ビジネスサイドと作る自作BIのススメ

2026年5月26日 STORES Data Lounge #2「事業と伴走するデータ活用組織」
https://hey.connpass.com/event/390162/

Transcript

1. STORES Data Lounge #2 | 2026.05.26 ビジネスサイドと作る 自作BIのススメ @aikiyy STORES株式会社
2. © 2020 Coiney, Inc. @aikiyy - STORES株式会社 - データアナリスト（コーポレート兼務） やっていること - 施策分析・プロダクト分析 - 事業計画の策定補助 - アナリティクスエンジニアリング 　（dbt でのデータ基盤整備） - 経理の仕訳データ作成 - コーポレートツールのデータ利活用 自己紹介 我が家のラグドール🐈
3. © 2020 Coiney, Inc. STORES の BI 環境 ツール 使うとき 代表的な例 スプレッドシート ローデータをそのまま触りた い キャンペーン管理・突発分析 Metabase 日々の可視化・ダッシュボー ド作成 主要KPIやプロジェクトのダッ シュボード Redash 決済プロダクトの業務管理 審査管理・経理データ確認 データポータル UIを凝ったダッシュボード・ 外部データ連携・外部権限連 携 プロジェクトのダッシュボード ・オーナーさん向け分析ダッ シュボード
4. © 2020 Coiney, Inc. データ基盤側は AI で加速 • dbtによるモデリング、SQL 作成 • ClaudeCode / Slack の社内 AI に「こういうクエリ書いて」で済む BI 側はGUI操作中心 • ダッシュボードのUIを調整 • フィルターをぽちぽち設定 • AI に作業手順を聞いて、自分でUIを操作という二度手間 Metabase の「ノーコード」だった利点が、AI 時代には逆に足枷に 　　　　　　※2026/4のアップデートでMCPに対応したので一部解決？ 課題 BI は AI の恩恵を受けきれていない
5. BIでAIを使うのが難しいなら BIをAIで作ってしまえばいい
6. © 2020 Coiney, Inc. 3 つのレイヤー、それぞれシンプル [ Data ] BigQuery → Python (build.py) → data.json 毎日 10:00 GitHub Actions で再生成 [ Delivery ] S3 + 社内配信基盤 静的ファイル / 認証は基盤側で担保 [ View ] Browser（fetch → JS でフィルター・集計・グラフ描画） • シンプルアプリ: 静的 HTML + Chart.js / D3 / Plotly • リッチなアプリ: Next.js + React ───────────────────────────────── apps/<name>/ に置けば自動デプロイ → 20 apps 稼働中 自作BIのアーキテクチャ
7. © 2020 Coiney, Inc. 1日（実働はもっと短い）でベースを作ってデプロイ アウトプット ※デモの値です。公開用にモザイクを入れています。 TOP画面 フィルター Sankeyグラフ
8. © 2020 Coiney, Inc. 💬 ClaudeCode の申請は出したけどまだ使ったことない 💬 ターミナルを初めて開いた ↓ 1時間の説明会 軽いところから徐々に自らPR作成 • UI の変更（ダーク/ライトモード） • フィルターの設定 • グラフ追加 • BQクエリごと改修 → このプロジェクトとは別のアプリを自分で作成するに至る 共有・展開
9. © 2020 Coiney, Inc. 何が変わったか 💼 ビジネスサイド 依頼する → 自分で試す 「このフィルター追加して」 → 自分で PR 「この数値の変化はなんだろう」 → AI に条件を伝えて原因分析 シミュレーションツールなど多用 途で利用 📈 データアナリスト 作る → 整える 修正・追加依頼の対応がほぼゼロ に 設計レビュー / データの正しさ担 保 / 基盤側に集中 ビジネスサイドの求めるものが可 視化される
10. © 2020 Coiney, Inc. 今のところ「ルールなし」で運用 • 自由に作成・更新してOK • レビューなしでセルフマージOK • デザインを統一するための仕組みもなし • サイトとして最低限動くことはCIで担保 → まずは使ってもらうことを優先 運用
11. © 2020 Coiney, Inc. そもそも向かないケース • リッチなBIが既に組織に定着している • エンタープライズ規模 / 厳格な正しさが要件（IR・財務など） 採用しても発生する課題 • 数値・解釈の氾濫 → みんなが違う数字を見て、議論が噛み合わなくなる • 重複・無駄 → 似たようなアプリ・クエリが乱立、放置アプリも出る • 正しさの担保 → レビューなし運用 使ってもらうフェーズを抜けたら、整備フェーズが必要 仮に自作 BI を閉じても、どのプロジェクトでなにを見ていたかは残る 注意点
12. © 2020 Coiney, Inc. 最終的には AI フレンドリーな BI ツールが勝つと思う... まとめ 会社やプロジェクトの規模、利用中のBI ツールによっては 自作 BI は1つの選択肢としてあり!! …かも