SFUGCUP2025を視聴して感じた「学び」と「大会の課題」

はじめに

こんにちは、葉です。

今回は時間があったので、SFUG CUPを初リアルタイムオンラインでフル視聴しました。

SFUGCUP2025に参加した皆様、お疲れ様でした。

非常にレベルが高く、自分もあのレベルのプレゼンできないと思いつつ、感じた「学び」と「大会の課題」をまとめていきたいと思います。

なお、リアルタイムでの速報コメントは下記のポストに残しています。

大会のテーマ

まず見逃した方のために、今回の大会のテーマを共有します。
今回の大会のテーマは「データ整備」でした。

学び

一番の学びは様々なデータ整備のアプローチがあるとのことでした。
1人1人別々の観点からデータ整備のアプローチで説明していました。

詳細はこれから公開されるアーカイブを視聴しただければと思いますが、視聴時に理解をさらに深められるように、今回プレゼンがあったデータ整備のアプローチの仕方について、自分なりにまとめたいと思います。

発表者の順番で説明していくので、アーカイブを見ながら見て頂ければと思います。

1.マスターデータを整備する

マスター整備⇨環境整備
マスターデータを整備して、環境に落とし込む。ものすごいシンプルですが、時間がかかり、業務担当に腹落ちしてもらうまでが大変です。

人によって重要視してるデータが違ったり、データを追加されていていたり、例外をなくしていく作業は一朝一夕にはいかないですね。

マスター整備ができたのは、管理者しか編集できないという権限が強く、当事者意識でプロジェクトを回せたからこそ出来たのではないかと思いました。

2.課題を洗い出して、必要なデータを生成AIに落とし込む

課題洗い出し⇨データ整備⇨生成AI構築
このプロセスで一番学びになったのは、3つの課題に対して1つの生成AIを作成していたところです。

通常は1つの課題に対して、1つの生成AIで解決しようとしまいがちですが、3つの課題を全て言語化できたからこそ、1つの生成AIにまとめられたのでは推測します。

3.組織体制を見直す

組織改変⇨環境再構築
今回のプレゼンで最高難易度かと思います。

開発負債がある環境を最適化するために、組織改変をして、エース社員をエバンジェリストに任命して、データ整備をしていくというトップダウンを推進していく、Salesforceのベストプラクティスの「トップを巻き込む」を体現した形で、まさしくTrailblazerだと思いました。

4.生成AIが出力しやすい環境を構築する

機械学習⇨環境構築⇨生成AI構築
機械学習の知識から、どういう構築をすれば生成AIのナレッジ出力を最大化できるか勉強になりました。
と同時に、相当な技術力の高さを感じました。まだそこまで技術力がない私にとって、裏でどれだけ開発しているのが気になるところです。

5.ユーザーフレンドリーの環境を構築する

標準機能⇨環境構築
ユーザーに入力負荷を運用にするため、標準機能(入力規則・フロー)で住所入力を統一するアドミンとしての執念を感じました。
項目レベルで言えば、確かに住所が一番データ整備として難易度が高いところだと思います。おそらくかなりの試行錯誤をしたのだと思います。

入力規則の上限100個は気にしたことがなかったです。
私は構築支援をする際は、PoCの段階で住所の入力制限するにはものすごい工数がかかると説明してしまうところではあります。

6.既存環境を活かしたデータ分析環境を構築する

最新機能⇨環境再構築
既存環境のメタデータをData Cloudに集約して、Tableau Nextと生成AIでSlack内で完結する方法は、Salesforceが最新機能はこうやって使うんですよと体現する形に見えました。
パートナーしては「構築してみたい！」、ユーザーとしては「使ってみたい！」と気持ちが強かったです。

大会の課題

「学び」について簡単に書いてきましたが、ここでリアルタイムで視聴したからこそ感じた「大会」としての課題について触れたいと思います。

審査基準が曖昧ではないか？

オンライン審査もあり、審査基準は「学びになったこと。明日自分の会社でも活かしたいと感じたこと」でした。

今回は私には投票権がなかったのですが(退職による会社メールアドレスの失効)、それぞれ異なるアプローチ、環境、スキルの中で1位〜6位の順位を付ける基準が決められなかったです。
パートナー目線でも、ユーザー目線でも決まらなかったですね。

審査員がどこに投票したか、オンラインの投票率は公開しないのか？

大会にする以上、審査員がどこに投票したのか、オンラインでの投票率は公表してほしいと感じました。

どのアプローチに惹かれたかは、順位を決める以上個人差があるのは当たり前だと思います。それも含めた感想も聞きたかったところです。大会なので公平性は必要なことかなと思いました。

審査する大会にする必要があるか？

Salesforce社的に、「ライブ感」「お祭り感」を出したいと思うのが、選定はSalesforce社で行なって、どの部門で受賞したか、最終的にプレゼンを行なっていただくやり方でも良いのかと思ったりしました。

アドミンや予算に制限がある方にはチャンスがないのではないか？

Salesforce社的に、「上質な活用事例」を提示したいのは十分理解できますが、レベルが高すぎて、今後応募しようと思う総数が減るのではないかと思っています。

また、会社の予算によって、そもそも施策ができない中で活用していった事例もあったのが気になるところです。

この大会はSalesforceが導入される会社が増えることで、新しくSalesforce業界に入ってきた人にこそ見てもらいたいものだと思っています。
クローズドな一部の盛り上がりにならないよう、出場者の経験年数や会社規模を制限した「ジュニア層」などのレギュレーションがあってもいいのかと感じました。

感想

改めて、SFUG CUP 2025のレベルの高さを感じつつ、自分ももっと勉強しないといけないと思いました。

最後にもっとスキルを上げなければと強く感じたスキルは以下の通りです。

• アーキテクト思考

• 問題解決能力

• 機械学習知識

• データ分析(Tableauデータアナリストは1社に1人はほしい)

また、大会についてもレギュレーションを設けて、参加者層を増やしてもっと盛り上げてほしいと思いました。