MCPによるデータ活用の変化とデータ整備の重要性

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1. 第2回 データ整備を前向きに考える会 MCPによるデータ活⽤の変化と データ整備の重要性 株式会社ナウキャスト Real Estate Unit / Unit Leader 桐畑 誠 © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 1
2. ⾃⼰紹介 桐畑 誠（きりはた まこと） • 略歴 ◦ 2023年7月にナウキャストへ入社 ◦ フルサイクルエンジニアとして、不動産領域の データ分析からプロダクト開発まで一気通貫して 従事 ◦ DataLens法人営業の開発リード • 今日話すこと ◦ 使われないダッシュボード問題 ◦ LLMの台頭による業務の変化 ◦ MCPを活用する際の課題と解決策 © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 2
3. 会社概要 Finatextグループの中で、データと AIを活用した事業の推進を担う 親会社 (4419) 事業概要 代表者 金融サービスの開発・運営 木下あかね AIとデータを活用した DX支援 辻中仁士 リテール向けオンライン証券会社 小林紀子 少額短期保険会社 小山宏人 レンディングビジネス ベトナムの開発チームの統括 © 2025 Nowcast Inc. 高平大輔 Thai Lam 3
4. ナウキャストのデータサービス事業 オルタナティブデータの商社としての機能を持つ エンドユーザー 官公庁・シンクタンク・投資家 投資家 法人向け ライセンスデータ データウェアハウス 解析 クレジットカードデータ POSデータ 求人データ 人流データ TV広告データ 4 データホルダー 日本経済新聞 True Data 1,500店舗の スーパーマーケット 4,000店舗の スーパー、 ドラックストア 2,600店舗の 家電小売 JCB クレディセゾン フロッグ KDDI エムデータ JCBカードの 所有者・加盟店 セゾンカードの 所有者 130超の日本の web求人広告 サイト 携帯搭載の 地理データ 日本の全無料 チャンネンルの TV広告データ © 2025 Nowcast Inc.
5. 事業会社向けサービス 事業会社向けサービスとして DataLensシリーズを提供 BtoB事業 まち開発・自治体 店舗テナント DataLens法人営業 DataLens商圏分析 DataLens店舗開発 企業求人データ、従業員数データ、登記情報、 財務データ、インテントデータ等を組み合せ 生成AIを活用した法人営業特化サービス クレジットカードデータ、人流データ等を 組み合せを行い特定エリアの商圏分析や 出店エリア検討ができる開発特化サービス 生成AIを活用した物件情報の集約・管理と 商圏分析・既存店データ分析まで 一気通貫でできる出店業務特化サービス 5 自社商材のニーズが高い 企業がわかる！ 新エリアの 消費傾向・ニーズ がわかる！ © 2025 Nowcast Inc. 再現性ある出店・業務効率化 ができる！
6. こんなことはありませんか？ データ環境を整備してきたが、使うのは「一部の人」だけ 結局エンジニアが代わりに集計をしている SQLを叩ける環境 ▪ ▪ ▪ ダッシュボード Biz担当者がクエリを書ける環境を⽤意 ▪ KPIダッシュボード ▪ 顧客動向の可視化 主要テーブルのメタデータや使い⽅の資料整備 勉強会‧ハンズオンを開催 © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 6
7. なぜ使われないのか BI・SQL環境は、 Biz担当者が業務をする場所ではない。 「見に行く」一手間がある限り、当たり前に使うにはならない。 Biz担当者が業務をする場所 データがある場所 Slack‧メール BI‧ダッシュボード Google Docs, Slide（議事録‧提案資料） 「⾒に⾏く」 ⼀⼿間の溝 DWH（SQLエディタ） CRM（契約内容） © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 7
8. LLM クライアントの台頭 人がアプリを渡り歩く状態から、 LLM クライアントの中で完結するように これまで いま 業務はアプリごとに分散し、⼈が⾏き来する 業務は LLM クライアントに集約される Biz担当者 Slack ∕ メール CRM 業務の場所が 変わった アプリを⾏き来 しながら業務 Cursor ∕ Claude Code ここで業務をする 議事録（Docs） 提案資料 商談前の企業調査 Biz担当者 議事録の整理 提案資料の作成 BI ‧ ダッシュボード ⾒に⾏く必要がある エージェントが代わりにアプリを⾏き来する 業務の外にあり、使われない Slack ∕ メール © 2015 - 2026 Nowcast Inc. CRM 議事録 提案資料 8
9. MCP：業務の場から、データへ直接アクセス MCPによって、社内データを扱えるようになり 「見に行く」一手間の溝を埋めることができた 業務の場 データ‧ツール MCP ▪ ▪ ▪ Snowflake ∕ 社内DB ▪ Google Drive ▪ Slack AIチャット∕エージェント Claude‧Cursorなど 業務の⽂脈のまま、 データを⾃分で取りに⾏く MCP（Model Context Protocol）＝ AIクライアントとデータ‧ツールを繋ぐ標準プロトコル © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 9
10. MCPを活⽤することによるBizの業務変化 Biz担当者 「明⽇会議があるA社のプロダクト利⽤状況と、次回商談で話すべきことをまとめて」 AIエージェントの回答 プロダクトログ 議事録 企業データ ＋ 提案 直近1ヶ⽉のアクティブユーザー数が先⽉⽐＋40%。新機能の利⽤も始まり、好調 前回定例で「隣の部⾨からも使いたいと声が上がっている」と⾔及あり 新事業⽴ち上げに伴う求⼈を先⽉から複数公開。組織拡⼤のフェーズにある アップセルの提案資料ドラフトを作成 © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 10
11. MCPによるデータ活⽤の課題 ただし、 MCPをつなげるだけではすぐに使えるようにはならなかった 課題① 同じ会社が、別々のレコードとして扱われる 課題② 返答に時間がかかり、返ってくる数字がずれる ▪ 表記ゆれ‧旧社名‧システムごとに違う ID ▪ 実体は同じ会社なのに、データ上はバラバラ ▪ LLM は⼀定解決はしてくれるものの正しい紐付けは保 証できない ▪ 毎回クエリを作成していると返答に時間がかかる ▪ 聞くたびに、もっともらしく違う数字が返ることも © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 11
12. 課題①に対する解決策：法⼈番号で、全データを繋げる 社内のデータも、外部から買ったデータも、法人番号で JOINできる状態にしておく 商談履歴 契約 法⼈番号 13桁の共通キー 財務‧登記 求⼈‧ニュース等のシグナル © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 12
13. 名寄せ処理 ① 正規化 商号のクレンジング （法⼈格‧全半⾓‧カナ） 住所の正規化 ② マッチング ③ 確度スコア 法⼈名と住所を ⽂字列の⼀致をスコア化。 キーに突合 閾値で精度を調整 運⽤で効くポイント 1 「今の姿」だけでなく履歴を持つ（商号変更‧移転‧M&Aを追える形に） 2 多段階のマッチングで精度を担保、付与できなかったものは AIがAgenticに探索し、マッチング。 3 後でマッチングするだけでなく、⼊⼒段階で法⼈番号を⼊⼒させる © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 13
14. ポイント：どこからでも使える形で名寄せ処理を提供する 名寄せを DWH の中だけの話にしない 「企業データ＋議事録＋ CRM」を、同じ会社で繋いで答えられる API Snowflake UDF アプリケーション CRMや議事録のデータに ⾃動で法⼈番号を紐づける SQL の中で名寄せでき ⼤量のデータに法⼈番号を付与 アドホックなCSVファイルに対して Bizが⾃分で法⼈番号を紐づける DWH の中だけでなく、外にも付与する 購⼊した外部データ HubSpot（CRM） © 2015 - 2026 Nowcast Inc. Google Docs の議事録 14
15. 課題②に対する解決策：素のSQL⽣成 だけに頼らない SQL を自由に書ける MCP だけでなく、整形済みマートと専用ツールを作る Snowflake Managed MCPサーバー ▪ ▪ ⾃作 MCP サーバー（DataLens法⼈営業 MCP） Snowflakeの機能で、SQLを⾃由に実⾏できるMCP ツールを簡単にホスティング可能 メタデータを探索しながら、LLMはよしなに、クエリ を書いて実⾏してくれる ▪ ▪ ▪ © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 整形済みマート ＋ 専⽤ツールを定義したMCPサー バーをホスティング 専⽤ツールでは、頻繁に聞かれる切り⼝の⼊⼒と答え の形を固定し、いつも正しい答えを素早く返す モデリングの⼯夫で⼀定柔軟なクエリに対応できる 15
16. ⾃作MCPサーバーのツールの仕組み：⼊⼒をクエリビルダーで組み合わせる 集計定義はマートが持ち、クエリビルダーが比較と結合をすることで 柔軟な検索と速度を両立 ⼊⼒：MCP ツールの引数 クエリビルダー 引数はすべて説明付きの型で定義 条件の種類ごとに⼩さな関数。conditions に積んで AND で束ねる # 東京で従業員数が伸びている企業 prefecture_codes = ["13"] min_employee_growth = 1.5 型 やること 例 範囲 マートの事前集計列と min/max を⽐較 従業員数、売上 列選択 ⼊⼒値から読む列を選ぶ。 join しない 勤務地「東京都」 集合 配列に「いずれかを含む」 法⼈タグ、業種 存在 fact テーブルへ EXISTS。 同じ 1 ⾏に全条件を AND 「渋⾕区に 500㎡ 以上の⼟地」 横断 別テーブルの⼀致集合を UNION して結合 フリーワード＝ 事業内容＋求⼈本⽂ © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 出⼒ ▪ ▪ 法⼈番号付きの結果 結果は100行ずつ返す 16
17. ポイント：ディメンショナルモデリングで、拡張性⾼く、マートと ファクト を組み合わせて検索させる 法人番号で揃えてあるから、集計済みの列と factデータを、簡単に組み合わせられる dim ── 主語 fct ── 出来事 mart ── 集計済み 求⼈ 1 ⾏ = 1 出来事 決算 会社 検索マート 1 ⾏ = 1 出来事 1 ⾏ = 1 社∕キー = 法⼈番号 1 ⾏ = 1 社∕ よく使う切り⼝を事前集計 （従業員増加率など） 住所 1 ⾏ = 1 出来事 保有物件 1 ⾏ = 1 出来事 検索クエリ ＝ マートの列 ＋ fct の条件 マートの列で絞る 指標として定義があるものは列に事前集計 例「従業員数が伸びている」 ＋ © 2015 - 2026 Nowcast Inc. fct に条件を⾜す 選択肢が豊富な場合はfactテーブルで法⼈番号のexistsを使う 例「渋⾕区に 500㎡以上の⼟地を持つ」 17
18. 現状のアーキテクチャ（全体図） あらゆるデータに法人番号の名寄せをし、営業向け集計マートとディメンショナルモデルに整える 業務の場 MCP（出し⽅） Snowflake DataLens法⼈営業 MCP 営業向け集計マート 集計済みマートをツール化 法⼈営業でパッと結果を返す Biz担当者 Cursor ∕ Claude 各種AIクライアント 各種企業データ 頻繁に確認する切り⼝を事前集計 法⼈番号 名寄せ Snowflake Managed MCP プロダクトログ ディメンショナルモデル クエリを⾃由に書かせ 企業の状況を深掘り fact_∕dim_ で探索に耐える形に Google Drive Google Docs MCP 法⼈番号をキーに、議事録データを参照 する © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 法⼈番号 名寄せ 議事録 （Google Docs） 18
19. まとめ 1 ダッシュボードが使われないのは、そこが業務をする場所ではないから。 2 ただMCP で繋ぐだけではダメ 3 MCPツールは使い分ける。頻繁に確認する数字は集計済みマートと独⾃ツールに、探索は⾃由に書かせる。 業務は LLM クライアント側に移り、MCP で「⾒にいく」が消え、業務の場にデータが来る。 法⼈番号の名寄せで、散らばったデータを「会社」を主語に繋げることが重要 それを⽀えるのが、ディメンショナルモデリング。 恨みつらみではなく、前向きに。 泥臭い名寄せとモデリングが、Biz担当者の「当たり前」をつくる。 データ整備は、AI時代にこそ主役。 © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 19
20. データ活⽤を推進するプロダクト群を提供中 法人営業のターゲティングから商談準備までをデータと AIで 一気通貫に支援する法人営業 AXツール https://lp.datalenshub.com/office データの名寄せ機能や整備済みデータの提供など、自社 サービス・自社環境に組み込みやすい法人データを低コスト で提供。 https://finatext.com/mcpass/ 社員のMCP利用状況を管理し、 MCPを安心して活用可能に する、国内初の AIエージェント統制・活用基盤 グループ内で使うと同時に、社外にも提供中 © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 20
21. お知らせ 9 月のイベント : AGNTCon+MCPCon Japan と Snowflake World Tour Tokyo AGNTCon + MCPCon Japan にブース出展 Snowflake World Tour Tokyo 2026 に 3 名が登壇 2026-09-10（木）〜 11（金）｜ベルサール渋谷ガーデン｜The Linux Foundation 主 催 2026-09-11（金）｜グランドプリンスホテル新高輪｜参加無料・要事前申込 • ブースで MCPass と AI エージェント「Finstage Cowork」を紹介 • 参加登録は有料（事前購入）。ぜひブースにお立ち寄りください https://nowcast.co.jp/news/20260820 • 13:20 Snowflake Well-Architected Framework で実現する実践的なデータマネ ジメント • 15:05 仕様書も SQL もログも全部コンテキスト : Cortex Agent で作るデータ QA エージェント • 15:50 Semantic View は「作るもの」から「育てるもの」へ https://nowcast.co.jp/news/20260806 © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 21
22. 採⽤ ナウキャストで一緒に使われるデータ整備をしませんか データが主役の環境 1 多種多様なオルタナティブデータを自在に扱える環境で、データプロダク トの設計・運用に携われます。手掛けたデータはお客様の業務や意思決 定に使われ、そのまま事業価値・社会価値に直結。 カジュアル面談はこちら Finatext グループ共通の窓口（HERP） 立ち上げフェーズの裁量と幅広いスキル拡張 2 事業機会と引き合いの多さに対して、まだ組織もプロダクトも未完成。 データエンジニアリングだけでなく、バックエンドも LLMもフルサイクルに プロダクト開発に携われます。 生成AI・最先端技術を本番運用できる環境 MCPを介した 3 ローカルLLMによるセキュアなデータクレンジング、 データ提供などの最新技術を、本番環境で設計・運用・改善する経 験を積むことができます。生成 AIをただ使うのではなく、サービスとし て作り込みたい方にピッタリです。 © 2015 - 2026 Nowcast Inc. https://herp.careers/v1/finatexthd/vZWzSlI_B-qk このあとの懇親会で、気軽に声をかけてください！ 22
23. ご清聴ありがとうございました © 2015 - 2026 Nowcast Inc. 23