※本記事は、AWS re:Invent 2024で開催されたセッション「Gen AI for SMB data analysis: Unlocking insights from limited data (SMB305)」の内容を基に作成されています。登壇者はLukaszとPeterの2名で、小規模ビジネスが限られたデータセットからジェネレーティブAIを活用して価値ある洞察を引き出す方法について解説しています。セッションでは、データ探索、パターン認識、予測モデリングなどの分野におけるジェネレーティブAIの実践的な応用を探り、リソース制約にもかかわらずデータ駆動型の意思決定を行い競争優位性を獲得するための方法が紹介されています。
AWS re:Inventの詳細情報は https://go.aws/reinvent でご覧いただけます。その他のAWSイベント情報は https://go.aws/3kss9CP 、より多くのAWSビデオは http://bit.ly/2O3zS75 、その他のAWSイベントビデオは http://bit.ly/316g9t4 でご覧いただけます。本記事の内容は原発表内容を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご覧いただくことをお勧めいたします。
1. はじめに
1.1 セッションの目的：シンプルさを重視したアプローチ
Lukasz：今日、私とPeterが準備したトピックは、皆さんが期待しているものとは少し異なるかもしれません。なぜなら、今日のセッションの鍵となるのは「シンプルさ」だからです。もし皆さんが、少量のデータから基盤モデルを構築する方法をお見せするつもりだと思っていたなら、それは違います。
私たちは、視点を少し変えて、データ準備プロセスやビジネス価値の抽出において、様々なサービス、ツール、そしてジェネレーティブAI機能をどのように適用し、より迅速に結果やビジネス成果を得られるかについてお話ししたいと思います。
今年はこれまで以上にジェネレーティブAIが注目を集めていました。私たちはどうやってスケールするか、どうビジネスに統合するか、どうやって価値をより迅速に得るか、どのモデルを使うべきかといった様々な質問を自分自身に投げかけてきました。しかし、大量のデータを持っていない、あるいはデータを活用する準備ができていない小規模組織にとっては、「基盤モデルはそのまま簡単に使えるけれど、それらを前進させるための十分なデータや情報がない」という困難に直面していました。
1.2 小規模組織のジェネレーティブAI活用の課題
Lukasz：経営幹部から聞こえてくる声は、「ジェネレーティブAIを効果的に活用し、実質的な変化や大きな影響をもたらすためには、多くの専門知識とプロセスの変更が必要だ」というものです。また、ビジネス目標に沿った全体的な戦略の調整も不可欠です。
これらすべての議論と経営幹部から聞いた意見は、「どこに努力を倍増させるべきか」「投資対効果をどう最大化するか」という単純な点に集約されていました。
一方で、ジェネレーティブAIはさまざまな分野やドメインでその影響を拡大し始めています。スライドに示した統計からもわかるように、現在最も顕著な影響が見られるのは、セールス、マーケティング、IT運用、そして顧客体験や顧客オペレーションの分野です。
ここでは通常、チャットボットのような既製品と対話し始め、ジェネレーティブAIとの対話がどのようなものかを体験できます。しかし、先ほど述べたように、すべての組織がそのような流れにすぐに参加できるわけではなく、また、ジェネレーティブAIから最大限の価値を引き出すために十分な情報、十分なデータ、または構造化されたデータを持っているわけでもありません。
私たちがPeterとともに耳にしてきたのは、「このドメインで作業を始めるにはデータセットが小さすぎる」という声です。「おそらくこれはスキップすべきだろう」という反応も珍しくありません。だからこそ、ジェネレーティブAIをどう捉えるかという視点を変える必要があるのです。
Peter：そのためには、これらの基盤モデルがどのように機能するかを少し理解する必要があります。
1.3 エグゼクティブの懸念事項：専門知識、プロセス変更、投資対効果の最大化
Lukasz：エグゼクティブたちから聞いているのは、ジェネレーティブAIを有意義に活用するためには、実は専門知識が非常に多く必要であり、プロセスも大きく変更しなければならないということです。変化をもたらし、重要なインパクトを与えるためには、これらの調整が不可欠なのです。
また、全体的な戦略もビジネス目標に合わせて調整する必要があります。これらすべての議論と経営幹部からのフィードバックを考慮すると、最終的には単純な問題に行き着きます。それは「どこに私たちの努力を倍増させるべきか」そして「投資対効果をどのように最大化するか」ということです。
エグゼクティブたちは、自社のビジネスに変革をもたらすために最も効率的なアプローチを見極めようとしています。彼らは単に新しい技術を採用するだけでなく、その技術がビジネスにもたらす具体的な価値を見極め、最も効果的な投資先を特定したいと考えています。
特に小規模組織においては、限られたリソースで最大の効果を得ることが重要です。そのため、専門知識の獲得、プロセスの変更、そして戦略の調整という三つの主要な課題に対して、バランスの取れたアプローチを見つける必要があります。これらの懸念事項を適切に解決することができれば、ジェネレーティブAIの潜在能力を最大限に引き出すことができるでしょう。
2. ジェネレーティブAIのビジネスインパクト
2.1 現在の影響が大きい分野：セールス、マーケティング、IT運用、カスタマーエクスペリエンス
Lukasz：一方で、ジェネレーティブAIは複数の領域や分野でその影響力を拡大し始めています。スライドに表示されている統計が示すように、現在最も顕著な影響が見られるのは、セールス、マーケティング、もちろんIT運用、そして顧客体験や顧客オペレーションの分野です。
これらの分野では、私たちは通常、チャットボットのような既製品と対話し始めます。こうした製品は私たちの日常に入り込み、対話の最前線に立っており、実際にジェネレーティブAIとのやり取りがどのようなものかを体験することができます。
これらの分野でのジェネレーティブAIの成功は、顧客とのコミュニケーション方法を根本的に変えつつあります。例えば、セールスとマーケティングでは、顧客一人ひとりに合わせたパーソナライズされたメッセージを大規模に作成できるようになりました。IT運用では、問題解決の自動化や予測メンテナンスが進み、効率性が大幅に向上しています。また、カスタマーエクスペリエンスの分野では、24時間体制のサポートや複雑な問い合わせへの即時対応が可能になりました。
これらの成功事例が示すように、ジェネレーティブAIは企業と顧客の関係性を深め、ビジネスプロセスを効率化する強力なツールとなっています。しかし、この技術をビジネスに統合するためには、適切なデータ基盤と明確な戦略が必要です。
2.2 小規模データセットに関する課題
Lukasz：しかし、先ほど冒頭で述べたように、すべての組織がこの流れにすぐに参加できるわけではなく、また、ジェネレーティブAIから最大限の価値を引き出すために十分な情報、十分なデータ、あるいは構造化されたデータを持っているわけでもありません。
私たちがPeterとともによく耳にするのは、「このドメインで作業を始めるにはデータセットが小さすぎるので、おそらくこれはスキップすべきだろう」という声です。これは多くの小規模組織や中小企業が直面する一般的な誤解です。彼らは自社のデータ量が少ないためにジェネレーティブAIの恩恵を受けられないと考えています。
実際、多くの組織は「私たちのデータは量が少なすぎる」「質が十分でない」「適切に構造化されていない」といった理由で、ジェネレーティブAI導入への取り組みを躊躇しています。これらの懸念は理解できますが、データの量よりも、それをどのように活用するかという視点の方が重要なのです。
小規模データセットの課題は、データそのものの限界というよりも、それをどう捉え、どう活用するかという考え方の問題かもしれません。少量のデータでも、正しいアプローチと適切なツールを使えば、意義のある洞察を引き出すことは十分可能です。これは視点を変えることで解決できる課題なのです。
こうした課題を克服するためには、ジェネレーティブAIに対する私たちの見方を根本的に変える必要があります。
3. ジェネレーティブAIの新しい視点
3.1 基盤モデルの仕組みと大量データでの訓練の意義
Peter：これらの基盤モデルがどのように機能するかを理解するために、一歩下がって考えてみましょう。基盤モデルを巨大なニューラルネットワークと捉えてみてください。これらのニューラルネットワークは膨大な量のデータで訓練されています。
面白いことに、これらのモデルが膨大な量のデータで訓練されているからこそ、私たちも自分たちのデータから大量の洞察を得ることができるのです。それに加えて、これらのモデルは異なるコンテキストを理解することにも非常に長けています。
これは、私たちのセールスやマーケティングチームなどが、自社の文脈を提供したデータに適用することで、そのデータからさらに洞察を得ることができるということを意味しています。これもまた、データから洞察を得るのに役立ちます。
このセッションでは、ジェネレーティブAIについて異なる視点を持ちたいと思います。「私のジェネレーティブAI基盤モデルにどのようなデータを与えれば、何かを提供してもらえるか？」と考えるのではなく、「このジェネレーティブAI基盤モデルは、私がすでに持っているデータからより多くのデータ、より多くの洞察を得るのにどのように役立つか？」と考えるべきです。
基盤モデルが大量のデータで訓練されている点が重要なのは、そのトレーニングによって様々なパターンや関連性を学習しているからです。この豊富な「知識」があるからこそ、私たちの限られたデータセットに対しても、それを補完し、拡張し、そして新たな視点から解釈することができるのです。つまり、モデル自体が持つ広範な知識ベースを活用して、小規模なデータからでも価値ある洞察を引き出すことが可能になります。
3.2 データ提供からデータ活用への視点転換
Peter：このセッションでは、ジェネレーティブAIに対する視点を変えたいと思います。「私のジェネレーティブAI基盤モデルにどのようなデータを提供すれば何かを得られるか？」と考えるのではなく、「このジェネレーティブAI基盤モデルはどのように私にデータを提供し、既に持っているデータからより多くの洞察を得るのに役立つか？」と考えるべきです。
Lukasz：そう、次のステップは、視点を変えた後に、これらのモデルを私たちの現実にどう組み込むかということです。すべては実装の効率性と複雑さに関わってきます。実際の環境でこれらを使用する方法を考える際、「インコンテキスト学習」を使用できます。これは基本的に「モデルをそのまま使用する最適な場所を見つける」、あるいはプロンプトエンジニアリングで私たちのコンテキストに合わせて少し修正することを意味します。ただし、知識ベースへのアクセスを与えなくてもいいのです。
この視点の転換は非常に重要です。従来はAIモデルに対して「このデータを分析して何か教えてください」というアプローチでした。しかし今、私たちが提案しているのは「AIモデルの能力を使って、私たちのデータをより豊かにし、より多くの価値を引き出す」という考え方です。
つまり、AIを単なるデータの消費者ではなく、データ拡充のパートナーとして捉えるのです。これにより、限られたデータセットからでも、モデルの持つ広範な「世界知識」を活用して、より深い洞察や予測、提案を引き出すことができます。
このアプローチは特に小規模ビジネスに有効です。大量のデータがなくても、既存の少量データとAIの知識を組み合わせることで、以前は不可能だった分析や予測が可能になるからです。
3.3 ジェネレーティブAI実装の効果と複雑さのバランス
Lukasz：ジェネレーティブAIを実際の環境で使用する方法を考える際、すべては実装の効果と複雑さに関わってきます。実際の環境でこれらのモデルを使用する方法を考える際、「インコンテキスト学習」を使用できます。これは基本的に「モデルをそのまま使用する最適な場所を見つける」、あるいはプロンプトエンジニアリングで私たちのコンテキストに合わせて少し修正することを意味します。ただし、知識ベースへのアクセスを与えなくてもいいのです。
実装の複雑さと効果のバランスを取ることは、特に小規模ビジネスにとって重要です。最も単純なアプローチでは、基盤モデルをそのまま使用し、特定のタスクや質問に適用します。これはプロンプトエンジニアリングによって少し調整できますが、基本的には既存のモデルの能力を活用するものです。
このアプローチは実装が簡単である一方で、特定のビジネスニーズに完全に適合しない場合があります。逆に、カスタムモデルの構築や完全な再訓練は非常に高い効果が期待できますが、実装の複雑さとコストも大幅に増加します。
効果と複雑さのバランスを見つけることが、特に限られたリソースを持つ組織にとって重要です。ジェネレーティブAIの価値を最大化するには、単にモデルを使うだけでなく、ビジネスプロセスやデータフローの中にどう効果的に組み込むかを考慮する必要があります。
最適なバランスポイントは、データの量と質、技術的な専門知識のレベル、そして期待する成果によって異なります。重要なのは、自社のリソースと目標に合った、持続可能で価値を生み出すアプローチを見つけることです。
4. 実装アプローチの選択肢
4.1 In-contextラーニングとプロンプトエンジニアリング
Lukasz：ジェネレーティブAIを実際の環境にどう組み込むかを考える際、実装の効果と複雑さを考慮する必要があります。実際の環境でこれらのモデルを使用する方法として、まず「インコンテキスト学習」があります。これは基本的に「モデルをそのまま使用する最適な場所を見つける」ということを意味します。
あるいは、プロンプトエンジニアリングを通じて、私たちのコンテキストに合わせて少し修正することも可能です。この方法の利点は、私たちの知識ベースへのアクセスを与えなくても効果的に機能することです。つまり、センシティブなデータをモデルに直接与えることなく、適切な指示と文脈を提供することで、目的に合った出力を得ることができます。
インコンテキスト学習とプロンプトエンジニアリングは、小規模ビジネスにとって特に魅力的なアプローチです。なぜなら、これらは追加のトレーニングやインフラストラクチャへの大きな投資を必要とせず、既存のモデルの能力をそのまま活用できるからです。
例えば、顧客サポートチャットボットを導入する場合、完全にカスタマイズされたモデルを構築するのではなく、適切なプロンプトと会社固有のガイドラインを提供することで、汎用的な基盤モデルでも十分に効果的な応答を生成することができます。
このアプローチは実装の複雑さが低く、迅速に導入できるため、ジェネレーティブAIを初めて活用する組織にとって良い出発点となります。より高度なニーズが生じた場合は、次のステップとしてファインチューニングなどの方法に進むことができます。
4.2 ファインチューニング
Lukasz：実装アプローチの第二の選択肢は、もちろんファインチューニングと関連しています。これは少量のデータでも非常に効果的です。ファインチューニングでは、既存の基盤モデルを出発点として使用し、特定のタスクや領域に関する追加のデータで調整します。
この手法の魅力的な点は、比較的少量のデータでも効果的な結果を得られることです。例えば、数百から数千の例でも、モデルの挙動を特定の業界や用途に合わせて調整するのに十分な場合があります。これは、すでに基盤モデルが持つ豊富な「知識」の上に、特定の専門知識や言語パターンを追加するような形になります。
ファインチューニングは、インコンテキスト学習とプロンプトエンジニアリングよりも若干複雑ですが、カスタムモデルを完全に構築するよりははるかに効率的です。少量のドメイン固有データを使用してモデルを調整することで、一般的な基盤モデルよりも適切な応答を生成できるようになります。
例えば、eコマース企業なら、自社の製品カタログや過去の顧客とのやり取りを使用してモデルをファインチューニングし、より精度の高い製品推薦や顧客対応が可能になります。また、専門用語や業界固有の言い回しも適切に処理できるようになります。
このアプローチは小規模企業にとって特に有用であり、限られたデータセットでも大きな価値を引き出すことができる「スイートスポット」の一つと言えるでしょう。
4.3 モデルの再トレーニング（Bedrockでの蒸留など）
Lukasz：旅の終わりには、例えばBedrockで最近リリースされた蒸留を使用して、モデルのトレーニングや再トレーニングを検討することもできます。これが実装アプローチの第三の選択肢となります。
この選択肢は最も高度で、技術的にも複雑なアプローチです。モデルの完全な再トレーニングや蒸留プロセスでは、より特化したモデルを作成でき、特定のビジネスニーズに合わせた最高のパフォーマンスを発揮します。しかし、これには大量のデータ、計算リソース、そして専門的な知識が必要となります。
Bedrockでの蒸留など、AWSが提供する最新のツールは、このプロセスをより簡単でアクセスしやすいものにしていますが、それでも他のアプローチと比較すると複雑さとコストは高いままです。
これらの各アプローチは、その効果とコストが異なります。小規模ビジネスにとっての「スイートスポット」は、実際には最初の3つのポイント（インコンテキスト学習、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング）にあります。私たちは、シンプル化されたデータアーキテクチャを通じてどのように価値を抽出し、どこに強力かつ正確に適用できるかを見ていきます。
ジェネレーティブAIは氷山の一角であり、その下には当然データ基盤があります。それを効率的に活用するためには、まず基盤を正しく構築し、ビジネス全体とすべてのプロセスにわたって適用されることを確認する必要があります。
5. 事例：ACMEのデータ課題
5.1 従来のリレーショナルデータベース中心のアーキテクチャ
Lukasz：それでは、私たちがACMEというeコマースショップのオーナーであると想像してみましょう。このショップは数年前から運営されており、トランザクション、履歴、ユーザー、製品、最近実施したキャンペーンからのマーケティングインサイトなど、いくつかのデータを持っています。これらはすべて、Peterが説明するバックエンドシステムに保存されています。
Peter：ACMEは非常に伝統的な小規模ビジネスです。最初は、すべての中心としてリレーショナルデータベースから始めました。これによって、最初のうちは簡単にインサイトを得ることができました。ビジネスインサイトツールをこのリレーショナルデータベースに直接接続するだけでよかったのです。これにより、会社内で起きていることすべてについて、全体的な視点を持つことができました。
しかし、時間の経過とともに会社が成長するにつれて、CRMなどの異なるデータソースも追加されるようになりました。これにより、この全体的な視点を維持することが突然とても複雑になりました。接続するだけでなく、データがどのように変化しているかを理解することも難しくなりました。そして、データベースからビジネス情報を取得しようとすると、単一のデータソースにアクセスして単一のクエリを実行するだけではなくなったため、非常に困難になりました。
例えば、「私の顧客は何人いるか？」という単純な質問はまだ可能ですが、「特定のマーケティングキャンペーンから来た顧客は何人いるか？」と聞きたい場合、今やCRMだけでなく、おそらくリレーショナルデータベースとNoSQLデータベースを同時に照会する必要があります。これにより、得たいインサイトを取得するのに時間がかかるようになりました。
このように、当初はシンプルで効率的だったデータアーキテクチャが、ビジネスの成長とともに複雑化し、データアクセスの障壁となっています。リレーショナルデータベース中心のアプローチは小規模ビジネスの出発点としては適切でしたが、拡大するにつれて限界が見えてきました。
5.2 会社成長に伴うデータソースの多様化
Peter：ACMEは非常に伝統的な小規模ビジネスとして始まりました。最初はすべての中心としてリレーショナルデータベースを使用していました。これによって初期段階では簡単にインサイトを得ることができました。ビジネスインサイトツールをこのリレーショナルデータベースに直接接続するだけでよかったのです。これにより、会社内で起きていることすべてについて、全体的な視点を持つことができました。
しかし、時間の経過とともに会社が成長するにつれて、さまざまなデータソースが加わり、CRMも私たちの小さな会社に追加されるようになりました。これにより、この全体的な視点を維持することが突然非常に複雑になりました。接続するだけでなく、データがどのように変化しているかを理解することも難しくなったのです。
企業の成長に伴い、顧客情報はCRMシステムに、販売データはリレーショナルデータベースに、顧客の行動データはNoSQLデータベースに、といったように、データが複数のシステムに分散していきました。これらの異なるシステムはそれぞれ独自のデータ構造とアクセス方法を持っており、統合的な分析を行うことが技術的に困難になっていきました。
データソースの多様化は、より豊かなビジネスインサイトを得る可能性を秘めていましたが、同時にデータサイロを生み出し、全体像を把握することを困難にしました。各部門が独自のデータシステムを導入することで、会社全体としての統一的なデータ戦略が失われる危険性も高まりました。
このようなデータソースの多様化は、中小企業の成長過程においてほぼ避けられない現象です。しかし、これに対処するための統合的なアプローチを早期に確立しなければ、データの断片化がビジネスの意思決定を妨げる原因となります。
5.3 ホリスティックな視点の維持が困難に
Peter：データソースが多様化したことで、ビジネス情報を私たちのデータベースから取得しようとすると、これがとても困難になりました。なぜなら、もはや単一のデータソースにアクセスして単一のクエリを実行するだけではないからです。
例えば、「顧客は何人いるか？」という単純な質問はまだ可能かもしれません。しかし、「特定のマーケティングキャンペーンから来た顧客は何人いるか？」と知りたい場合、今やCRMだけでなく、おそらくリレーショナルデータベースとNoSQLデータベースを同時に照会する必要があります。これにより、得たいインサイトを取得するのに時間がかかるようになりました。
複数のデータベースを扱うということは、SQLの動作方法、NoSQLの動作方法を知る必要があり、カスタムソフトウェアがある場合は、そのソフトウェアがどのように機能するかを理解してデータを抽出する必要があります。このような技術的な障壁が、データへのアクセスを複雑にしました。
また、異なるシステム間でのデータの整合性の維持も大きな課題となりました。例えば、ある顧客が新しいメールアドレスを更新した場合、その変更がすべてのシステムに反映されているかを確認することが難しくなります。これにより、同じ顧客に関する情報が異なるシステムで矛盾する可能性が生じます。
ホリスティックな視点の喪失は、単にデータへのアクセスが困難になるだけでなく、ビジネス全体の効率と意思決定の質にも影響します。マーケティング、販売、カスタマーサポートなど、異なる部門が同じ顧客データに異なる視点からアクセスする必要がありますが、データが分散していると、これらの部門間の調整も難しくなります。
このような状況を解決するには、データの統合と一元化のための新しいアプローチが必要です。
6. データ管理の3つの柱
6.1 ホリスティックビュー：全社員のデータアクセス
Peter：この問題をどう解決すればよいでしょうか？実際に必要なのは、検討すべき3つの中核的な柱です。まず、ホリスティックビューを確保したいと考えています。つまり、会社内の誰もが自分にとって利用可能なデータを見ることができるようにすることです。
ホリスティックビューとは、会社のデータ全体を一元的に把握できる環境を整えることです。これにより、マーケティングチーム、セールスチーム、カスタマーサポートチームなど、異なる部門間でのデータ共有と協力が促進されます。
例えば、マーケティングチームが特定のキャンペーンの効果を分析する際に、リレーショナルデータベースの売上データとCRMシステムの顧客情報を組み合わせて分析できるようになります。または、経営陣が事業全体の健全性を評価する際に、様々なデータソースからの情報を統合して包括的な視点を得ることができます。
ホリスティックビューの実現により、各チームはそれぞれの専門知識と視点を持ちながらも、共通のデータ基盤に基づいて意思決定を行うことができます。これは「単一の真実の源」を確立することにもつながり、異なるチーム間でのデータの解釈の違いや矛盾を減らすことができます。
また、このアプローチにより、データの透明性が高まり、組織内のサイロ化が減少します。各部門が独自のデータシステムに閉じこもるのではなく、全体として連携しながら働くことができるようになります。
ホリスティックビューの確立は、小規模ビジネスがデータ駆動型の意思決定を行う上での第一歩であり、組織全体でのデータリテラシーと活用能力の向上にもつながります。
6.2 技術的障壁の削減：単一ポータルでのデータアクセス
Peter：また、データにアクセスするための技術的な障壁を減らしたいと考えています。通常、多くのデータベースがある場合、SQLの動作方法を知る必要があり、NoSQLの動作方法を知る必要があります。そしてカスタムソフトウェアがある場合は、そのソフトウェアがどのように機能するかを理解して、データを抽出できるようにする必要があります。
私たちはこのような技術的な障壁を減らし、データがどこにあろうとも、そのデータにアクセスするための単一のポータルを持ちたいと考えています。これにより、技術的な専門知識がなくても、必要なデータにアクセスできるようになります。
例えば、マーケティング担当者が複雑なSQLクエリを書かなくても、直感的なインターフェースを通じて必要なデータにアクセスできるようにします。あるいは、経営幹部が技術チームに依頼することなく、ダッシュボードで最新の業績指標を確認できるようにします。
このアプローチは、特に技術的なバックグラウンドを持たないビジネスユーザーにとって重要です。彼らは自分の仕事に関連するデータを迅速に取得し、分析できるようになります。データアクセスの民主化は、組織全体でのデータ駆動型の意思決定を促進し、各チームの自律性と効率を高めます。
単一ポータルでのデータアクセスを実現することで、データリクエストの処理に関わる技術チームの負担も軽減されます。ビジネスユーザーが自分でデータにアクセスできるようになれば、技術チームはより戦略的なプロジェクトに集中することができます。
技術的障壁の削減は、データの価値を最大化するための重要な要素です。データがどれだけ豊富であっても、それを必要とする人々が簡単にアクセスできなければ、その潜在的な価値は十分に引き出されません。
6.3 ガバナンス管理：チーム別のデータアクセス制御
Peter：最後に、そして非常に重要なのは、このデータがどこにあろうとも、そのガバナンスを管理できるようにしたいということです。つまり、「マーケティングチームを管理でき、エンジニアリングチームを管理でき、ビジネスチームを管理できる。そして彼らが必要とするときに、必要なデータへのアクセスを確実に持てるようにする」ということです。
効果的なガバナンス管理により、適切な人が適切なタイミングで適切なデータにアクセスできるようになります。これは単にセキュリティの問題だけでなく、組織的な効率と責任の問題でもあります。
例えば、顧客の個人情報など機密性の高いデータには、そのデータを業務上必要とする特定のチームだけがアクセスできるようにします。または、財務データは財務チームと経営陣のみがアクセスできるように制限することができます。一方で、製品カタログのような一般的な情報は、より広く組織全体で共有できます。
このようなアクセス制御は、データプライバシー法規制（GDPRなど）への準拠にも役立ちます。個人データを扱う場合、誰がそのデータにアクセスしているかを追跡し、必要に応じて監査できることが重要です。
さらに、適切なガバナンス管理により、データの品質と整合性も向上します。データの修正や更新の権限を持つユーザーを制限することで、意図しないデータ変更や破損のリスクを減らすことができます。
チーム別のデータアクセス制御は、組織の成長に伴って特に重要になります。新しいチームメンバーが加わり、新しいデータソースが追加される中で、一貫した管理フレームワークを持つことは、データ環境の複雑性を管理するのに役立ちます。
7. 小規模ビジネスのデータプロセス
7.1 本番環境からステージングエリアへのデータインポート
Peter：それでは、ACMEのような小規模ビジネスではこのようなビジネスプロセスがどのように見えるか見ていきましょう。通常、私たちは本番環境からのデータをステージングエリアにインポートします。そして、このステージングエリアから、本番データがどのように見えるかを可視化し、理解し、インサイトを得ることができます。
これは特に小規模ビジネスにとって重要です。なぜなら、これらのデータセットは多くの場合、完全ではなく、多くの欠損データがあるからです。データの品質がどのようなものかを理解することが必要であり、それによって、ビジネスが必要とするインサイトを得るために正しいアクションを取ることができます。
ステージングエリアへのデータインポートは、実際の業務システムに影響を与えることなく、データを安全に分析し処理するための重要なステップです。本番環境のデータベースは通常、日常の業務オペレーションを支えるために最適化されており、大規模な分析クエリを実行すると、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。
小規模ビジネスでのこのプロセスは、単に技術的な必要性からだけでなく、ビジネス価値を迅速に引き出すという観点からも重要です。本番データのスナップショットをステージングエリアに取り込むことで、データの状態を特定の時点で「凍結」し、一貫した分析を可能にします。
このステップでは、異なるソースからのデータを統合するための基盤も提供されます。例えば、トランザクションデータベース、CRMシステム、マーケティングツールなど、様々なシステムからのデータをステージングエリアに集約し、統合的な分析の準備を整えることができます。
7.2 データの可視化と品質評価
Peter：本番環境からステージングエリアにデータをインポートした後、私たちは次に何をすべきかを理解する必要があります。これはクリティカルな要素です。特に小規模ビジネスでは、これらのデータセットは多くの場合、完全ではありません。大量の欠損データが存在し、私たちはデータの品質がどのようなものかを理解する必要があります。そうすることで、ビジネスが必要とするインサイトを得るために、正しいアクションを取ることができるのです。
データの可視化は、データセットの全体的な健全性と品質を把握するための強力なツールです。グラフ、チャート、ヒートマップなどの視覚的な表現を通じて、データのパターン、外れ値、欠損値などをすぐに識別できます。これにより、どの領域に注意を払い、どのようなクリーニングや変換が必要かを素早く判断できます。
特に小規模ビジネスのデータセットでは、いくつかの一般的な品質問題に注意する必要があります：
- 欠損値：例えば、顧客の年齢や製品のレビューなど、未入力のフィールドがある場合
- 形式の不一致：同じデータが異なる形式で保存されている（大文字と小文字の違い、日付形式の違いなど）
- 重複エントリー：同じデータが複数回記録されている場合
- 外れ値：通常の範囲から大きく逸脱した値がある場合
品質評価のプロセスでは、これらの問題を系統的に特定し、次のデータ変換ステップでどのように対処するかを計画します。例えば、顧客データセットを分析する際、ある市場セグメントのデータが著しく不足していることに気づいた場合、それをビジネス上の盲点として特定し、そのギャップを埋めるための戦略を検討できます。
このプロセスを通じて、データの限界と可能性の両方を理解することが、小規模ビジネスにとって重要です。完璧なデータを持つことは稀ですが、データの品質を明確に把握することで、それでも意味のある洞察を引き出すことができます。
7.3 データの変換とクリーニング
Peter：何をすべきかを理解したら、データの変換を行い、必要に応じてデータをクリーニングし、ビジネスチーム向けにデータをエクスポートして準備することができます。
データの変換とクリーニングは、ステージングエリアでの分析に基づいて行われる重要なステップです。ここでは、前のステップで特定されたデータ品質の問題に対処します。例えば、欠損値の補完、形式の標準化、重複の除去、外れ値の処理などを行います。
小規模ビジネスのデータ変換プロセスでは、次のような一般的な作業が含まれます：
- 特定のユーザーグループの欠損値を平均値や他の統計値で埋める
- 製品名や顧客名の表記を統一する（大文字小文字の一貫性など）
- トランザクションデータとユーザープロファイルデータを結合して、より豊かな分析データセットを作成する
- 分析に必要のない列や情報を削除し、データセットをシンプルにする
これらの変換は、データの信頼性と有用性を高めるために不可欠です。例えば、製品名の表記が統一されていなければ、「ソックス」と「SOCKS」が別々の製品として集計され、正確な売上分析ができなくなります。
データクリーニングのプロセスは、それ自体が価値ある発見をもたらすこともあります。なぜ特定のデータが欠けているのか、なぜある種の不一致が発生するのかを理解することで、ビジネスプロセスや顧客行動に関する新たな洞察が得られる場合があります。
このステップは、小規模ビジネスが限られたデータから最大の価値を引き出すために特に重要です。データが少ないからこそ、一つひとつのデータポイントが貴重であり、適切な変換とクリーニングによってその価値を最大化する必要があります。
7.4 ビジネスチーム向けデータ準備と品質管理
Peter：ここで重要なのは、何らかの品質管理チェックを行うことです。これについてもう少し詳しく見ていきますが、必要なのは、「ああ、私のシニアエグゼクティブが受け取ったレポートによると、今四半期は100万件の売上があったが、私のトランザクションデータによれば、今四半期は100件の売上しかない」というようなアラートです。
つまり、データに論理的な不一致があり、データが正しく理解または解釈されていない可能性があります。そのため、これが起こらないようにするために、制限やある種の制御チェックを設定できる必要があります。
データ準備の最終段階では、ビジネスチームが実際に使用できる形でデータを提供することが重要です。これには以下のような要素が含まれます：
- わかりやすい列名と説明：技術的な命名規則ではなく、ビジネスユーザーが理解できる用語を使用
- 関連するビジネスメトリクスの計算：生のデータだけでなく、コンバージョン率や顧客生涯価値などの意味のある指標を含める
- データディクショナリやメタデータの提供：各フィールドの意味と使用方法を説明する文書を作成
品質管理の観点からは、データの論理的整合性を確保するためのチェックポイントを設定することが重要です。例えば：
- 四半期の総売上高が前四半期と比較して30%以上変動した場合にアラートを発する
- 新規顧客獲得数が突然ゼロになった場合に警告する
- 平均注文額が通常の3倍を超えた場合に確認プロセスを開始する
これらのチェックは、データ処理のどこかで誤りが発生した場合や、データの解釈に問題がある場合に早期に検出するのに役立ちます。
Lukasz：このデータ準備部分で重要なのは2つのことです。1つ目は、通常実装されているのは非常に手動的なプロセスだということです。このExcelや単一の中央データベース、あるいはデータウェアハウスが、あらゆる種類のインサイトを照会するための主要なストアになります。そして、2つ目に、データがどのように抽出されたか、どう解釈すべきかという技術的な洞察をフィードバックするループがほとんど確立されていません。
これは、ビジネス側のレポートをどう解釈するかという視点の一部が失われてしまう情報の損失部分になります。このプロセスは、組織の規模に関わらず、かなり標準的なものになっています。
8. シンプル化されたアーキテクチャ提案
8.1 S3を活用したステージングエリア
Lukasz：これらのプロセスはどのような規模の組織でも標準的なものです。では、それを変換し、データエンジニアリングの強力なコンピテンシーを持たない小規模チームにより適したアーキテクチャを検討してみましょう。これは一度に大きなプロジェクトを行うのではなく、時間をかけて反復的に改善していけるようなものを目指します。
Peter：素晴らしいですね。まず、私たちにはデータソースがあります。例えば、MySQLデータベースといくつかのNoSQLデータベースがあるとしましょう。これらのデータを単一のステージングエリアに移動する必要があります。このステージングエリアには、Amazon S3を使用します。なぜでしょうか？それは安価でスケーラブルなストレージだからです。
これを実現するために、Database Migration Service、Kinesisストリーム、あるいはAirbyteなどのサードパーティツールといったツールを使用することができます。ステージングエリアにデータが入ったら、そのデータからインサイトを得て、データの変換を行う必要があります。そのために、AWS Glue DataBrewというサービスを使用します。
Lukasz：Peter、その前に質問があります。ストレージレイヤーでこの構造が特に重要なのはなぜですか？
Peter：データレイヤーに接続する3つの主要なストレージレイヤーを持ちたいと考えています。まず、直接データが配置される生のストレージレイヤー、次に処理レイヤーと呼ぶ追加のストレージレイヤー、そして同じエリアに消費レイヤーも持ちます。
これを行う理由は、データ変換の異なる領域を分離し、処理済みデータがビジネスユーザーのみがアクセスできる場所にあることを確認できるようにするためです。また、そこからデータを分離することができます。
S3をステージングエリアとして活用することの主な利点は、以下の点にあります：
- コスト効率：S3は小規模ビジネスにとって費用対効果の高いストレージソリューションです
- スケーラビリティ：データ量の増加に応じて自動的にスケールします
- 柔軟性：様々な形式のデータ（構造化、半構造化、非構造化）を保存できます
- 統合性：AWS内の他のサービスとシームレスに連携します
3層のストレージ構造（Raw、Process、Consumption）を採用することで、データの流れを明確に管理し、各段階での責任と利用目的を分離できます。これにより、元のデータの整合性を保ちながら、ビジネスニーズに合わせたデータ処理が可能になります。
8.2 AWS Glue DataBrewによるデータ変換と分析
Peter：それでは、AWS Glue DataBrewを見てみましょう。私はS3ステージングエリア、つまり生のS3ステージングエリアからデータをロードしました。ここでは、私のデータがどのように見えるかの概要を確認できます。Glue DataBrewは、私のデータがどのように見えるかについて事前に計算された分析を提供し、手動で作業することなく、データの素晴らしい概要を得ることができます。
また、データの分布も表示されます。つまり、すぐにアクションを起こすために使用できる即時のインサイトを提供してくれるのです。このビューでは、「顧客ID」という列があることがわかります。これは生データなので、実際に本番データベースに表示されているものです。
私はこれを取り除き、「データベース自体に実際にある生の値ではなく、決定論的暗号化で暗号化したい」と言いたいのです。そうすることで、「ビジネスユーザーがこのデータにアクセスできるようにしても、ユーザー固有のデータが他のビジネス部門からアクセスできるかどうか心配する必要がない」と言えます。
決定論的暗号化を使用する素晴らしい点は、後で復号できることです。つまり、一方向に暗号化できるだけでなく、後の段階で特定のユーザーに何が起こっているかを知りたい場合は、復号して「顧客ID 1001にこの問題があった」と言うことができ、その問題を解決するための手順を取ることができます。
ここでは、Glue DataBrewがこの暗号化のプレビューを提供し、それをデータセットに適用することを選択できます。
鋭い目をお持ちの方は、このデータセットにいくつかの列に欠損値があることに気づいたかもしれません。これらの欠損値に入力する値を見つけるには多くの方法があります。このプロセスはインピュテーション（補完）と呼ばれます。これ自体が大きな研究分野ですが、少し軽く取り上げてみましょう。
これを行う方法はいくつかあり、その一つは平均値を使用することです。例えば、Kateの年齢が欠けているとします。ACMEでは、顧客オンボーディングを始めた際に、年齢を数字で入力することを要求していませんでした。しかし、後にこのプロセスを変更し、現在はデータセットに年齢値がない顧客が何人かいます。
そこで、「すべての顧客の平均年齢を取り、その欠損値を平均年齢で埋める」と決めることができます。つまり、Kateの年齢は平均的な顧客の平均年齢として設定されます。これによって、データセット内のデータの歪みを減らそうとします。ただし、他の方法もあります。
また、データセット内の前の行にあった前のエントリの平均または値を取ることもできます。例えば、Georgeは商品を購入したが、その時点ではレーティングシステムを実装していなかったとします。そこで、GeorgeのエクスペリエンスにもKateのレーティングを補完値として使用します。これにより、データセットを大きく歪めることなく、より完全なデータセットを作成するのに役立ちます。
8.3 3層のストレージレイヤー：Raw、Process、Consumption
Peter：データレイヤーに接続する3つの主要なストレージレイヤーを持ちたいと考えています。まず、直接データが配置される生の（Raw）ストレージレイヤー、次に処理（Process）レイヤーと呼ぶ追加のストレージレイヤー、そして同じエリアに消費（Consumption）レイヤーも持ちます。
これを行う理由は、データ変換の異なる領域を分離し、処理済みデータがビジネスユーザーのみがアクセスできる場所にあることを確認できるようにするためです。また、そこからデータを分離することができます。
この3層のストレージ構造は、データのライフサイクル全体をクリーンに管理するための基盤となります：
- Rawレイヤー：
- 本番環境から直接取り込んだ未加工のデータを保存します
- このレイヤーのデータは変更されず、オリジナルの状態を保持します
- データの履歴的な記録として機能し、必要に応じて再処理の起点となります
- 主にデータエンジニアやアナリストがアクセスします
- Processレイヤー：
- Rawレイヤーからのデータが変換、クリーニング、強化されるエリアです
- ここでは、前述のGlue DataBrewなどのツールを使用してデータを処理します
- 欠損値の補完、形式の標準化、エラーの修正などが行われます
- 中間的な処理結果を保存し、処理のステップを追跡できるようにします
- Consumptionレイヤー：
- ビジネスユーザーが実際に消費するための最終的な形のデータが格納されます
- レポート、ダッシュボード、分析用のデータマートなどがここに位置します
- 特定のビジネス用途に合わせて最適化されています
- セキュリティとアクセス制御が厳格に管理されています
この3層構造の利点は、データの変換過程が透明で追跡可能になることです。例えば、最終的なレポートに何か疑問点があれば、Processレイヤーでの変換ステップを確認し、必要であればRawレイヤーの元データまで遡って検証することができます。
また、この構造により、各ユーザーグループが適切なレベルのデータにアクセスできるようになります。技術チームはRawデータで作業し、アナリストはProcessレイヤーでデータを加工し、ビジネスユーザーはConsumptionレイヤーで整理されたデータを活用できます。
小規模ビジネスにとっても、このようなクリーンな構造を最初から採用することで、データボリュームや組織が成長しても対応できる拡張可能なアーキテクチャを構築できます。
9. AWS Glue DataBrewの活用例
9.1 データの概要把握と前処理
Peter：それでは、AWS Glue DataBrewを見てみましょう。皆さんは以前にAWS Glue DataBrewを使用したことがありますか？素晴らしい、それでは見ていきましょう。
私はS3ステージングエリア、つまり生のS3ステージングエリアからデータをロードしました。ここでは、私のデータがどのように見えるかの概要を確認できます。Glue DataBrewは、私のデータがどのように見えるかについて事前に計算された分析を提供してくれます。これにより、手動で作業することなく、データの素晴らしい概要を得ることができます。
また、データの分布も表示されます。つまり、すぐに行動を起こすために使用できる即時のインサイトを提供してくれるのです。
データの概要把握は、データ分析の第一歩として非常に重要です。Glue DataBrewでは、データセット内の各列の基本的な統計情報（平均値、中央値、最小値、最大値など）や分布グラフが自動的に計算されて表示されます。これにより、データの全体像をすばやく理解し、潜在的な問題や興味深いパターンを識別できます。
例えば、顧客データを分析する場合、年齢分布のグラフを見るだけで、主な顧客層がどの年齢グループに集中しているかがわかります。または、販売データの場合、価格分布を見ることで、最も一般的な価格帯や外れ値となる高額商品の存在を確認できます。
前処理段階では、この概要分析に基づいて、データクリーニングの優先順位を決定します。例えば、ある列に高い割合の欠損値がある場合、その処理方法を最初に決める必要があるかもしれません。または、形式の不一致が明らかになった場合、標準化のための変換を計画できます。
Glue DataBrewの強みは、このプロセスが視覚的でインタラクティブであることです。コードを書くことなく、データの探索と前処理の計画が可能です。これにより、技術的なスキルに関係なく、データ分析プロセスがより民主化されます。
9.2 顧客IDの決定論的暗号化
Peter：このビューでは、「顧客ID」という列があることがわかります。これは生データなので、実際に本番データベースに表示されているものです。私はこれを取り除きたいと思います。「データベース自体に実際にある生の値ではなく、決定論的暗号化で暗号化したい」と考えています。
そうすることで、「ビジネスユーザーがこのデータにアクセスできるようにしても、ユーザー固有のデータが他のビジネス部門からアクセスできるかどうか心配する必要がない」と言えます。
決定論的暗号化を使用する素晴らしい点は、後で復号できることです。つまり、一方向に暗号化できるだけでなく、後の段階で特定のユーザーに何が起こっているかを知りたい場合は、復号して「顧客ID 1001にこの問題があった」と言うことができ、その問題を解決するための手順を取ることができます。ここでは、Glue DataBrewがこの暗号化のプレビューを提供し、それをデータセットに適用することを選択できます。
決定論的暗号化は、データプライバシーとビジネス分析のバランスを取るための重要な機能です。通常の暗号化とは異なり、決定論的暗号化では同じ入力に対して常に同じ暗号化出力が生成されます。これにより、元のIDを明かさずにユーザー行動の一貫したパターンを分析することができます。
例えば、顧客IDが暗号化されていても、同じ顧客による複数の購入を追跡することができます。マーケティングチームは「顧客ABC123は5回購入しており、平均購入額は$50である」と分析できますが、この「ABC123」が実際に誰であるかを知ることはできません。必要に応じて、適切な権限を持つ顧客サポートチームが元のIDに復号し、特定の問題に対処することができます。
この方法は、GDPRやCCPAなどのデータプライバシー規制にも役立ちます。個人を特定できる情報（PII）を保護しながら、ビジネス分析のために必要なデータの利用を可能にするからです。
Glue DataBrewでは、この暗号化プロセスがシンプルなインターフェースで提供され、専門的な暗号化知識がなくても実装できます。これにより、小規模ビジネスでも企業レベルのデータプライバシープラクティスを採用することができます。
9.3 欠損値の補完（imputation）手法
Peter：鋭い目をお持ちの方は、このデータセットにいくつかの列に欠損値があることに気づいたかもしれません。これらの欠損値に入力する値を見つけるには多くの方法があります。このプロセスはインピュテーション（補完）と呼ばれます。これ自体が大きな研究分野ですが、少し軽く取り上げてみましょう。
これを行うには複数の方法があり、その一つは単に平均値を使用することです。例えば、Kateの年齢が欠けているとします。ACMEでは、顧客オンボーディングを始めた際に、年齢を数字で入力することを要求していませんでした。しかし、後にこのプロセスを変更し、現在はデータセットに年齢値がない顧客が何人かいます。
そこで、「すべての顧客の平均年齢を取り、その欠損値を平均年齢で埋める」と決めることができます。つまり、Kateの年齢は平均的な顧客の平均年齢として設定されます。これによって、データセット内のデータの歪みを減らそうとします。ただし、他の方法もあります。
また、データセット内の前の行にあった前のエントリの平均または値を取ることもできます。例えば、Georgeは商品を購入したが、その時点ではレーティングシステムを実装していなかったとします。そこで、GeorgeのエクスペリエンスにもKateのレーティングを補完値として使用します。これにより、データセットを大きく歪めることなく、より完全なデータセットを作成するのに役立ちます。
ジェネレーティブAIを使用して行う方法もあり、すぐに見ていきましょう。
ACMEでは、最近アドオン購入を開始しました。これらのアドオン購入において、特定のユーザーに対していくつかの項目が欠けていることがわかります。「データセットの27%を何かで埋める必要がある」と考えています。幸いなことに、Glue DataBrewは、最後の有効な数値を使用するか、平均を使用するか、あるいはカスタム値を使用するかなど、このデータセットを埋めるために使用できる推奨事項を提供してくれます。
ここでは、アドオン購入を「なし」として設定したいのでカスタム値を使用します。そうすれば、データセットに加えられた変更をプレビューすることができます。そのプレビューを使用して、それらの変更を適用するかどうかを決定できます。これにより、データセットをより充実させることができます。
9.4 データクレンジング：大文字小文字の統一など
Peter：ACMEのプロセスは時間とともに変化し、新しい開発者も加わってきたため、データの保存方法に関する標準を設定していませんでした。そのため、特にアドオン製品に関するデータセットには、大文字と小文字が混在しています。
これは、ビジネスレポーティングにとって特に問題です。同じ製品を2回報告していることになるからです。一つは大文字の「SOCKS」、もう一つは小文字の「socks」としてです。これらの推奨事項を使用して、この列のすべてのエントリを小文字形式に迅速に変換することができます。
ここで左側に、複数のステップを作成していることがわかるでしょう。Glue DataBrewでは、これを「レシピ」と呼んでいます。キッチンで食べ物を作るのにレシピを使うのと同じように、これらは私たちが望む最終結果にデータを変換するために使用するステップです。このレシピを持つことで、データを再利用でき、同じステップと変換を同時に必要なときに何度でも再利用できることを確認できます。そのため、これを公開して新しいデータで再利用することができます。
データクレンジングの重要なポイントは、単に見た目を整えるためだけではなく、データの一貫性と正確性を確保するためであることです。例えば、製品名の大文字小文字が統一されていないと、次のような問題が発生します：
- レポーティングの分断：「SOCKS」と「socks」が別々の製品として集計され、実際の製品パフォーマンスを把握できない
- 検索の問題：大文字小文字を区別する検索では、すべての関連レコードを取得できない
- 重複データの作成：同じ製品に対して複数のレコードが作成される可能性がある
標準化されたデータクレンジングプロセスを確立することで、これらの問題を解決し、より信頼性の高いビジネスインサイトを得ることができます。小規模ビジネスでは特に、限られたデータから最大の価値を引き出すために、データ品質が重要です。
Glue DataBrewのインターフェースを使用すると、技術的な知識がなくても、このようなデータクレンジング作業を視覚的に行うことができます。推奨事項機能は、一般的なデータ問題を自動的に検出し、解決策を提案するため、データ準備プロセスがさらに効率化されます。
9.5 レシピによるデータ変換ステップの再利用
Peter：左側に、複数のステップを作成していることがわかるでしょう。Glue DataBrewでは、これを「レシピ」と呼んでいます。キッチンで食べ物を作るのにレシピを使うのと同じように、これらは私たちが望む最終結果にデータを変換するために使用するステップです。
このレシピを持つことで、データを再利用でき、同じステップと変換を同時に必要なときに何度でも再利用できることを確認できます。そのため、これを公開して新しいデータで再利用することができます。
さて、この処理を行ったので、作成したデータを処理レイヤーに移動します。そうですね、Lukaszが言及していたこれらの異なるストレージレイヤーについてです。これは、私たちの処理済みデータを保存する場所になります。
しかし、このデータは見た目が良くなったとしても、まだ引き出す必要のある本質的な値がいくつかあります。そこで、ジェネレーティブAIを使用して、データセットの情報を補完し、追加情報を提供することができます。
レシピの概念は、データ処理の効率性と一貫性において非常に重要です。キッチンでのレシピが料理の再現性を確保するように、データレシピはデータ変換の再現性を保証します。これにより、以下のような利点が得られます：
- 一貫性の確保：同じデータセットが常に同じ方法で処理され、結果の一貫性が保証されます
- 時間の節約：一度開発したプロセスを何度も繰り返し使用できるため、データ準備にかかる時間が大幅に短縮されます
- 知識の共有：データ処理の知識がレシピとして文書化され、チーム内で共有できます
- 品質管理：標準化されたレシピを使用することで、データ処理の品質を一定に保つことができます
例えば、ACMEの毎月の販売データを処理する場合、新しいデータが入ってくるたびに同じクリーニングと変換ステップを適用する必要があります。レシピがあれば、この処理を自動化し、人的エラーを減らすことができます。
また、データソースが変更された場合（例えば新しい列が追加された場合）、レシピも適応させて更新することができます。この反復的な改善プロセスにより、データパイプラインは時間とともに成熟し、より堅牢になります。
小規模ビジネスにとって、このようなレシピ駆動のアプローチは、限られたリソースで効率的なデータ処理を実現する鍵となります。
10. ジェネレーティブAIによるデータ強化
10.1 行動パターンに基づく欠損値の推測（例：Kateの年齢推定）
Peter：しかし、このデータは見た目が良くなったとしても、まだ引き出す必要のある本質的な値がいくつかあります。そこで、ジェネレーティブAIを使用して、データセットの情報を補完し、追加情報を提供することができます。
例えば、「Kateの最後の年齢値を単に使用する」のではなく、「Kateが行ったすべてのトランザクションを見て、彼女のトランザクションに基づいて年齢範囲を推測する」ということができます。
Kateは最近ハイヒール、テイラー・スウィフトのTシャツを購入し、新しいネックレスが必要だと判断しました。私たちはこれを25〜35歳の女性に共通するパターンだと判断するでしょう。そこで、その年齢範囲の中からランダムな数字を選びます。
これにより、Kateの行動と私たちが持っているメタデータに基づいた、より決定論的な値が得られます。そして、Amazon Bedrockのようなツールがこれを実現するのに役立ちます。
この行動パターンに基づく欠損値の推測は、単純な統計的手法よりも洗練されたアプローチです。ジェネレーティブAIは、顧客の購買履歴や行動パターンから意味のある関連性を見つけ出し、それを基に欠損データを推論します。
例えば、特定の製品カテゴリや価格帯での購入パターンは、年齢層や興味・関心などの人口統計学的情報と相関関係があります。ジェネレーティブAIはこれらのパターンを認識し、類似の顧客プロファイルと比較することで、欠損情報を推測します。
Kateの例では、ハイヒール、テイラー・スウィフトのTシャツ、ネックレスという購入パターンから、彼女が25〜35歳の女性である可能性が高いと推測しています。これは単なる平均値の適用よりも文脈に即した推測であり、顧客プロファイルの精度を高めることができます。
このアプローチの利点は、顧客の実際の行動に基づいているため、より正確で意味のある推測が可能になることです。また、新しいデータが追加されるたびに推測を更新できるため、時間とともに精度が向上します。
小規模ビジネスにとって、このような高度な手法が利用可能になることで、限られたデータからより豊かな顧客理解を得ることができます。これは、パーソナライズされたマーケティングや製品推奨などの戦略に活用できる貴重なインサイトを提供します。
10.2 S3メタデータサーバーを使った非構造化データの処理
Lukasz：ここまでのスライドでは、主にトランザクションデータ、リレーショナルデータ、つまり通常はデータベースに保存されるデータについて話してきました。非構造化データとそのワークフローについてはどうでしょうか？
Peter：非構造化データについても、S3メタデータサーバーのような新しいサービスを利用して、S3ファイルにメタデータを追加することができます。これにより、これらのファイルの検索が容易になり、Amazon Bedrockを通じてさらなるメタデータを提供することもできます。
例えば、特定のクライアントとの契約がある場合、これらのタグとメタデータを添付してAmazon Bedrockにアップロードすることで、このユーザーのレコードに付加できる追加情報を得ることができます。
非構造化データ（ドキュメント、画像、音声ファイルなど）の処理は、従来のデータベースに保存された構造化データと比べて複雑ですが、現代のクラウドサービスを使えばシンプルに解決できます。
S3メタデータサーバーを活用することで、これらの非構造化ファイルに検索可能なタグやメタデータを追加できます。例えば、製品画像に製品カテゴリー、色、サイズなどの情報をタグ付けすることで、特定の条件に合った画像をすばやく検索できるようになります。
また、契約書などのドキュメントには、契約日、当事者名、契約種類などをメタデータとして追加することで、関連ドキュメントを効率的に管理できます。これらのメタデータは、ドキュメント内の実際のコンテンツを解析しなくても、ファイルレベルで検索可能になります。
Amazon BedrockなどのジェネレーティブAIサービスを使用すると、非構造化データからさらに豊かなメタデータを自動抽出することもできます。例えば、ドキュメントの内容を分析して主要なテーマや感情を特定したり、画像から物体やシーンを認識したりすることが可能です。
このような非構造化データの処理と活用は、小規模ビジネスが持つすべてのデータ資産から価値を引き出すために不可欠です。特に画像や文書が重要な役割を果たす小売業やサービス業では、この能力が競争優位性につながります。
11. データゾーンによるセキュリティとガバナンス
11.1 ビジネスデータカタログへのデータ公開
Peter：先ほど、データの可視性とガバナンスについて少し話しました。では、データをデータゾーンにインポートしてその可視性を得る方法を見てみましょう。まず、Amazon S3に現在あるこのデータから直接データソースを作成します。
DataZoneの素晴らしい点は、Glueデータカタログからすべてのデータをアップロードすることを選択でき、どの環境で使用するかを選択して、ビジネスデータカタログにこのデータを公開できることです。これにより、会社内の誰もが検索エンジンのような体験を通じて、自分に関連するデータを見つけることができます。彼らはこれにより、必要なデータをより速く見つけることができます。
ここでは、「はい、カタログに直接公開します」と言えます。「いいえ、カタログに公開したくない」というオプションもあります。これは、データを事前に整理する必要があるチームにとって特に便利で、他のチームにデータへのアクセスを許可したくない場合もあるかもしれません。しかし、現在はACMEのデータサイズでは、会社内の誰もが必要に応じてこのデータにアクセスできることを信頼しているので、許可します。
ここで、ビジネスカタログが更新されているのが見えます。素晴らしい、データが追加されました。
ビジネスデータカタログへのデータ公開は、組織内でのデータ発見と活用を促進する重要なステップです。このプロセスにより、データは単なるストレージの中の情報から、組織全体がアクセスして活用できる戦略的資産へと変わります。
公開されたデータは、メタデータ、タグ、説明などと共に整理され、ユーザーは検索機能を通じて必要な情報をすばやく見つけることができます。これは特に、データサイロが形成されがちな成長段階の組織において価値があります。
データカタログを通じたこの「データの民主化」アプローチにより、チーム間でのデータ共有が促進され、より包括的で情報に基づいた意思決定が可能になります。一方で、「公開しない」オプションを提供することで、機密データや準備が整っていないデータに対する適切な保護も確保されます。
小規模ビジネスにとっては、このようなデータカタログ化が、限られたデータリソースから最大の価値を引き出すための鍵となります。データが発見可能になることで、重複作業が減少し、既存データの再利用が促進されるため、全体的な効率が向上します。
11.2 自動ドキュメント生成機能
Peter：ACMEは、すべての小規模ビジネスと同様に、重大なミスを犯しました。ご覧のとおり、ACMEはドキュメントに苦戦しており、開発者の数が少ないため、各テーブルを適切に文書化し、すべてのテーブルを文書化することは、彼らが本当にスキップしてきたことでした。
これにより、ビジネスチームはテーブルが何を含むのか、テーブルが何についてのものなのか、そして列が非常に一般的であるため、どの列を使用すべきかさえ分からない状況になっていました。
幸いなことに、Glue DataBrew...いえ、DataZoneには、ワンクリックで自動的にドキュメントを生成する機能があります。この機能は、テーブルの要約を提供するだけでなく、そのテーブルのユースケースも提供します。さらに、スキーマと各行のドキュメントも提供し、ビジネスチームが必要なデータと列にアクセスし、その列が何をするのかを知るのに役立ちます。
これは、データソースのドキュメントとフォーマットが完全であることを確認するための重要な部分です。
自動ドキュメント生成機能は、小規模ビジネスが直面する一般的な課題である「ドキュメント不足」を解決する革新的なソリューションです。多くの場合、限られたリソースと時間的制約から、ドキュメント作成は後回しにされます。その結果、ビジネスユーザーは利用可能なデータの意味や構造を理解するのに苦労します。
DataZoneの自動ドキュメント生成は、AIを活用してこの問題に対処します。システムはデータ構造を分析し、各テーブルと列の目的、関連性、使用方法に関する意味のある説明を自動的に作成します。これにより作成されるドキュメントには以下が含まれます：
- テーブルの概要説明（何のデータを含むか）
- 一般的なユースケースの提案（このデータで何ができるか）
- 各列の詳細な説明と期待されるデータ型
- テーブル間の関係や依存関係
この機能により、技術チームはドキュメント作成の負担から解放され、より価値の高い開発作業に集中できます。同時に、ビジネスユーザーは必要なデータをより容易に見つけ、理解できるようになります。
自動生成されたドキュメントは出発点として機能し、必要に応じて人間が洗練させることができます。時間の経過とともに、組織のデータ資産全体が適切に文書化され、より広範囲のユーザーにとってアクセス可能になります。
これは単なる利便性の向上ではなく、データガバナンスとコンプライアンスの観点からも重要です。データの出所、用途、処理方法が文書化されることで、規制要件への準拠も容易になります。
11.3 チーム間のデータアクセス制御
Peter：最後に、セキュリティ面を見ていく必要があります。ホリスティックな視点を持ち、適切な人が適切なタイミングで適切なデータに適切にアクセスできるようにすることです。
ここでチーム1、つまり私たちのビジネスチーム、セールスチームがいて、彼らは私たちが作成したこの新しいデータセットにアクセスしたいと考えています。DataZoneでは、ビジネスチームが最近追加されたデータセットを検索できるようになっています。注意すべき点は、現時点ではビジネスチームはこのデータにアクセスできないということです。
彼らはただ、最近追加されたデータセットが存在することを見ることができるだけです。彼らは要約を読み、そのユースケースを確認することができます。そして、このデータセットへのアクセスをリクエストし、その理由を提供することができます。そして、このアクセスリクエストを提出することができ、このリクエストはデータソースの所有者に送られます。
では、エンジニアリングチームを見てみましょう。このデータを所有するエンジニアリングチームは、自分たちのデータソースにアクセスし、「ビジネスチームの誰かが今、このデータソースへのアクセスを要求している」という通知を受け取ることができます。セールスチームがこのデータソースへのアクセスを要求していることが分かり、所有者として、そのアクセスを承認することも、必要な特定の列や行のみにアクセスを与えることもできます。
例えば、彼らはデータセット全体へのアクセスを要求しているかもしれませんが、私は彼らが顧客ID列や年齢列へのアクセスを必要としないことを知っています。そこで私はフィルタリングして、「彼らはA、B、C列のみにアクセスする必要がある」と言うことができます。これにより、ガバナンスレイヤーに対するホリスティックな概要が提供されます。
このプロセスが完了すれば、私たちのデータはビジネスチームが関与できる状態になります。これがDataZoneによるチーム間のアクセス制御の仕組みです。このシステムは、データの民主化とセキュリティのバランスを取るのに役立ちます。ビジネスユーザーは利用可能なデータを「発見」できますが、実際にアクセスするには正式なリクエストと承認が必要です。
このアプローチは、必要な透明性を提供しながら、機密データや個人情報を保護するという課題を解決します。また、リクエストと承認のプロセスにより、どのチームがどのデータにアクセスしているかの監査証跡も提供されます。
小規模ビジネスにおいても、成長するにつれてこのような管理が重要になります。チーム間の適切なデータ共有を促進しつつ、適切なガバナンスコントロールを確保することで、データ資産の価値を最大化し、リスクを最小化することができます。
11.4 カラムレベルのきめ細かいアクセス許可設定
Peter：セールスチームがこのデータソースへのアクセスを要求していることが分かります。私たちは所有者として、そのアクセスを承認することも、彼らが仕事を完了するために必要な特定の列や行のみにアクセスを与えることもできます。
例えば、彼らはデータセット全体へのアクセスを要求しているかもしれませんが、私は彼らが顧客ID列や年齢列へのアクセスを必要としないことを知っています。そこで私はフィルタリングして、「彼らはA、B、C列のみにアクセスする必要がある」と言うことができます。
このきめ細かいアクセス制御は、データセキュリティとプライバシーの観点から極めて重要です。すべてのチームにすべてのデータへのフルアクセスを提供するのではなく、「最小権限の原則」に従って、各チームが業務に必要な最小限のデータにのみアクセスできるようにします。
例えば、マーケティングチームは購買パターンや顧客セグメントデータにアクセスする必要があるかもしれませんが、支払い情報や個人識別情報（PII）は必要ありません。または、セールスチームは顧客連絡先と購入履歴は必要かもしれませんが、原価情報や内部マージン計算は不要かもしれません。
DataZoneのカラムレベルのアクセス制御により、次のような詳細な設定が可能になります：
- 特定の列へのアクセスを制限（例：顧客の氏名は見えるが、電話番号や住所は非表示）
- 集計データのみを許可（例：個別の取引ではなく、合計売上のみ表示）
- マスクまたは匿名化されたデータへのアクセス（例：実際のメールアドレスではなく、ハッシュ化されたバージョンを表示）
このようなきめ細かい制御により、データガバナンスの原則を維持しながら、必要なビジネスインサイトを提供することができます。これは、GDPR、CCPAなどのデータプライバシー規制に準拠する必要がある企業にとって特に重要です。
この機能により、データ所有者は「すべてまたは何もない」というアプローチではなく、より柔軟かつ正確にアクセス権を管理できます。これにより、データ共有が促進され、同時にセキュリティリスクも最小限に抑えられます。
12. Amazon QuickSightとQの活用
12.1 プロンプトによる簡単なビジュアリゼーション作成
Lukasz：さて、シンプルなアーキテクチャを使えば、準備されたものを簡単に消費できる段階に来ました。そして、準備されたものをすぐに活用するのに、Amazon QuickSightよりも優れた方法はありません。Amazon QuickSightは、ビジネスインテリジェンスの可視化ツールで、ご記憶にない方のために説明すると、ジェネレーティブAI機能により、ビジネス価値を生み出す時間を加速します。
ACMEのビジネスオーナーとして、これらすべてのデータセットが強化された状態で存在する中で、基本的なビューを作成したいと思います。このビューは、ビジネスKPIを示すものです。私には技術的な能力がありません。そこで、Qを活用して「売上を見せて、チャートを生成してください」というプロンプトを書くことで、データがどのように構造化され、提示されるべきかを自分で決定できる迅速な可視化を得ることができます。
画面に見えるのは、「少し違う方法で表示したい」と思ったとしても、そのウィジェット全体の範囲に予測を追加できるという事実が、本当に便利な点です。つまり、販売データだけでなく、Amazon Qが提供する事業の売上予測の範囲も確立しています。
それで、100%正確でしょうか？おそらくそうではありませんが、少量のデータセットであっても、何が起こり得るかの指標をすでに与えてくれます。そこから、ビジネスの成長とともに反復的な改善を通じて、予測の精度を測定し始めるか、あるいは他のタイプのデータが実際に売上に影響を与えているかを見始めることができます。
プロンプトによるこのようなシンプルな可視化は、技術的な専門知識がないユーザーでもデータからストーリーを引き出すことを可能にします。「売上を見せて」という単純な自然言語のリクエストから、QuickSightは関連するデータを識別し、適切なビジュアリゼーションタイプを選択し、見やすい形式で提示します。
これにより、ビジネスオーナーやマネージャーは、データ分析の専門家に依頼することなく、自分自身で迅速にインサイトを得ることができます。この民主化されたアプローチは、特に専任のデータチームを持たない小規模ビジネスにとって価値があります。
12.2 予測機能の統合
Lukasz：私たちのウィジェット全体の範囲に予測を追加できるという機能が本当に役立ちます。つまり、販売データだけでなく、Amazon Qが提供する事業の売上予測の範囲も確立しています。
私たちのビジュアライゼーションに予測機能を統合することで、単に過去のデータを表示するだけでなく、将来のトレンドを予測することもできます。これは、事業計画や戦略的意思決定において非常に価値のある機能です。
この予測は単なる直線的な外挿ではなく、季節性、成長パターン、そして場合によっては外部要因も考慮した洗練されたモデルに基づいています。ビジュアライゼーションでは、単一の予測線ではなく、可能性の範囲を示す信頼区間も表示されます。
これらの予測が100%正確かと言えば、おそらくそうではありません。特に小規模ビジネスの限られたデータセットでは、不確実性が高くなります。しかし、それでも何が起こり得るかの有用な指標を提供してくれます。
事業が成長し、より多くのデータが蓄積されれば、予測モデルの精度を測定し、継続的に改善することができます。また、どのような外部要因や追加データポイントが実際の売上に影響を与えているかを特定することも可能になります。
この予測機能の重要な点は、それがビジュアライゼーションに直接統合されていることです。別のツールやプロセスを使わなくても、同じインターフェース内で過去、現在、そして将来の可能性のある状態を一目で把握できます。こうしたシームレスな統合により、意思決定者はより迅速かつ自信を持って行動することができます。
小規模ビジネスにとって、こうした予測機能は以前は大企業のみが利用可能だった分析能力へのアクセスを提供します。これにより、限られたリソースでもデータ駆動型の意思決定を行うことができ、より効果的な事業計画と戦略策定が可能になります。
12.3 カスタム関数の自動生成
Lukasz：販売データがあるのは良いのですが、私たちはユーザーに固執し、彼らがどのように行動するかを理解したいと考えているので、年齢グループと時間の経過に伴う彼らの販売を表すカスタム可視化があるとよいでしょう。そして再び、ビジネスパーソンとして、クエリを書きたいと思います。QuickSightで関数を作る方法は知りません。
しかし、私にできるのは、ユーザーとそれに関連する販売データを分類化し、バケット化する関数を準備するようQに依頼することです。シンプルなプロンプトと数回のクリックだけで、基本的にクエリと関数が準備され、この可視化につながります。
右上に年齢別の販売データが表示され、すべてのKPIがあり、ビジネスがどのように進行しているかがわかります。このプロセスは反復的であり、データセットは自動的に更新され、QuickSightもそのデータを更新します。
このカスタム関数の自動生成機能は、技術的な知識がなくても、より複雑なデータ変換や分析を実行できるようにする強力なツールです。通常、年齢グループごとの販売データを集計するには、SQL、Python、またはQuickSightの特定の関数構文に関する知識が必要ですが、Amazon Qを使えば単純な自然言語のプロンプトで同じ結果を達成できます。
例えば、「顧客を年齢グループに分けて、各グループの月間販売を表示して」というようなプロンプトから、Qは必要な変換ロジックを持つ関数を自動的に生成します。具体的には、年齢値を適切なバケット（18-24歳、25-34歳など）に分類し、それらのグループごとに販売データを集計します。
この自動生成された関数は単に一回限りの使用のためだけでなく、QuickSight環境内に保存され、他の分析やダッシュボードでも再利用できます。これにより、一貫性のある分析手法を維持しながら、分析プロセスを加速することができます。
最も重要なのは、この機能によって技術的なバリアが取り除かれるという点です。マーケティングマネージャーや営業責任者などの非技術系のユーザーでも、データサイエンティストやアナリストの助けを借りずに洗練された分析を実行できるようになります。これにより、インサイトの発見から実行までの時間が大幅に短縮されます。
12.4 レポート自動作成と洞察抽出
Lukasz：さて、私たちは良い可視性を持っています。これでビジネスの意思決定を導き、方向性を示すことができるでしょうか？いいえ、最も難しい部分は、これを理解し、正しい質問をし始め、洞察や変更を加えることができる分野を抽出し始めることです。
そして再び、最大の難しさは実際にこれらのレポートや分析を書き始めることです。そこで、Qを活用して「ACMEビジネスのためのレポートを作成してください。私たちが初期ダッシュボードで作成したすべてのビジネスメトリクスを考慮に入れ、さらに、どのようなステップや主要な発見事項に注意を払うべきか、可能なアクションポイントは各分野で何か、そして解決策や新しい実装にどのようにアプローチすべきかについての予測も提供してください」というプロンプトを書きます。
ご覧のように、ジェネレーティブAIが再び役立ちます。数秒以内に初期レポートが作成され、すべての可視化、説明、以前に作成した予測が含まれており、さらに下の方には主要な発見事項とアクションポイントに関するセクションも見つかります。
これは出発点です。小規模で迅速に動く組織にとって、これは批判的思考を適用し、これらが私たちが追求し、探索し、投資を倍増させたい方向かどうかをブレインストーミングするための資料になるかもしれません。あるいは、ビジネスリーダーとして、このレポートを初期形式として取り、批判的思考を適用して「これは私のビジネスにとって正しいことなのか？」と問いかけ、特定のポイントを私の組織の展望やビジョンに合わせて調整することもできます。
この自動レポート作成機能は、データ分析プロセスの最終段階であり、おそらく最も価値のある部分を大幅に効率化します。手動でのレポート作成は時間がかかり、技術的スキルと文脈的な理解の両方を必要とする作業です。Amazon Qを使用することで、このプロセスが数秒で完了し、人間の分析者が費やす時間を解放して、より戦略的な思考や意思決定に充てることができます。
自動生成されたレポートは単なるデータの視覚的な表示ではなく、主要な発見事項、トレンド、異常値、そして最も重要なことに、実行可能なアクションポイントを識別します。システムは、統計的なパターンを認識するだけでなく、ビジネスコンテキストを理解し、具体的な推奨事項を提供します。
もちろん、この自動生成されたレポートは最終製品ではなく、むしろ人間の批判的思考と専門知識のための出発点として機能します。ビジネスリーダーは生成された洞察を評価し、自社の戦略、リソース、市場知識に基づいて優先順位を付け、調整することができます。
13. 結論
13.1 小規模データセットの競争優位性：迅速な反復と実験
Lukasz：これらのサービスとシンプルなステップにより、シンプル化されたアーキテクチャが完成し、データ量は実際には問題ではなく、抽出から自動生成されたビジネスレポートに至るまでの全プロセスを数回のクリックと巧みに作成されたプロンプトで自動化することができます。
そこで、冒頭に戻りますが、私たちがみなさんにお伝えしたい点は3つあります。1つ目は、小規模データセットは実際に競争上の優位性と利点をもたらします。なぜなら、より迅速に反復でき、大量のアーキテクチャや複雑なソリューションを生成することなく、はるかに速く実験できるからです。
小規模なデータセットを扱う際の主な利点は、その機動性と柔軟性にあります。大規模なデータシステムでは、新しいアプローチを試すたびに大きな労力とリソースが必要になることがありますが、小規模データセットでは変更と実験が比較的容易です。
例えば、データ変換のアプローチ、分析手法、あるいは可視化方法を変更する場合、小規模データセットならすぐに結果を確認できます。このような迅速なフィードバックループにより、ビジネスは素早く学習し、適応することができます。
また、小規模データセットは理解しやすく、特定のビジネス問題や質問に焦点を当てることができます。必要以上に複雑になることなく、特定のニーズに合わせたターゲットを絞ったソリューションを開発できます。
これはスタートアップや中小企業にとって特に重要です。大企業は膨大なデータと高度なAIシステムに投資することができますが、小規模ビジネスは俊敏性を武器に、より速く実験し、市場の変化に適応することができます。
実際、時には「少ないことはより多い」という原則が当てはまります。適切なフォーカスを持った小規模なデータセットと、このプレゼンテーションで示したようなツールを組み合わせることで、大規模で複雑なデータシステムよりも速くインサイトを引き出し、ビジネス価値を生み出すことができるのです。
13.2 現代的サービスによる自動化：短期間でのMVP開発
Lukasz：二つ目のポイントは、PeterがDataBrew、DataZone、QuickSightなどのいくつかのジェネレーティブAI機能を紹介した現代的なサービスを活用することで、面倒な作業を迅速に自動化し、数週間や数ヶ月ではなく数日で実用的なパイロットやMVP（最小限の実用的な製品）を実現できるということです。
現代のクラウドサービスとジェネレーティブAIツールの組み合わせにより、以前なら大規模なデータエンジニアリングチームとカスタム開発を必要としていたようなデータプロジェクトが、大幅に簡素化されました。AWS Glue DataBrew、DataZone、QuickSightなどのサービスは、複雑なデータ処理タスクを直感的なインターフェースとAIによる支援によって簡略化します。
例えば、データ前処理とクリーニングは通常、データプロジェクトの最も時間を要する部分の一つですが、DataBrewのような現代的なツールを使えば、コーディングなしでこれらのタスクを自動化できます。同様に、QuickSightとAmazon Qの組み合わせにより、技術的な知識がなくても、数分でインタラクティブなダッシュボードやレポートを作成できます。
この自動化により、小規模チームやリソースが限られた組織でも、データ分析プロジェクトを迅速に立ち上げ、価値を証明し、その後段階的に改善していくことが可能になります。伝統的なウォーターフォールアプローチではなく、反復的な開発が可能になり、初期の成功とフィードバックに基づいて進化させることができます。
このアプローチの素晴らしい点は、最初からすべてを完璧にする必要がないことです。まず基本的なデータパイプラインとダッシュボードを数日で構築し、実際のビジネスユーザーからのフィードバックを得て、そこから改良していくことができます。この迅速な展開と反復のサイクルにより、ビジネスニーズへの適合度が高まり、最終的な成功の可能性も向上します。
13.3 データの一元化の重要性
Lukasz：そして三つ目は、データの一元化です。つまり、データ基盤を正しく構築することが最終的な目標であり、旅を適切に始めるための方法です。
これらのサービスとシンプルなステップにより、データ量に関係なく機能するシンプル化されたアーキテクチャが完成し、抽出から自動生成されたビジネスレポートに至るまでの全プロセスを数回のクリックと巧みに作成されたプロンプトで自動化することができます。
データの一元化は、効果的なデータ戦略の基盤です。異なるシステムやソースに分散したデータは、一貫した分析や包括的な洞察の障害となります。それぞれのデータソースが独自の形式、構造、アクセス方法を持っていると、全体像を把握することが非常に困難になります。
一元化されたデータ基盤を構築することで、組織は「単一の真実の源」を確立できます。これにより、異なるチームや部門間でのデータの不一致や解釈の違いを減らし、より一貫した意思決定が可能になります。さらに、データガバナンスとセキュリティポリシーを一箇所で管理できるため、規制遵守も容易になります。
データ一元化のもう一つの重要な利点は、データ品質と整合性の向上です。複数のソースからのデータが一箇所に集まることで、重複の排除、標準化、クリーニングなどの品質管理プロセスを効率的に適用できます。これにより、分析結果の信頼性と有用性が高まります。
私たちのプレゼンテーションで示したように、Amazon S3を中心とした3層のストレージレイヤー（Raw、Process、Consumption）を採用することで、データの流れと変換を明確に管理できます。この構造により、元のデータの整合性を保ちながら、ビジネスニーズに合わせた処理と利用が可能になります。
小規模ビジネスにとっては、初期段階からデータ一元化の原則を採用することで、将来の成長に対応できる拡張可能な基盤を築くことができます。データボリュームや複雑性が増しても、基本的なアーキテクチャは維持され、新しいデータソースやビジネス要件を容易に統合できます。
この一元化されたアプローチにより、ジェネレーティブAIなどの新たな技術を活用したビジネス価値の創出が加速します。準備された高品質のデータがあれば、洞察の発見や意思決定の支援において、AIの能力を最大限に引き出すことができるのです。