エージェンティック分析では、各種ダッシュボードや従来の BI を上回る速さで、より的確なインサイトを得ることができます。エージェンティック AI がデータからアクションまでのワークフローを加速し、データに基づく組織の意思決定プロセスを変革。その仕組みをご紹介します。
手作業でのレポート作成、使いづらいインターフェイス、質問に対する十分な回答の不足。
スマートで、適応性と実用性が高く、常時稼働。
Tableau Next は、エージェンティック分析によって BI を再定義し、企業がデータをアクションに変える方法を変革します。Tableau プレジデント兼 CEO の Ryan Aytay が、ブログでその仕組みを解説しています。
Tableau のエキスパートが、Salesforce Platform 上にネイティブに構築された世界初のエージェンティック分析プラットフォームについて詳しく解説します。
働く場所を問わず、データを実用的なインサイトへと変えるエージェンティック分析プラットフォームの Tableau Next について、Tableau 最高製品責任者の Southard Jones がブログで解説しています。
– Workday マーケティング分析担当ディレクター、Siddarth Pawar 氏
エージェンティック分析は、人間が AI エージェントと共同で作業することを可能にし、データ分析とインサイトの発見が手動タスクから、自動化され、パーソナライズされたプロアクティブなエクスペリエンスへと変わります。
エージェンティック分析は、ビジネスインテリジェンス (BI) 分野における大きな進化を代表しており、従来型のデータ分析とビジュアライゼーションを超えて、データからインサイト、そしてアクションに至るジャーニーの全段階を補強し、加速化する自律型 AI エージェントに移行するものです。AI エージェントは単に支援したり、情報を提示したりするだけではありません。人間とともに動的な会話形式のインタラクションを行い、ユーザーのニーズを予測して、複雑な分析ワークフローを自動化します。そして、人間がこれらすべてを制御します。
従来型の BI は操作が手作業で行われ、時間がかかり、複雑です。また、分断されたツールとサイロ化されたワークフロー、事後対応的な意思決定と長い応答時間、データアナリストと組織の知識への高い依存度などによって特徴づけられています。対照的に、エージェンティック分析は会話型かつプロアクティブで、アクション指向であり、自己学習に対応し、常に利用可能です。
従来型の BI とは異なり、エージェンティック分析は以下を提供します。
エージェンティック分析は、組織で意思決定を強化し、業務効率を高め、ビジネス成果を向上させるために役立ちます。エージェンティック分析を使用すると、組織とチームで次のことが可能になります。
エージェンティック分析を活用し、状況に応じた実用的なインサイトとプロアクティブなアクションに誰もがアクセスできるようにすることで、データを組織の全体で民主化できます。
従来型の BI ツールは、静的なビジュアライゼーションを備えたモノリシックなデータリポジトリとして機能していました。エージェンティック分析は、データからインサイト、アクションまでのジャーニーを加速化し、組織全体の全ユーザーが AI エージェントの助けを借りて、より迅速にインサイトを発見することを可能にします。
エージェンティック分析は、BI に対する根本的に新しいアプローチであり、AI エージェントの自律性と適応性を加えることで、既存の BI ツールの限界を越えました。LLM と新世代のセマンティックモデルを活用したこれらの AI エージェントは、人間を関与させつつ自律的にタスクを調整できます。人間と AI エージェントが協力して、定められた目標を達成し、複数段階の分析を実行して、説明を提供できるほか、インサイトにもとづいて自動化されたアクションをトリガーすることも可能です。そのため、以前は達成できなかったレベルのデータドリブンな意思決定を行えるようになります。
