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。

• 知識豊富なビジネスおよびユーザーのコンテキストにもとづく会話型分析。
• 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。

• データ基盤およびセマンティク: データオーケストレーションとハーモナイズされた一貫性のある入力データを備えたデータプラットフォーム。一貫性のあるデータ定義、データ品質、データリネージのための堅牢なセマンティックレイヤーが必要です。
• 透明性と信頼性: エージェンティック分析は「ブラックボックス」であってはならず、インサイトと推奨事項の生成過程を透明化しなければなりません。
• アクションフレームワーク: ビジネスシステムと統合されており、ワークフローを自動化します。
• API ファーストのアプローチ: 検出可能で再利用可能なデータコンポーネントと API。

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。