はじめに
ぽーとめっせ名古屋へ行ってきました。午前中に行ったので、ゼミ生の皆さんとは会えなかったのが残念でしたが、途中で先生で会うことができたのでよかったです。
特に興味深かった内容をレポートします
データ分析ツール
山口といえばデータ分析だと思うのですが、そういう展示を見ようと思い、NTTデータ関西さんのブースを見学しました。
写真はないですが、内容は「データ分析チャットボット」のようなものでした。指示文を出すと、裏でSQLを動かしすことで、グラフの表示ができるソフトを見せてもらいました。
「表示を四半期データから週単位にして」と指示を出すと、グラフの表示が変わるなど、簡単に分析対象を変えることができます。
Pythonだと、出力範囲を指定するなどのコードを書く必要がありますが、チャットボットですと一瞬です。もしかしたらDifyで再現できるかも。
このツールがあれば、統計初心者でも簡単にデータ分析ができるという事実にデータサイエンティストの存在価値が危ぶまれるのではないかと思ってしまいました。
ただし、統計手法を学んだ人だからこそ、そういうツールでより本質的な分析ができるのではないかとも考え、価値が上がるのか?とも思います。
ただし、こういう分析ツールの誕生により、統計学をゴリゴリに仕事に使うことは将来減るのかな?とか思ったりしました。
名刺管理
sansanさんのブースに行きました。写真の撮影の許可を貰ったので、詳しくレポートします。
名刺から顧客情報の管理ツールだそうです。これにより、情報を一元化することで準備にかかる時間を

もちろん架空の企業の名前ですが、このように更新情報も管理されるので、商談準備がスムーズに進み、30分も時短されるのだとか。
名刺を紙の時代からデジタルで管理する時代になっているんだなーと感心しました。

その他
AIが様々な業務に活用にされているなーと思いました。特にRAGとかで自動ツール(メール作成など)を作ったり、社内ノウハウをAIで継承するなど、色々な場面でAIが活用されていました。いい時代ですね。
おしまい
次は四年生も行きましょう。
データ分析(者)が危機感を持つのは自然なことですが、むしろデータ分析の民主化、つまり誰もが手軽に取り組める環境が整うとポジティブに捉えるべきでしょう。
やまぐちくんが見たという自然言語によるデータ分析ですが、Anthropicが提唱し、現在急速に普及しているMCP(Model Context Protocol)の仕組みを使えば、比較的簡単に実装できますので、ぜひ少し調べてみてください。
私自身、現在非常に注目されているClaude Code(こちらもぜひ調べてみてください。ただし有料)をプレビュー版の頃から使い込んでいます。一か月ほど前、(きみも使っている)ChromebookのターミナルからClaude Codeを起動し、MCP経由でオープンソースのPostgreSQLに接続し、私が作成した約1万人分の身体測定ダミーデータを自然言語のみで瞬時に分析できた際は、本当に驚きました。複雑なSQLクエリの発行はすべて生成AIが担当してくれます。ただし、生成AIが出力した結果を正しく解釈するには、やはり記述統計や推測統計の基礎知識が不可欠です。もちろん、RやPythonと連携させることで、美しいグラフ描画も容易に実現できます。
山口、みんな行ってほしいよな
去年も1人の時あったよね笑