エージェンティック分析を使って迅速でより適切な意思決定を

エージェンティック分析は会話型、事前対応型、アクション指向、自己学習に対応、常に利用可能という特徴を持っています。

それにより次のことが実現されます。

• 信頼できるビジネス知識に基づいた会話型分析。
• 意思決定を改善するための適応学習と推奨アクション。
• インテリジェントな AI エージェントによる継続的な監視と自律的なアクション (該当する場合)。

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。

• データの接続と準備を自動化する。
• パターンと異常をプロアクティブに特定する。
• 状況に応じたインサイトと説明を生成する。
• インサイトの提供を自動化する。
• 高度な分析を支援する。
• 実用的な推奨事項を有効化する。
• アクションを自動化する。

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。

• データ: ハーモナイズされ管理された、構造化および非構造化データソースの統合データレイヤー。その上にあるすべての基盤となります。
• 知識: AI エージェントが信頼されるために必要なビジネス理解を実現するための、セマンティックモデル、ビジネスに関する定義、コンテキスト上の関係。
• インサイト: パターン、傾向、ビジュアライゼーション、先回りした推奨事項を提示する AI エージェント。適切な情報を適切なタイミングで、適切なユーザーに提供します。
• アクション: インサイトから意思決定、そして管理された自動化アクションまでを結び付ける、規模に応じた、ビジネスシステムとの緊密な統合。
• 透明性と信頼性: インサイトや推奨事項がどのように生成されるかを示す可視性。
• オープンで拡張性のあるアプローチ: 見つけやすく再利用可能なデータコンポーネントと API。

従来の BI ツールは、静的なビジュアライゼーションを提示する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。一方、エージェンティック分析は知識をアクションにつなげるプロセスを加速し、組織全体のあらゆるユーザーが AI エージェントの支援を受けて迅速にインサイトを取得できるようにします。

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、現在の BI ツールに AI エージェントの自律性と適応性を組み合わせることで、その機能を拡張します。LLM (大規模言語モデル) と新世代のセマンティックモデルを活用する AI エージェントは、人間を介在させながら自律的にタスクを調整することが可能。人間と AI エージェントが協力することで、定められた目標の達成、複数の手順からなる分析の実行、説明の提示、さらにはインサイトに基づいた自動化アクションの開始が実現し、以前は成し遂げられなかったレベルでデータに基づく意思決定が行えるようになります。