拓海先生、最近部下から「可視化をAIで作れるツールがある」と聞きまして、正直何が変わるのかよくわからないのです。うちの現場に導入する価値はあるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を一言で言うと、大きく変わるのは「設計の反復（iteration）をAIが自然に支援する点」です。大丈夫、一緒に見ていけば導入判断ができますよ。
設計の反復をAIが支援する、ですか。で、それは要するに作業を自動化するだけなのか、現場の判断が減るのか、そこが心配です。
良い質問ですよ。簡潔に要点を三つにすると、1) ユーザーがUIで設計した情報をAIが文脈化して支援する、2) 以前の版（iteration）を分岐（fork）して再利用できる、3) AIは変換コード（データ処理）を生成して面倒な手順を減らす、です。現場判断を奪うのではなく、判断の前提を揃えて速くするイメージですよ。
なるほど。で、ここで聞きたいのは投資対効果です。導入準備や教育コストに見合う改善が見込めるのか、短期で効果が出るのかが肝心です。
その懸念も的確です。ここも三点で整理します。導入初期はテンプレートと既存の作業をつなぐ工数が必要だが、反復設計を短縮できれば分析サイクルが短くなり、意思決定の回数や精度が上がるため中期的な効果は期待できる、そして社内の分析ルールを「スレッド」として蓄積できるためスケール効果が出る、という見立てです。
スレッドとして蓄積する、とは具体的にどう現場が変わるのですか。エクセルでやっていることと何が違うのか、まだピンときません。
良い例えです。エクセルでの手順書や過去ファイルは断片的にしか残らないが、このシステムは「どのデータをどう変換して、どのチャート設計を当てたか」を順序立てて記録する。必要なときにその過去版を呼び出し、そこから分岐して新しい解析を作れる。つまり過去の試行錯誤を再利用できる点が決定的に違いますよ。
これって要するに、過去の可視化の“再利用可能な履歴”を作ることで、同じ失敗を繰り返さず早く結論にたどり着けるということですか？
そうですよ。まさにその通りです。過去の軌跡を分岐して再利用することで、同じ要件を一から説明する手間が省け、AIも対象を限定して正確なデータ変換コードを出せるため生産性が上がります。
導入に当たってのリスクは何でしょう。外部のAIにデータを送るのは怖いのですが、安全面の配慮はできますか。
重要な懸念です。運用オプションは三つあります。社内でモデルを動かすオンプレミス、クラウドでもデータを匿名化・最小化して送る方式、あるいは可視化設計だけをクラウドで扱い生データは社内で処理する方式だ。どれを選ぶかでコストと安全性のバランスが変わるので、まずはPoC（概念実証）で安全モデルを検証するとよいですよ。
わかりました。最後に確認ですが、現場に持ち帰って話せる要点を三つにまとめていただけますか。明日会議で使いたいので。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。1) 過去の設計を「データスレッド」として蓄積し再利用するため早く回せる、2) UI操作と自然言語を組み合わせて精度高く意図を伝えられる、3) データ変換コードをAIが生成するのでルーチン作業が減る。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
では私の言葉で整理します。過去の可視化を履歴として管理して再利用することで、分析の手戻りを減らし意思決定を早めるツール、という理解でよろしいですね。明日の会議でこの三点を話します。ありがとうございました。
