[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"blogEntry::product\u002Fembedded-analytics-bi:ja":3},{"title":4,"slug":5,"description":6,"body":7,"author":8,"category":9,"urlCategorySlug":11,"coverImageUrl":13,"ogImageUrl":14,"createdAt":15,"updatedAt":16,"datePublished":17,"locale":18,"related":19},"Embedded Analytics (組み込みBI) 導入ガイド: データ資産を新たなビジネスに","embedded-analytics-bi","新機能Signed embedで実現する安全なデータ共有と新たなビジネス価値：マルチテナントダッシュボードと個別クライアントレポートを通じて、データ活用の可能性を広げます","\u003Cp>データはビジネスの重要資産ですが、多くの企業はその価値を十分に引き出せていません。特に多くのSaaSベンダーやプラットフォーマーは、クライアントの大量のデータを保有しながらも、限られた一部のデータしか提供できていないのではないでしょうか。\u003C\u002Fp>\u003Cp>本記事では、\u003Cb>Embedded Analytics (組み込みBI、埋め込み型アナリティクス) の価値と重要性\u003C\u002Fb>、もたらすビジネスインパクトに加えて、具体的なユースケースを紹介します。それに加えて、新たにリリースされたCodatum Signed embedを使った実現方法についてもご紹介します。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>0. Embedded Analyticsとは\u003C\u002Fh2>\u003Cp>そもそもEmbedded Analyticsとはなんでしょうか。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Embedded analytics という言葉は、2009年ごろからGartnerのHoward Dresner氏 （元々「ビジネスインテリジェンス」という用語の発案者）から発信されたもので、比較的昔からあるものです。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\n\u003Cdiv class=\"LinkPreview_Wrapper\">\n  \u003Ca class=\"LinkPreview\" href=\"https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FEmbedded_analytics\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\n    \u003Cstrong class=\"LinkPreview_Title\">Embedded analytics - Wikipedia\u003C\u002Fstrong>\n    \u003Cem class=\"LinkPreview_Description\">\u003C\u002Fem>\n    \u003Cdiv class=\"LinkPreview_HostnameWrapper\">\n      \u003Cimg class=\"LinkPreview_Favicon\" src=\"https:\u002F\u002Fwww.google.com\u002Fs2\u002Ffavicons?domain=en.wikipedia.org&sz=12\" alt=\"en.wikipedia.org\">\n      \u003Cem class=\"LinkPreview_Hostname\">en.wikipedia.org\u003C\u002Fem>\n    \u003C\u002Fdiv>\n  \u003C\u002Fa>\n  \n\u003C\u002Fdiv>\n\u003C\u002Fp>\u003Cp>Embedded Analyticsとは、アプリケーションやポータルサイト内に分析機能を統合し、ユーザーが別のツールに切り替えることなくデータを分析・可視化できるようにする手法です。従来のBIツールとは異なり、分析機能がユーザーのワークフローに自然に組み込まれる点が特徴です。\u003C\u002Fp>\u003Cp>具体的には、以下のような形で実現されます：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>SaaSアプリケーション内にダッシュボードやレポートを埋め込む\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>顧客向けポータルサイトにデータ分析ツールを統合する\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>SaaSマーケットが小さかった日本では馴染みがまだまだ少ないものですが、マーケットの成長やプレイヤーの増加により、今後ニーズが高まるものと思われます。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>1. Embedded Analyticsの価値と重要性\u003C\u002Fh2>\u003Cfigure class=\"EmbeddedContent_Wrapper\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F3e5uM78WKNifjWUZAc8lWy\u002F816ae25d6c0fe4052bcfa32a0e35862b\u002Fembed01.png\" alt=\"data-utilization-gap-final 1\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>\u003C\u002Fp>\u003Ch3>1.1 SaaSやPlatformerにおけるデータ活用の現状と課題\u003C\u002Fh3>\u003Cp>SaaSやプラットフォームビジネスを展開する企業は、日々大量のクライアントデータを蓄積しています。しかし、\u003Cb>そのデータの多くは、クライアントには直接提供されずに保存されたまま\u003C\u002Fb>です。もちろん各サービスにおいて、最も重要とされる統計値などは、簡単なチャートなどを通じて提供されます。しかし\u003Cb>クライアントの多くは、SaaSやプラットフォームに貯まる自社データに対して、様々な切り口での多様なインサイトを必要\u003C\u002Fb>としていることがあります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>この様なニーズに対応するために、ベンダーは、カスタム分析機能を自社開発し提供するべきです。しかし多様な軸で分析できる環境を自社開発するには多くの時間とリソースを投下する必要があります。多様なチャート、パラメーターによるリフレッシュ、高度なキャッシュ機構を開発する必要があります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>また、それに加えて、クライアントの分析ニーズは本当に多様で、日々変化しうるものです。これらに対応するためには、高速にプロトタイピングし、すぐに本番環境に反映し、価値検証する必要があるため、新しい分析の追加からデプロイまで高速にできるフローを構築する必要があります。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>1.2 Embedded Analyticsがもたらす課題解決と新たな価値創出\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Embedded Analyticsは、上記の課題を包括的に解決する強力なアプローチです。自社アプリケーション内にEmbedded Analyticsを統合することで、以下のような価値を創出します：\u003C\u002Fp>\u003Ch6>眠っていたデータの価値化と活用範囲の拡大\u003C\u002Fh6>\u003Cp>これまで活用されずに眠っていたデータを、価値あるものへと変換します。クライアントが求める様々な切り口でのデータ分析が可能になり、シンプルなチャートから多角的な分析まで、幅広いニーズに対応できます。\u003C\u002Fp>\u003Ch6>開発リソースと時間の最適化 \u003C\u002Fh6>\u003Cp>複雑なチャート開発やキャッシュ機構などの技術的実装を効率化し、専門リソースを他の差別化要素に集中させられます。これによりタイムトゥマーケットを短縮し、開発コストを削減できます。\u003C\u002Fp>\u003Ch6>迅速なプロトタイピングと検証\u003C\u002Fh6>\u003Cp>クライアントの変化するニーズに柔軟に対応でき、新しい分析機能の追加からデプロイまでの時間を大幅に短縮します。個別開発に比べて少ないコストで多様なデータニーズに対応できます。\u003C\u002Fp>\u003Ch6>データの収益化と新たなビジネスチャンス\u003C\u002Fh6>\u003Cp>プレミアム分析機能の提供による直接的な収益化や、データを活用した付加価値サービスの開発が可能になります。顧客満足度とエンゲージメントの向上にもつながり、新たなビジネスモデルの展開が現実的になります。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>2. Embedded Analyticsのもたらすビジネスインパクト\u003C\u002Fh2>\u003Cfigure class=\"EmbeddedContent_Wrapper\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F5otZOD4qNEXs95ouRlS9fe\u002F18312e08b972f5db90dc29dec8b87aad\u002Fembed02.png\" alt=\"business-impact-square 1\">\u003C\u002Ffigure>\u003Ch3>2.1 新たな収益源の創出\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Embedded Analyticsは、データを活用した新たな収益源を生み出す可能性を秘めています。\u003C\u002Fp>\u003Cp>基本的な分析機能を標準提供しつつ、より高度な分析やカスタマイズ機能をプレミアムサービスとして提供することで段階的な収益化が可能です。また、業界ベンチマークやトレンド分析のようなデータ商品化や、データ解釈や戦略策定支援といったコンサルティングサービスへの展開も視野に入れることができます。これらを組み合わせることで、単なる機能追加を超えた新たな価値提供と収益化を実現できます。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>2.2 ユーザーエンゲージメントと顧客維持率の向上\u003C\u002Fh3>\u003Cp>ユニークなデータインサイトの提供は、顧客エンゲージメントと維持率向上につながります：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>製品の粘着性向上\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003Cp>: 有用なデータインサイトの提供により、ユーザーの製品依存度が高まる\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>チャーンレート低減\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003Cp>: データを通じた価値提供により、解約リスクの低減に貢献\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>ユーザーエクスペリエンスの向上\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003Cp>: データ主導型の意思決定支援により、ユーザー満足度が向上\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>プロアクティブなサポート\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003Cp>: データから予測される課題に対する先回りのサポート提供\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>2.3 競合優位性の確立\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Embedded Analyticsを活用することで、強力な競合優位性を確立できます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>自社で蓄積しているユニークなデータを直接的に提供することは、他社には簡単に模倣できない価値を生み出します。どの企業も独自のデータセットを持っており、そのデータから得られるインサイトやパターンは唯一無二のものです。\u003C\u002Fp>\u003Cp>この独自性をEmbedded Analyticsを通じて顧客に提供することで、製品の差別化を図り、競合からのスイッチングコストを高めることができます。さらに、データに基づく継続的なイノベーションが可能になり、市場における先行者利益を確保することができるのです。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>3. 主要なユースケース\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Embedded Analyticsの活用方法は大きく2つのパターンに分類されます。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"EmbeddedContent_Wrapper\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F21M9Kry9E12ebBpcq4LYXk\u002F819d34b9595141dbe7f9faae43d8836f\u002Fembed03.png\" alt=\"embedded-analytics-final-version 1\">\u003C\u002Ffigure>\u003Ch3>3.1 マルチテナント共通ダッシュボード型\u003C\u002Fh3>\u003Cp>同一のダッシュボードをクライアントごとにデータを分離して提供するアプローチです。\u003C\u002Fp>\u003Cp>サーバーサイドで固定化したパラメータを活用することで、ユーザー認証情報に基づいてクライアントごとに表示データを動的に変更できます。一度の開発で多数のクライアントに同じ体験を提供でき、セキュリティとスケーラビリティを両立します。アップデートも一元管理でき、SaaS製品の標準機能として分析機能を提供する場合に最適です。 \u003C\u002Fp>\u003Cp>ユーザー活動分析、パフォーマンスモニタリング、業界ベンチマークなど、共通のフレームワークでクライアント固有のデータを見せる用途に向いています。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>3.2 個社カスタマイズレポート型\u003C\u002Fh3>\u003Cp>クライアント固有のニーズに応える形で、カスタマイズされた分析やレポートを提供するアプローチです。アカウント担当者やデータアナリストが個別のクライアントニーズに応じて作成し、プレミアムサービスや差別化要素として提供できます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>アカウント担当者による月次報告、経営層向けエグゼクティブダッシュボード、特定課題に対するカスタム分析など、クライアント特有の文脈に合わせた分析に適しています。\u003C\u002Fp>\u003Cp>個社カスタマイズ型においては、Codatumの \"Report\" 機能を使っていただくパターンもあります。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>4. Codatum Signed Embedの特徴と強み\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Codatum Signed Embedは、Embedded Analyticsを実現するための強力な機能を備えています。以下にその主要な特徴と強みを解説します。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"EmbeddedContent_Wrapper\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F3t2cMXOYlFWk8FvHW9YDmC\u002Fc6160dd49807473159d7bfd7a60fbcee\u002Fembed04.png\" alt=\"codatum-signed-embed-polished 1 (1)\">\u003C\u002Ffigure>\u003Ch3>4.1 セキュリティとアクセス制御\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Signed Embedの最大の特徴は、その名前が示す通り、セキュアな埋め込み機能です。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>署名認証によるセキュアな埋め込み\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>既存認証システムとの連携\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003Cp>: ユーザーがCodatumのアカウントを持つ必要はありません。お客様の既存の認証システムと連携することで、シームレスかつセキュアな分析環境を提供します。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>マルチテナントデータアクセス制御\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003Cp>: サーバーサイドで固定パラメータを設定することで、各クライアントが自社のデータのみにアクセスできるよう制御できます。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>4.2 柔軟な表示形式\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Codatumの特徴的な部分として、表示形式に、ドキュメント形式と、ダッシュボード形式の両方を選べるところがあります。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>ドキュメント形式 (DocPage)\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003Cp>: ストーリーテリング型のレポート作成に最適な形式です。テキスト説明、データビジュアリゼーション、インサイトを織り交ぜた流れるようなドキュメントを作成できます。アカウント担当者による月次報告や、経営層向けの分析レポートなど、文脈と解釈が重要なケースに適しています。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>ダッシュボード形式 (GridPage)\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003Cp>: データ探索と詳細分析に適したダッシュボード形式です。複数のチャートやテーブルを配置し、データの全体像を一目で把握できます。リアルタイムモニタリングやパフォーマンス分析など、多角的なデータ分析が必要なケースに最適です。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>4.3 インタラクティブ性\u003C\u002Fh3>\u003Cp>静的なレポートを超えた、インタラクティブな分析体験を提供します。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>パラメータ\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003Cp>: ユーザーがパラメータを変更することで、データの見方を動的に変更できます。日付範囲、カテゴリ、指標など、様々な切り口でデータを再計算し表示することが可能です。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>Explorer機能\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003Cp>: 組み込まれたデータに対して、ユーザーが直接フィルタリングやグルーピングを適用できる機能です。これにより、事前に定義されたビュー以外にも、ユーザー自身がデータを掘り下げて分析することができます。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>4.4 カスタマイズと拡張性\u003C\u002Fh3>\u003Cp>お客様のブランドやアプリケーションに合わせた調整が可能です。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>デザインカスタマイズ\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003Cp>: チャートのカラーパレット、Light\u002FDarkテーマの選択、チャートの境界線表示\u002F非表示など、視覚的な要素を調整できます。これにより、お客様のブランドアイデンティティとの一貫性を保ちながら、データを表示できます。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>モバイルレスポンシブ対応\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003Cp>: Signed Embedは様々な画面サイズに自動的に適応するレスポンシブデザインを採用しています。これにより、ユーザーはどこからでも重要なデータにアクセスでき、モバイルファーストの現代のワークスタイルに対応します。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>iframeとのメッセージング\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003Cp>: 埋め込まれたCodatumダッシュボードと、ホストとなるアプリケーション間でメッセージをやり取りする機能を提供します。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>4.5 パフォーマンスと効率性\u003C\u002Fh3>\u003Cp>データ分析の背後にある技術的な側面も重要です。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>インテリジェントキャッシュ機能\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003Cp>: 高度なキャッシュ機構により、クエリの結果を効率的に保存・再利用します。これにより、繰り返し実行されるクエリのパフォーマンスが大幅に向上します。データサイズによりデータウェアハウスのキャッシュ機構とCodatum内のキャッシュ機構を切り替えて利用します。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>データウェアハウス負荷とコスト削減\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003Cp>: キャッシュ機能により、データウェアハウスへのクエリ回数が減少し、計算リソースの使用とそれに伴うコストを削減できます。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>高速なプロトタイピングと展開\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003Cp>: 分析機能の開発から展開までのプロセスを簡素化し、新しい分析ダッシュボードやレポートを迅速に提供できます。これにより、データに基づく意思決定サイクルを短縮し、ビジネスの俊敏性を高めることができます。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>4.6 高速なプロトタイピングと展開\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Codatum Signed Embedの大きな強みは、実装の容易さと迅速な展開プロセスです。\u003C\u002Fp>\u003Cp>初期段階ではサーバーサイドでのトークン発行処理とフロントエンド側でのiframe埋め込み実装のみが必要です。この初期セットアップ後は、すべての分析コンテンツの作成・更新がCodatumプラットフォーム上で完結し、変更後は「Publish」ボタンを押すだけで即座に反映されます。これにより開発者の介入なしにビジネスユーザーが分析コンテンツを継続的に改善でき、データに基づく意思決定サイクルを大幅に短縮できます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Codatum Signed Embedのこれらの特徴は、効果的なEmbedded Analyticsソリューションに必要な要素を包括的にカバーしています。セキュリティを確保しながら、柔軟で使いやすい分析環境を提供することで、データの価値を最大化し、ユーザーエンゲージメントを向上させることができます。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>5. 利用について\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Codatum Signed Embedは現在、Enterprise Planをご契約のお客様限定の機能です。ご興味をお持ちの方は、弊社サポート担当までお問い合わせください。\u003C\u002Fp>\u003Cp>実装の詳細、APIリファレンス、セキュリティ設定など、技術的な情報についてはドキュメントをご参照ください。トークン発行からiframeの実装例まで、包括的な情報を提供しています。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\n\u003Cdiv class=\"LinkPreview_Wrapper\">\n  \u003Ca class=\"LinkPreview\" href=\"https:\u002F\u002Fdocs.codatum.jp\u002Fsharing\u002Fsigned-embed\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\n    \u003Cstrong class=\"LinkPreview_Title\">署名付き埋め込み | Codatum Docs\u003C\u002Fstrong>\n    \u003Cem class=\"LinkPreview_Description\">ノートブックを外部アプリケーションに統合\u003C\u002Fem>\n    \u003Cdiv class=\"LinkPreview_HostnameWrapper\">\n      \u003Cimg class=\"LinkPreview_Favicon\" src=\"https:\u002F\u002Fwww.google.com\u002Fs2\u002Ffavicons?domain=docs.codatum.jp&sz=12\" alt=\"docs.codatum.jp\">\n      \u003Cem class=\"LinkPreview_Hostname\">docs.codatum.jp\u003C\u002Fem>\n    \u003C\u002Fdiv>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca class=\"LinkPreview_Image\" href=\"https:\u002F\u002Fdocs.codatum.jp\u002Fsharing\u002Fsigned-embed\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" style=\"background-image: url('https:\u002F\u002Fdocs.codatum.jp\u002F~gitbook\u002Fogimage\u002FCJqauyVitVZ7dqtbVjjN')\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003C\u002Fp>\u003Ch2>6. さいごに\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Embedded Analyticsは、データを価値に変え、ビジネスチャンスを創出する強力な手段です。Codatum Signed Embedを活用することで、セキュアで柔軟かつインタラクティブな分析体験をお客様に提供できます。マルチテナント共通ダッシュボードから個社カスタマイズまで、様々なビジネスニーズに対応可能な設計となっています。\u003C\u002Fp>\u003Cp>データの可能性を広げるCodatum Signed Embedで、新たなビジネス価値を創出してください。\u003C\u002Fp>","Naoki Shibayama",{"title":10,"slug":11,"description":12},"プロダクト","product","","https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F28SImGQdQTPy6wJvDQP0rq\u002Fcf3364b708169aa4d5de5bfec1013a59\u002Fembed.png","https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F2FwauNWRhfflN1kxIsfe5m\u002F1f86a095439514d8f5ce51ec13895476\u002Fog.png","2025-04-25T13:57:23.846Z","2026-05-07T09:25:55.645Z","2025-04-25T22:00+09:00","ja",[20,29,40],{"title":21,"slug":22,"description":23,"author":8,"category":24,"coverImageUrl":25,"ogImageUrl":26,"createdAt":27,"updatedAt":27,"datePublished":28,"locale":18},"SQLは動くのに、なぜ分析は間違うのか","ai-data-analysis-38-percent","AI にデータ分析を任せても、SQL が動くことと分析が正しいことは別です。Data Agent Benchmark（DAB）で最新モデルでも pass@1（1 回で正解できた割合）が 38% にとどまった理由を、失敗の 85% を占める計画と実装の問題から読み解き、人間がレビューできる Data Agent 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Team",{"title":10,"slug":11,"description":12},"https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F2sxhcmyojbFe3WifesBP49\u002Ff470c652f865848aaa4687604c0a356d\u002Fcover.png","https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F3dKwZPYOx3hNp9yLJ3iXaf\u002Ff5a3833843a685dbdbae870c16807d58\u002Fog.png","2025-11-19T09:36:01.589Z","2026-05-07T09:25:49.084Z","2025-11-19T00:00+09:00",{"title":41,"slug":42,"description":43,"author":8,"category":44,"urlCategorySlug":11,"coverImageUrl":45,"ogImageUrl":45,"createdAt":46,"updatedAt":47,"datePublished":48,"locale":18},"Snowflakeの力を最大限に引き出す - 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