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ICC KYOTO 2025 ガーディアン・カタパルト(シーズン5 /FINAL) に登壇した、CODATUM 小池 智哉さんのプレゼンテーション動画【ノーコード、AI、SQLを融合する次世代データ分析ツールで企業の意思決定を支援する「CODATUM」】の文字起こし版をお届けします。ぜひご覧ください!
ICCサミットは「ともに学び、ともに産業を創る。」ための場です。そして参加者同士が朝から晩まで真剣に学び合い、交流します。次回ICCサミット FUKUOKA 2026は、2026年3月2日〜3月5日 福岡市での開催を予定しております。参加登録は公式ページをご覧ください。
本セッションのオフィシャルサポーターは EVeM です。
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【登壇者情報】
2025年9月1〜4日開催
ICC KYOTO 2025
Session 12A
ガーディアン・カタパルト(シーズン5 /FINAL)
Sponsored by EVeM
小池 智哉
CODATUM
COO
公式HP | 公式X
神戸大学で情報知能工学を修了後、東京大学教育学研究科にて生体信号処理と深層学習の研究により修士号を取得。ハードウェアスタートアップでデータサイエンティストとして1年間勤務後、新卒で株式会社プレイドにエンジニアとして入社。子会社立ち上げに初期から参画し、現在は株式会社CODATUM COOとして、セールス・サクセス/サポート・プロダクトマネジメント・バックオフィスなど事業推進に関わる全般を担当。提供する次世代BI「Codatum」はNotebookとAIで組織全員がデータ分析できる環境を実現し、企業のデータ活用を加速させている。1997年愛知県生まれ。ライフワークとして、データ分析の未来を考え、ヒトのためにデータを活かす事業創出を模索している。
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小池 智哉さん よろしくお願いいたします。
株式会社CODATUM、COOの小池 智哉です。
正確で素早い経営分析は、既存のBIツールでは困難
私は最近COOになって、分かったことがあります。
それは、CXOの皆さんが取り組まれている課題は、とても複雑であるということ。

具体的には、見るべき指標がたくさんあり、打ち手の候補もたくさんある。

最重要指標のみに絞って少ない打ち手にリソースを多く配分する、そのために必要なのは、事業構造の深い理解です。

主観的な知識だけではなく、客観的なデータを広く深く、そして競合よりも素早く正確に見る必要があります。

しかし既存の手段であるデータ分析ツール、いわゆる「BI(Business Intelligence)」には素早さと正確さの点にトレードオフがあります。

すぐ売上対策をしたくても、分析に1週間以上かかる現状
詳しくご説明します。
BIツールと言えば、このようなダッシュボード画面が思い浮かぶと思います。

上にあるチャートでは、売上が時間と共に減っています。
こんな危ない状況を目撃したら、皆さんなら、すぐに打ち手を見つけなければいけないと思うと思います。
しかしダッシュボードでは、売上が落ちていることは分かっても、原因分析が行えないという問題があります。

深い分析を行う必要があるのでエンジニアに依頼する、そうしたら1週間以上かかります。

売上対策が1週間取れないというのは厳しいです。
複雑な作業が発生するビジネスサイドのノーコード分析
もっと素早くビジネスサイドで深い分析をしようと試みると、ノーコード分析、中でも複雑な分析には、職人と呼ばれる人材が必要なほど複雑な作業が発生します。


既存の分析ツールでは素早さと正確さは両立できない
加えて最近はAIも出てきましたが、どちらの場合も結局起こるのは、分析の属人化です。


誰もレビューできません。
複雑な分析は、きちんとレビューしなければ、正しいかどうか分からないのです。
エンジニアに頼むにしても、ビジネスサイドで行うにしても、既存のBIツールでは、素早さと正確さが両立できません。

AIとNotebookで素早く正確にデータを活用
「Codatum」は、素早さと、エンジニアを巻き込むことによって正確さの両方を実現します。

特に、AIとNotebookによって。

▶Codatumの機能紹介とデータ分析の事例集(CODATUM)
関係者をNotebook上に集めて課題を分析、解決へ
具体的に説明します。
Codatumによってビジネスユーザーは、ノーコードでAIを武器として手にします。

それによって、深く、素早い分析ができます。
その分析はNotebook上に残るので、エンジニアは普段使っている武器(SQL)でレビューができます。
Codatumではこのように、データを中心に組織のメンバー全てを巻き込み、それぞれの専門性を活かしてデータ活用を行えます。
Codatumのダッシュボードをご覧ください。

これはSaaSの事例ですが、右上のチャートが売上を示しています。
確かに、今月の売上が下がっています。
通常の分析ツールであればここまでなのですが、CodatumにはAI機能があるので、ビジネスメンバーでも深い分析ができます。
AIに依頼すると、AIが自動で必要なテーブルを見つけ、SQLという複雑な分析を行い、チャートまで作ってくれます。
売上減少の原因は、サポートの平均解決時間が2倍以上になっていることかもしれないと突き止めました。
この分析は筋が良さそうなので、このままコピーし、組織の全メンバーが見られる形でNotebook上にペーストします。
Codatumは、ここでコラボレーションできます。
カスタマーサクセスの責任者にメンションし、この場で次のアクションを議論しましょう。
SQLはAIが生成したものなので、どこまで正確かは分かりません。
エンジニアを呼び、レビューを依頼します。
このようにCodatumでは、データを分析する場に、CXOの皆さんも含めて全ての関係者が集まることを可能にしています。
それにより、組織全体で適切に事業を理解し、必要な打ち手を実行できます。

プロダクト主導で成長
実際、先進的企業を中心に、Codatumの導入が広がっています。

中でも特にお伝えしたいのは、既存のお客様の45%は、オンラインでトライアルを行い、商談なしで導入の意思決定をしてくれたことです。

Codatumについては、プロダクト主導の成長モデルが可能だということです。
これで世界に行きます。
国内2,000億円、グローバル4.8兆円の市場
BIは業界横断の市場ですので、TAMは全世界に広がっています。

国内は2,000億円、グローバルでは4.8兆円の市場です。
しかも、7年で2倍に拡大する高成長の市場です。
Codatumは既に、英語化が完了しています。

日本の7倍の市場である英語圏のBI市場に、これから果敢にも挑んでいきます。

私自身もアメリカに渡り、ちゃんとCodatumを広げきるまで帰ってこない覚悟でいます。

1年かけてできたのは自分にしか読めない分析
最後に、私がどうしてCodatumにここまで賭けているのかについてお話しします。

私は大学生の時からデータ分析を行っていて、大学院生の頃、5人程度のスタートアップに所属し、狭いアパートの1室でデータ分析をバリバリ行っていました。

1年間で180本の論文を読み、1,000行以上のコードを完成させて、めちゃくちゃ頑張っていました。

ですが1年経っても目標精度には届かず、生み出されたのは私しか読めない、属人化された分析でした。

結局、目の前に座っていたCEOに分析の役割から外されてしまいました。

5人しかいないアパートの部屋で居場所がないというのは、なかなか辛いもので、オフィスに行けなくなってしまい、退職することになりました。
もう一つ悲しかったことは、私が1年頑張ったにもかかわらず、それが次の担当には全く使われなかったことです。

私のような分析者の努力がきちんと報われるようにするには、 ただ愚直に頑張るのではなく、分かりやすい形で分析を残す必要があるのです。

分析者の努力を報われるものに
CODATUM創業のDAY1から、私には変わらない思いがあります。

過去の私のような分析者の努力が報われる形で分析を残す、ということです。
CODATUMは、エンジニア6人で創業した会社です。

私もエンジニアだったのですが、未経験ながらビジネスサイドに転身し、お客様と向き合ってきました。
この1年でたくさんの失敗をしてきましたが、商談は100件以上、サポートは1,000件以上の対応を行ってきました。

それで見えてきたのは、どの組織も既存のBIツールで素早さと正確さのどちらかしか取れていないことと、複雑な分析になると分析者しか分からない、つまり属人化されているということです。

過去の私のような、めちゃくちゃ頑張っているけれど報われない人がたくさんいるということが分かりました。
分析の過程が分かるCodatumで、分析者の努力を報われる形にします。

加えて、今はいちCOOとして、広く深い事業理解を実現するための、素早く正確なデータ分析を実現し、皆さんのビジネスに貢献していきます。

Codatumでした、ありがとうございました。

(終)
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編集チーム:小林 雅/浅郷 浩子/小林 弘美/戸田 秀成


