Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
20260828_15minLT_データ分析10倍時代を考える
Search
NobuakiOshiro
PRO
August 28, 2026
Business
960
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
20260828_15minLT_データ分析10倍時代を考える
https://alterbooth.connpass.com/event/400888/
NobuakiOshiro
PRO
August 28, 2026
More Decks by NobuakiOshiro
See All by NobuakiOshiro
20260912_codex+computerUse用のマシン購入を考える
doradora09
PRO
0
62
20260910_中東予測の過去予測のAI評価_統合報告スライド_10枚_大城
doradora09
PRO
0
15
20260826_中東情勢モニタリング_週次スライド統合_大城版_12p
doradora09
PRO
0
35
20260909_中東情勢モニタリング_週次スライド_10p_大城.pdf
doradora09
PRO
0
34
20260904_DeepResearchで実践する外部環境モニタリング
doradora09
PRO
0
51
20260903_中東情勢モニタリング_週次統合スライド_10p_BRS差替版.pdf
doradora09
PRO
0
15
Codex_旅行計画デモ_2026-08-17
doradora09
PRO
0
31
20260817_生成AIの動向と中学校・高等学校での活用を考える_v1.00_公開用
doradora09
PRO
0
290
20260814_中東情勢モニタリング_週次更新テンプレート_v1.1_更新手順書
doradora09
PRO
0
34
Other Decks in Business
See All in Business
UNICORN株式会社2026会社説明資料
unicorn
0
2k
採用ピッチデック
macloud
5
91k
株式会社TableCheck - 会社紹介 Company Profile
tablecheckac
0
9.7k
増え続ける運用を、 Skill化する"型"でさばく
morimori3
0
290
“隣のチームの改善の取り組み”を見える化 すれば、チームはもっと良くなると思っていた。同じ部署 19チーム・243件 の取り組みを見える化した記録と、見えてきた 壁と価値
hansodeeeeee
3
680
匠技研工業 採用紹介資料
takumiengineering
0
770
会社説明資料(新卒採用)
witsjp
0
110
事業領域
daisan123
0
590
【全資料公開】AIとアイデアソン:思考の盲点を突く「人機共想」のプロセスと実践手法
ishiirikie
1
360
freeeの福利厚生と働き方
freee
PRO
1
110k
決める人と作る人を、 分けない / Deciders build. Builders decide.
hirokiyamamoto14
PRO
0
200
データマネジメント研修(デジタル庁)
haseryo
22
28k
Featured
See All Featured
A Guide to Academic Writing Using Generative AI - A Workshop
ks91
PRO
1
460
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
75
12k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
202
76k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
Making Projects Easy
brettharned
120
6.8k
職位にかかわらず全員がリーダーシップを発揮するチーム作り / Building a team where everyone can demonstrate leadership regardless of position
madoxten
69
65k
Pawsitive SEO: Lessons from My Dog (and Many Mistakes) on Thriving as a Consultant in the Age of AI
davidcarrasco
0
240
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
35k
Winning Ecommerce Organic Search in an AI Era - #searchnstuff2025
aleyda
1
2.1k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
2.1k
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
700
Navigating the moral maze — ethical principles for Al-driven product design
skipperchong
2
540
Transcript
⽣成AI・AIエージェントで 分析速度が10倍になる時代に 分析者・アナリストは何をすべきか 2026/8/28 NOB DATA株式会社 代表取締役 ⼤城 信晃
⾃⼰紹介 ⼤城信晃(twitter @doradora09) NOB DATA株式会社 代表取締役社⻑ / データサイエンティスト協会九州⽀部 ⽀部⻑ /
ASI未来社会研究所 所⻑代理 ・住まい 沖縄 -> 東京 -> 福岡 ・職歴 ヤフー-> DATUM STUDIO -> LINE Fukuoka -> NOB DATA(株) 創業 ・運営コミュニティ ・Tokyo.R(2010-2016) ・fukuoka.R、PyData.Fukuoka、 意思決定のためのデータ分析勉強会、 オモシロAIごった煮勉強会、ChatGPT部、 AGI福岡、GenAIアナリティクス東京、他 Copyright © 2026 NOB DATA All Rights Reserved. LLMはChatGPT-3.5登場3⽇⽬から あれこれ活⽤中
⽣成AI x データ分析で思うところ • 2023年当初はまだまだ⼩慣れていなかったLLMが、2026年現在では⼗分賢い • プログラマーの業界から業務活⽤が先に始まり、ようやくここ1年くらいで分析の業界でも 活⽤が始まってきたところ (ただし、ベストプラクティスはまだ無いし、できる前に次の技術が登場) •
⼀⽅で東京と地⽅、IT系とそれ以外での情報格差は相変わらずある ( ⼤学⽣の利⽤は体感9割以上 ) • 過渡期の今後5年くらい • 分析のコストを1/10にしてくれる • ハルシネーションや分析ミスはまだあるので、レビューをどうするか • SQLかけなくてもAIが書いて分析してくれる世界 • 分析のoutputも10倍にしてくれる • 個⼈的には「予測」「モニタリング」の10倍化に興味 • 意思決定の10倍化、は責任分解が難しいので多分組織のサイズが変わる • 今後10年以降 • 全く想像がつかない。そもそも⼈間が分析しているのか・・?? • 居酒屋とかやるのも良いのかもしれない Copyright © 2026 NOB DATA All Rights Reserved.
ここ最近驚いたこと Copyright © 2026 NOB DATA All Rights Reserved.
ちょっと前の衝撃:防衛省サイバーコンテスト2026 • 2026年2⽉1⽇の防衛省サイバーコンテ ストで、Ikotas Labsのチームが⼀般団 体部⾨で優勝。 • 独⾃AIエージェントが問題取得→解析 →Flag提出までを完全⾃動化し、⼈間 が⼊⼒したのはログイン情報と並列数
だけ。 • 30問に対して4モデルを使い、120並列 で探索し、開始1時間以内に全問完答 上⼿くハマれば⼈間より圧倒的な パフォーマンスが出せるケースの⼀例 Copyright © 2026 NOB DATA All Rights Reserved. https://qiita.com/satoki/items/955302bf2615813bae5a?utm_source=chatgpt.com
案の定、Kaggleの世界にも変化がきている • 2026年7⽉のKaggleのコンペ。⼈間5名+AIエージェ ントのチームが優勝 • というか、この⼤会の上位ランカーはほぼ「AIエージェ ント」を使った⼈同⼠でスコアを競っている状況 • 「AIを使わないと話にならない」世界がデータ分析・予 測モデル構築の世界にも到来しつつある
Copyright © 2026 NOB DATA All Rights Reserved.
最近はCodex + Computer Useで⾊々実験中 • Browser Use、などは3年前から⾒ているものの、全然使い物にならなかった印象だが、2026年4⽉の Codex + Computer
Useはかなりスピード感も良い印象 • まだ怖いのでフル稼働はさせていないものの、安全な環境を作って少しずつ実験中 ⾃動クロール&分析 Copyright © 2026 NOB DATA All Rights Reserved. 他のツール操作
時間あればデモ: • Codex + Computer UseでKaggle Titanic チャレンジ • Webサイトにアクセス
してデータをダウン ロード、⽣存予測モデ ル構築、コンペに submitしてスコア化、 実施レポート作成まで を⼀気通貫で実⾏ ( 所要時間30分 ) Copyright © 2026 NOB DATA All Rights Reserved.
時間あればデモ: • Codex + Computer UseでKaggle Titanic チャレンジ • Webサイトにアクセス
してデータをダウン ロード、⽣存予測モデ ル構築、コンペに submitしてスコア化、 実施レポート作成まで を⼀気通貫で実⾏ ( 所要時間30分 ) Copyright © 2026 NOB DATA All Rights Reserved.
⼼境変化と最近やっている事 Copyright © 2026 NOB DATA All Rights Reserved.
ここ数年での⼼境変化 • 遅かれ早かれ、⾃分たちより「賢く」なるAI (2年くらいの苦悩を経て) • どうせやるなら、「従来できなかった事」をやるのが楽しいのでは? Copyright © 2026 NOB
DATA All Rights Reserved.
最近やってる事①:データ活⽤の⺠主化への取り組み • ⽣成AIがあればSQL、Python がわからなくてもデータ集計・ 可視化・考察ができる • しかし、AIの出⼒は鵜呑みにで きない • AIのoutputを効率的に検品する
技術のレクチャー • ある意味、分析者が不要になる ための取り組み ( データ・ドリブンを浸透させ る意味では良いが・・ ) https://techplay.jp/event/995031 Copyright © 2026 NOB DATA All Rights Reserved.
最近やってる事②:未来予測&モニタリング • 中東情勢のシナリオ予測&物流のモニタリング • 従来なら⼯数がかかりすぎていたものでも、ディープリ サーチ等を駆使すれば結構良いところまで⾏ける印象 • 「新しい仕事」を作っているので、どちらかというとこ の⼿の取り組みでビジネス価値を創出できないかなと 思っています
( そうでないと、パイの奪い合いになるので・・ ) Copyright © 2026 NOB DATA All Rights Reserved.
宣伝:ハンズオン勉強会(福岡現地+オンライン) • なお、来週9/4にDS協会九州⽀部 でもハンズオン勉強会も予定して いますので興味お持ちの⽅は是⾮。 https://techplay.jp/event/999446 Copyright © 2026 NOB
DATA All Rights Reserved.
AGI過渡期の次の5年に備える Copyright © 2026 NOB DATA All Rights Reserved.
危機感 • 現在の業務フロー・専⾨性の価値が今の形で5年後も続くという保証は無い • • 「データ分析業務」だけだとおそらくだいぶやられる可能性が⾼い 「問いを⽴てる」「データを集める」「意思決定する」の⼊り⼝・出⼝は⽐較的残る まだ時間のあるうちに、業務範囲・専⾨分野を柔軟に変えられるようにするための準備・実験をしておく Copyright ©
2026 NOB DATA All Rights Reserved.
個⼈的な過渡期の⽣存戦略 ①⽣成AI活⽤で他の⼈の半歩先をいく • ChatGPT-3.5、ローカルLLM、ディープリサーチ、Codex+Computer Useの活⽤実験 • 特に⽣成AI活⽤の講師・⼈材育成、という⽂脈では学び続ければ多分5年くらいは戦える(はず) ②分析コスト1/10で啓蒙活動 • 例えば、エクセルしかできない⼈でもDBからデータを集めて集計、予測モデルを作って検証
• 検品の「勘所」を設計できるのは経験者の強み ③output 10倍で「従来では費⽤対効果が合わなかった規模の課題」へのチャレンジ • 例えば⼤量のデータからの未来予測、リアルタイムモニタリング、1to1の⾼度化 ④時代が変わっても変わらないものの継続 • 勉強会コミュニティ運営、飲み会 補⾜:以下、今は忙しすぎてできていないもの(時間があればやりたい事) • 次世代のデータマイニング、企業の中のデータを再発掘してAIによる意思決定⽀援(意思決定OS) • ゲーム開発とかの「趣味 x AI」領域 • 未来の教育、AI時代の社会についての議論(ユートピア&ディストピア) Copyright © 2026 NOB DATA All Rights Reserved.
⾊々な⽴場の⽅向け(完全に主観ですが・・) • データエンジニアの⽅ • • • データ分析者/アナリストの⽅ .. • •
• • • ⼈⽉商売のビジネスモデルがAIエージェントで崩れる可能性があるので、そこをどうするか ( 成果物ベースであれば技術普及までの1-2年はチャンスかもしれない ) 要件定義などの上流をやるか、ループエンジニアリング系にいくか・・( ただ、後者は結構お⾦も必要 ) ⼀般の⽅向け .. • • 集計・可視化・考察、だけの作業は多分AIで近いうちに代替される可能性 分析結果を元にした「AIでは出せない企画⼒」または「意思決定者のやりたいことを汲む⼒」などは残る データの⺠主化、ということで⼈材育成側に回るのも1⼿ プログラマーの⽅ .. • • 追い⾵。AIのための仕事、特に全体のアーキテクチャや社内データの発掘、外部データの収集等 ⼀⽅でデータ分析基盤を作るにも、⽣成AI活⽤を前提にしないとおそらく時代遅れになる ⽣成AIとComputer Useの安全な使い⽅、あとプログラミング勉強するといいと思います その他 • • AIが普及すると追い⾵になるような「⾃分のビジネスモデル」が持ててかつ裁量があると理想 サクッと趣味で起業してAIに⼿伝ってもらうとか、⾦融機関から事業⽤のお⾦借りてみる練習とか Copyright © 2026 NOB DATA All Rights Reserved.
まとめ ⽣成AI・AIエージェントで 分析速度が10倍になる時代に 分析者・アナリストは何をすべきか 過去の成功体験や現在の専⾨性に固執せず、 AI時代ならではの新しい働き⽅・価値の出し⽅を模索する Copyright © 2026 NOB
DATA All Rights Reserved.
ご清聴、ありがとうございました。 Copyright © 2026 NOB DATA All Rights Reserved.
予備資料 Copyright © 2026 NOB DATA All Rights Reserved.
参考:この4年を⼀部の求⼈データで変化を整理 Copyright © 2026 NOB DATA All Rights Reserved.