Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

データとAIで明らかになる、私たちの課題 ~Snowflake MCP,Salesforce ...

データとAIで明らかになる、私たちの課題 ~Snowflake MCP,Salesforce MCPに触れて~ / Data and AI Insights

2025年10月30日に開催された「kaonavi Tech Talk #21 〜 カオナビの業務におけるAI活用 〜」での登壇資料です 。
https://kaonavi.connpass.com/event/372337/

Avatar for 株式会社カオナビ

株式会社カオナビ

October 30, 2025
Tweet

More Decks by 株式会社カオナビ

Other Decks in Technology

Transcript

  1. ⾃⼰紹介 名前: 本江 雄⼈(ほんごう ゆうと) 現職: データチームの⽴ち上げ〜現在 - データ基盤の運⽤ -

    社内データの収集と活⽤ 経歴: - ソフトウェアエンジニア, Git導⼊, Unit Test導⼊ 等 - スクラムマスター, PjL, 開発統括, フロー効率改善 等 - (現職) データチーム⽴ち上げ、データ基盤運⽤ 最近勉強したこと: (データとAIをコツコツ勉強中) - 個⼈情報保護⼠ - データサイエンティスト検定 - G検定 © kaonavi, inc. 1
  2. 本発表の背景 © kaonavi, inc. 3 SpeakerDeck 2023~ : 要望やニーズが増加し新規開発に注⼒ →

    プロダクトの既存機能の価値について不安視 データ基盤を導⼊、モニタリング開始 2024~ : プロダクトが提供する価値以外の情報も収集 (顧客情報、開発活動情報) 様々な部署へのデータ活⽤を主体的に促進 2025~ : よりデータ活⽤してもらうための活動 性能‧分析の質向上をめざしてシステム再構築
  3. Agenda 1 【第1部】 Snowflake MCP:データ分析の「質」の課題 2 【第2部】 Salesforce MCP:作業のツラい「データ構造」の課題 3

    【まとめ】 プロセスの改善点の炙り出しに、AIをどんどん触ってみよう © kaonavi, inc. 7
  4. 分析結果の質が悪い 1.未定義のデータ データの意味が⼀意に定まっておらず、AIの解釈が揺らぐ © kaonavi, inc. 12 具体的には - Database,Table,Column

    の定義(COMMENT等)がなく、 そもそも必要な値を⾒つけられない - 数値を格納するカラムに「単位」の記載がなく結果出⼒で⼤きく単位を間違える
  5. 分析結果の質が悪い 1.未定義のデータ データの意味が⼀意に定まっておらず、AIの解釈が揺らぐ © kaonavi, inc. 13 具体的には - Database,Table,Column

    の定義(COMMENT等)がなく、 そもそも必要な値を⾒つけられない - 数値を格納するカラムに「単位」の記載がなく結果出⼒で⼤きく単位を間違える LLMで埋めてもらっちゃった AIの認識ミスも減少
  6. 分析結果の質が悪い © kaonavi, inc. 15 fact dim dim dim dim

    dim ディメンショナルモデリング適応を含む データ基盤の再構築を実施中 2.複雑なデータ構造 モデリング(martの準備や中間集計等)をしていないものは、AIが正しい集計を実施するのが困難
  7. 注意 © kaonavi, inc. 29 ※ 本事例はセールスの結果の集計のみを⽬的にしたツールの事例ではない   ため、⼀概にこの設計が悪いとは⾔い切れない。  

    実データの⼊⼒の効率等の設計背景なども存在するはず。   ソフトウェアと同じく、いままでのビジネスを⽀えたものとして   リスペクトし絶えず改善していくことが⼤事と考えます。
  8. まとめ © kaonavi, inc. 36 人にも、AIにも 優しい 効率的な仕組みへ ⾃分の業務の周辺アセット×AI  エンジニア

    → コード‧設計    デザイナー → UX/デザインツール  営業‧CS → 担当する顧客情報