Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
もうアナリストは要らない!?AIで進めるデータの民主化
Search
gree_tech
PRO
October 17, 2025
Technology
370
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
もうアナリストは要らない!?AIで進めるデータの民主化
GREE Tech Conference 2025で発表された資料です。
https://techcon.gree.jp/2025/session/Short-Session-1
gree_tech
PRO
October 17, 2025
More Decks by gree_tech
See All by gree_tech
変わるもの、変わらないもの :OSSアーキテクチャで実現する持続可能なシステム
gree_tech
PRO
0
4.6k
マネジメントに役立つ Google Cloud
gree_tech
PRO
0
60
今この時代に技術とどう向き合うべきか
gree_tech
PRO
3
2.7k
生成AIを開発組織にインストールするために: REALITYにおけるガバナンス・技術・文化へのアプローチ
gree_tech
PRO
0
420
安く・手軽に・現場発 既存資産を生かすSlack×AI検索Botの作り方
gree_tech
PRO
0
410
生成AIを安心して活用するために──「情報セキュリティガイドライン」策定とポイント
gree_tech
PRO
1
2.2k
あうもんと学ぶGenAIOps
gree_tech
PRO
0
530
MVP開発における生成AIの活用と導入事例
gree_tech
PRO
0
560
機械学習・生成AIが拓く事業価値創出の最前線
gree_tech
PRO
0
430
Other Decks in Technology
See All in Technology
Reliability in the Age of AI: Engineering for AI Velocity
rrreeeyyy
0
120
AI-DLCを活用した高品質・安全なAI駆動開発実践 / AI Driven Development with AI-DLC
yoshidashingo
0
170
Oracle AI Database@AWS:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
4
2.9k
非エンジニアがClaudeと挑んだ「1ヶ月間プロダクト30本ノック」
askokc
0
240
ポケモンの型をTypeScriptの型システムで表現してみた
subroh0508
0
370
Bucharest Tech Week 2026 - Reinventing testing practices in the AI era
edeandrea
PRO
1
130
日本 Fintech 未来予測レポート 2027〜2028年(手動編集版)
8maki
0
1.3k
やさしいA2A入門
minorun365
PRO
11
1.7k
Claude Code の Sandbox 機能を Anthropic Sandbox Runtime(srt) で試そう!/lets-play-anthropic-sandbox-runtime
tomoki10
1
520
[モダンアプリ勉強会]今更聞けないGit/GitHub入門
tsukuboshi
0
360
小さく始める AI 活用推進 ― 日経電子版 Web チームの事例/nikkei-tech-talk47
nikkei_engineer_recruiting
0
180
Dario Amodi『Policy on the AI Exponential』を理解する
nagatsu
0
210
Featured
See All Featured
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
515
110k
Crafting Experiences
bethany
1
170
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
254
22k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
76
5.2k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
35k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
463
34k
WCS-LA-2024
lcolladotor
0
620
Amusing Abliteration
ianozsvald
1
200
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
1.9k
Self-Hosted WebAssembly Runtime for Runtime-Neutral Checkpoint/Restore in Edge–Cloud Continuum
chikuwait
0
580
Writing Fast Ruby
sferik
630
63k
AI Search: Where Are We & What Can We Do About It?
aleyda
0
7.6k
Transcript
もうアナリストは要らない!? AIで進めるデータの民主化 株式会社グリー データアナリスト 藤田快己
藤田快己 • 2020年4月 新卒入社 • 入社当初より、データアナリストとして事業課題の解 決に従事 • ダッシュボード作成や、因果推論などの統計手法や機 械学習を用いた分析まで幅広く担当
• 現在は、バーチャルライブ配信アプリREALITY担当 株式会社グリー データアナリスト 2
先におことわり🙏 • AIで進めるデータの民主化ということですが・・・ • 話したいこと、ぜんぶ話せません!w ◦ クエリ作成(Gemini) ◦ クエリエラー自動修正(Cline +
Claude) ◦ 集計・可視化(Looker Studio Proの会話分析) ◦ などなど • このセッションでは「クエリ作成」に特化します • 続きはAsk The Speakerブースへ😎 3
目次 • 背景 • アプローチ • 機能詳細 • 良かったこと・イマイチだったこと・工夫したこと •
今後に向けて 4
背景 • アナリストとして、主に「クエリ作成」と「分析」の2つの業務がある • ただ、クエリ作成に時間を要しすぎている ◦ 分析も進めているが、急なクエリ作成の依頼も多く、分析の時間が十分取れていないのも 現状 ◦ もちろん依頼を鵜呑みにせず、目的からすり合わせて精査した上での話
• 分析に使える時間を増やしたい 5
アプローチ • クエリ作成をしてくれる生成AIツールを作ろう! ◦ 自然言語で指示を出せば、クエリが返ってくる仕組みを作りたい 6 昨年のガチャ売上 ランキングを出して どうぞ! SELECT
* FROM hoge イメージ
作りました!(開発は社内エンジニア) 7 普段社員が使う社内向 けに使うWebアプリに 同居させています
機能詳細 • モデル ◦ Gemini API(Gemini 2.5 Pro / Gemini
2.5 Flash をユーザー選べる) • 与えているデータ ◦ BigQueryのメタデータ ▪ テーブル名・説明 ▪ カラム名・説明・データ型 ▪ パーティショニングカラム ▪ ※毎日自動更新(DataformでINFORMATION_SCHEMAから毎日取得し、Cloud StorageにJSONに書き出し) ◦ REALITYの公式FAQデータ 8
プロンプト(指示書) • 役割設定 ◦ REALITYの運営をサポートする、明るく元気なアシスタント • 行動指針 ◦ 不明な場合は、正直に分からないという、など •
情報源 ◦ 前スライドで説明した与えたデータについて • クエリ作成ルール ◦ snapshot_ から始まるテーブルはデータが整形されているため、優先的に使用する ◦ 日時を扱う際は、タイムゾーンに注意し、指示がなければJSTに変換する ◦ など 9
良かったこと😊 • クエリ作成の依頼が減った ◦ これは狙い通り! • 現場での分析が増えた ◦ アナリストに依頼するほどじゃない・・・という温度感の数値集計が現場で増え、データ ドリブンな意思決定が増えた(気がする)
10
イマイチだったこと😣 • 正確さが求められるクエリ作成は任せられない ◦ 例えば、配信者への報酬計算のクエリなど ◦ 事前に分かっていたので、まあそうだよね、という感じ • 一発で求めているクエリが出ないと、諦めちゃうケースがある ◦
ここは、地道なツール改善と、ざっくりでも指摘すると直してくれるよ、という社内周知 11
工夫したこと😎 ※一部再掲 • 使うデータを整備した ◦ 分析目的ごとに中間テーブルを作成し、クエリ作成時に優先的に使うように指定した ◦ BigQuery上のメタデータを充実させた • ドメイン知識を与えた
◦ REALITYの公式FAQデータを与えた ◦ REALITY特有のログデータの扱い方についても指定した • 社内にたくさん広報した ◦ 全社向けのミーティングで周知したり ◦ 「AI使ってます~?」という雑談から、しれっと宣伝したり ◦ ヘビーユーザーには口コミで広めてもらうようお願いしたり 12
今後に向けて • 共有可能なCustom Gemに移行したい • マスタデータを与えたい • REALITY略語集などの用語を与えたい • などなど
13
まとめ 14
まとめ • REALITYのクエリ作成に特化した生成AIツールを作成した • 総じて、うまく活用されており、狙いを実現できている • まだ改善したい点は多いので、今後もアップデートしていく 15
最後に! 16
ぜひAsk The Speakerブースへ🥳(ブース7) • 社内のデータ民主化への取り組み、まだまだあります! ◦ クエリ作成(Gemini) ◦ クエリエラー自動修正(Cline +
Claude) ◦ 集計・可視化(Looker Studio Proの会話分析) ◦ などなど 17
ご清聴ありがとうございました 18
None