タキヒヨー

統一のダッシュボードを導入する施策そのものに「手間が増える」という反発があった。需要予測データは色・柄・素材といった複数の情報が一つのカラムにまとめて格納されており個別の値で抽出できず、予測の数値も絶対値のみで判断の基準がなくアクションにつながらなかった。

使い勝手にこだわり、大きなデータから詳細なデータへ段階的に掘り下げられるドリルダウン機能の設計に注力した。データの欠損を補うため Web 経由のデータ入力の仕組みも構築した。需要予測ダッシュボードは、プログラムを書いた経験のないマーケティング兼 DX 推進チームの担当者が Amazon QuickSight で内製した。当初は GenU で SQL を生成させたが、開発が進むほどコンテキストの制限に達し、その都度会話を立ち上げ直す必要が生じて難航した。

チャット型の生成 AI に大きな開発を任せるとコンテキスト制限が壁になる。普段の動線のまま使える UI にすると、現場の抵抗感を下げられる。