皆さん、こんにちは。私はここ数年、本業を持ちながらパートタイムで自動化コンサルティングを行ってきた経験を共有したいと思います。私はもともとFortune 500の金融サービス企業でクラウド/プラットフォームエンジニアリングと開発のバックグラウンドを持っており、Claude Code（リリース当初）のようなツールと真のベストプラクティスや原則を組み合わせた際の効果に完全に魅了されました。
明確にしておきますが、これからお話しすることはすべて私の経験と私が焦点を当てている内容です。
私は多くの人がそうするように、中小企業をターゲットに、彼らのプロセスや手順の自動化を支援することから始めました。それは困難でした。ほとんどの企業は自動化とは何か、自動化が何を意味するのかを漠然としか理解していませんでした。2023年頃で、ChatGPTなどはまだ初期段階でしたが、中小企業には次のような問題があることに気づきました。
- 当時私が請求していた月額リテイナー（月3,000ドル）を支払う余裕がない、または
- 何を自動化する必要があるのかを明確に説明できるほど組織化されておらず、何が「自動化可能」かを理解していない。
これにより、これらの企業が小規模であり続け、成長しないのにはおそらく理由があると気づきました。彼らには成長・拡大を支援するシステムが整っていませんでした。それを提供することはできましたが、彼ら自身が自発的に取り組もうとしないのであれば、無理強いできるものではありません。要するに、自分でシステムを構築していない人々にシステムを押し付けてはいけないということです。
時間が経つにつれ、私はより大規模でありながらも中規模のクライアント（年間売上500万ドル以上）を獲得し続けていることに気づきました。有名なブランドですが、より小さな分野や業界に属しています。それらのすべてに共通する問題がありました。彼らはAIを活用したいと考えていましたが、結果が非常に一般的で自社に特化していないか、主要なユースケースに必要な多くのツールがうまく連携しないことに気づいていました。基本的に、データのフットプリント（取り込み、保存、ガバナンス、変換など）が不足していました。
現在、私は複数の業界の10以上の企業と協力して、ある種のAIデータプラットフォームを構築してきました。具体的には、APIを介してすべての主要なツールやサービスに接続し、データを定期的に取り込み、正規化し、AWS S3に書き込みます。これには、定期的に取り込まれるすべてのデータのデータカタログが含まれます。
これは華やかな仕事ではありませんが、私たちが一緒に取り組んできた他のすべての自動化ユースケースの基盤を作りました。彼らのデータや主要サービスに精通することで、カスタム統合を構築してデータを取得したり、データをどこに配置するかを考えたりする必要がなくなり、自動化を指数関数的に高速に構築できるようになりました。
解約率、広告費、CACなどに関する質問は、以前は回答するのが面倒でしたが、CodexやClaude CodeをAWSのデータレイクに向けて解放するだけで非常に簡単になりました。これにより、すべてのデータにアクセスできるようになると、ダッシュボードの開発も迅速かつ継続的に行えるようになりました。
基盤となるプラットフォームツールとインフラのセットアップに数ヶ月を費やした後、ようやく真にエージェント的な作業に取り組み始めています。しかし、本当のポイントは、人々がエージェントやエージェント的な作業を必要としていると思い込んでいることです。実際には、彼らが最初に求めているのは、自社で何が起こっているかをよりよく理解し、それらのデータポイント間の関連性を見つけることです。
使用するテクノロジースタックはAWSベースですが、そうである必要はありません。私は長年AWSを使用しており、コスト効率よく使用することに長けているため、AWSを使用しています。また、ほぼすべての作業に単一のプラットフォームを使用できるため、統合の利点が多数あります。
大まかに、使用しているものは次のとおりです。
- データ取り込み用のLambda / ECSタスク
- データレイクストレージ用のS3
- データクエリ用のAthena
- データカタログ用のGlue
- 認証用のCognito + Google Workspace認証
- ログ記録とアラート用のCloudWatch
- APIキー用のSecrets Manager
- ダッシュボードと消費促進のためのカスタムWebフロントエンドをホストするCloudFront
- デプロイ用のGithub Actions + Cloudformation / CDK
私はこれがエンタープライズレベルのインフラと構成であることを非常に重視しています。なぜなら、信頼できない自動化は結局AIの粗悪品に過ぎないからです。
この作業を行っているクライアントのほとんどは、月額7,500ドルから15,000ドルを私のサービスに支払い、インフラは各自のAWSアカウントで別途支払っています。この作業は、クラウド経験のない人にとっては必ずしも「簡単」ではありませんが、一貫性があり、非常に定着しやすいものです。クライアントは常に新しいレポートや機能を求めるため、また問題が発生したときにあなたが必要とされるため、あなたを引き留めます。
私はこの多くを自動化しており、失敗したジョブの自動再構成、障害発生時の追跡とアラートトリガーのためのレポートダッシュボード、そして物事をスムーズに進めるためのランブックを備えていますが、これはかなり簡単に再現可能なモデルであることがわかりました。
この提供の最も良い点は、本当にカスタムである必要があることです。企業がこれを行うために使用できる既製のクリーンなソリューションはありません。さまざまなサービスの取り込み用コネクタも再利用可能です。
とにかく、これがAIデータパイプラインのようなあまり華やかでないものの販売方法と、それに関する私の経験です。このニーズは決してなくならず、「MCPを使えばいい」という反論も、決定論的なワークロードが必要な場合と、そのようなワークロードを実行するために必要な基盤インフラについての理解不足を示しています。
これが皆さんにとって役立ち、この分野でお金を稼ぐ唯一の方法は月額300ドルのAI電話エージェントだと思っている人々にとって新鮮な息吹となることを願っています（これを否定しているわけではなく、私がよく目にするものとして述べています）。
これに関する質問があれば喜んでお答えしますし、クライアントのために構築・展開している概念に関する教育コンテンツも定期的に発信しています。
Hey, I put a long post above about the acquiring customers. As for the getting them to agree, I basically broke down how owning your data is one of the most important things you can do as a business and if you want to have any truly differentiated models / data advantage you need to not only own and store it but also leverage it in ways that are better than what your customers are doing.
Selling them on the concept of having a business "brain" is usually something that resonates but you have to be extremely clear that in doing that, you have to build out all the foundational stuff to support and accomplish that.
It's not for everyone or every business but I've found that most businesses didn't push back much when I framed it like that and if they did then you have a pretty good idea that they're not a data driven business and that's ok too as the solution isn't the right fit for them then.