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AI導入が止まる本当の理由は、モデルではなくデータにある
PoCは動いたのに本番に乗らない。その原因の大半はモデルの性能ではなく、AIに渡すデータの定義・品質・鮮度にあります。止まる三つのパターンと、先に直すべき順番を整理します。
データ基盤 AI活用 経営
スタートアップに「データ基盤」は早すぎるのか。最小構成から始める考え方
「まだ基盤は早い」と言われがちなフェーズでも、後から効く最小構成があります。DWH一つ、dbt、指標の定義、BIの四点で始める理由と、いまはやらなくていいことを整理します。
データ基盤 スタートアップ dbt
dbtとセマンティックレイヤーで、LLMに「正しい数字」を答えさせる
LLMに社内データを聞くと、もっともらしい間違いが返ってくる。原因は指標の定義がコードになっていないことです。dbtで定義を明文化し、LLMには生のSQLではなく指標を渡す設計を解説します。
dbt LLM セマンティックレイヤー