Dataiku Summit Tokyo 2025セミナーレポート
|
|
Dataiku Summit Tokyo 2025 アシストセッション
「AIエージェント時代のデータ民主化のあり方」～現場が主役になるデータドリブン経営の実現手法～
アジェンダ
変化の激しい時代を生き抜くための“データ民主化”とは
2025年7月10日に開催された「Dataiku Summit Tokyo 2025」。アシストはDXとAI時代における最適なデータ活用 自社戦略の選択をテーマに「データ民主化」の理想と現実、そして企業がこれからどのようにデータと向き合い、全社的に展開していくべきかについて講演いたしました。
セッションでは、弊社佐藤彰広よりAIエージェント時代における「データ民主化」の再定義と、企業が競争力を高めるための最新データドリブン経営と組織改革の方向性について、多角的に解説しました。
|
|
生成AIやノーコード／ローコードプラットフォームの進化により、これまで専門人材に依存していたデータ活用がより身近になり、全員参加型データ活用が現実的な選択肢になりつつあります。その文化醸成や現場の推進力、さらには組織としての適応力といった観点から、具体的な実践手法をご紹介しました。
データドリブン経営の重要性と組織改革
市場環境の変化スピードがかつてないほど加速するなか、企業は前例のない課題に直面しています。これに対応するためには、単なる勘や経験に頼らず、会社全体でデータを根拠に業務判断する、いわば間接代表制 データ活用からの脱却が不可欠です。
「データドリブン」な企業体質の実現により、戦略の柔軟な見直しと迅速なフィードバックサイクルが可能になり、競争力の維持・強化につながります。
技術進化と“ユニバーサルAIプラットフォーム”
従来、専門スキルが必要とされたデータ分析・活用ですが、生成AIやノーコード/ローコードツールの登場により、専門人材中心のAI運用という課題が解消されつつあります。
しかし、現代のAI・データ活用プロジェクトは、ETL、DWH、データレイク、BI、MLOpsなど複雑かつ多彩なテクノロジーで構成され「AIパイプラインのカオス」とも形容される複雑化が課題となっています。
その解消策として、誰もがAI・データ活用基盤にアクセスしやすく、かつ全社横断的に活用可能な「ユニバーサルAIプラットフォーム」の導入が有効です。Dataikuならば、基幹データから生成AIまでを一貫して扱え、実効性あるデータ基盤が構築できます。
|
|
データ準備の自律性と継続的支援
データ民主化を推進する上で、多くの場合ボトルネックとなるのがRAWデータの加工や前処理といった「データ準備」の工程です。
この工程を社員自らが（高度なスキルなしで）インタラクティブかつセキュアに実行できるセルフサービス環境を整えることが、第一歩となります。
ただし、重要なのはツールを導入することだけではありません。
セルフサービス環境に加え、「困ったときにすぐ相談できる」支援窓口の存在が、データ準備の要となるノウハウを保持し、利用を促進します。この支援があることで、思考や作業の中断を最小限に抑え、継続的なデータ活用が実現するのです。
|
|
データ活用文化と“チャンピオン”の役割
組織内でデータ活用が根付くには、技術面だけでなく組織文化や現場の慣習・適応力への対応が不可欠です。この推進役となるのが「チャンピオン」の存在です。
彼らはプロジェクトを牽引し、業務現場でのロールモデルとなり、知見の形式知化を進め、現場と経営の橋渡しを担います。AI/DX推進の現場では、このような内側からの文化醸成と実践知の循環が成功の鍵を握ります。
|
|
戦略の選択肢と体制構築
データ民主化・AI活用の実現と自社戦略の選択には、各社ごとに最適な戦略設計がポイントです。AI、データの民主化のリブート計画として、以下の４つの実践ステップを軸とした戦略をご紹介しました。
| 【診断】 | 自社の民主化タイプ判定（例：BIツールの利用率等） |
|---|---|
| 【基盤構築】 | データ準備環境の最適化（例：RAWデータ直接アクセス、テンプレート自動化） |
| 【人材発掘】 | 「現場課題への課題意識」を重視したチャンピオン発掘 |
| 【文化醸成】 | 小さな成功事例の積み重ねによる推進（例：業務自動化の省力化、社内表彰） |
これに加え、内部向けリテラシー教育、専任サポートやAIプロジェクトの統括・推進（オーケストレーション）機能の強化が提案されています。自社の現状に応じて柔軟に方針を再考（Reboot）し、実効性ある体制の構築が求められます。
|
|
まとめ
AIエージェント時代のデータ民主化は、単なる技術導入の範囲を超え、企業文化・人材・支援体制を巻き込んだ「適応課題」として捉える必要があります。社員一人ひとりがデータを使って行動できる全員参加型データ活用を実現するには、技術・体制・文化を三位一体で設計し直すことの必要性を、今回のセミナーで強調しました。
最後に、テクノロジー×サポート×人材を軸に据えた体制構築として、弊社が提供する下記サービスを紹介しました。
DX/AI教育コーディネートサービス
Snowflake
+ Dataiku
連携支援
データ準備の専任技術サポート
AIプロジェクトオーケストレーション（AIPO）
アシストでは今後もAI導入支援サービスを活用しながら、貴社のデータ活用戦略をご支援いたします。
|
|
オンデマンド配信のご案内
「適応課題」とは具体的に何か？「チャンピオン」はどのように見つけるのか？
本レポートでは伝えきれなかった、より具体的な解説や当日のセッションを、オンデマンド動画でご視聴いただけます。
貴社のデータ民主化をRebootさせるヒントが、きっと見つかります。
▼当日のセッション講演（見逃し配信）はこちら
お問い合わせ
Dataikuについてのご質問やご導入に向けたご相談は、以下のフォームよりお気軽にお問い合わせください。
