AI + 分析

未来のために今、Tableau の AI を意思決定に活用

AI に対する Tableau のアプローチは、ただのアルゴリズムに留まりません。実際の利用場面を重視しており、人や組織が急を要する課題に答えを出せるように支援します。Tableau プラットフォームには透明性のある AI が組み込まれているため、予測結果とインサイトがどのように引き出されているか、なぜ適切なのかが簡単にわかり、分析フローから離れずに誰もがよりスマートな意思決定を行えるようになります。

 

Tableau が新たに Einstein Discovery を搭載

予測モデルを簡単に構築し、Tableau ワークフローに統合

機械学習 (ML) を活用した Einstein Discovery が提示する信頼できる予測と推奨事項を利用すると、あらゆる Tableau ユーザーがよりスマートな意思決定を加速できます。Salesforce が開発し、ついに Tableau ワークフローに組み込まれた Einstein Discovery により、データサイエンティストからビジネスユーザーまで、コードを書かなくても直感的な予測モデルを作成できるようになります。

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AI が導く分析の未来

Tableau の AI は、適切で詳しいインサイトを分析フローの中で引き出すため、ビジネス上の難しい意思決定でも自信を持ってすばやく行えるようになります。

 

拡張分析
拡張分析

機械学習、統計、自然言語、スマートなデータ準備の機能により、自信を持って迅速に答えを引き出し、インサイトを見出せます。

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ビジネスサイエンス
ビジネスサイエンス

AI を使った予測、What-if 分析に基づく計画策定、ガイダンスに基づくモデル構築、インサイト取得、その他のデータサイエンステクニックを、コードを書かずに、クリックだけで行うことができ、より迅速にスマートな意思決定を実現します。

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データサイエンス
データサイエンス

R、Python、MATLAB などを使って、統計モデルを Tableau から直接利用できます。

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拡張分析

Tableau は分析機能に投資し続けており、データ分析を始めたばかりのユーザーでも機械学習や統計、自然言語、スマートなデータ準備の機能を通じて、より迅速に答えを引き出し、予想外のインサイトを見出せるように支援しています。

 

「データに聞く」機能の AI

「データに聞く」機能

「データに聞く」機能により、Tableau で自然言語を使用して質問をし、その答えをすぐに得ることができます。答えはリッチなデータビジュアライゼーションの形で得られます。データの構造を理解する必要はないため、より迅速に答えを取得できます。

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「データの説明を見る」機能の AI

「データの説明を見る」機能

「データの説明を見る」機能は、AI を活用することでデータに存在する特定のデータポイントの説明を提供し、高速な分析を可能にします。高度な統計モデルに基づき、的確なデータセットが提示されるため、そこにない回答を探す時間の無駄がなくなります。

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ビジネスサイエンス

ビジネスサイエンスは、新しいクラスの AI を使った分析です。ドメインのエキスパートは、すべての問題について、迅速さやビジネスのコンテキストを犠牲にしても正確であることが必要だとは限らないことを理解でき、より大きな自信をもって迅速でスマートな意思決定を行うことができます。予測や what-if 分析に基づいた計画策定、ガイダンスに基づくモデル構築など、管理された AI 機能をコードを書かずに、より多くの人々に提供することで、ビジネスチームは自ら、より多くの分析を行うことが可能になります。

 

簡単で迅速

的を絞った課題に関わる予測結果を簡単に利用

Tableau のビジネスサイエンステクノロジーは、自動ディスカバリとノーコード機械学習の機能で予測や推奨事項を表示して、的を絞った課題に対する意思決定を支援します。

信頼性

理解しやすく透明性のある AI で自信を持って意思決定

Tableau のビジネスサイエンステクノロジーは、透明性のある AI を使ってデータをモデル化して表示し、結果の裏にある主な要因を可視化できるため、ビジネスチームは意思決定に確信を持つことが可能になります。

統合

作業環境のワークフローでインサイトを構築して共有

Tableau のビジネスサイエンステクノロジーや深く統合されたサードパーティー AI は、作業環境に組み込まれています。このため、カスタムの予測モデルやシミュレーションを、分析を中断せず簡単に構築、導入、利用することができます。

予測

ビジネスの将来を予測しましょう。ドラッグ & ドロップするだけで予測を行えます。Tableau は、データに基づいて自動的に予測モデルを選択し、指数平滑法によって季節性も考慮します。

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予測モデリング機能

新しい予測表計算機能は、傾向線による既存の分析機能を超えて、最良適合線の周囲にデータがどのように分布しているかを解釈するモデルを構築します。既定で線形回帰モデルが使用され、MODEL_QUANTILE は指定された百分位数でのターゲット値を、また MODEL_PERCENTILE は実測されたマーク以下の期待値の確率を返します。式で使うモデルを正則化線形回帰やガウス過程回帰に変更すると、過去のデータと比べてその変更が予測にどのようなインパクトをもたらすかをすぐに見ることができます。

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データサイエンス

モデルやカスタムコードをワークフローの中で組織全体に拡張し、データサイエンスと分析環境への投資をより効果的に活用できます。R、Python、Einstein Discovery、MATLAB、その他の Tableau の拡張機能や統合機能の分析結果を統合し、動的にビジュアル化することができます。

 

R 統合

R パッケージ、統計分析、保存されたデータモデルを、Tableau のビジュアル分析に組み込めます。

Python 統合 (TabPy)

TabPy を利用すると、Tableau の計算式で Python コードをリモート実行し、展開された Python 関数を呼び出すことができます。

MATLAB 統合

予測的インサイトのための MATLAB モデルを導入することも、MATLAB でデータを事前処理して抽出に取り込み、分析を掘り下げることもできます。

分析拡張 API

Tableau の計算式を拡張して、プログラミング言語やツールなどを動的に利用することができます。TabPy や MATLAB 統合と同じように統合を行えます。