kosuke yagi
@_kosuke_yagi
Followers
73
Following
642
Media
10
Statuses
483
マーケティングに関するデータの活用を支援するお仕事をしています。
Joined February 2018
ただしJOINや粒度調整が行われるわけではないので、分析用途では引き続きBigQuery側の設計が重要。 https://t.co/vBGQIQPzbn
docs.cloud.google.com
レポートレベルでフィールドの表示名と ID をオーバーライドして、異なるデータソースのフィールドを統合する方法について説明します。
0
0
0
クロスデータソース・コントロールが正式対応。 これまでデータソースを跨ぐとフィルタが効かず、BigQuery側でマートを作る必要があったが、共通ディメンションを持つ複数ソースに対して、Looker Studio上で同一フィルタを適用できるように。
1
0
0
Introducing Cowork: Claude Code for the rest of your work. Cowork lets you complete non-technical tasks much like how developers use Claude Code.
3K
9K
88K
OpenAI、健康支援機能「ChatGPT Health」発表 Apple「ヘルスケア」などと連携 https://t.co/X2B4WmXiZD
itmedia.co.jp
OpenAIは、ChatGPTアプリの新機能「ChatGPT Health」を発表した。Appleの「ヘルスケア」アプリなどのデータにアクセスし、検査結果の解説や医師への相談準備を支援する。プライバシー対策として、通常のチャットとは隔離された専用メモリ空間を使用し、モデルの学習にも利用しない。現在はベータβ版のウェイトリスト登録を受け付けている。
8
232
686
「BI as Code成熟度モデル：Level 0からLevel 5（対話型AI-BI）への進化ロードマップ」 https://t.co/yPnaW28wbe
note.com
初めに コミューンデータチームマネージャーのウィルです。 この記事は Commune Developers Advent Calendar 2025 の記事です！ 私はBIツール研究所というメディアを運営してます（子供が産まれてから休止中） 2026年はBIツールの変革の年になると思い、現在地とBIツールの未来について記事を書きます。 BIツールによるデータ民主化は変革の最中 2025年はU...
0
0
1
Google、AIブラウザ「Disco」発表 「Gemini 3」がタブ上でユーザーのためのオリジナルWebアプリを自動生成 https://t.co/n7lR9pJm1E
atmarkit.itmedia.co.jp
Googleは、実験的AIブラウザ「Disco」と「Gemini 3」でタスク支援Webアプリを自動生成する「GenTabs」機能を発表した。
0
0
0
／ Adobe Marketo Engage チャンピオン実践講座 第2弾｜第3回：MQL創出マネジメントのベストプラクティス ＼ チャンピオン講座 第3回は、コクヨ株式会社 芳野 延博 氏をゲストにお招きし、MQL創出マネジメントのベストプラクティスについて解説します。 https://t.co/dPQ41lATHR
attendee.bizibl.tv
昨年実施した「Adobe Marketo Engageユーザー向け チャンピオン実践講座 第2弾」について、好評につき第1回～第3回を連日録画配信します。本講座では、データを活用して商談創出のしくみをつくるためのAdobe Marketo Engageの効果的な活用方法や他ツールとの連携、運用事例などの最適な実践方法を3回に渡って解説します。毎回、Adobe Marketo Engageを活...
0
1
0
昨日は、大学IRerの方の年次大会のMJIRで40分ほどデータ可視化についてお話させていただきました。 タイトルは「価値のあるデータ可視化のために必要な、データ可視化以外のこと」 パネルディスカッションでは、大学のこと企業のことにと、多岐にわたり発見も大でした！
1
18
116
データ分析で用いるSQLクエリの設計方法 - 風音屋TechBlog https://t.co/rskn4sFxuQ
@kazaneya_PRより
techblog.kazaneya.com
こんにちは。風音屋（@Kazaneya_PR）データエンジニアの妹尾です。 今回は、データ分析で用いるSQLクエリの設計方法についてご紹介します。
0
2
8
とうとう正式発表！ CData では初のマネージドMCP プラットフォーム「CData Connect AI」をリリース！ CData のコネクティビティのパワフルさをリモートMCP でClaude を始めとする、様々なAI エージェントに提供！ https://t.co/rylQOlxyuO
#CDataFoundations
cdata.com
Connect AI assistants, agents, and automations to semantic-rich models of your enterprise data in minutes with the first managed Model Context Protocol (MCP) platform.
1
4
14
遂に来ました！🥳 CData Connect Cloud でリモートMCP が使えるように！ #kintone や #Salesforce ・ #Dynamics365 といったSaaS はもちろん、 #Snowflake や #BigQuery 、 #AmazonRedShift のようなDWH、 #SQLServer や #Oracle といったRDB まで！ ぜひお試しあれ！
cdata.com
Connect AI assistants, agents, and automations to semantic-rich models of your enterprise data in minutes with the first managed Model Context Protocol (MCP) platform.
2
8
28
Google Cloud Generative AI Leader 認定資格の日本語化来たー！ このマガジンを読めば、生成 AI の基礎から学べて、試験対策にもなります！ https://t.co/DZltF3jVXA いつやるの？ #GoogleCloudNext Tokyo
3
71
714
【#RevOps セミナー配信🦖✨】 6月に開催したパワーインタラクティブ社との共催セミナー「RevOps 実現のための最新データ統合・可視化戦略」の録画配信が決定しました🎉 こんな方におすすめ！ ✅マーケティング、営業、カスタマーサクセス部門の責任者・マネージャー
attendee.bizibl.tv
マーケティング、営業、カスタマーサクセスの各部門が独立して活動していると、全社的な収益最大化が難しくなります。本セミナーでは、部門横断の連携を強化し、データ統合と可視化によって収益を最大化する「RevOps（Revenue Operations）」の最新手法をご紹介します。CData社との共催により、具体的なデモンストレーシ��ンを交えながら、実践的なアプローチを解説します。さらに、セミ...
0
3
3
Introducing the Google Analytics MCP Server https://t.co/ajQw7oj6pU
@YouTubeより
0
0
1
“Japan Dashboard”始まります….！ >デジタル庁のウェブサイトに「ジャパンダッシュボード」と名付け、様々な政府統計を無料で閲覧できるようにする。 >民間出身のデザイナーやデータエンジニアら専門性の高いデジタル庁の職員数名が中心となって3カ月程度で構築した
政府統計、形式統一の新データベースに 地図やグラフの表示機能も https://t.co/5NMWY1LStp
5
396
2K
生成AIなりAIエージェントなり使いこなすには、自分の考えを論理的に言語化・文章化する力が必要。 よく考えないと、出力されたものが自己の考えを反映されたものと誤認してしまう。 嘘をうそであると見抜ける人でないと（生成AIを使うのは）難しい この文章は思考が正確？に言語化されているのか。
0
0
0
面白そう。試してみます。
【CData MCP Serverをリリース】 🚀 20種類超のAPIに対応 CData MCP Servers 無償ベータ版を公開しました！ kintone・Salesforce・Jira・Googleシートや各種DB / DWHのデータにAIが直接アクセスして、分析から書き込み、他システムとの連携もノーコードで！ https://t.co/oMbLSKqZ47
#MCP #生成AI
1
0
6
カニバリのチェック、視点から抜けていたのでダッシュボードに追加しよう。 【初心者向け】データのプロが教える「BigQuery」の使いどころ8選 | THE MOLTS
moltsinc.co.jp
Googleが提供するデータウェアハウス「BigQuery」。 データアナリストである私の体感としては、世の企業の8割はBigQueryを使わずとも、ExcelやGA4で十分データ分析できます。……なんですが、「数万行あ […]
0
1
3
パイプライン便利ですよね。 スケジュールクエリからの移行、本格的に検討しないといけませんね。 【BigQuery】パイプライン入門：Dataform・スケジュールされたクエリとの違いと使い分け | アユダンテ株式会社
ayudante.jp
BigQueryを活用する上で、データ処理の自動化は効率的なデータ分析基盤を構築するための重要な要素です。 Google
0
0
2