目次
はじめに
こんにちは。 BeeXの黒澤です。
2025年11月7日に開催された「TerraSkyDay 2025」にて、BeeXはセッション登壇およびブース出展を行いました。
https://www.terraskyday.com/
本記事では、「BeeXエンジニアが語る！Salesforce × AI × データ活用」のセッション内容のハイライトについてレポートします。
2025年11月7日に開催された「TerraSkyDay 2025」にて、BeeXはセッション登壇およびブース出展を行いました。
https://www.terraskyday.com/
本記事では、「BeeXエンジニアが語る！Salesforce × AI × データ活用」のセッション内容のハイライトについてレポートします。
セッション概要
データ活用の重要性
データ活用の目的は、企業が持つ様々なデータを活用し、「業務効率化」「意思決定の質向上」「新たな価値創出」を図り、競争優位性を獲得することだと整理しました。
データ活用が進まない「3つの壁」
多くの企業で価値ある業務データが“宝の持ち腐れ”になっている現状の分析を以下3点にまとめました。
1, データがない／点在している
⇒どこに何があるか分からず、連携・統合の仕組みが未整備。
2, データにアクセスできない
⇒アクセス管理が分断され、必要な人が見られない。
3, データを有効活用できない
⇒品質やツール、スキルが不足し、意思決定に寄与しきれない。
⇒どこに何があるか分からず、連携・統合の仕組みが未整備。
2, データにアクセスできない
⇒アクセス管理が分断され、必要な人が見られない。
3, データを有効活用できない
⇒品質やツール、スキルが不足し、意思決定に寄与しきれない。
理想の活用環境
上記3つの壁の打ち破り方として、①各種データが連携/統合管理され、②統一されたデータ活用サービスでデータが管理され、③それらを自然言語で分析、活用できる環境が理想のデータ活用環境だと提起しました。
データ活用環境の構築
これらの課題を解決し、理想的なデータ活用環境を構築するためには、「準備」、「管理」、「活用」の3つのステップが必要です。
管理基盤としてのSnowflake
今回は管理基盤としてSnowflakeというデータプラットフォームを紹介しました。Snowflakeはメタデータ、コンピュート、ストレージの3つのレイヤーで構成され、これらを分離・独立させることで、高い柔軟性と拡張性を実現します。また、AWS、Google Cloud、Azureいずれの主要なクラウドインフラ上で利用でき、特定のベンダーやツールにロックインされにくいというメリットもあります。
データ連携ツールに求める要望に対する機能例
データ連携ツールに求める要望に対する機能例として、以下の3点を紹介しました。
- ノーコード／ローコードでの実装
- 点在するデータソース連携のための豊富なコネクタ、スキーマ自動検知
- フローの監視やエラー通知など運用面の可視化
データ活用環境システム構成例
「準備」をデータ連携ツール、「管理」をSnowflakeで整えた環境でAIを最大限活用可能なデータ活用環境が整備できます。
AIエージェントとは
AIエージェントを簡潔に言い換えると「ユーザが与えた指示を理解し、自分で考えて、必要なツールを使って実行してくれる自律的なアプリケーション」と解釈しました。
AIエージェントでデータ分析はこう変わる
データ活用の課題であった、活用のためのデータ分析に関する知識不足やデータ自体の知識、また、高度な分析をするためのテキスト情報などを組み込んだ分析実行をAIエージェントを介して自然言語で行うことで、高度な分析を実行できると説明しました。
現地では実際のデモシステムを用いたチャット型、ワークフロー型それぞれのAIエージェントを用いたデータ分析のデモも紹介しました。
理想的なデータ活用環境とは
最後に、従来のデータ活用環境と、我々が提案する理想的なデータ活用環境を比較し、その差をまとめました。
- 分析ユーザにとっては、幅広いユーザが様々なデータを検索でき、それについて自然言語で問合せ、分析可能であることが大きなメリット
- 開発者、システム管理者にとってはシンプルな運用による最適化、拡張性がメリット
おわりに
TerraSkyDay 2025では、多くの方にセッション聴講、BeeXブースへお立ち寄りいただき、誠にありがとうございました。セッション資料やデモ環境、データ分析基盤やAIエージェント詳細にご興味のある方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。
＞＞＞ お問い合わせは、こちら
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