人が考えるべきことに集中するためのコンテキストの作り方

2026年9月11日に開催した Claude Code Night #2 の登壇資料です。
タイトルは「人が考えるべきことに集中するためのコンテキストの作り方」。

AIに「今月の数字を出して」と頼むたびに、テーブルとカラムと指標の定義を説明し直していました。原因は、定義とプロダクトの前提がAIの読める場所に無かったことです。

そこで指標の定義をdbtのdocsブロック1か所に置き、Lightdashのメトリクスカタログを通して、数字とその定義を同じ画面から読めるようにしました。プロダクトの設計書はサブモジュールでリポジトリに引き込み、機能の目的や経緯が自動で集まる形にしています。

結果として、定義を渡さずに数字を聞けるようになりました。他部署の方も、前提のすり合わせから始めずに数字を読めます。

扱っている内容
・AIに分析を頼んだときに起きていた5つの問題
・守るべき4つの原理原則
・dbtとLightdashで定義を1か所に集めるまでの手順
・分析を頼むときに埋める5項目のテンプレート
・プロダクトの文脈を自動で集める仕組み

データウェアハウスはGoogle BigQuery、定義の管理はdbt、画面はLightdash、AIとのやりとりはClaude Codeです。資料に出てくるテーブル名とカラム名と数字は、架空の小売店に置き換えています。

Transcript

1. 人が考えるべきことに集中するための コンテキストの作り方 2026年9月11日 株式会社アサイン 白井翔大 01
2. 自己紹介 白井 翔大 Shota Shirai キャリアプラットフォーム事業部 Product Engineer ・ 2023年10月ASSIGN入社 ・ Flutter歴は3年ほど ・ プロダクトのデータ分析基盤の設計・構築・運用や、新規プロダ クトの開発基盤設計まで幅広く担当 ・ カメラ、油絵が趣味で、最近筋トレ X Zenn 良かったらフォローお願いします！ 02
3. そもそも分析とは何をすることか 分析とは 複雑な事象やデータを要素に分けて詳細に調べ、性質や関係性を明らかにする過程 やりたいこと データから課題を明確にし、改善を積み重ねて、課題を解決すること ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 03
4. 人が集中するべきところはどこか AIが完全に代替する 人が集中する データの収集 顧客と事業とプロダクトの課題を見つける データの算出 改善案を検討する データの可視化 プロダクトと事業をより良くする AIがやるのは、データを読むサポートまで。決めるのは人 ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 04
5. こんな悩みはありませんか AIが定義を知らない 05
6. こんな悩みはありませんか AIが定義を知らない AIが自走し続けてしまう 06
7. こんな悩みはありませんか AIが定義を知らない AIが自走し続けてしまう プロダクトの文脈が渡っていない 07
8. こんな悩みはありませんか ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved AIが定義を知らない AIが自走し続けてしまう プロダクトの文脈が渡っていない 特定の人しか分析ができない 08
9. こんな悩みはありませんか AIが定義を知らない AIが自走し続けてしまう プロダクトの文脈が渡っていない 特定の人しか分析ができない 分析にかける費用が高くなる ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 09
10. 今日は上の3つについて打ち手まで話します AIが定義を知らない AIが自走し続けてしまう プロダクトの文脈が渡っていない 特定の人しか分析ができない 分析にかける費用が高くなる ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 10
11. 守るべき４つの原理原則 1 言葉の意味を揃える 2 決めた定義をSSOTにする 3 分析したいことを厳密に言語化する 4 文脈が自動で集まるようにする ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 11
12. 守るべき４つの原理原則 1 言葉の意味を揃える 2 決めた定義をSSOTにする 3 分析したいことを厳密に言語化する 4 文脈が自動で集まるようにする ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved AIと人間で、言葉の定義を揃えられる状態にすること 12
13. 守るべき４つの原理原則 1 言葉の意味を揃える AIと人間で、言葉の定義を揃えられる状態にすること 2 決めた定義をSSOTにする 定義の置き場が1つで、人もAIもそこだけを見る状態にすること 3 分析したいことを厳密に言語化する 4 文脈が自動で集まるようにする ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 13
14. 守るべき４つの原理原則 1 言葉の意味を揃える AIと人間で、言葉の定義を揃えられる状態にすること 2 決めた定義をSSOTにする 定義の置き場が1つで、人もAIもそこだけを見る状態にすること 3 分析したいことを厳密に言語化する 何を知りたいかと、必要なデータが決まっている状態にすること 4 文脈が自動で集まるようにする ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 14
15. 守るべき４つの原理原則 1 言葉の意味を揃える AIと人間で、言葉の定義を揃えられる状態にすること 2 決めた定義をSSOTにする 定義の置き場が1つで、人もAIもそこだけを見る状態にすること 3 分析したいことを厳密に言語化する 何を知りたいかと、必要なデータが決まっている状態にすること 4 文脈が自動で集まるようにする 機能の目的や経緯が、AIの読める場所に溜まる状態にすること ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 15
16. これらを守れば本当に解決するのでしょうか 01 AIが定義を知らない 02 AIが自走し続けてしまう 原則3 03 プロダクトの文脈が渡っていない 原則4 言葉の意味を決め、その定義をSSOTに置いて最新に保つ 分析したいことを厳密に言語化してからAIに渡す 機能の目的や経緯が自動で集まる形にして、AIに読ませる ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 原則1 原則2 16
17. 01 言葉の意味を揃える ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 17
18. 1 テーブルの役割とカラムの意味は dbt docs で見る 架空の小売店の例 ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 18
19. 1 指標の定義は Lightdash で見る 架空の小売店の例 ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 19
20. 1 定義を変えるときは背景と影響を書いてレビューを通す 架空の小売店の例 ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 19
21. 02 決めた定義をSSOTにする ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 20
22. 1 人向けとAI向けに定義を二重に持たない 架空の小売店の例 ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 18
23. 2 定義の本文は dbt に1つ。BIの画面はそれを表示している 架空の小売店の例 ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 21
24. 03 分析したいことを厳密に言語化する ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 22
25. 3 分析を頼むときに埋める5つ # 分析を頼むときのテンプレート ## 前提 指標の意味はここに書かない。 `functions/_functions__docs.md` の docs ブロックを参照元とする。 1. 目的を1文で書く ## 依頼で埋めるもの 2. 見たい数字と軸を書く ### 1 目的 知りたいことを1文で書く。判断に使う数字は1つに絞る。 3. 期間を決める ### 2 見たい数字と軸 例 1時間ごとの店舗の利用率を、年齢層ごとに見たい。 4. 除外する対象を決める ### 3 期間 いつからいつまでを見るか。 5. アウトプットの形式を決める ### 4 除外する対象 テスト用アカウント、社内発注など。 ### 5 アウトプットの形式 集計した数字だけを返すのか、1件ずつの明細も返すのか。 返す列を並べる。 ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 23 5つのどれかが空なら、SQLを書かずに聞き返す。
26. 04 文脈が自動で集まるようにする ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 24
27. 4 プロダクトの文脈を、サブモジュールで読み込む 架空の例 ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 26
28. 4 録音から議事録までを1本に繋ぐ 1. 会議アプリのマイク使用を検知して録音する 2. yap で文字起こしする 3. claude -p が議事録を書く 4. カレンダーの予定名から保存先を決める 5. ノートへ保存する 6. 通知センターへ知らせる ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved # 音声 → 議事録 ## Step 1 録音 15秒ごとにマイクを使っているアプリを調べる。 会議アプリが2回続けて見つかったら録音を始め、 4回続けて見つからなくなったら止める。 ## Step 2 文字起こし yap で Mac の中だけで文字にする。 音声ファイルを外へ送らない。 ## Step 3 議事録 claude -p に文字起こしを渡して書かせる。 ## Step 4 保存先 録音の開始時刻に重なる予定の名前から プロジェクトのディレクトリを探す。 見つからなければ未分類の置き場に入れる。 ## Step 5 通知 macOS の通知センターへ完了を知らせる。 27
29. 結果 数字と定義が同じ画面から引ける 数字 その数字の定義 全員が同じ定義を見たうえで数字を読めるので、前提のすり合わせから始めなくてよい 架空の例 ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 29
30. 結果 数字も定義も、会話で引ける 条件が足りなければ聞き返し、定義を聞けば参照元から答える 数字を聞く ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 定義を聞く 数字と条件は架空の店舗の例。実際のやりとりはこのあと実演する 30
31. まだまだ課題はあります 正直、片づいたとは言えない状態です 1 定義のデータを集めきれていない 全社で使う定義が、まだ出そろっていない 2 示唆出しの提案はまだ微妙 自社特有の情報と分析の知見が、まだAIに渡せていない ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 31
32. まとめ 人が考えることに集中できるかは、AIに渡すコンテキストで決まる 1 2 決めるのは人 自然に集まる状態にする AIがどれだけ進化しても、見て、考え て、決める役割は動かない 前提情報をデータとしてきちんと残 す ©ASSIGN Inc. All Rights Reserved 3 分析したいことを厳密に言 語化する 5つのどれかが空なら、SQLを書かず に聞き返す 32