気が あってあまり出たまねん 部分が また影に消えていってるな っていう感覚がちょっと 個人的には どこまでできるようになるんですかね 入力部分をしっかり生成AIを含めて整理するみたいなのができたら そもそものところ地道な話も吹き飛ぶんかもしれないですけど そういうのを狙ってセールスホースがスラックをバンドルするようにしたんでしょうけど

0:25:29 ちゃんと業務とかをすべてスラックでやりますってすると 極論そのための会話データをどこに貯めますかみたいな話とかは あるいは気にしなくても整備されます 自然にやれますみたいなのは これからの新しいシステムとか 新しくやりますみたいなところは 生成AIの力でうまくやれるところがありそうだなとは思うんですけど 既存を捨ててそっちにすぐ行きますねって なんないってなったときにはやっぱりどうしても地道な システムからのデータ連携と

0:26:08 カタログ整備データマネジメント整備が重要ですね 本当に スラックで話したことがそのまま ビジネスロジックだとか定義だとかに変換されて あとフォーマットに合わせて変換されて ちゃんとデータとして登録されていくとか データデータとして整備されていくみたいなのができるようになると そこから言い訳良くなっていくみたいなのは すごく便利になるかなと思うんですけど やっぱりおっしゃっていただいている

0:26:52 既存のものシステムから上がってくるもの どうしましょうみたいな もう決まってんだよ それはどこに書いてあるんでしょうか ドキュメントとかがしっかり残ってる会社だったら それをわざっと食べさせて 整理させるとかができるかもしれないですけど いやドキュメントも意外となかったりするんだよなとか 大変だなって 自分の会社を思い浮かべて思いました

0:27:21 そうですよね そういうので成功してる会社さんがあったら非常に申し訳ないんですけど ここに書きましょう系 要は既存の業務のフローの中に自然に組み込まれてないデータマネジメントは 絶対継続できないんだろうなとは思ってるんですよね 過去の経験上 カタログのここに毎月1回更新してくださいみたいなのは 全部オア途中で軽害化すると思ってるんですよね 自分たちの業務の役に立たない 直接今役に立たないみたいな話を

0:28:04 現場側はやるメリットが やっぱり継続していくと特にないので やってくんなくて消えるみたいな なるので どれくらい自然にやってもらえるかみたいな インセンティブなのか それとも生成AIとか先のスラックじゃないですけど 自然に業務やってたら勝手に メタデータも更新されていきますみたいな 自動的にやれる世界にしないと難しいんだろうなと

0:28:31 今のところケツを引っ叩くぐらいしか 思いつかない やり方としてこれ入れてなかったら 給料払わんぞ形式なのか 案件登録してないんだったら 給料ハラワン像形式の 結を叩く方か もしくは入れてくれたことによる恩恵を 具体的なインセンティブとして出すとか しないと

0:28:58 生成AI時代データマネジメント大事なので 皆さんに入れましょうみたいな 運動論では絶対無理だなと思います ベネフィットが最初から出てきにくいから すぐ便利になったじゃんって分かんないから 最初のとっかかりはうまくやらないと 最終的には その人の エージェント時代みたいなことを言うと 結局人を減らすだとか

0:29:39 その人にもっと仕事をさせるだとかみたいな方向に行くので どうしてもモチベーション的にも上がりにくいと思うんですよね 自分の首を蹴るためのギロチンの整備に協力してくださいみたいな感じになるので あなたの整備してくれた情報により見事あなたはいらなくなりましたみたいな話になるじゃないですか よくダッシュボードとかタブロー をやるときもそういうことが言われて そこで空いた時間を使って付加価値 を高める付加値の高い仕事をする のですよとは言ったもののそれって 何でしたっけ どっかでいろいろ生成AIの文脈 で言われてますけど浮いた時間 基本的に皆さん他のことをやっちゃうというか 極論やらなくてもいいようなことに力を入れてしまうみたいな

0:30:40 レポートがあったかなと思うんで とはいえそれをやり切った後でクビにするから 頑張ってねって言ってやる人いないので 難しいですよね 海外のはその辺はあまり分かってないですけど 海外はあくまで上部に紐ついているので 行き着く先が自分のリストラなのかもしれないですけど それに見合った給料が出ている限りはやりますよみたいな世界もあるかもしれないですが 日本だとどうしてもっていう感じはしますね 何をしたいと思う

0:31:34 データの整備ですね 一生懸命データを整備するのと 結局7,8年前からやってることは変わらず ダッシュボードを作ってデータがちゃんと入ってないとか データが整備されてないみたいなことを お伝えするためにダッシュボードを作っておりますみたいなのが 結局変わらないなと思う 変わらず 営業活動 ベストプラクティスの過去の

0:32:07 履歴から出して 優秀な営業マンの ノウハウを新入社員に みたいな 昔もありましたけど そもそも優秀な営業マンの方で 営業日報を何も入れてない みたいな人がほとんどですよ みたいな話とかを お伝えするために

0:32:27 ダッシュボードを作っておりますみたいな そうですね 入ってませんみたいなことを ちょっとオブラートに包みつつ お見せするために ダッシュボードにしておりますみたいな 職員でも自分の会社の仕事で 私が作ったわけじゃないんですけど 一緒にやってたチームの人が ダッシュボードを作って

0:32:53 ダッシュボードを作った結果 ダッシュボードは出来上がったんですけど それと同時に 入力チェックダッシュボードみたいなのが どっちに出来上がって 色々作ってたら 穴が 前提となるデータの 入力規則に 色々不備が見つかり

0:33:14 それをまずはチェックしないと 意味がないので チェック用のダッシュボードも一緒に作りました いやパソパソ使おうとすると パッと見合ってるけど実は合ってないからね ここはダッシュボードだろうとCCAIだろうと一緒ですね 変わらんですね 確かにやってること変わらないわ グラフダッシュボード 最年齢みたいなの

0:33:55 結局 この場でも何回も言っちゃってるかもしれないですけど 昔から変わらないんですよね みたいな話をしてて 営業成績のダッシュボードというか グラフ壁に花つけてたのと 一緒やってることは同じですよね っていう話をしてました 今月一件も取れてないやつは誰だみたいに グラフからやってることは特に変わっております

0:34:20 SSIで どこにどう 無理やり何かする必要もないかなとは思うんですけど ツールありきでSSIで何かできないかみたいなのって 昔のBIツールで何かできんかとか このツールで何か 何かやれませんかみたいな感じで そこを起点で考えるのは 筋が悪いなと思うんですけど タブローとかの

0:34:59 ローコードのBIツールでも 敷居が高いと思っていた方 分析はやりたいか かつドメインの知識もめちゃくちゃあるが その辺だけちょっとやれないみたいな 生成AIでもう一段ハードルが下がるみたいな のはなんか環境としては作らないといけないのかもな と思いましたけど ダッシュボードとかやってるアナリストがいる部門に 依頼をするのはちょっとなみたいな

0:35:31 でもこのツールに聞くぐらいだったらいいかぐらいの のとこですね こんなので依頼していいのかなみたいな そこですね そこの壁ありますよね そういうふうに思っていただいている方の 案件こそ大事な案件だったりするんですね そうでもない案件ほど なぜあなたのところがやらないんだ やらないような感じの論調を

0:35:58 不思議なもんですね 今の会社が周りいい人が多くて いい人だからこそ こっち側の苦労というか 気にしてくれて 言い出しづらいとか すごく 本当は背景とか目的とか それで何決めるんだっけとか そういうの知りたいんだけど

0:36:32 そういうのを飛ばしてこのデータくださいみたいな言葉にわたわた変換してくれちゃった 意外とコミュニケーションが難しいところだなと感じることが多かったです っていうのを思い出しています その辺は生成相手だったら直接的に はばからずに聞けて結果ゴールに近づきやすいみたいな ありそうですが 結局それもデータマネジメントあってですよね 結局一般論のやつで 汎用的なのに聞いても汎用的な話が来ない 裏がうまく整備できてたら

0:37:13 わざわざ我々に依頼しなくても 正しいデータというか正しい数値が抜けますみたいな 形に裏をやっぱり整備する裏方っぽい話が結局あるんでしょうね 聞いて解決するのが一部 言いづらかった人がちょっとAIに聞いて 整備されたデータから欲しいものが手に入るのが 多分一番なんですけど なかなかそうもいかない中では ひょっとしたら困りごとAIに相談したら ああなるほど それはこういう どういう目的ですかとか 何にそれを決めるんですかみたいな ちょっと会話をした後に こっちにパスしてくる パスしてくれるだけでもやっぱ楽になるんだけどな

0:38:00 ちょうどその入り口を いわゆる電話の 問い合わせ電話をかけたときに 〇〇の場合は一応形式に近い話を 入れることにより 受けてる側は減ると思うんですよね 結局それを突き抜けてくるというか それで正確に仕分けられた話が来るので それがあるその時点で離脱してる層みたいなのが いますよねみたいな話を

0:38:40 ちょうど今日もしてました 私も今日今朝銀行の 暗証箱のパスワードを解消したいのを見てみまして すごいアナウンスを聞くのがうーんってない 最近のやつはまずはこの案件の場合は6番を押してください それ以外の案件はこの後番号をお伝えします おーみたいなそれがいた これは離脱する人多いだろうなって思います 難しいですよね こちら側としては

0:39:22 よく すごい雑に言うとよくわからん 要件の話を聞いてる余裕はないよ みたいな感じではあるものの かといって ちゃんとそのエージェントで 振り分けられたアセスメントを 受けましたか みたいなことを言われるだけでも 嫌やなっていう人はいるじゃないですか

0:39:42 しかもそれが 担当者とのレビュー会を経て 通ってきたやつを もう1ランク上の会にかけましょう みたいなのとはちょっと違うじゃないですか なんか その側の立場に立ってみると テストを受けさせられてるみたいな 気分になる気がするんですよね その

0:40:04 最後のアセスメント結果の レビューを例えば出力してもらうとして エージェントが それを携えて我々のところに来てくださいって なんか審査?本当の意味で 結構体験悪いよなとは思います 気持ちよくないですね 人対人だとそこら辺はちゃんとあるじゃないですか ちゃんとやれてる人だと相手のレベル感とか 技術レベルとか状況を

0:40:35 おもんばかった話を持ってき方するじゃないですか そこがアセスメントされた結果をもとに 来てくださいもしくは 逆にその いい言い方ですよね エージェントを突破できないパターンがあるじゃない あなたの話というか 今度のあなたの話ではまだまだ この データサイエンティストの

0:41:01 チームへ案件を投げるレベルに 達していませんので もっと寝てきてくださいね みたいな返されたら 逆の私はやったら二度と相談しないと思うんですよね そこがなかなかこう まあまあそれも今我々がどちらかというと 古いやり方でやってきた側なので そう思ってるのかだけで 最初からそうだった人はそう思わんかもしれないですけど

0:41:28 難しいですね 安直にそういう仕組み入れればいいじゃんって言ってた 昔の自分がいるので 受け手側の気持ち こっち側としてはいるとは思うんですけど 数で飽和してたのが分かるんですけど そうですよね 結局今の話は多分需要と供給のバランスが ニーズが圧倒的に勝っている時に 裁かなきゃいけないから発生する苦労だなって考えています

0:42:10 そうですね 裁判が限られているので優先順位を決めたいだけなんです 言ってましたね 言ってた昔の自分が 優先順位決めましょう議論でいくと 結局優先順位決めれませんみたいなことがやっぱり多いなとは思うんですよね 同じ領域だったらまだ話ができるんですけど 複数領域で全然違うドメイン側から来た案件について どっちが優先されますかって言うと どっちもですみたいな感じに なるので

0:43:06 結局戦線がどんどん拡大して 全体的に遅くなるみたいな 全体的になんかギクシャクしそうな 全体的に一案件にかける稼働が どんどんどんどん薄く薄くなっていって すごいゆっくりした案件の進みになっちゃうみたいな 無駄な調整が増えます そうですね無駄な調整が増えます 分析案件がやっぱりそうなりがちなんですよね この分析した結果で何をして何円儲かりそうか

0:43:41 何円改善できそうかは 最初の段階では 異変が分析はやりたいみたいな のが来ると結局 ずるずるいきがちですね かといってその優先順位を決めるための 定量分析を頑張るのもちょっとなみたいな そういうのこそAIうまく使ってみましょうかもしれないです そうですね 叩きだけ作ってもあとAIで腹を決めるだけです 多分究極的にはどっちのほうがビジネスインパクトでかいですか

0:44:22 リスクが大きいですかみたいな 定量化をしに行くことになって それってどうやるんだろうなって考えたときに それ多分前年に同域の違う部署がやってることだけど 大衆的には会社のどこかのKPIに 紐づいてどっかでぶつかるはずで それのインパクトがどっちが大きいと思われるか って感じなんでしょうね もしそういうドライな 一定ドライな考え方でいきましょうっていう

0:44:55 合意が一定得られてるんだとしたら逆に IVRじゃないですけど エージェントによる判断を行いますっていうのを 導入しやすいかもしれない 必要な情報をインプットして 判断されます KPIに紐づけますか どれくらい動きそうですか 答えられない 頼む側がちょっとわずらわしく

0:45:21 また今度は 結局なんかでもそこに総合的に判断してみたいな感じに 言いがちなのでやっぱり どうするとまだそういうのが導入される段階ではないですね みたいな感じのことを それ以似してっていうやり方を見直さなければダメですね しかも現実的にはおそらく 複数の別の領域の課題がある場合に、どっちを先にこなすことが、 順番みたいなのもあるじゃないですか。 こっちを解決したら、実はもう片方の課題はここが軽くなっているので、

0:46:08 インパクトはAの方がでかいけど、先にやるべきはBだよ。 終わったりすると思うんで、そういうのまで考えると難しいな、みたいな。 考えるとそれだったらもう人間がAって誰か責任を持てる人が決めた方が早いよね そうですね こういう仕事をすることになるんですね人間が それをレポートファクトリー的にやるんじゃなくて そういうのを相談せずとも自前でやれるんでやってくださいねってなるのがいいんでしょうけどね セルフBIの進歩、進化として生成AIの力も借りてよろしくやってくださいみたいな話。 あんまり聞かないんですよね、そういう事例を。 社内が完全に分析を実装し始めたみたいな。

0:47:08 それが生成AIですごい加速したみたいな。 あんまりディレートして聞かないので まだ出てきてないだけなのか うまくいってないだけなのか 出てきてないだけ 個人的には割とそれでリーチできる層というか それで加速するほうは もうすでにここ数年のローコードBIというか セルフ分析の環境でやれてるのかもなとは思うんですけど 今までそういうツールは現場に全く降りてこなかったが

0:47:48 生成AIブームのおかげでやれるようになったみたいな 組織はあるいはいけるのかもなと思うんです 絶対そうじゃないですけど タブローなりパワーBIなりローコードレベルでやれるっちゃう人が多そうなの あんまり目につかないのかな という気はします 結局 中で相談を聞いていると 分析のスキルが足りないとかではなくて これをどう進めるべきかを一緒に言ってほしい

0:48:31 うまくいかない いかないというか 実はデータの部分で 入力されてなくてみたいな話を 自分たちで 白状するのは ちょっとあまりにも 大変なので うまく一緒に 間に入ってくれませんか

0:48:55 みたいな案件の方が 多いなってきました それは何となく分かりますね 真に分析する案件はもしかしたら加速してるし あるいはそういう先端組織の存在がいらなくなるみたいな ドメイン知識こそ重要みたいな世界に行ってるかもしれないです ちょっとデータ分析やりたいと思われている方からですね やや夢がない話になっています 確かにと思います ダッシュボード部分とか分析部分というよりか

0:49:41 その周辺の寝後部分のほうがやっぱりどうしても多いし 重要度が高いみたいなことが多かったよなとはちょっと思い出して いつ頃これを報告しますかとか その時にこの部分がどのようなレベルで伝えますか これ全然入力してないんですよぐらいトーンでいくのか こういう事例も散見されたもの 徐々に改善をしていこうと考えておりぐらいでいくのかとか 本当にあんまり 恥ずかしい話ですけど本当に 意思決定がすでにほぼされている状態なのに

0:50:40 本当にテストするんですか 本当に分析するんですかみたいな 案件もやったことあるので 一応そういうときはそう言いますけど でも必要なんだと言われて やれと言われたらやるしかないから やりますけど 実体アクション ん? あれ? ここに一緒が 途切れたか、こういう感じ ん?私耳が切れたかな?

0:51:37 なんかする? おわり