生成AI分析?

生成AI分析とは何ですか?

生成AI分析は、大規模言語モデル(LLM)を用いてビジネスデータを分析し、説明文、要約、推奨文などの新しいテキスト出力を生成します。チャートや手動のクエリに頼るのではなく、ナラティブ的な洞察を生み出すことで、従来の報道を拡張します。この文脈では、分析のための生成AIは、別個のBIツールではなく、製品内で埋め込まれた分析を通じて動作します。

このアプローチは組み込みBIの一形態であり、既存のユーザーインターフェースに分析機能を組み込んでいます。ユーザーはすでに使っているアプリケーションの文脈の中でデータを探索し理解できます。システムはダッシュボードを人間のように解釈し、質問に平易な言葉で答え、変化や原因、次のステップを説明します。

生成AI分析の仕組み

生成AI分析はユーザーの質問を解釈し、データ構造を読み取り、取るべき行動を決定します。モデルはダッシュボードの作成、チャートの要約、トレンドの説明など、意図を特定します。その後、製品の既存のロジックを使ってデータを取得・処理し、結果がユーザーの権限と整合するようにします。

Revealでは、AIレイヤーはガバナンスされたデータソースと連携し、顧客環境内で動作します。生のSQLは生成しません。代わりに、既存の認証、フィルタリング、セキュリティルールを通るダッシュボードの定義を作成します。これにより、すべてのリクエストに対してユーザーのコンテキストが保たれます。

チームは、保存されたメタデータを使って既存のダッシュボードを検索できます。モデルはインデックス化された資産を検索し、最も近い一致を返し、標準のSDKプロセスでレンダリングします。このアプローチは、既存のワークフローを迂回することなく、自然言語クエリを運用BIに結びつけます。

Revealは、会話型クエリ、プログラム的制御、インサイト生成を製品内に統合したAI機能でこのプロセスを支えています。

生成AI分析の実践例

生成AI分析は多くの製品ワークフローに登場します。これらの例は、複雑なレポートツールを学ばずにユーザーがインサイトとどのように関わっているかを示しています。

• 「昨年の売上および注文分析ダッシュボードを作成してください」といった平易な言語のリクエストからダッシュボードを作成すること。

• 視覚化を埋め込み型ダッシュボアd新しいウィジェットや特定のチャートタイプをリクエストすることで、

• ユーザーがメールやチャット用の短い物語に指標を変換できるように、単一の可視化をまとめること。

• 傾向、パターン、パフォーマンスの変化を説明する完全なダッシュボードのサマリーや分析を作成すること。

• フィルターを追加したり、エディタを開かずにビューを調整したりするなど、自然言語によるダッシュボード編集。

• ユーザーが複数のダッシュボードで検索した際に、既存のビジュアルを保存されたAIメタデータで返すこと。

このようなパターンは、製品内でより強力なデータ駆動型ストーリーテリングを支えています。何が変わったのか、なぜ変わったのか、次に何が重要かを素早く理解できる仕組みです。

分析における生成AIの利点

生成AI分析は、チームがユーザーにより速くインサイトにアクセスできるようにし、製品の複雑さを増やさない支援をします。これらの利点は、繰り返し利用、更新、顧客向けの明確な価値を重視するSaaSおよびISVプラットフォームにとって特に重要です。

主な利点は以下の通りです:

• ユーザーが自然言語で直接質問できるため、データチームへの負担を軽減します。

• これは、チャートを明確な説明に変換することで、技術者でないユーザーがデータを理解するのに役立ちます。

• 日常的な質問への迅速な回答で意思決定を加速させます。

• 同じ組み込みSDKとAIの意図を多くの画面に使うことで開発作業を削減します。

• インサイトをより簡単に見つけ、文脈の中で使いやすくすることで、製品の採用を促進します。

これらの利点は製品の利用強化を支援し、エンドユーザーに明確な成果をもたらす分析機能を通じてデータ収益化の新たな道を開きます。

課題と考慮事項

生成AI分析は、プロダクトチームが管理しなければならない新たなリスクをもたらします。これらのリスクはプライバシー、正確性、ガバナンスに関わり、AIがアプリケーション内でどのように動作すべきかを形作っています。

データプライバシーが最初の懸念事項です。チームは、どこでモデルを動かし、どのデータを環境内に留めるかを決めなければなりません。Revealは推論を顧客のインフラ内に留め、すべてのAIリクエストに対して既存のセキュリティルールを強制することでこれに対応しています。次の課題は正確さです。モデルは不完全または誤った回答を返すことがあるため、チームは信頼スコア、モデルテスト、スポットチェックを用いてインパクトの高いワークフローを保護します。

ガバナンスと信頼性も重要です。チームはモデルの挙動を追跡し、監査履歴を保存し、すべてのインサイトに対してデータガバナンスを管理しなければなりません。レイテンシはユーザーの信頼に影響を与えるため、パフォーマンスチューニングとモデル選択の両方が重要な役割を果たします。Revealはメタデータホワイトリストやドメイン固有のオーバーライドなどのコントロールを追加し、AIを導き、結果を基盤となるデータ構造と整合させるのに役立ちます。

これらの課題は、生成AI分析と従来の分析ワークフローとの間に明確な対比を生み出しています。

生成AIと従来の分析の比較

生成AI分析は、ユーザーのデータの探索方法を変えます。従来の分析は、準備されたダッシュボードと手動クエリに依存しています。生成システムは、結果を説明し、変化を強調し、質問に平易な言葉で答える層を追加します。この変化は、ユーザーがインサイトを活用し、チームが分析的特徴を設計する方法を変えます。

この比較は、多くのチームが既存のダッシュボードと組み合わせて置き換えるのではなく、生成AIを組み合わせる理由を示しています。それは既存の分析手法の代わりにはなりません。

組み込み型分析ツールにおける生成AI

生成AIは、ユーザーがすでに働いている製品内で動作するときに最も価値を得ます。このモデルは洞察を行動に近づけ、ツール間の切り替えによる摩擦を減らします。また、プロダクトチームがAIの挙動、結果の表示、データの保護方法を完全にコントロールできるようにします。

組み込みアーキテクチャでは、アプリケーションは分析SDKとAPI駆動の分析を用いて、AIの意図を既存の画面に接続します。ユーザーは運用タスクの横に質問をすると、同じ埋め込みされたレポートやダッシュボードビュー内で更新されたチャートや説明を受け取ることができます。このパターンは、ユーザーを別のBIポータルに強制することなく、インタラクティブなダッシュボードやガイド付きフローをサポートします。

展開もまた、体験を形作ります。多くのチームは自分たちの環境でRevealを運用し、自分たちのアカウントでモデルに接続しています。これにより、すべての顧客データは承認されたデータソースとセキュリティルール内に収まります。また、生成機能がホスト製品の設計に一致するホワイトラベル分析もサポートしています。

これらの機能は、受動的なビジュアルを対話型のエントリーポイントに変え、ユーザーがより早くインサイトに到達できるよう支援することで、組み込み分析のROIを向上させます。うまく機能すれば、生成AIは組み込み分析の上にある操作層となり、ワークフローの外にある別機能ではありません。