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マネーフォワードのデータ＆AI組織の記事を紹介します！

マネーフォワード・データ＆AI マガジンは、マネーフォワード所属データアナリスト・データサイエンティスト・データエンジニア・機械学習エンジニア・アナリティクスエンジニア・研究者の共同マガジンです。データ分析・活用事例やデータ組織の取り組みについて発信しています。マネーフォワードには複数のデータ＆AI組織があるため、組織ごとに分けてこれまで発信してきた記事をご紹介します！データ戦略室データ戦略部データ戦略室分析推進部データ戦略室データエンジニアリング部 CTO

【データ抽出業務ゼロへ】ChatGPTでクエリを自動生成させた話

こんにちは、マネーフォワードの金築です。今回は、私が行ってきたChatGPTを利用して、データ抽出の問い合わせに応じて自動的にクエリを生成するようにした話をします。自然言語でのデータ抽出が可能に今回行ったことは、チャット上で自然言語で問い合わせた内容に対して、クエリとそのクエリの実行結果を添付して返す機能を実装しました。この結果、クエリの知識のない方もデータ抽出ができるようになり、全体としてもクエリを作成するコストが軽減しました。例えば、チャット上で「証券口座を

ChatGPTで実現するデータ分析の世界：バイバイSQL（LangChain SQL Database Agent)

データアナリストやデータマネジメントなどの職業が、ChatGPTをはじめとするLLMの出現によってなくなると言われています。私もデータに深くかかわる仕事をしているので、少し気になりますね。自分のポジショントーク的にはいやいや～無理でしょて気持ちにはなるのですが、少し調べてみました。今回は、ChatGPTを活用してテーブル作成やデータ抽出をやってみます。やってみたら、SQLがいらなくなる可能性がありえるかもと思いました。 LangChain SQL Database

データマート開発プロジェクトを通して気づいたメンテナンスしやすいクエリの書き方

マネーフォワード　分析推進室　アナリティクスエンジニアの奥野です！私は、現在ビジネスユーザーが使いやすいデータマート開発プロジェクトに携わっており、その中でdbt Coreを使ったデータパイプラインの構築を行っています。データアナリスト1名、アナリティクスエンジニア2名の合計3名で開発を進めています。このブログでは、そのデータマート開発プロジェクトにおいて、メンテナンスしやすいクエリを作るためのアイデアが出てきたので共有したいと思います。伝えたいことは大きく以下の

データ民主化基盤のSQLコーディング規約

こんにちは。マネーフォワード分析推進室の吉住です。分析推進室では、社内の多くの人が意思決定をする際に見たい情報にハードルなくアクセスできる状態を継続的に実現する「データの民主化」を目指しています。そのために、BigQueryでカジュアルに分析できる基盤の整備に取り組んでいます。(詳しくは、以下の記事を参照ください) 元々は、主に管理会計に分析基盤を利用するため、SSOT(Single Source of Truth: 信頼のおける唯一の情報源)というデータ品質の概念を重要