https://b.hatena.ne.jp/entry/s/zenn.dev/pksha/articles/5a1dc6470019d6 AI 以前のボトルネックは、Insight と Narrative の生成が一部の人に依存していたことです。データに強いだけでなく、BI などのツールへの習熟も要るからです。AI 以後の最大の変化は、この Insight 層の民主化で... https://b.hatena.ne.jp/masadream/20260920#bookmark-4793200270355424034 2026-09-20T09:39:27Z *_tw *ai_ml *dx *tech *excellent https://b.hatena.ne.jp/grimleaper/20260920#bookmark-4793200270355424034 2026-09-20T00:33:34Z 人工知能 techfeed https://b.hatena.ne.jp/naggg/20260920#bookmark-4793200270355424034 2026-09-19T23:08:03Z あとで読む https://b.hatena.ne.jp/s-feng/20260919#bookmark-4793200270355424034 >この構造を DIKW モデル（Data→Information → Knowledge → Wisdom）で整理。ただ Wisdom は経験や倫理に依存するもので、プラットフォーム化できない。そこで Wisdom を Insight と Narrative に分解し、最後に Action を置いた 6 層に。 2026-09-19T01:12:45Z https://b.hatena.ne.jp/locomco/20260919#bookmark-4793200270355424034 2026-09-19T01:11:53Z https://b.hatena.ne.jp/sora0513/20260919#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T23:51:42Z ai データ mcp 統計 人工知能 データ分析 BigQuery https://b.hatena.ne.jp/light940/20260919#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T23:28:27Z 分析 データ AI https://b.hatena.ne.jp/ookitasaburou/20260919#bookmark-4793200270355424034 “この記事の要点” 2026-09-18T19:04:43Z https://b.hatena.ne.jp/baileymiranda/20260919#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T17:16:39Z ai BigQuery https://b.hatena.ne.jp/mstk_knife/20260919#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T15:55:33Z あとで読む https://b.hatena.ne.jp/ultra_sirouto/20260919#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T15:17:08Z https://b.hatena.ne.jp/jillclark/20260919#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T15:01:33Z AI *あとで読む データ分析 https://b.hatena.ne.jp/shimomy/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T14:41:46Z https://b.hatena.ne.jp/c-su/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T12:41:14Z https://b.hatena.ne.jp/marices199/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T11:55:46Z https://b.hatena.ne.jp/jack0909/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T11:43:23Z https://b.hatena.ne.jp/n_reishi/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T09:59:45Z https://b.hatena.ne.jp/tama38/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T09:21:23Z https://b.hatena.ne.jp/klov/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T08:40:18Z https://b.hatena.ne.jp/t_otoda/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T08:26:32Z あとで読む https://b.hatena.ne.jp/misshiki/20260918#bookmark-4793200270355424034 PKSHAがAIネイティブ分析基盤Laplaceを1人＋Claude Codeで約1か月構築。BigQuery/dbt/Lightdash/MCPで自然言語分析、PII制御も実装。2か月で29人・32ダッシュボード・4,500閲覧超。 2026-09-18T08:05:52Z 人工知能 データ分析 https://b.hatena.ne.jp/ayaniimi213/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T07:58:52Z https://b.hatena.ne.jp/tachisanhtn/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T07:31:00Z あとで読む https://b.hatena.ne.jp/ita_87/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T07:09:37Z https://b.hatena.ne.jp/lEDfm4UE/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T06:51:57Z あとで読む https://b.hatena.ne.jp/tgk/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T06:14:56Z https://b.hatena.ne.jp/morioka/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T06:14:32Z あとで読む https://b.hatena.ne.jp/hanazumary/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T06:04:16Z https://b.hatena.ne.jp/tkslimee/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T05:57:45Z https://b.hatena.ne.jp/windscape/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T05:26:02Z https://b.hatena.ne.jp/izumit5/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T05:21:10Z あとで読む https://b.hatena.ne.jp/toshikish/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T05:08:31Z https://b.hatena.ne.jp/nguyen-oi/20260918#bookmark-4793200270355424034 dbtとLightdashでセマンティックレイヤー固めてLLMに叩かせるの、モダン構成の極みって感じで参考になる。あとは利用者のプロンプト力次第か 2026-09-18T05:04:23Z https://b.hatena.ne.jp/lost_and_found/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T04:54:16Z https://b.hatena.ne.jp/mihajlovic/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T04:12:30Z https://b.hatena.ne.jp/ragi256/20260918#bookmark-4793200270355424034 2026-09-18T03:44:00Z