Data Engineer | Wellness | Nature | ex-hacomono / ex-PERSOL
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そう思います。
民主化という意味ではダッシュボード作っても見られない問題もあるあるだと思うので、インターフェースの設計も大事だと思ってる。気軽に聞けるAIチャットが業務の近いところにあると結構使われる印象があります。
Jun 10
AIによって「データ抽出」は民主化が進んだ結果、「データ分析」を民主化できるかどうかが次の論点になりつつある。データから良い意思決定ができる能力が組織に備わっているかどうかによって明暗が分かれそうなところ。
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同意です、動かないと具体的に考えられない！
Jun 5
「考える」は考えていない。
人は動いて、はじめて考える。
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takeisa retweeted
May 27
dbtでデータモデリングをするとき、ソース側から順々に整備していこうとするシーンをたまに見ますが、ユースケースに沿ったデータマートを作ってから、裏側をリファクタリングする順番の方がオススメ。
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こういうドメイン強い人がプロトタイプ作るの最強だと思う。
スケールする際はプロにレビューしてもらった方がいいんだろうけど。
May 27
Claude Codeで英会話練習アプリサクッと作ってみたけどすごいな😅これを機に思うのは、英会話練習時に一番大事なのは
1. 文法・発音・語彙を恐れず発話すること。
2. その意味を汲み取ってくれる相手がいること。
3. その上で自然な表現を教えてくれる相手がいること。
4. 自然な英語表現を「自分の英語表現メモ帳」に追加していくこと。復習としてそこで使われている表現で色々英作文してみること。
が大事。このプロセスを回して、いかに4.の表現ストックを増やしていくか、いかにその表現に慣れてパッと出せるか、がスピーキングつよつよになるためのコツ。
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こういうAIでの課題解決めちゃくちゃいい！
新卒の会社で管理栄養士と一緒に仕事してたからめちゃくちゃわかる。年間の献立考えるの本当大変なんですよね。
すごい！！ここまできた。
給食事業者向けの献立エンジン
BtoB & BtoBtoC型の難しいプラットフォームモデルをここまで伸ばしてくれています。
雑なちょっとやってみたAIは事業にならない。泥臭い取り組みはマストになる例
prtimes.jp/main/html/rd/p/00…
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やっぱり自社特化で本気でAIエージェント使うならデータ基盤はセットになってくるよな。
Snowflakeが「Data Trends 2026」レポートで業界横断の3つのデータトレンドを発表。
snowflake.com/ja/blog/trends…
①エージェント型AIは実験段階ではない
②データ基盤がボトルネック
③ガバナンスとセマンティクスが新たな競争優位性の源泉
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みんなの考えた最強のデータ基盤アーキテクチャ'26前期〜前夜祭〜ルーキーズ※公式 に参加を申し込みました！ datatech-jp.connpass.com/eve… #みん強
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結局はSnowflake Cortex に乗ってる Claude が日本にまだ来てないからクロスリージョン推論を有効にしないとダメということか、、
Snowflake Intelligence 早く日本に来て
qiita.com/ikageso17g/items/c…
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リアルタイム要件を鵜呑みにした
要件整理すると実はバッチで十分だったとかはありますよね。
コストと運用負荷のトレードオフを冷静に比較して決めたいですね。
May 11
ゼロからデータ基盤構築をした時の失敗談：すべては要件定義できまる
zenn.dev/ivry/articles/data-…
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最近データ基盤の選定、設計していて共感する部分が多いです。analysis料金はブラックボックスになるので読みにくいのと、将来的にプロダクトに組み込んだりの可能性がある場合は同時実行数の制限もあるのでSnowflakeになりますよね。
May 12
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