【Google Cloud Next Tokyo '26 参加レポート】対話型分析AI時代に求められる、「選ばれるプロダクト」とは

お忙しい中、このnoteを読んでいただきありがとうございます。MBKデジタルのソリューションデザイン部（以下、SD部）に所属する松本と申します。

2026年7月30日・31日、東京ビッグサイトにて開催された「Google Cloud Next Tokyo 2026」に、当社はスポンサーとしてブースを出展させていただきました。今回は技術の話というよりも、2日間ブースに立ち続けた身として肌で感じたこと、そして当社が考えていることを、正直な気持ちベースで綴らせていただきます。

おかげさまで大盛況だった2日間

まず結果としては多くの方に関心を持っていただき、色々な可能性を発見できた素直に「大成功」と言える2日間でした。この場をお借りして、ブースにお立ち寄りいただいた皆様、そして2日間ブース運営を支えてくれたメンバーに感謝申し上げます。

一方で、会場を歩いてみて痛感したのは「対話型分析AI」をテーマにしたブースの多さです。
私は自社ブースでの説明が中心で、あまり周りを見る時間はありませんでしたが、ふらっと最後に会場を一周しただけでも、同じような打ち出しをしているブースをたくさん見かけました。
業界として、対話型分析の勢いがあり、切磋琢磨できる環境であることはとても嬉しいことだと思っています。

AI利活用はまだ、まちまち

もう一つ肌で感じたのは、来場者のAI活用レベルの幅広さです。
Google Cloud Nextに来られるような方々＝AI利活用がとても進んでいると感じられる方もいらっしゃるかもしれません。

一方で、「AIを入れてみました」「導入するか迷っています」というフェーズの方も非常に多い印象でした。情報収集目的だったり、営業されたくないという思いから曖昧に伝えられていたりする可能性もあるので「AIで何ができるか知りたい」という言葉を鵜呑みにしていいのかは分かりませんが、世の中の実態を掴んでおくことの大切さを改めて感じました。
（「まだ自社でAIを使いこなせていないから……」と参加をためらっている方がいらっしゃれば、実態を知るためにもぜひ次回は現地へ足を運んでみてはいかがでしょうか？）

実際、当社セッションで、冒頭「AIを使ったことがある人」と聞くと多くの手が挙がるのに「今も使い続けている人」と聞き方を変えると一気に手が減りました。
触ってはみたけれど、うまく活用しきれていない。使っているとは言い切れないその不安こそが、いま多くの企業が抱えている悩みなのだと思います。

差別化の重要性

そんな中で事業者としては、「対話型分析ができます」というアピールだけでは、正直どこも同じに見えてしまい、埋没してしまうと思いました。
これは以前参加したDevelopers Summit 2026 Summerとは違う感覚です。
（ターゲットや内容が異なるため、単純比較できるものではありませんが）上記イベントと比較しても、今回のGoogle Cloud Nextでは『対話型分析』を前面に打ち出すブースが際立って多く、この分野への市場関心の高さを肌で実感しました。

一方で、Google Cloud Next Tokyo 2026では、対話型分析であるだけでは当社ツールと他社様との違いがわからず、埋もれてしまうと感じました。
実際、ブースに興味を持っていただいた方からも「隣のブースと何が違うの？」と聞かれる場面が多々ありました。
改めて「敵を知り己を知れば百戦危うからず」の大切さを実感した瞬間でした。
例えば、当社もAIであれば、ChatGPTを使うか、Geminiを使うか、Claudeを使うかを状況に応じて、フラットに比較検討します。
お客様にとっても、当社ツールはそのような立ち位置のはずであり、もっと「何が違うのか」を分かりやすく伝えられるかどうかが、これからの勝負所になると感じています。

当社コンセプトである民主化とグラレコの搭載

その中で、当社の強みとして挙げられるのは「グラレコ」です。
他のブースでやっているところはほぼ見当たらず、これは分かりやすい差別化要素になっていたと思います。
データ利活用の民主化を狙う上でこの機能を搭載した当社の考え方や思想は間違っていなかったのではないかと改めて感じました。

また、今回はテーマも含めて、AIに注力しましたが、もっと以下のような特徴を全体的にアピールしても良かったかもしれないと振り返っております。

BISuite：4つの特徴

① データ分析をAIが強力サポート：蓄積データから傾向をAIが自動レポーティング・対話分析が可能（今回主に訴求した機能）

② 豊富な機能で業務効率を最大化：クロスフィルタリング、ドリルスルー、ピボットテーブル、権限別アクセス制御、マップ可視化などが可能

③ 豊富な権限管理システム：行レベルセキュリティを導入しており、同じBI内でも権限に応じて閲覧・編集できるものを簡単に制御が可能

④ 他ツールとのシームレスな連携：Notion/Confluence埋め込み、Slack・メール自動通知、csv/tsvでのエクセルライクな抽出が可能

プロダクトマーケットフィット（PMF）の重要性を痛感

もう一つの学びは、プロダクトマーケットフィットの大切さです。
実際に何度もお客様に説明する中で気づいたのですが、「対話型分析が売り」という点を強調しすぎたせいで、そもそも自社サービスがBIツールであるということ自体が伝わっていなかった、という場面がありました。

「Gemini  Enterpriseと何が違うんですか」と聞かれて、こちらが「対話だけでなく、まとめたデータを見られるダッシュボードが基本なんですよ」と説明すると、「あ。そういう違いなんですね」というやりとりを何度かさせていただきました。
自分では十分に説明できているつもりでも、聞き手にはまったく違う印象が残ってしまう。この「自分の理解」と「相手の理解」のギャップは、いろんな場面で起きているんだろうなと思います。そのため、自分にとっていいと思った機能であっても刺さらない、逆もまた然りと感じています。
プロダクトに関わるものとして、プロダクトマーケットフィット（PMF）は意識し、そしてコンサルもやる当社だからこそ、この顧客意見と改善のサイクル（PDCA）はより高速で回さねば！と決意を新たにした次第です。

■ UXを磨くことが、これからの差別化

最後に強く思ったのは、UXの重要性です。
議事録AIなどが当たり前になってきた今、同じツールを提供しても「使う人」と「使わない人」に分かれます。完全自動化がいいのか、間違いがあった場合に誰が責任を取るのか。そういった運用面まで含めてどういう体験（UX）を提供できるかが、AIを「使えるようになった」その先の差別化ポイントになると感じています。
特にデータに詳しくない方、データが好きではない方にデータドリブンな動きをしてもらうためには、まず読んでもらう・興味を持ってもらう必要があると強く思いました。

当社としては上述のような、テキストではなく画像や図で伝える工夫を行っていますが、こういったUXの磨き込みをあらゆる場面で行わなければならない。極端な話を言えば、データはツールであり、それそのものが欲しいと言うよりも、そのデータを踏まえたアクションが欲しいというのがクライアントの要望です。ツールを提供した「その先の業務変革」を考慮し、マネジメント職だけでなく、現場の方々に届けるためのUXづくりは当社として磨いていきたい技術のひとつです。

結局のところ、行き着く結論は「お客様が今どんな悩みを抱えているかを丁寧にヒアリングし、それに合わせた課題解決を提案できるかどうか」に尽きるのだと思います。技術やツールの説明にとどまらず、お客様と我々自身の理解のギャップを埋めていくこと。そこにこそ、これからのAI活用支援の価値があるのだと、今回の2日間で改めて実感しました。

今回ブースでお話しさせていただいた皆様との対話を、今後のサービスや提案にも生かしながら、これからもより良い価値を提供できるよう取り組んでいきたいと思います。最後までお読みいただき、ありがとうございました。

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