Yellowfinのロードマップ:拡張分析

近年、新聞などでは人工知能に関して、たくさんの関心が寄せられています。

AIという用語は、スマートテクノロジーの総称として使われるようになりましたが、分析処理に関して言えば、これはプロセスを可能な限り自動化することで、より効率的な処理を行うためのものです。AIは、人間から機械へのインターフェイスを大幅に拡張し、機械から機械へのインターフェイスも包括するようになりました。またこれには、コンピューター制御による試行や処理と組み合わせることで、ユーザーのデータ分析方法の改善を可能にする技術も含まれています。

 

Gartnerや、その他業界の重鎮により大きく推進されているAIの要素のひとつが、拡張分析です。基本的に拡張分析とは、分析プロセスを自動化するAIのことです。例えばこれは、データ準備レイヤーで使用され、ユーザーがデータの重要度を特定する支援をします。これは、分析レイヤーでの活用も可能で、アルゴリズムを使用して分析し問題の原因を特定して、ユーザーの課題解消をサポートすることができます。機能提供レベルにおいて、拡張分析は、最も必要としている人々に、インサイトを素早く提供する方法の特定をサポートします。

 

Yellowfin 7.4は拡張分析への第一歩

 

わたしたちが近年リリースしたYellowfin 7.4には、拡張分析を活用した数多くの機能が含まれ下記2点に主に注力しました。

  • ビジネスユーザーが素早く、より効果的に分析できるようにすること。

 

  • 不必要なデータの特定を支援し、データの背後にある原因理解に役立つインサイトへのアクセスをサポートすること。

 

分析についてはある程度自動化し、それにより顧客は重要なインサイトの引き出しに注力することができます。わたしたちのアルゴリズムは、属性を検索して一致させ、傾向や変化を本質的に説明する原因を特定します。ビジネスユーザーに、物事に違いが生じている原因を説明する様々なビジュアライゼーションをストーリーとともに提供することで、他のユーザーへ提供することができます。つまりデータに反応するだけでなく、ビジネスユーザーはデータを元にアクションを起こすことが可能になります。

大部分の組織では、ビジネスユーザーは、ビジネスを自ら実行するために必要なデータを持っていません。そこにはいつもアナリストという別の担当者が存在します。そのため、技術不足や、ビジネスアナリストが存在しない場合、ビジネスユーザーは依頼の答えを得るまで長い順番待ちをしなくてはいけません。

ビジネスユーザーがアナリストに依頼をすることなくインサイト取得への時間を短縮することができるのであれば、シンプルな質問に答える必要がなくなるため、アナリスト自身も重要な分析に注力する時間を確保することができます。ビジネスユーザーの課題解決を支援することで、彼らは直感的かつ迅速に必要な分析を行うことができます。そして、ビジネスの改善に集中することが可能になります。

 

課題の解決に注力するYellowfinのアプローチ

 

ビジネスユーザーは現在ダッシュボードを確認して、何が物事の発生原因なのかに頭を悩ませています。競合の大部分はいまだに、拡張分析を使用してデータセットからビジュアライゼーションを作成し、彼らが興味深いと思った内容を表示しています。わたしたちは、ユーザーにアルゴリズムを伝え、解決しようとしていることを教えてもらうことで、このアプローチを変更しました。

例えば、アルゴリズムを小売販売データに提供することで、冬の時期に青い靴下の売上が上昇することを教えてくれるかもしれません。これは非常に興味深い内容ですが、ビジネスを改善するには潜在的に無関係な情報です。代わりにユーザーは、青い靴下の売上好調の原因を調べてみるでしょう。ユーザーが結果を制御することで、視点を転換し、彼らが把握していることを伝えることで、アルゴリズムに指示を出すことができます。

わたしたちのアプローチには、結果が伴わない場合もあります。冬季に青い靴下が売上を伸ばす原因を特定できないかもしれません。しかし、それでも少なくともユーザーは即座に結果を手にすることができ、次の項目に視点をうつすことができるからです。

 

今後18か月から24か月にわたり、Yellowfinは様々なユースケースに基づき、拡張分析を活用した機能を、次々と世に送り出す予定です。これは、ビジネスユーザーにデータを提供し、彼らのユーザーエクスペリエンスを変換します。これらの機能開発をサポートするYellowfinのプラットフォームには、大きな変化が起きることになります。これは、非常に楽しみな旅になるでしょう。