トリビューでCTOをしている小尾（@obiyuta）です。 弊社ではAIを前提とした全社業務の再構築に取り組んでおり、前回はその中で取り組んでいる社内MCPを載せる共通基盤（認証・認可・ログ）をご紹介しました。 今回は具体的な活用事例として、非エンジニアが自分で本番データを分析できるような分析基盤と、作って終わらない改善ループをどう”小さく”構築、運用しているかご紹介します。 「SQLが書ける」と「正しく答えられる」は違う 分析基盤そのものは特殊なものではなく、ClaudeやNotion AIなどから自然言語で問いを投げると、SQLを組み立てて、BigQueryで実行して結果を返すと

トリビューでCTOをしている小尾（@obiyuta）です。 弊社では、社内向けに複数のMCPサーバーを運用しており、全社全員が各種AIクライアントからMCP経由で様々な社内システムを扱える環境を提供しています。 MCP自体は小さく始められますが、全社に広げて数を増やしていくとなると、土台は最初に固めておきたいところです。 この記事では、複数MCPを安全に提供し、改善し続けるための認証・認可やログなどの共通基盤を紹介します。 基盤整備の背景 現在、一人ひとりがより大きな課題・仮説に向き合い、多くの意思決定を行えるよう、ゼロベースでAIを前提とした業務の再構築を進めています。 全社利用が