信頼できるエージェンティック分析の鍵はセマンティックデータモデル

エージェンティック AI 時代になった今、データと分析の中核は大きな変化の時を迎えています。分析コミュニティは数十年にわたり、アクションを左右するインサイトが最終的に提示される場所として、チャートやグラフ、ダッシュボードというビジュアル出力を重視してきました。しかし、分析やアクションを自律的に実行できるインテリジェントな AI エージェントの台頭に伴い、さらに深い部分、つまりセマンティックデータモデルに焦点を移さなければなりません。それこそが結局のところ、データにとっては「ビジネス理解の基盤となるソースコード」だと言えます。

なぜなら、信頼できる効果的なエージェンティック AI が根本的に必要とするのは、手作業で作成されたレポートやダッシュボードではなく、高度に定義された堅牢なセマンティックモデルを持つデータだからです。

AI エージェントは、複雑なビジュアライゼーションの生成、重要なインサイトの提示、さらには次にとるべき最善のアクションの提案も一瞬で行えますが、それには明確で包括的なセマンティック定義を利用する必要があります。セマンティックモデルは、必要不可欠なビジネス知識で生データを強化。ビジネスで使われる言葉を人間と AI エージェントが使えるようにするとともに、AI エージェントによる、アクションにつながる正確で的を射たインサイトの提示を実現します。

セマンティックデータモデルは引力を持つ核、つまりすべてのビジネスインサイトを「引き寄せる」信頼できる情報源と考えるといいでしょう。ダッシュボードやレポートは以前、引力を持つ星だったのですが、今ではこの中心的な管理されたモデルの周りを巡る出力となるということです。分析やアクションを信頼性とコンテキストに着地させる、このしっかりした核がなければ、AI エージェントの出力は表面的、誤認的、あるいは完全な誤りになりかねません。信頼できる管理されたデータ基盤の上でエージェンティック AI を稼働させるために、何より不可欠な要素がセマンティックデータモデルなのです。

AI エージェントは的確で状況に合わせた回答を維持するために、お客様の組織独自の用語と慣行を学び続けます

エージェンティック AI を支える最新セマンティックレイヤーの進化

現在の変化は、セマンティックモデルの大きな進化と言えます。従来のセマンティックレイヤーは、セルフサービスを求める声とガバナンスの間のバランスを取りにくい、当てにならないものになることがありました。最新のセマンティックレイヤーはこうした課題に正面から対処。結合や関係などの典型的なデータモデリングが、分析を強化するために設計された一連の新しい AI 機能と統合されています。柔軟性のない構造ではなく、動的でインテリジェントなものになりました。

この進化に伴い、アナリストの役割はモデル構築者から AI に対するコーチに変わります。アナリストは AI を活用した新しいツールを利用することで、組織独自のインテリジェンスをモデルに直接組み込めるようになりました。これには、AI エージェントの分析過程の検証、ビジネスで重要な慣行の定義 (財務部門で「マージン」はどう定義されているかなど)、独自用語の明確化が含まれます。こうした入力は必須のガードレールとしての役割を果たし、AI エージェントの推論を導いて、パフォーマンスを高速化するだけでなく、お客様のデータ基盤に特有のビジネスロジックと整合した的確な結果が得られるようにします。

この新しい現状はまた、セマンティックモデルの強化方法も変え、管理されたフレームワークの中で継続的な学習を可能にします。「既存のプロセスをそのまま強化する」という戦略を導入することで、セマンティック強化が自然に行われるでしょう。

アナリストは、考えられる限りのビジネス課題や不確実性を予測する必要がなくなりました。代わりに、AI エージェントは未知の用語や概念に直面した場合、意味をユーザーに尋ねるインテリジェンスを持っています。重要なのは、回答は記録され、まとめてアナリストに渡されて見直しと承認を得るという点です。検証が終わると、その新しいコンテキストがセマンティックモデルに恒久的に組み込まれることになります。

その結果、実際のユーザー操作がセマンティックデータモデルを継続的に強化するという好循環が生まれ、AI エージェントは次第によりスマートで信頼できるものになっていきます。

生成から整備まで: 人間の介在

AI 時代におけるビジネス上の信頼できる情報の管理

この新しい世界で人間が担う役割は以前より戦略的なものになるのであって、重要度が下がるわけではありません。アナリストはビジネス上の信頼できる情報の管理者であり、インテリジェントな AI エージェントを導くとともに、AI による理解が組織の現状と完全に合致している状態を確保します。そして、そこには重大な意味があります。

アナリストは企業内で、エージェンティックシステムが利用するセマンティックモデルの正確性、豊富な情報量、実用性の維持に責任を負うようになります。これには、パーミッションの設定、ビジネスルールの組み込み、定義済みの安全な範囲での AI 処理の実現という、ガバナンス面の重要な責務が含まれます。人間がしっかりと管理し続けることに変わりはありません。人間の判断の代わりとしてではなく、分析機能を強化するために AI エージェントを導いていきます。

データモデリングのハードルを下げる、AI を活用した機能には、直感的なインターフェイス、自然言語機能、コンポーザブルで再利用可能なアセットなどがあります。こうした機能の支援により、アナリストがあらゆる要素を一から組み立てるという苦労を味わう必要はもうありません。その代わりにまるで赤ペンで添削するかのように、信頼できるデータ基盤上で AI による修正や承認を評価します。アナリストの役割は、ダッシュボード作成工場からセマンティックアーキテクトへ、作成から整備へと枠組みが変化するということです。

AI エージェントの教育とテストでアナリストが利用するツール

作成者から整備者、モデル構築者から AI に対するコーチへの移行を可能にするのが、セマンティックモデルの強化と、エージェンティックシステムの正確で信頼できるパフォーマンスの確保のために設計された、新しい種類のツールです。アナリストの役割は今や、単にデータ間の関係を定義するのではなく、AI エージェントによるビジネス理解を積極的に検証、調整、深化することにあります。それによって正確で的を射た、信頼できる回答が AI エージェントから得られるようになります。これを実現するのは以下の重要な能力です。

• セマンティックラーニングとビジネス上の慣行: AI エージェントはデータの構造を理解できるかもしれませんが、組織独自のロジックや用語に関しては最初から知識を持っているわけではありません。アナリストはセマンティックラーニングを利用し、独自のビジネスルールや慣行をモデルに組み込んで、AI エージェントを「コーチング」することが可能。これにより、AI エージェントは組織独自の用語、頭字語、慣行を学べます。たとえば、同じ基本計算から導き出された指標であっても、財務部門にとって重要なものはどれか、営業部門にとってはどれかなどです。その結果、重要なビジネスコンテキストで AI エージェントの回答が強化され、より正確で的を射たものになります。
• AI エージェント検証能力: 信頼性は何より重要であり、検証されたパフォーマンスを通じて獲得されるものです。テストセンターがあると、アナリストは組織独自のデータや用語、セマンティックモデルに対して AI エージェントの回答を検証し、本当の意味で AI に対するコーチという役割を担うことができます。AI エージェントの回答を検証、修正することで、アナリストはパフォーマンスを微調整して、提示されるインサイトを的確でビジネスニーズに沿うようにすることが可能です。
• セマンティックモデルの AI レディネスと最適化: AI エージェントをうまく導くには、基盤となるセマンティックモデルの健全性をアナリストが把握する必要があります。新しいツールは、AI を活用してモデルの完全性に関するインサイトを提供するとともに、説明の追加やデータオブジェクト間の関係の追加など、整備すべき箇所を明らかにします。これでアナリストはセマンティックデータモデルを最適化できるようになり、ひいてはそのモデルを基にしたエージェンティックシステムのパフォーマンスと信頼性の向上につながります。

実践: セマンティクスによる真の会話型分析の実現

エージェンティック AI 時代の訪れとともに、データのまったく新しい可能性が開かれました。セマンティックデータモデルに対するレディネスに現時点で投資することで、組織は新たな動向に適応できるというだけではありません。管理されたインテリジェントな真の会話型 AI の未来において成功するために欠かせない、信頼できる必須の基盤も据えることもできます。

しかし、信頼できる実効的なエージェンティック分析に必要な確固とした基盤の構築は、どの組織にとっても非常に難しい作業のように思えるかもしれません。幸いなことに、Tableau は Salesforce ファミリーの一員であるため、エージェンティック AI に向けた道のりを加速でき、つまりはお客様もエージェンティック AI の実際の運用をいっそうスピーディに成功させることが可能です。

世界初のエージェンティック分析プラットフォームの Tableau Next は、この基盤を Tableau セマンティックですぐ提供できるように設計されています。AI を活用した信頼できる統合セマンティックレイヤーは、セマンティックモデリングのハードルを下げ、データ完全性でアジリティを実現するとともに、AI エージェントのパフォーマンスを継続的に改善します。

• AI はセマンティックラーニングを通じ、お客様固有のビジネスロジック、用語、慣行に関する知識を強化し続けることで、常に正確でコンテキストに合った回答を返せるようになります。
• 専用の Concierge テストセンターで、お客様固有のデータとルールに対して AI エージェントの回答を検証できるため、パフォーマンスの微調整が可能なうえ、インサイトの信頼性も向上します。
• セマンティックデータモデルの AI 最適化で、セマンティックモデルの健全性と AI レディネスをはっきり把握できます。また、自動推奨機能を使ってモデルを改善して、AI エージェントのパフォーマンスと信頼性を最大限に高めることが可能です。

Tableau セマンティックを利用すれば、「アクティブリード」や「上昇傾向」、そして「前四半期」の正確な日付範囲など、組織の用語定義を AI エージェントに教えることができます

また、Tableau Next はあらかじめ用意された分析スキルで Agentforce を強化しているため、組織全体の AI エージェントが提供するのはテキストでの回答に留まりません。適切なデータビジュアライゼーションの生成、次のステップの推奨、さらにはアクションの実行も可能であり、シンプルな質問をデータに基づく戦略的意思決定につなげられます。

もっと詳しく知るには 

• LinkedIn で私のディスカッションをご覧ください (英語)。真の会話型分析を実現するうえで、セマンティックデータモデルが持つ重要性を解説しています。自然言語クエリはメリットのひとつにすぎないことをお話ししたほか、断片的な自己流アプローチに潜むリスクも取り上げました。
• Salesforce は、オープン セマンティック インターチェンジ共同構想を共同で主導しています。オープンで相互運用可能な未来を目指す業界リーダーが集まった、まったく新しいこのアライアンスについてご覧ください。