AI搭載分析:AIが組み込み型分析ツールをより速く、より賢明な意思決定へ変革する方法

ダッシュボードは依然として顧客がデータを理解する上で中心的な役割を果たしていますが、多くのユーザーは手動で探索するよりも速い回答を求めています。顧客がリアルタイムで対応し、質問に適応する分析を求める中、プロダクトチームはこのプレッシャーを感じています。

製品と外部ツールを切り替えると、その流れが途切れてしまいます。中断が一つ一つと明瞭さが低下し、ユーザーがアプリケーションから得られる価値が低下します。これらのギャップは、最も優れたダッシュボード体験であっても摩擦を生み出します。

AI搭載の分析は、ユーザーがより少ない労力でインサイトに到達できるよう支援し、その体験を向上させます。適切なビューに案内し、必要に応じて新しいダッシュボードを作成し、製品から離れることなく結果をまとめます。

AI搭載の分析があなたの製品にとって実際に意味することは何でしょうか

多くのチームは今でもAIをチャットボットやチャート作成の速い方法と見なしています。この狭い視点は、ユーザーが製品内で必要としているものを無視するため、意思決定を遅らせます。プロダクトリーダーは、AIが自社のアプリケーションにどのように組み込まれるかを決める前に明確な定義が必要です。

AI搭載の分析は、BIに貼り付けられたチャットバブルではなく、管理されたワークフローです。自然言語の質問を受け取り、その背後にあるデータ構造を理解し、セキュリティルールを適用し、ユーザーのコンテキストに合ったダッシュボードや説明を作成します。すべてのステップは製品内で行われ、すでにデータを保護する同じルールに従っています。AI分析はインサイトプロセス全体をサポートします。スキーマを解釈し、適切なフィールドを選択し、データをブレンドし、ダッシュボードを生成し、結果をまとめ、ユーザーのワークフロー内で提供します。

例えば、ユーザーが「年間に何件の注文ですか?」と尋ねたと想像してください。現代のAIは質問を解釈し、適切な表を見つけ、最適なビジュアルを選び、フィルターや役割を適用し、きれいなチャートを返します。これにより推測が減り、ユーザーが製品を離れることなく明確さを得ることができます。

最新のAI搭載分析は、質問から洞察への全過程をサポートします。

Older augmented analytics	Modern AI-powered analytics
小さな作業を自動化します	多段階推論を扱います
限定的なスキーマ認識	構造と人間関係を理解している
ビジュアルを示唆	完全なダッシュボードを構築する
最小限のコンテキスト処理	役割、フィルター、ルールを適用します
多くの場合、SaaSモデルに依存します	製品環境内で動作します
静的洞察	ライブのガイド付きインサイト生成

AI搭載分析が製品内でどのように機能すべきか

プロダクトチームは、アプリケーションの一部のように振る舞うAIを必要としています。AIが質問を処理し、データを解釈し、結果を出す方法をコントロールする必要があります。ほとんどの外部ツールは製品外で動作し、データをクラウドサービスにプッシュするため、これをサポートしません。

多くのベンダーも同じパターンに従っています。彼らはクラウドLLMにプロンプトを送り、その応答をSQLに変換し、それがライブデータベース上で動作します。これによりデータが露出し、セキュリティの隙間が生まれ、結果が一貫性を欠きます。単一の誤診クエリがワークフローを壊したり、高コストな操作を引き起こしたりする可能性があります。これは規制された環境や大量生産環境で使用される製品にとって直接的なリスクとなります。

より安全なアプローチは、AIをアプリケーションの枠内に収めることができます。RevealはSDMを使って自然言語をダッシュボードの定義に変換しています。この定義は、既存の分析を支えるサーバープロセスを経由します。認証、ロール、フィルター、RLS、そして設定されたデータソースを尊重します。SQLは生成されず、データも環境から出ません。

「国別販売ツリーマップを追加」のような簡単なリクエストを考えてみてください。AIは意図を検出し、DOMを通じて既存ダッシュボードを更新し、メタデータルールをチェックし、正しいユーザー権限を適用します。結果は即座に現れ、すでに設定したルールと一致します。

開発者はまた、AIが製品にどのように現れるかもコントロールできます。AIはツールバーやサイドパネル、カスタム画面に配置できます。異なるタスクを異なるモデルに割り当て、製品内で一貫した流れを提供できます。これにより、AI搭載のデータ分析は日常的に十分に安定しています。

製品とユーザーにとってAI搭載の分析の実用的な利点

多くのAI機能は魅力的に見えますが、実際の顧客には役立っていません。重要なのは、ユーザーがどれだけ早く明晰さに到達するかです。あなたの製品は、追加の労力なくデータを理解する手助けをしなければなりません。ここでAI搭載の分析が体験を変えます。

以下は、AI分析を製品に取り入れたチームが得る利点です。

• 手作業を減らしてより迅速な意思決定 

ユーザーはもはや段階的にビジュアルを構築することはありません。自然言語の質問をして正しい視点を得て、作業を続けることができます。これにより、ゲームシステムよりも結果に焦点が当てられます。

• 技術者でないユーザーのためのより良いアクセス 

技術者でないユーザーも、要約を読み、質問をし、ダッシュボードを理解するのに、摩擦が少なくなります。これにより、毎日データを探求しないチームの採用率が向上します。これにより、会話型分析がワークフローの標準的な一部に変わります。

• 製品全体でのより一貫した洞察 

AIはすべてのユーザーに対して役割、フィルター、ルールを一貫して適用します。これにより推測が減り、より明確な判断が下せます。39%の組織が生産性向上のために組み込み分析を利用しており、信頼できる結果がこの傾向を支持しています。

• BIのバックログが減り、ルーティン作業が少なくなる 

開発者は繰り返しのダッシュボードリクエストに費やす時間を減らします。AIはレイアウト作業を担当し、ビジュアルを追加し、ユーザーが自分の質問に答えるのを支援します。これにより、AI搭載の分析は内部オーバーヘッドを削減する実用的な方法となっています。

• 環境内に留まる安全で管理されたモデル 

最新のAI搭載分析プラットフォームは、すべての処理を製品内で管理します。データは環境内に留まります。モデルはあなたのコントロール下で動く。これにより、外部サービスに情報を送るリスクがなくなります。

• コストと速度のための柔軟なモデルルーティング 

小型モデルは要約を扱います。大型モデルはダッシュボード生成を担当します。ルーティングは、ユーザー体験を変えることなくコストと遅延を予測可能な方法で管理できます。

• 生産用セーフガードレール 

AIはSQLを生成しません。幻覚的なクエリをデータベースに送ることは決してありません。これによりパフォーマンスが保護され、すべてのユーザーの行動が安全に保たれます。

AI搭載分析が実際の組み込み製品ワークフローを改善する方法

多くの製品は、答えが必要なときにユーザーを外部ツールに押し付けています。これにより彼らの作業が遅れ、採用が弱まります。強力な組み込み分析はユーザーを製品に留め、より速い洞察への道を提供します。

自然言語インサイトリクエスト

ユーザーは「年間の注文数?」や「地域別売上を表示する」といった簡単な質問をすることができます。AIはスキーマを解釈し、適切なフィールドを選択し、ロールやフィルターを適用してから結果を返します。ここでAI搭載の分析が最も目に見える影響を発揮します。

ダッシュボードの自動作成

「営業パフォーマンスダッシュボードを作成」のようなリクエストは、数秒で完全なレイアウトになります。AIはビジュアルを選択し、データをブレンドし、DOMを通じて完全なダッシュボードを構築します。これは特にデータスキルが限られたチームにとって、AI搭載の組み込み分析の核心的価値です。

AI支援ダッシュボード編集

ユーザーは構造を知らなくても既存のダッシュボードを調整できます。「国別販売ツリーマップを追加」といったリクエストはダッシュボードを安全に更新します。AIは正しい権限を適用し、手動の手順なしでレイアウトを編集します。

要約とダッシュボードの説明

ユーザーは「この可視化を要約してください」や「このダッシュボードを説明してください」と尋ねることができます。明確で構造化された説明を受け取り、作業を早める助けとなります。これは、生の数字ではなく文脈を求める経営幹部やマネージャーにとって特に有用です。

ビジネス言語およびドメイン用語のサポート

AIはユーザーが知っている用語に適応します。例えば、チームが「chop chop per year」と言うと、AIはそれを注文IDにマッピングし、正しい結果を返します。これはメタデータのオーバーライドによるもので、製品全体の信頼が向上します。

既存ダッシュボード間のベクター検索

AIは新しいダッシュボードを作成する代わりに既存のダッシュボードを検索できます。ベクターデータベースに保存されたメタデータを使って最も近いマッチを見つけます。これにより重複が減り、AI搭載の組み込み分析プラットフォーム間でチームが一貫性を保つことができます。

エージェント型マルチステップワークフロー

単一のリクエストが複数のステップを引き起こすことがあります。AIはトレンドを検出し、ダッシュボードを作成し、要約を生成し、レポートを作成します。これらのワークフローは、AI搭載のデータ分析が複雑なプロセスを学習させることなくユーザーを支援することを示しています。

なぜAI搭載の分析を製品に組み込む必要があるのか

多くの製品は依然としてユーザーに答えを見つけるためにアプリケーションを離れることを強制しています。これにより意思決定の流れが乱れ、意思決定が遅くなります。強力なAI搭載の分析は、別ツールではなく製品内に存在するときに最も効果的に機能します。

AIを体験内に留めることで、ユーザーに直接的な洞察への道筋が提供されます。彼らは集中力を保ち、より速く動き、あなたの製品を主な作業スペースとして頼っています。

ユーザーは製品の中に留まります。

• 高い定着率:ユーザーはタブを切り替えずに作業を終わらせるのに役立つ製品に戻る。

• より強いエンゲージメント:質問をし、要約を読み、データを一か所で探求します。

• より明確なワークフロー:すべてのアクションは、すでにビジネスロジックが存在する場所で行われます。

より良い製品体験

• コンテキスト切り替えなし:ユーザーは同じUIでデータを探索します。

• 摩擦の減少:回答は外部BIツールに移行せずに現れます。

• より迅速な判断:製品が完成したと感じられると、オンボーディングや導入は改善されます。

内部ビルドに比べて価値までに速い時間

• コスト削減:本番レベルのAIを構築するには70万〜200万ユーロの費用がかかります。

• 短縮されたスケジュール:内部構築は安定に達するまでに12〜24ヶ月かかります。

• より良い集中力:チームは分析の再構築ではなく、収益を生み出すものに集中しましょう。

SaaSやマルチテナント製品により適した

• データ分離:各顧客は自分たちの環境を保っています。

• 規制対象産業に適合する:金融、医療、法務、教育はデータを外部ツールに送ることができません。

• より安全な運用: AI搭載の組み込み分析は、すべての顧客のセキュリティモデルを尊重します。

現代のAIはデータの厳格な管理を必要とします

• 第三者への曝露なし:データは製品環境内に留まります。

• 統治の喪失なし:あなたのルール、役割、フィルターは引き続きコントロールできます。

• さらなる信頼:顧客は自分のデータがどのように処理されているかを知っています。

Revealが安全かつスケーラブルなAI搭載分析を支援する方法

AIは、それを提供する製品のアーキテクチャ、セキュリティモデル、ワークフローに適合して初めて機能します。プロダクトチームは、環境に適応し、データルールを尊重し、新たなリスクを生み出さずにスケールできるAIを必要としています。Revealは現代の応用における実世界のAI向けに設計された設計でこれを支えています。

Reveal、チームが製品内でAI搭載の分析を安定して実行できるようにします。顧客のデータがすでに存在し、すべてのダッシュボードやリクエストを支えるライフサイクルを辿る場所で機能します。

顧客環境内で動作します

• データは製品内に残ります。

• プライベートクラウドやクローズドネットワークで動作します。

• 孤立したSaaSテナントをサポートします。

• ベンダークラウドはループに含まれていません。

• 規制された業界のセキュリティおよびコンプライアンス要件に適合します。

モデルに依存しず、将来性に耐えられる

• OpenAI、Azure、Gemini、Claude、Groq、そしてローカルモデルに接続できます。

• 小さな作業を軽量モデルに、複雑な作業を大きなモデルに割り当てます。

• ベンダーロックインを回避できます。

• AI搭載の分析プラットフォームの長期計画をサポートします。

開発者優先でコンポーズ可能

• すべてのAIアクションに対する完全なAPI制御。

• iframesは使いません。

• React、Angular、Blazor、.NET、Java、Nodeに対応しています。

• チームが自分たちの製品に合ったAIインタラクションを設計できるようにします。

• 会話型、プログラム型、組み込み型ワークフローをサポートします。

ライフサイクルテストランナー

• ベンチマークは精度と速度をモデル化します。

• リリース前にチームが動作を検証するのに役立ちます。

• 一貫性のない回答を減らすことができます。

• 標準的な工学試験の手法に適合しています。

予測可能なコストモデル

• ユーザーごとのBIライセンス料はありません。

• 予測不能なAI利用料金はありません。

• 固定された年間費用。

• SaaSの成長に合わせてクリーンにスケールします。

Reveal製品チームに、アーキテクチャや顧客の期待に沿ったAI搭載の分析を提供する安全かつ実用的な道筋を提供します。運用上のリスクを加えることなく、AIの長期的な採用を支援します。