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日本におけるデータプロダクトの浸透とこれからのトレンド

岩田匠 | Rounda

大々的なタイトルですが、事前に下調べや調査をしたわけではなく、個人の意見を多く含む記事となりますので、その点はご了承ください。ポエムです。

データプロダクトとは

こちらのスライドを参照

データ活用の意がメインですが、この記事ではAI/MLよりの観点や基盤やOpsサービスも含んで指す使い方をします。

ざっくりブームの振り返り


  • ビッグデータ期

    • プロダクト：分散処理を用いたデータ解析サービス、CDP、BIなど

  • 深層学習や第三次AIブーム期

    • プロダクト：テクノロジー分野特化型のAIサービス（OCRやカメラ、チャットボットなど）

  • データ民主化期

    • プロダクト：DWHやデータ操作よりのサービス、データのローコード系サービス、業界特化型のデータプロダクトやプラットフォーム

  • LLM登場期

    • プロダクト：とりあえずユーザーが望む何かしらのアウトプットを生成するサービス

  • LLM繁栄期

    • プロダクト：これから


雑に書くとこんな形でしょうか。ブームやトレンドはあるかもしれないですが、完全に使われなくなる（廃れる）ことはなく、時代に合わせて技術トレンドを吸収して進化していっているプロダクトが多いと思います。

売れるものと売れないもの


プロダクトが市場に浸透するためには「売れる」しかないのですが、「ブーム」にも乗っていて「ニーズ」もあるのになぜ売れないのか。

例えば、深層学習期におけるML系Platform型のサービス、データ民主化期におけるローコードサービスなど。これまでの経験則的にも少し深ぼると大きな理由はこのような形でしょうか。

1. 利用するには操作が難しすぎる

先のトレンドの変遷からもそうですが、基本的に利用者が専門職から一般的なビジネス職に拡大傾向かと思います。データ活用の推進もそうですが、単純にサービス利用者を増やしたい、チャーンを減らしたい、単価を上げたいなどを考えるとターゲットを広げるのですが、この文言を言われることが多いかと。

2. 金額が高い

なかなか売れないけど、作りこみは増していく（エンジニアの稼働空き的にも）こともあるので、プロダクトの単価を下げたりはせず、stayやコンサルやサポートを組み合わせたパッケージプランに勤しむことになる。結局は高いと言われることが多かったかなと。当たり前ですが、誰でも簡単に使えるプロダクトなのであれば、高い金を払う人もいるわけなので、結局はそのバランスです。

3. まだタイミングでない（業界的にも会社的にも）

これも結構あると思います。良いけど、最後の一押しが足りない。現状やっている業務の置き換えには一応なるけど、諸手を挙げて置き換えましょうと言えるレベルではない。または、テクノロジー側が追い付いていない。

4. サービスがトレンドの一翼を担えない

たとえ、利用者にすごくサービスを気に入ってくれているアーリーアダプタがいたとしても、その人が「このサービスが良いっすよ」と言えるような流行や場がなければ、意味がない（そういう意味では競合も重要なのかなと）

日本での流行り


国産のプロダクトはさておき、テクノロジー大国で生み出され、一定数流行ったプロダクトは遅れて日本でも流行るという風説があると思います。

遅れて日本にも入ってきたプロダクトでも、諸外国では流行ったけど、日本ではなかなか流行らない、またその逆もしかりはよくあることです。

日本の文化や業務にマッチするか・Fitするかもありますし、SIerやシステム屋がどれだけプロダクトを担ぐかといった観点もあるかと思います。その上で、先に記載した3番と4番をクリアできるかというのも重要な観点です。

LLMの登場で流行り方の風潮は変わるか


 正直あんまり流行り方は変わらないかな～と思っています。

ただ、利用者がビジネス職一般であり、日常的にプロダクトを使うシーンが増えるのは間違いない。そのため、本当に本当に良いプロダクトであれば、タイミングも事前のブームも関係なく、「売れる」ことができるのではないかなと思っています。ただ、現状でも見られる通り、同じようなサービスがすぐに追従してくるので、データプロダクトとしての流行りは一過性になることも多くなってしまうのではないでしょうか。

LLM繁栄期におけるプロダクト


こんなものが流行るんじゃないかな～を最後に

業界特化型のLLMを使ったプロダクト

まあこれまでのトレンド変遷を追えば、間違いなくるだろうなと言った内容。特定のロール（職業）や業種の知識を豊富に持ち合わせた状態からスタートできるLLMのイメージ。これによって生成だけではなく、LLM側である程度「評価」ができるラインを売り出す形。

よりハイブリッド型の検索プロダクト

従来の一般的な検索（全文検索）とLLMを用いた検索（またはRAG）をうまく使い分けられるようなプロダクト。ユースケースをより絞ると画像や音声などの非構造データもLLM側の検索対象にするシーンもアリなので、unstructubleな点も売りになるかもしれません

LLMで考えだしたらいくらでも夢は広がりますね～
いくつか具体的にニーズを拾って検討していきたいと思います。


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