AI2nd day14 Power Apps
Q&A
・データのプロトタイプはchatgptとの壁打ちで良いか？
→chatgptはそれらしいことを返してくれるが、何かものづくりの基盤にすることには向かない。ちゃんとインタビューするべき。
・SaaSに入力したデータを引っ張ってくることは可能か？
→データがロックインされていないならば、可能。ロックイン（外部に持ち出せないような仕様になっている）されていると難しい。
例えば「BASE」という販売サービスは、顧客データを外に持ち出すことができない。これによって移行するコストを発生させ、他サービスへの乗り移りを防いでいる。
・「データの可視化」という意味で、ExcelとPower BIの違いは？
→
Excelのグラフ：あくまでもExcel上に蓄積されたデータを人間向けに可視化→データそのものありき
Power BI：DWHのバックにあるという考え方なので、データ分析に適した形にしたものをビジネス観点から可視化したものと言える。このため、Power BIはDWHと連動して更新されるべき。
→DWHありき
本編 アプリケーションを作る
アプリをくっつけるとは（上写真の左上黄色部分）
すべてのアプリケーションのバックには、基本的にデータベースが存在。
アプリケーションとは、平たくいうと、
「データをどのように入れてどのように取り出すのかを使いやすくしたもの」に他ならない。
ゆえにアプリ作成において、データベースの設計が非常に重要。
アプリを作る大きな意義の１つに、
関わる情報を半自動的に記録として残すことができる
というのがある。
人の行動は何から成り立っているのかを棚卸しして、
その人の意思決定を行う際の要素を言語化し、
それをデータベースという構造体として設計し、
そこに見た目と入力しやすいシステムを構築したもの
＝アプリ
アプリ作成の工程において、過半数以上を占めるのは、
「業務の理解」
「データの存在を突きとめること」
そして作成にあたっては、データの結びつきを考えつつ、データベースに落とし込む能力が必要。
アプリケーションを作るときに、
どの時点でどのようなデータが関係しており、
どの時点で何を入力し、
どの時点で何が出力されればいいのか
を設計することが極めて重要。
本講座でアプリ作成を学ぶ意義もここにある。
業務の理解が必須であるがゆえに、アプリを作ることができる人間は、「最もその業務に精通している人間」でしかあり得ない。
つまり、あなた（自分）である。
外部の（業務の中身をよくわかっていない）ベンダーに投げたところで、
高い見積もりを出され、作成に時間がかかり（月単位以上）、そして納品されたものに人間側が合わせないといけない。
時間が経つにつれ、現場にとってはどんどん使いにくくなっていく。。
最終目的は、
「従来の仕事をシステムで置き換えることによって、今までよりも楽に仕事を回せるようになり、裏でそのシステムが意思決定をサポートしているが故に、データがしっかり蓄積される」という構造の確立。
機械にできることは機械にやらせる
→そうやってメリットを提示して人間にアプリやシステムを使ってもらう
→アプリの裏側にデータが蓄積する。
→そのデータをパイプラインで引っ張ってきてDWHに保存する
→DWHに保存をしたら、そこからデータ分析やAIを作る
→アプリケーション自体はノーコードで簡単に作ることができ、データ入出力の出入り口になる
→人の行動のデータやログを、どのようにして良いデータとして取るか。
その意味においては、
アプリケーションはデータ取得元であるとともに、
データを元に機械学習などを用いて分析を行うことで得られた成果物を適切に提供する場＝UI（全体の仕組みと人間との接点、ユーザーインターフェース）でもある。（データの入力と出力の界面）
このために、現場にいる人間が、「システムと人間との接点はどのようにあるべきか」を考える。まずは機械にできるところは機械にやらせていく。その過程で、データが蓄積されていくというイメージを持つこと。
Power Appsでアプリ作成
power appでアプリ作成、それをスマホからインストールできる。（下図）
レンタルする備品を登録する
流れとしては、
最初にデータベースをchatgptとの壁打ちで設計
→データベースを入力
→アプリを作成してスマホにインストール
という流れ。
ただpower appsは商品化には向かない。元々組織内で登録者の間で閲覧、操作できるような仕様になっており、不特定多数の人間が関わることを想定していないため。
power appsの使い方としては、
データベース構造さえ作れば、front部分を簡単に作ればアプリは簡易的に作れるので、
「こんなアプリがあれば楽」「こういうデータで試せることがあるな」と思ったら、Power Appsを用いてアプリを作り、自分で使ってみてPDCAを回して、修正したものをプロトタイプとする。
それをもって予算が取れたら、本職に任せる。
このように、テストトライアルを自分自身で、ミニマムな形で行うことが主な使い方。小規模に始めることができるのが、最大のメリット。
slackでのQ&A
・colipot studioを使うシーン：会話中にMLに接続したい、条件分岐で人間が入りたいときなど。
・Google notebook LM：サイトやPDFを元に回答させたいときに有用。無料。
感想
アプリの考え方、作り方についての理解が深まった。このような考え方は、自力では絶対に辿り着けないと思う。
抽象度が高くなっており、そのために講座内容もレベルが高い。