データ_AIの事業の勝敗をわけるもの

Transcript

1. AI時代に事業の勝敗をわけるもの 株式会社IVRy Data Engineer 松⽥ 健司 @IVRy Inc. All rights reserved.
2. ヤフー株式会社（現‧LINEヤフー株式会社) （2014 - 2016） 新卒⼊社し、広告配信システムのDMP開発に従事。 松⽥ 健司 a.k.a KJ (X:@ken_3ba) 株式会社カケハシ（2016 - 2025） 薬局向けSaaSのスタートアップに6⼈⽬として参画。 ソフトウェア開発を起点に、データエンジニア、 エンジニアリングマネージャーまで、事業の成⻑に 合わせて幅広く経験。 株式会社IVRy（2025-） データエンジニアとして、データ基盤の構築に従事。 2
3. 株式会社IVRy（アイブリー） 〒108-0073東京都港区三⽥三丁⽬5-19 住友不動産東京三⽥ガーデンタワー10F 設⽴ 2019年3⽉ 代表取締役 奥⻄ 亮賀 (Ryoga Okunishi) 事業内容 対話AIプラットフォーム「アイブリー」の運営 従業員数 250名以上 (2026年4⽉末時点）
4. オフィスに壁、あります 4
5. 対話AIプラットフォームとしての価値構造 アイブリーとは 2つの機能が循環する"対話の場" アイブリーは、あらゆる顧客接点の⽂脈を理解するAI対話機能と、その対話データを⼀元管理‧分析するIVRy Data Hub。この2つを備えた『対話AIプラットフォーム』です 聞き返し ⽂脈理解 ナレッジの集約 IVRy Data Hub AI対話機能 電話、Chatなど、 あらゆる顧客接点の 対話データを 対話の場 ⼀元管理‧分析 コンテキストを理解 ⾮構造化データ リスク検知 ナラティブな 対話データ @IVRy Inc. All rights reserved. 対話品質の向上 VoC分析 5
6. 対話AIプラットフォームとしての価値構造 現場の声が、経営に効くデータに変わるまで IVRy Data Hubによってこれまでブラックボックスだった現場の声を分析可能なデータに変え、対応品質の 向上や顧客との⻑期的な信頼関係の構築など、経営課題の解決に直結させます スタッフ 顧客データ 電話 顧客データ 対話データ メール Chat IVRy Data Hub アイブリー 対話データ 対話データを ⼀元管理‧分析 FAQ /マニュアル SMS データの可視化 @IVRy Inc. All rights reserved. FAQ 6
7. Databricksを中⼼にしたデータアーキテクチャ @IVRy Inc. All rights reserved. 7
8. 2026年 @IVRy Inc. All rights reserved. 8
9. 世はまさに⼤AI時代 @IVRy Inc. All rights reserved. 9
10. AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI @IVRy Inc. All rights reserved. 10
11. 事業の成否を分けるのは、AIを効果的に活⽤する戦略だ!!! @IVRy Inc. All rights reserved. 戦略 ⻑期的な⽬標と⽅針 作戦 ⾏動計画と実施 戦術 現場の具体的な⽅法 11
12. データの観点でいうと @IVRy Inc. All rights reserved. 戦略 AI×データ事業 作戦 プロダクト開発、 特定顧客群へのGTM 戦術 実装、クエリ、 プロンプト、モデル 12
13. だが、その全てを⽀えているのは @IVRy Inc. All rights reserved. 13
14. 兵站 @IVRy Inc. All rights reserved. 14
15. @IVRy Inc. All rights reserved. https://wirelesswire.jp/2020/07/76398/ 15
16. 素⼈は「戦略」を語り、 プロは「兵站」を語る - Omar Nelson Bradley @IVRy Inc. All rights reserved. 16
17. いつの時代も、前線の勝敗を左右 してきたのは補給線だった @IVRy Inc. All rights reserved. 17
18. これは、ビジネスでも同じ @IVRy Inc. All rights reserved. 18
19. "Prototypes are trivial compared to scaling production & supply chain. " - Elon Musk プロトタイプづくりは、生産規模の拡大や サプライチェーン（兵站） の構築に比べれば 造作もない @IVRy Inc. All rights reserved. 19
20. では、 今のAI時代に必要な兵站とは? @IVRy Inc. All rights reserved. 20
21. データ基盤‧ガバナンス、 そして、それらを⽀える⼈ @IVRy Inc. All rights reserved. 21
22. AIは⼗分に賢くもう誰でも使える状態 @IVRy Inc. All rights reserved. 引⽤:Data + AI Summit Keynote 2026 | Day 1 22
23. ただ、まだ仕事では使いこなせていない @IVRy Inc. All rights reserved. 引⽤:Data + AI Summit Keynote 2026 | Day 1 23
24. コンテキストとガバナンスの整備こそが課題 @IVRy Inc. All rights reserved. 引⽤:Data + AI Summit Keynote 2026 | Day 1 24
25. 本当に効率的ですか……？ トークン代、データ処理実⾏代、組織全体での時間 俺が中間モデル 作った⽅が 早かったりしない？ https://x.com/wxy_zzz/status/2076 938268088938780?s=20 @IVRy Inc. All rights reserved. 25 25
26. 今後のデータ基盤の役割は？ データを貯める場所からAIがビジネスで安⼼‧安全に意思決定するための⼟台へ データの使い方 保存中心 分析の担い手 意思決定支援 人が分析 ログ・コスト監視 AIが分析 データ連携 ETL開発 一元管理 分散 モデルの選択 パイプラインの生成から障害の検知・修正まで、 AIが自 律的に実行する。 手動 自動生成・運用 閉じた基盤 オープンな連携 単一モデル 複数モデル 出典： Databricks Data + AI Summit 2026 キーノートより整理 @IVRy Inc. All rights reserved. 26
27. @IVRy Inc. All rights reserved. https://note.com/dr_paradi/n/n015d4dffffe4 27
28. コーディング AI があれば、 エンジニアはいらない？ @IVRy Inc. All rights reserved. 28
29. ❌ 仕事を奪い、⼈が不要 ✅ 経済の拡⼤化と新職種の誕⽣ @IVRy Inc. All rights reserved. 29
30. 歴史はその逆を⽰してきた @IVRy Inc. All rights reserved. 30
31. ⼈間の仕事は 意思決定をする 責任をとる @IVRy Inc. All rights reserved. 31
32. データエンジニアは ガバナンスの⽅針を定め、 合意形成と説明責任を果たす @IVRy Inc. All rights reserved. 32
33. 兵站 @IVRy Inc. All rights reserved. 33
34. We are Hiring! 34