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データ飯店店長 石井 ： 始まりました。データ飯店。この番組はデータとデータにすごく関わりの深い一番飯店という町中華にて、データエンジニアですとかDXに関わる人材の方々と一緒にお酒を飲みながら楽しいトークをしていく番組です。それでは、本日のゲストを紹介させていただきます。
tomoさん ： はい、こんにちは。トモです。よろしくお願いします。私はずっとシステムエンジニアとして、基幹系SIerで働いてたんですけど、5年くらい前にBIツール（ビジネスインテリジェンスツール）触ることになって、すごくそこからデータの面白さみたいなのを知って、それでコミュニティ活動とかも頑張ってたりとかしてました。そこから、とあるプロダクトでアンバサダーに選ばれたりとか、そういったところでなんかデータの魅力を伝えることをしています。今はデータのプラットフォームのベンダーさんの方でセールスエンジニアをしております。今日はよろしくお願いします。
石井 ： すごいですよね。社内で自分でSIerとして活動しながら、そこからツールなどの良さを広めたいというところでコミュニティに入られて、それでさらにそこからデータの素晴らしさを追求したいということで転職もされてっていう。まさに、今を生きる「データエンジニア」の方なんじゃないかなと。
tomoさん ： 本当に、流される自分の気持ちがワクワクする方にみたいな感じで、今に至る感じです。
石井 ： では、ちょっと早速ドリンクとか注文しながら、美味しいお酒とともに色々なテーマでお話ししていきたいと思います。「ふーじーちょっとオーダーいいですか？」ビール2つと特製上海焼きそばとトマトと卵の炒め物と。空芯菜、餃子1枚お願いします。 ではまずお食事が来ましたので、まずは乾杯です。 乾杯！ 正直、時期緊張しちゃっての1口が飲みたかったんです！
あなたの好きなデータは？
石井 ： いきなりこういうおっきな話題だと難しいですよね、ではまず僕からしましょうかね。
tomoさん ： そうですね。
石井 ： 皆さんからじゃあ私のあなたの好きなデータとは？というところで、はい、こちら「一番飯店」のデータです。僕がここのお店の店長の幼馴染です。昔システムエンジニアとかやってたので、ホームページを作ってみたりとか、このシステムを作っているんですね。データ分析を生業にしているので、じゃあそのデータを引っこ抜いてきてデータベースに集めて可視化するというところを結構遊びでやってるんですね。結構自分の作ったデータという意味合いがあるので、僕にとっては元からあるデータというか、作ったデータというところに価値があるかなと思ってご紹介をさせていただきました。
tomoさん ： 自分の子供のような。
石井 ： そうですー！ 生まれ育ったところからも担当しておりますので、すごいこのデータが楽しみ。
tomoさん ： それは愛がありますねー。ありがとうございます。
石井 ： ですね！では、tomoさんの方からも紹介よろしいですか？
tomoさん ： 私はですね、「美しいデータ」になります。
石井 ： 「美しいデータ」、これはまた面白いですね！
tomoさん ： なかなか結構深い意味がありまして。では、どういうものが「美しいデータ」なのか。やっぱりエンジニアとしてはですね、データ分析、すぐデータ分析できるですね。美しいデータ、これが一番かなと思っております。
石井 ： システム的に美しいみたいな。
tomoさん ： まさに、システム的に美しい。ちょっと専門用語ですけど、「データを食わせる」とすぐにインサイトが得られるみたいなデータがやっぱりいいですね
石井 ： まな板の上で全部料理として揃った段階のデータ。後は、好きに、加工するぞ、料理するぞ、という段階ですね。
tomoさん ： そうですね。視聴者の方もですね、美しいってどういうことなのかな、定義って何なのか、深く考えていただければですね。
石井 ： また、色々な美学がいろんな人にありそうなので、これはいろんな人にまた聞いてみたいなと思う内容ですね。
tomoさん ： はい、ありがとうございます。
データにまつわるアゲ体験／サゲ体験
石井 ： こちらにですね。ガチャガチャがあります。ここに事前に私たちが2週間前からそれぞれ「データに対するアゲ体験／サゲ体験」という、上がった気持ち、下がった気持ちっていうのを紙に書いて、それがこのガチャの中に入っておりますので、これを出しながら一つずつトークを深めていければなと思っております。何が出てきました？
はい、では早速紙を開けてみると、何が出るかな。いきなりおっきいお題です。「LLM／生成AIがお祭り状態！データに携わる当事者の見え方」
tomoさん ： ホットな話題ですね。。去年ぐらいからはすごくAIはお祭り状態でChatGPTが出始めて、本当にお祭り状態。それで今までやってきたデータエンジニアリングとか、データのビジュアライゼーションとか、そういったものがどういう風に変わって、どこがChatGPTやLLMにやらせて、人間がやるべきところはどこなのかなみたいなところはすごく気になってて。ただ、私の個人の意見としては、人間がやっぱりビジュアライゼーションするところっていう可視化のところっていうのをそんなにこだわることがなくなってきて、ただ何が課題なのか、何をしたいのかみたいのですね。
「Why」の部分を決めたりだとか、（生成AIの結果に）対してアクションを起こしたりとか、そこはもう人間でしかできないし、判断するのは人間。それを見て、じゃあLLMが示唆を出してくれます。でも、じゃあそれが本当にそうなのかどうなのか判断して意思決定するのは人間なので、やっぱりそこの部分にフォーカスしていくようにデータ活用っていうのは変わっていくんじゃないかなって思っています。
石井 ：すごく僕もやっぱりOpenAIとかの生成AIってすごく興味深い分野ですし、すごく「薬」になるようなデータの世界もすごく助けられることになるんじゃないかなと思っています。僕の中で生成AIをどこで使いたいかの活用したいかなというところだと、データのマイニングの世界になります。ちょっと機械学習とも近いかもしれないんですけど、今はもう集めるだけデータを集めてデータレイクに。まずはデータを貯めます。それは、構造、非構造問わずいろんな形でデータを貯める。それを実際に掘り出して活用するっていうところで、どういう示唆があるかっていうのを、データエンジニアとかデータサイエンティストが知見を出すのって、量が多ければ多いほどもう大変じゃないですか。
集められるデータってどんどん増えてきているので、ここの示唆を何のデータと何データがやっぱり関係ありますよ。マイニングの世界を生成AIというのが使われるとすごくいいんじゃないかなと。
tomoさん ： そうなんですよね。私も人間がやる8割ぐらいのことができるようになると思ってて、私たちもですね、結構Pythonのコードを書かせちゃったりするんですよね。ただそれ完璧ではないので、だいたい8割くらいはAIに書かせて、2割ぐらいは自分でコーディングしたりとかするんですけど、それと同じかなと思ってて。8割のところまではやってくれます。でも残りの2割は人間がやって、判断をする。そういった使い方すごくなんかいいのかなと。少子高齢化時代、人は少なくなっていく時代に、生成AIを活用して、そういう8割やらせて、2割だけ人間がやるというのはいいことかなと思います。
石井 ： そうですよね。でも大事なのは、その2割できる人。全部任せきりでなくて、自分ができる範囲のところへ仕事を生成AIが渡してくれるという、ここがあって初めてできるのかなと。全部信じ切っちゃいけないよというところもポイントだなって思いますね。
tomoさん ： そうですね。ChatGPTとかも何か平気で嘘（ハルシネーション）をついてはいますけど、それは学習してるデータが、マッチがそもそも間違っているから嘘をついているわけではない。間違った情報が出てたりとかするので、やっぱりそこはでも100%じゃないんだなっていうのをわかった上でやっぱり使う。そういう意味でやっぱりデータを使っていくけど、最終的には人間がジャッジという世界。
石井 ： 全部で全部全てを救ってくれるというわけじゃないっていうところがポイント。
tomoさん ： ですよね。だと思います。
石井 ： じゃあ、ちょっと次のテーマを行ってみたいんですが、ガチャガチャをちょっと回してみますか？
tomoさん ： はい。
石井 ： じゃあ何が来るか。
tomoさん ： じゃあ、次はですねー
ラスベガスどうでしたか？
石井 ： ラスベガスはどうでしたか？
tomoさん ： なるほど笑
石井 ： これはtomoさんの会社が向こうにありますので、行かれたと思うんですが、そこの実際の体験を伺えれば。ラスベガスは行ったことはあったんですか？
tomoさん ： ラスベガスは2回目で。テックカンファレンスを割とラスベガスでやることも多くて。それでちょっと一回行ったことがありました。ただ、コロナ前の2019年だったので、この前は5年ぶりですか、5年ぶりのラスベガスになるんですけれども、外資系のベンダーさんがもうこぞって今年はセールスキックオフと言って、セールスチームのキックオフを拠点であるアメリカとかフランスとかで行なってて、すごく活気がありました。 良かったのが、やっぱりグローバルでこんなに同じ思いを持って働いてる人がいて、さらにこんなにすごい人たちがたくさん世の中にはいるんだと。私はあえて日本人じゃなくてグローバルの人たちともお話し、英語でおしゃべりをすることによって得られるものが多かったので、すごくいい体験だったなと。
石井 ： 僕がちょっとグローバル企業に働いたことがないので、全然想像だけで喋っちゃってんですけど、英語とかってペラペラで話せる必要があるんですか？
tomoさん ： 実は私はもう全然英語が苦手なんです。もちろん、できないよりはできた方がいいと思うんですけど、実は私、今の会社に入るときに入る前に日本法人の社長と話をした際に「英語ができたら御社に入ろうと思います。」と話したら、「英語ができるっていうのっていつなの？英語ができるってどこまでのレベルをできるの？」って言われて。僕だってまだ勉強中だし、ネイティブと同じようにしゃべれるようになるなんてやっぱり難しいから、英語ができるようになってから、外資じゃなくて外資に入って勉強すればいいじゃないかなって言われて。もちろんやっぱり日本人が得意とするリーディングとかライティングとかはできる前提ですけれども、スピーキングとリスニングに関しては、後からでもいいからっていうところの後押しがあって入りました。とはいえ、英語の必要性は実感しておりますが、ただ、絶対条件かというと違うと思います。
石井 ： そうなんですね。普段やっぱり出てくる書類とかドキュメント系はやっぱり英語ですか？
tomoさん ： はい。ただ、今はテクノロジーが進化してるので、「DeepL」とか「Google翻訳」してもらい。「Otter」とかいろいろ駆使してテクノロジーに頼るなと言われるんですが、私にはただ他の能力を見てっていうところがあると。誇れるところがあるんだったら自信を持ってかなと思います。
石井 ： やっぱり得意分野のところをどんどん押していくところが重要なんですね。なるほど。勉強になります。ありがとう。じゃあ、ちょっと私の方からももう一回1個引いてみたいと思います。
生きているだけでデータ儲け。生きているだけでデータが溜まる世界
石井 ： 出てきました。「生きているだけで、データ儲け。生きているだけでデータが溜まる世界」 やっぱり一番飯店のデータを作るっていうところもそうなんですけど、自分で分析するデータっていうのを自分で生み出したいと思ってます。そしてなければ生み出したいと思ってるタイプなんですね。 皆さんもやられていると思うんですが、自分の体重を毎日どこかに入力するとか入力するのってすごくしんどいじゃないですか。毎日決まった時間に体重を測って、それをどこかに入力して、それでためるってやっぱりしんどい。
tomoさん ： しんどいです。
石井 ： なるべく入力をしないで生きているだけで勝手にデータがたまるということをちょっと体現しようとして、いろいろなものを導入したりしているんですね。例えば今僕がつけてるFitbitとかだと、これで睡眠のデータと呼吸のデータとか、何歩歩いたらどれだけカロリー使ったというところがやっぱりもうつけているだけで自動で取れるんですね。これと今、最近僕のおすすめとしては、お風呂のバスマットにバスマットで乗って、体拭いているだけで体重を測れます。
tomoさん ： そんなのあるんですね。
石井 ： 体重計に乗るって毎日やるとどうしても意識しちゃうところがあると思うので、意識しないで体重を測るというところがすごいいいなと思って買ったんですね。ただ、ご飯食べる前にお風呂入ったりとか、飲んだ帰ってからお風呂入ったりもするんで、体重もまちまちなんですね笑これって何か長い目で2年、3年とかでみたら徐々に上がっているぞ、下がっているぞみたいなデータが取れると思うので。そうやって自動で貯まるデータっていうのが僕はちょっと大好きなんで、生きているだけでデータ儲けって。
tomoさん ： いいですね。なんかいろいろ記録するって大変だし、それが億劫でデータが貯まらない。せっかくデータがないと活用できないという感じになっちゃうので、こういったように勝手に取ってくれている。なんかそういう仕組みが作れると、もっともっと世の中のデータっていうのが増えるのかなと私も思います。
石井 ： そうですよね。
tomoさん ： 思います。
