2024-06-01 〜 2025-09-12 / PO 1名／エンジニア 4名／Biz 1名／デザイナー 2名
0. 概要
YuiQueryは、米国の医療研究者やデータサイエンティストがデータを効率的に抽出・解析できるようにAIがサポートするプロダクトです。
セキュリティや時差の観点で、直接ユーザーインタビューをすることができず、海外ビジネスチームとの協業では間接インサイト中心となりギャップがありました。
ユーザーニーズは未検証段階であり、精度や美観よりPoCまで最低限の要件を整理してのスピードを優先する必要がありました。
1. 採用したアプローチ
A. User Insight Based
CAB要望、PdM要約、社内の擬似ユーザーの業務知見を統合し、ビジュアルに翻訳。
B. Fast Decisions
「日本時間夕方提出 → EU時間朝レビュー」の非同期サイクルを日次で運用し、検証リードタイムを恒常的に短縮。
C. Scalable Design Assets
エンジニアが実装済みのラフUIを再設計し、デザインシステムへ整理・再構築しました。チーム立ち上げに際し、デザインスプリントも整備。
2. ユーザーの課題
- データ抽出・前処理に工数の80％以上を浪費し、分析に着手するまでに大きな遅延が発生。
- チーム間でのロジックや語彙の不一致により、同じ質問でも異なる結果が返ってくる。
- 過去クエリの検索性が低く、再利用できずに冗長な開発が繰り返されている。新規参入メンバーも学習できず、エキスパートへの依存が高くなる。
3. 解決策
チャットからSQL生成
自然言語入力から自動的にSQLを生成し、スキーマや定義に沿った正確なクエリを作成できます。データ分析用にチューニングされた応答によって精度の高いSQLを生成し、人間によるレビューを挟むことで信頼性も担保しました
ナレッジリポジトリ再利用
過去にチーム内で使用したクエリや定義済みメトリクスを検索・再利用でき、冗長な作業を削減し一貫性を担保しました。再検索結果を徐々に絞り込みSQL編集に至るデザインを設計しました
統合ガバナンス機能
定義済みメトリクスの適用、非推奨オブジェクトの検出、自動コードレビューによりクエリの品質と再現性を保証しました。
Result
分析チーム全体のレポート出力までの時間が最大45％削減されました。
