今あるものから始まるエージェンティック エンタープライズ構築

AI は未来のものではなく、もうここにあるものです。そして企業の意思決定、インサイトに基づくアクション、顧客へのサービス提供のかたちを現在進行形で変革しています。解決すべき課題は AI を導入するか否かではなく、最初からやり直さずにどうやって AI を導入するかです。ここで企業があまりにもよく耳にするのが、AI で成功を収めるためにはすべてを捨てて、新しいプラットフォーム、新しいデータアーキテクチャ、新しいダッシュボードに入れ替える必要があるという声です。しかしその意見には誤りがあり、そのうえ後退を意味します。

Tableau は、より良い前進の道筋をご提案します。AI エージェントが先を見越してインサイトを提供して意思決定を促進する、エージェンティック エンタープライズの時代がやって来ました。その価値を得るためのいちばんの近道は、分析に対してこれまで行ってきた投資を捨て去ることではありません。その投資を生かすことなのです。

エージェンティック エンタープライズの時代

エージェンティック エンタープライズに必要なのは、ただの AI ではありません。アクションを実行する AI、つまり適切なインサイトを適切なタイミングで提示し、チームがよりスマートな意思決定を行えるよう支援し、目的を持ってタスクを自動化する AI です。現在の世界でスピードとアジリティは選択肢ではなく、生き残っていくために欠かせないものです。

しかし、達成するのにツールだけでは足りません。信頼できるデータ、一貫した指標、情報をシームレスに交換できるシステムという基盤が必要です。この基盤がなければ、AI に生成できるのは回答に留まり、アクションにつながるインサイトは得られません。

そこで登場するのが Tableau です。Tableau を使うと、企業は所有しているデータと分析エコシステムですでに役立っている部分を、明日の AI 活用環境で生かすことにより、エージェンティック AI の能力を活用できるようになります。

総入れ替えが解決策ではない理由

多くの企業が、AI で成功を収めるには全面的な見直しが必要だという考えに陥っています。閉鎖的なエコシステムはイノベーションを謳いますが、ベンダーロックイン、データの冗長なコピー、ワークフローの混乱といったデメリットが潜んでいます。

こうした考えは、実際には当てはまりません。オープンで相互運用可能な分析環境は、AI の価値をスピーディに引き出し、リスクを軽減して、すでに行った投資を引き継ぐことができます。これは単なる技術上の選択肢ではなく戦略的な選択肢であり、オープンアーキテクチャなら、企業はコントロール、自由度、ROI (投資対効果) を確保しながら AI 導入の規模拡大が可能になります。

閉鎖的な AI プラットフォームではベンダーロックインが強いられます。一方、オープンアーキテクチャではビジネス価値の早期実現、つまりすでに役立っている部分を生かすことが可能です。

分析環境の相互運用性が意味すること

分析環境の相互運用性とは、異なるシステム同士が通信して、データとインサイトをスムーズに共有する能力を指します。実際的な言い方をすれば、データのある場所にかかわらず、AI エージェントが適切なデータに適切なタイミングでアクセスできるようにするということです。

Tableau エコシステムの中では、これはただの「キャッチフレーズ」に終わりません。まさにその通り実現されています。Tableau Cloud、Tableau Server、CRM Analytics、Tableau Next は連携するように設計されており、インサイトやデータ、アクションがスムーズにやり取りされる統一的な環境を生み出します。企業のリーダーにとっては、スピーディな導入、リスクの軽減、測定可能な ROI が実現されるということです。

Tableau の強み: オープンなデータレイヤー + セマンティックレイヤー

Tableau は、基盤となる次の 2 つの能力を通じて相互運用性を実現します。

オープンなデータレイヤー

オープンなデータレイヤーは、全データに対する一元的なインターフェイスの役割を担います。ゼロコピーアーキテクチャにより、Snowflake や Databricks、AWS などにあるデータに直接クエリを実行することができ、コストのかかる冗長なコピーを作成、管理する必要はありません。このアプローチで、既存の投資を引き継いで複雑さを軽減しながら、分析環境を統合することができます。

Tableau セマンティック

AI を活用したセマンティックレイヤーは、データにコンテキストを加えます。コンテキストは数字の背後にある「誰が、何が、なぜ」であり、社内全体で指標と定義の一貫性を保ちます。AI エージェントは Tableau セマンティックにより、的確であるばかりかアクションにもつながるインサイトの提示に必要なコンテキストを得られます。

AI は数字を提示できます。しかし、意味を与えられるのはコンテキストだけです。それを実現するものこそが Tableau セマンティックです。

この 2 つの能力が相まって、既存の分析環境の再構築を強いることなく、エージェンティック AI が真価を発揮できる基盤を作り上げます。

相互運用性の現実的なメリット

統合されたオープンな分析環境には、企業リーダーにとって 3 つの主なメリットがあります。

1. 既存の成果物の価値を高めて ROI を向上

ダッシュボード、レポート、データモデルは何年にもわたって得られてきた成果物です。Tableau Next なら、最初からやり直す必要はありません。すでに作成したものを信頼できる基盤として利用し、Tableau Cloud、Tableau Server、CRM Analytics の既存のアセットをエージェンティック AI の能力で強化できます。このアプローチで ROI を向上させ、価値実現を加速することが可能です。

2. AI に対する信頼をすぐに構築

AI 導入の土台となるのは信頼です。一貫性のある管理されたデータがなくとも AI エージェントは回答を提示できますが、その数字の意味を説明することはできません。Tableau セマンティックは、AI エージェントが初日からビジネスコンテキストに従って稼働し、正確で的を射た信頼できるインサイトを提供できるようにします。

3. データから意思決定への時間を短縮

分析の最終的な目的はアクションを促進することにあります。相互運用可能なシステムであれば、インサイトが CRM ダッシュボード、Slack 通知、Tableau ビジュアライゼーションなどの形で、ワークフローへシームレスに取り込めるようになります。データやインサイト、アクションを統合することで、企業は時間がかかる多段階のプロセスから、すべてがまとめられて一度に判断できる環境に移行して、よりスピーディで自信の持てる意思決定を実現できます。

実際の例

CRM Analytics のデータセットを Data 360 に出力することで、Tableau Next の会話型 AI を強化して、構造化データからアクションにつながるインサイトを引き出せます。

Tableau Cloud からパブリッシュされたデータソースを Tableau セマンティックに接続することで、信頼できるビジネスロジックを活用して新たなエージェンティック AI 体験を生み出せます。データを移行する必要はありません。

分析環境の相互運用性がいま重要なのはなぜか

今日の世界において、スピードとアジリティはきわめて重要です。旧来の戦略に固執する企業は後れを取ることになりかねず、一方で相互運用性を採用する企業は AI 導入と ROI を強化していきます。これまで信頼してきた分析環境を生かすことで、不要な混乱を避け、投資をそのまま維持し、エージェンティック エンタープライズへと導く規模拡大可能な道筋を創出することができます。

企業の新たな飛躍に必要なのは、過去を捨て去ることではなく過去を未来につなげることです。

今後の展望

Tableau は相互運用性に対して、製品の統合に留まらず、AI のための信頼できる統合された基盤の構築というアプローチをとっています。それにより、企業は次のことを実現できます。

• 既存の投資からさらに価値を引き出す
• ビジネスコンテキストを理解できる AI を構築する
• 十分な情報に基づく意思決定をいっそうスピーディに行う

Tableau は、理論を実践に、データをアクションに、インサイトをインパクトに変えられるよう企業を支援しています。

詳しい情報と実践

エージェンティック エンタープライズを目指す次のステップの出発点は今あるもの、つまり信頼できるデータ、分析アセット、ワークフローという基盤です。

• Tableau Next についてご覧ください。既存のデータでエージェンティック分析を実現しましょう。
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