Tableau Semantics: 信頼性が高く統合されたビジネスリッチなデータで AI のインサイトを拡大
ビジネスの言語を話さないデータは、何の役にも立ちません。一貫性があり、信頼性が高く、ビジネスに役立つデータは、正確な意思決定を行うために、そして今日のエージェンティック時代における AI の可能性を実現するために、かつてなく重要になっています。
しかし、多くの組織ではビジネスコンテキストが欠如しており、レポート、ダッシュボード、AI 分析エクスペリエンスごとに定義が再作成されているため、データが一貫性に欠け、信用できないという事態に悩まされています。
Gartner は、組織は 2026 年までに、AI 対応データによってサポートされていない AI プロジェクトの 60% を放棄することになると予測しています。
セマンティックレイヤーを使用すると、信頼できる単一の情報源として機能する再利用可能な一貫したアセットを作成し、ビジネス知識でデータを強化することでデータの潜在能力を最大限に引き出すことができます。
Tableau Semantics とは
Tableau Next および Data Cloud と緊密に統合された Tableau Semantics は、AI を組み込んだ強力なセマンティックレイヤーで、データをビジネス言語に変換します。Tableau Semantics は、直感的な UI、組み込みのアシスタンス、エージェント強化機能を備えており、データにビジネス知識を取り込んで、より正確な応答と関連性の高いインサイトを導き出します。これにより、ビジネス全体で一貫した深いインサイトを人間とデジタルワーカーに提供し、より豊かで信頼性が高く、役立つエージェンティックエクスペリエンスを実現します。
Tableau Semantics は、Tableau Next、Tableau Cloud、Tableau Server、および Agentforce などを通じて、一貫した信頼できるデータを企業に提供できるように設計されています。今後は、Tableau Semantics を拡張して Tableau および CRM Analytics、さらにはサードパーティーのセマンティックレイヤーに接続し、これまでに実施された既存のモデリング作業を活用できるようにする予定です。

Tableau Semantics は、統合されたビューを提供し、複雑なデータを使い慣れたビジネス用語に変換し、信頼できる単一の情報源を提供します。
Tableau Semantics がビジネスにもたらすメリット
Tableau Semantics は、一貫性があり統合されたビジネスリッチなデータとメタデータの信頼できる単一の情報源を提供することで、組織が生データと実用的なインサイトの間のギャップを埋められるように設計されています。
これにより、組織はデータを最大限に活用し、データ管理と分析における一般的な障壁を克服できるようになります。
- 貴重なインサイトを得るには、人々やエージェントが CRM、ERP、BI ツール、アプリケーションなど、異種のデータソースを操作する必要があります。この断片化により、データの全体を包括的に把握することができません。
- データにアクセスしたとしても、分析の準備が整っているとは限りません。データは処理する必要があり、多くの場合、ビジネス定義などのコンテキストを追加したり、他のデータとの関係を定義したりする必要があります。
- 多くの場合、人々はデータを信頼しません。さまざまなチームが ROI やアクティブユーザーなどのメトリクスの定義や計算を異なる方法で行なったり、異なるダッシュボード間で不一致が生じたりすることがあるため、結果に一貫性がなくなり、不信感が生じます。
- 冗長な分析にかなりの時間が浪費され、非効率性や、ビジネス定義の一貫性の欠如が生じます。
- データ品質が低く、必要なビジネスコンテキストが不足しているために、生成 AI エクスペリエンスは不正確になる可能性があります。
Tableau Semantics は、組織のビジネスインテリジェンスツールを標準化されたデータモデルと同期させ、分析エクスペリエンスとアプリケーション全体でデータの整合性とガバナンスを強化します。その結果、データのアクセス性、一貫性、実用性が向上します。
Tableau Semantics はエージェンティック AI 向けに設計されており、統合データをビジネス知識で強化し、エージェンティックエクスペリエンスのよりクリーンな基盤を構築することで Agentforce のパワーを最大限に引き出します。データとメタデータに関する詳細で意味のあるコンテキストを持つことができれば、検索拡張生成 (RAG) の品質、信頼性、効率が向上します。そうすることで、エージェントは組織のビジネスを理解した上で、より正確な回答を提供できるようになります。

データから正確で関連性の高いインサイトをより迅速に得ることができます。関係の提案など、AI を活用した機能を使用して手作業を削減できます。
以下が主なメリットです。
- データに対する信頼性の向上: Tableau Semantics では、データアクセスと定義を標準化することでチームの連携が確保され、ユーザーとエージェントはダッシュボードやアプリケーション全体で一貫性のある信頼性の高いデータを使用できるようになり、組織全体で精度が向上します。
- データアクセスの簡素化: Tableau Semantics は、すべてのユーザーに共通言語を提供し、データとメタデータを強化します。これにより、データベースとクエリ言語に関する技術的な知識は不要になります。
- ガバナンスが管理されたセルフサービス分析のサポート: Tableau Semantics により、チームは構成可能なモデルとメトリクスを使用することで、モデルとメトリクスを一度定義すればどこでも簡単に使用できるようになるため、コラボレーションが促進され、冗長な分析作業を最小限に抑えることができます。
- モデル作成のスピードアップ: ビルトインの AI 機能により、ユーザーは自然言語で計算フィールドとメトリクスを作成し、データオブジェクトの関係について AI が生成した提案を取得できます。
- エージェントの正確性の向上: 信頼できるビジネスコンテキストによってエージェントを強化することで、エージェントはガバナンスが管理されたデータに基づいた正確な応答と適切なインサイトを提供します。
- エージェントの継続的な強化の促進: セマンティックラーニングにより、エージェントはリアルタイムの Q&A を通じてリアルタイムで知識を拡大できると同時に、一元化されたリポジトリにビジネスの優先事項と既存の知識を統合してシームレスに管理できます。
仕組み: Tableau Semantics の機能
Tableau Semantics の主な構成要素は、セマンティックデータモデルと Semantic Query Generator です。
- セマンティックデータモデル: セマンティックデータモデルには、ビジネス用語を定義するエンティティが含まれています。たとえば、「収益」などのメトリクスの定義は、特定のデータソース、それらの間の関係、特定の結合タイプ、および計算方法を定義する数式から取得されます。セマンティックメタデータを適用してデータに意味を与えることもできます。たとえば、特定の数値フィールドを通貨として分類するなどです。Semantic Query Generator はそれを実行時に変換できます。
- Semantic Query Generator: Tableau Semantics の中核を成すこのサービスは、アプリ、ダッシュボード、ウィジェット、または API からビジネス上の質問を取り込み、セマンティック定義を使用してそれを SQL に変換します。これにより、クエリが「収益」、「前四半期」、「地域別」などのビジネス用語の特定の意味と一致するようになります。

拡張可能なアドホック分析のために、新しいデータソースを標準化された定義に接続します。構成可能なモデルなので、ガバナンスを犠牲にすることなく柔軟性と再利用性が実現します。
Tableau Semantics の主な機能は次のとおりです。
- Metrics Store: 組織のすべてのメトリクスを信頼できる単一の情報源で一元管理することで、管理とガバナンスを簡素化します。これには、メトリクスの目標設定、それに応じたアクションのトリガー、およびメトリクスの重複排除、クリーニング、品質維持のための AI ベースのインサイトの生成が含まれます。
- 構成可能なモデル: セマンティックモデルを構成要素として利用し、データプロフェッショナルとアナリストを支援します。これにより、データ管理者は信頼できる単一の情報源を維持できる一方で、データアナリストはこれらのフェデレーションセマンティックモデルを独自のバージョンで拡張してセルフサービスを実現できるようになります。生データの構造化と保存に重点を置く従来のデータモデルとは異なり、セマンティックモデルはビジネスコンテキストを追加し、メトリクスと関係を直感的な方法で定義します。
- AI データモデリング機能: Tableau Semantics には AI 機能が組み込まれており、データオブジェクトの関係についての提案を提供し、自然言語によって計算フィールドとメトリクスを作成できます。
- Semantic Learning (近日リリース): ビジネスロジックとビジネス用語に関する知識のギャップを埋め、エージェントが時間の経過とともにより正確で関連性の高い応答を提供できるようにします。
- エコシステム統合 (近日リリース): 既存のモデルを移行せずに、Tableau でパブリッシュされたデータソースを Tableau Semantics にシームレスに統合します。Tableau Semantics を Tableau データソースとして活用し、Salesforce データを簡単に探索し、ビジュアライゼーションを作成することができます。

統一された目標とアクションを含む、組織のすべてのメトリクスを簡単に管理し、ガバナンスを適用します。
Tableau Desktop、Server、Cloud におけるセマンティック モデリング機能とデータモデリング機能の違いについてご確認ください。
Tableau Semantics を使い始めるために
Tableau Semantics は、データアクセスを簡素化し、一貫性を確保し、コラボレーションを促進することで、すべての従業員とエージェントがデータに基づくビジネスインサイトにアクセスできるようにします。
Tableau+ を通じて提供されている Tableau Next で Tableau Semantics の使用を開始しましょう。
詳細について確認するには、オンデマンドウェビナーをご覧ください。Tableau Semantics がデータとメタデータを強化して実用的なインサイトを拡大し、より信頼性の高いエージェンティックエクスペリエンスを提供する方法についてご確認いただけます。
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