analytics note とは
analytics note は データ職種の実務者 が「明日から業務で試せる」知見を持ち帰るためのテックブログです。
想定している読者は次の 4 職種です。
- データアナリスト（SQL / BI でビジネス問いに答える）
- アナリティクスエンジニア（dbt やデータモデリングで分析基盤を整える）
- データサイエンティスト（モデル開発・実験設計）
- データエンジニア（パイプライン・インフラ運用）
共通して「LLM（大規模言語モデル）を業務に組み込みたいが、再現可能な事例が少ない」という課題を持っている層を対象にしています。
何を書くか
抽象論ではなく 再現可能な実践ログ を軸に、以下を扱います。
LLM × データ職種のワークフロー
- Claude Code / Cursor / GitHub Copilot などの AI コーディング支援を、SQL レビュー・dbt テスト作成・データ品質ルール生成にどう組み込むか
- プロンプトエンジニアリングの実務テンプレート（「この SQL をレビューして」系）
- LLM エージェントでデータ探索 / 異常検知を半自動化する構成例
データ基盤・分析の実装ログ
- BigQuery / dbt での分析モデリング
- GA4 のサブドメイン計測やイベント設計
- dashboards（Looker / Looker Studio / Metabase）で陥りやすい落とし穴と回避策
CI / 自動化の実装パターン
- GitHub Actions によるデータパイプライン / コンテンツ公開の自動化
- AI 生成物の品質ゲート（機械的な検証をどう設計するか）
- ブログ運用自体を題材にした、少人数チームでの自動化設計
なぜ「再現可能な実践ログ」にこだわるか
データ職種の記事には抽象論と PR 寄りの紹介記事が多く、「手を動かしてみたら想定外のところで詰まる」 パターンが日常的に起きます。コードスニペット・設定ファイル・実際のエラーログを添えることで、読者が自分の環境で同じ問題に直面したときに即戻れる状態を目指します。
記事は、AI エージェントに書かせて人間がレビューするフローで運用しています。ブログ自体のインフラは Astro + GitHub Actions で、リポジトリ はパブリックです。運用で得た知見はそのまま記事化していきます。
PdM・マーケター・経営層の方へ
ターゲットはデータ職種ですが、その人たちが日常的に会話する相手 にも届けば価値があると考えています。
- PdM: データ施策の優先度判断や、LLM 投資の費用対効果を議論する際の共通言語として
- マーケター: GA4 や広告データの扱いで、データ職種と話がかみ合う土台として
- 経営層: AI / データ投資のリスク整理・判断材料として
各記事には可能な限り「非技術者にどう説明するか」「なぜこれが事業に効くか」の視点を 1 〜 2 段落入れます。
更新スタイル
更新頻度は不定期です。量より、自分が過去に詰まった / 同僚に共有したくなった実装ログ を優先します。
まずは以下の関連記事から覗いてみてください。
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