（イベント記録）Jagu'e'r 沖縄分科会：データで考える、沖縄の「ちょうどいい」と「もっといい」
概要
サンエーさんの実データに対するデータ分析を Big Query の会話型分析（conversational analytics） でやってみようという会。自由に分析というだけだと短時間のハンズオンに向いていないので、例題提供＋グループ毎にテーマ設定し、最後はテーマ単位でまとめて発表するという流れ。実際の演習時間は大凡1時間で、短時間アイデアソンに近い。それでも対話ベースで進むためそれなりの分析、仮説検証して提案叩き台出すみたいなことは全グループで来ちゃうという時代。
サンエー x Google
あれこれ内製してるだけではなく、Workspace利用しつつ非エンジニアも含めたアイデアソンみたいなことを良くやってるらしい。Google Formを単にアンケートとして使うのではなく、日々のスキルチェック報告（→フォローアップに活用）として使うアイデアとか実際に出たアイデアも多数使われているとか。
環境構築
バウチャーチケット適用までにかなりの時間が。そうだよねー。
演習
データセットを参照できるようにしたエージェントを用意して、会話ベースで分析。
- 指示例: 売り上げが高かったのはいつ？その日に何があった？
- 試した例
- ウークイを含めた前後1週間での最も売れた商品カテゴリの変化をカテゴリ売り上げ推移で眺めたいです
- イベント後の急減があるのは想像通りですが、ウークイ後で伸びた商品やカテゴリはありませんか？ 例えば油物を多く食べたので野菜類や麺類といったあっさり目のものが増えたというようなことはありませんか？
- イベント傾向という点で、代表的なイベント（年末年始、GW、クリスマス）と旧盆とで異なる傾向はありますか？
- 旧盆に向けて新たなニーズ喚起を提案したいです。単にこれまでになかったというだけでは伝統的なものではないため受け入れられないでしょう。可能性の高いものtop3を根拠と共に提案してください。
最初からスライドテンプレートも示しておくことでゴールを共有しておいたことも集中しやすかっただろうと思います。
感想
conversational analyticsはベースがGeminiなので、単に傾向を捉えるだけではなくて、代表的なパターンなりを踏まえた予測、提案みたいなことにもスムーズに繋げられるのは強いですね。知らぬ間にバイアスの沼にはまる可能性は高いかもしれませんが、それを踏まえた使い方をする分には想像に根拠を付けて膨らませやすいとういのは大きな強み。ベースラインの底上げですね。
