ガイド付きNLQがもたらす真のセルフサービスアナリティクス
「セルフサービス」の認識が人によって異なるため、セルフサービスアナリティクスツールをユーザーのニーズに合わせることは困難でした。このブログでは、ガイド付きNLQがどのようにこの問題に取り組んでいるかをご紹介します。
これまでベンダーは、セルフサービス型のビジネスインテリジェンス（BI）ソリューションは、「誰でも使えるアナリティクス」として語ってきました。しかし、セルフサービスとは何を意味するのか、誰のためか、それぞれの使い方とは何か、といったことについての議論はあまりされていません。
以前、TableauやYellowfinの高度なレポートビルダーなど、過去にセルフサービスBI向けにつくられた製品は、既にデータを理解し、ドラッグ＆ドロップのインターフェースを使うことができるアナリスト向けのものでした。通常アナリスト達は、難しい質問に答える必要がある複雑な分析やレポートを作成しています。
その一方、技術的な知識を持たない一般のユーザーは、ドラッグ＆ドロップ式のレポートビルダーを使うことはありません。トレーニングしてもすぐに使いこなせない程複雑で、理解できる答えを得るまでに時間がかかりすぎる、と感じているようです。
セルフサービスアナリティクスとは何か、は人によって異なることは明らかで、この課題が新しい自然言語クエリツール（ガイド付きNLQ）を開発する上での原動力になっています。
ガイド付きNLQ：セルフサービスBIとは
Yellowfinの最新のセルフサービスBI機能であるガイド付きNLQは、アナリティクスのスキルや知識レベルに関わらず、すべてのユーザーがデータに対して難しい質問を完全なガイド付きで行い、関連する回答を瞬時に受け取ることができます。
通常データに対して複雑な問い合わせをするには、複雑なSQLクエリを書いたり、ドラッグ＆ドロップで複雑なレポートを構築する必要があります。しかし、ガイド付きNLQは、クエリの作成を動的にサポートします。これにより、複雑な質問をしても、非常にシンプルなUIで答えを導きだすことができます。
以前の「セルフサービス」と呼ばれるBIソリューションを使わなければならなかった技術を持たないユーザーにとって、ガイド付きNLQのようなツールは複雑さから解放します。
詳しくみる：自然言語クエリ：ガイド付きアナリティクスの5つのメリット
複数のユースケースに対応したセルフサービス型のアナリティクス
ガイド付きNLQは、様々なビジネスユースケースに活用できるように作られたアナリティクスツールです。
技術者ではないユーザー：「今週の各地域のパフォーマンスはどうだったか」や、「先月と今月を比較して売上トップ10は誰だったか」などの答えが日々必要です。意思決定をするためには迅速なインサイトが必要なため、ユーザーは複雑な分析をしたいとも必要とも思わないかもしれません。ガイド付きNLQを使えば、ダッシュボードを分析する必要はなく、レポートやグラフ形式の答えが瞬時に得られます。フォーマットを変更したり、レポートを保存する必要もなく、IT部門の助けを借りずに必要な時に質問をすることができます。以前はトレーニングを受けなければ活用できなかったデータを、新しい方法で素早く調べることができます。
上級ユーザー：ダッシュボードや、定期的な報告書など何度も使われるコンテンツを作る場合、データを美しく見せ、拡張性のあるツールが必要です。トレーニングを受けたビジネスユーザーや経験豊富なアナリストがガイド付きNLQを活用すれば、簡単なレポートやグラフを作成し、詳細を追加することができます。複雑な質問にも対応しているため、定期・不定期の両方のユースケースの回答を編集することができ、最終的なレポートを作成するのに有効です。
BIの技術的なハードルとリソースの障害をなくす
多くの独立ソフトウェアベンダー（ISV）は、いまだにエンドユーザー向けのダッシュボードやグラフなどのアナリティクスコンテンツを作成するチームを持っています。ビジネスユーザーがBIソリューションを効果的に使用するためにはトレーニングを必要とし、ハードルが高かったからです。また、多くのエンドユーザーは、自分でBIソリューションの使い方を学ぶことに価値を見いだせないでいることも事実です。
ガイド付きNLQでは、エンドユーザーが自分で質問ができるため、開発者はアドホックな質問に都度答える必要がなくなり、開発者のコストと時間を削減します。また、開発者はアナリスト向けに特化したコンテンツの構築に集中することができます。
エンタープライズでは、従業員のために多くのレポートを作成するデータアナリストは限られたリソースであり、彼らの手を借りるには時間がかかることがあります。その為、追加の質問があっても、アナリストに聞くことはないでしょうし、待たずに決断をしなければならないかもしれません。ガイド付きNLQを使えば、ユーザーは自分で質問をし、データをみて、答えを検証してから意思決定をすることができます。
ガイド付きNLQは、アナリストのリソースのボトルネックを回避させ、誰もが今すぐ答えを求めて質問できるシンプルなツールを使って、実用的な回答を即座に得られるようにするためのものだと考えています。アナリストがガイド付きNLQを使えば、従来のドラッグ＆ドロップ式では複数のステップを要する複雑なタスク（ステップワイズ回帰、サブクエリ、関数、ロジック）を、はるかに早く実行することができます。
詳しくみる：自然言語クエリ：ガイド付きアナリティクスの5つのメリット
ガイド付きNLQがセルフサービスBIを大きく変える理由
Yellowfinは、これまで専門家や広範囲なトレーニングがなければ活用できなかった複雑性を持っています。ガイド付きNLQのような新しいセルフサービスBI機能は、これまでBIツールを使っていなかった幅広いユーザーに、高度な機能を提供します。
数年前に製品デザインを始めた時、「方法は一つしかなく、それを最適化してベストなものにしなければならない」という哲学がありました。しかし、ビジネスにおけるすべてのユーザータイプや、それぞれのユースケースに合わせて最適化できないのが現実です。高度のスキルを持ったユーザーと、技術的知識を持たないユーザーが同じツールを使えるようにしてもうまくいきません。高度なスキルを持った人が、一般の人には使いこなせない機能を求め続けると、アナリティクス製品自体が技術的になりすぎて、主流のユーザーを締め出す結果となるからです。
ガイド付きNLQが画期的なのはこのためです。誰もが理解し使えるインターフェースと独自のガイド付き体験を提供することで、「セルフサービス」のBIが抱えていた長年の矛盾を解決し、助けを借りなくても済むようになります。
ホワイトペーパー：ガイド付きNLQのアプローチが もたらす5つのメリット
ガイド付きNLQのビジネス上のメリットと、アナリストだけでなくすべての人に真のセルフサービスBIを提供する方法を正確に理解することができます。詳しくはレポートをご確認ください。