AI-generated dashboards promise faster insight, but most implementations fail in real products. The issue is not model quality. It is architecture.  

Production-ready AI-generated dashboards must operate inside the analytics lifecycle, not outside it. That means intent detection rather than query generation, metadata rather than SQL, and reuse rather than constant creation. When AI respects security, business language, and existing workflows, dashboards become durable product assets.  

This approach shifts analytics from one-off answers to embedded decision support that scales across users, tenants, and use cases.

会話型分析は、レポート作成ではなく直接質問をすることで、より速く洞察を得る方法を提供します。これにより製品全体の摩擦が減り、チームが追加のクリックや技術的な手順なしに明確な回答を提供できるようになります。課題は、対話型分析ソフトウェアが外部のAIサービスに依存していることに現れ、それがセキュリティやデータ管理のリスクを生み出します。Revealは、AIを環境内に留め、既存のルールをすべてのリクエストに適用するアーキテクチャでこれを解決しています。自然言語クエリをサポートしつつ、データを露出させない安全で柔軟なレイヤーが得られます。