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
このブログでは、自然言語クエリ（NLQ）シリーズの一環として、ガイド付きNLQを使用する5つのメリットと、ユーザーに真のセルフサービスBIを提供するための検索ベースとの違いについてご紹介します。
現在、アナリティクスベンダーの多くは、検索ベースNLQツールの提供をしています。データを調査しインサイトを見つけるには、フリーテキストを使用しなければなりませんが、何をどのように質問するか知っている必要があります。
ここでの問題は明らかです。データに何を質問すればいいのか、ツールをどう使って質問し役立つ回答を得ればいいのかの、ガイドがありません。アナリティクスの負担となっているのは、どう質問すればいいかの知識を学ぶのはあなた次第という点です。では、あなたがアナリティクスの専門家でない場合はどうしたらいいでしょうか？
検索ベースのアプローチでは、多くの場合、名付けて「空白の検索フィールド症候群」が発生します。何を入力すればいいのか分からない、次に何をすればいいのか分からない、ということになり、試行錯誤の末挫折し、自然言語に幻滅してしまうのです。
ガイド付きNLQでは、空白の検索フィールド症候群はありません。正しい質問をし、正しい答えを見つけるように、すべての段階でガイドします。
目次
メリット1：ガイド付きNLQは他にはないセルフサービス型BI
Yellowfin ガイド付きNLQは、質問したい内容について即座にサポートするので、推測や専門知識を必要とせず、すぐに使い始めることができます。
データセットを選択すると、入力可能な検索ボックスが表示されますが、空白の検索ボックスではありません。ガイド付きNLQでは、想定される質問の選択肢がリストアップされ、その後、質問を作成するための各ステップをガイドします。質問したい内容を入力するか、マウスを使って選択肢を選択するか、あるいはその両方を使うか、質問の過程で選ぶことができます。
回答を得た後、下記のようなことができます。
- いつでも質問に戻ることができ、質問を再構築する
- データビューを変更して、他のデータセットからも答えを見るける
- 質問を保存して後で見返す
- ダッシュボード、ストーリー、プレゼンテーションなどの、Yellowfin の既存コンテンツに回答を追加
この自然言語クエリの完全ガイド付きアプローチにより、正しい用語を使って質問をする、正しい同義語を入力して結果を得るなどの心配をする必要はありません。このツール自体が、最もよく使われる検索レベルを素早く生成します。
また、「もっと見る」をクリックすれば、カテゴリー内のすべての選択肢を簡単に見ることもできます。NLQの機能自体が各ステップを効果的にガイドするので、専門家だけではなく、ビジネス内の誰もが回答を得るために利用することができます。
メリット2：ガイド付きNLQはすべての質問を理解
従来の検索ベースのNLQソリューションは、分析ではなく間違った言い方（質問に使われる言語）の問題を解決することに焦点を当てていたため、設定するのが難しいものでした。
Yellowfin ガイド付きNLQでは、同義語や単語辞書の設定をしたり、ユーザーの意図を理解するためソリューションを継続的にトレーニングする必要はありません。Yellowfin メタデータを使用することで、これらの問題を回避することができます。
構築したクエリの各テキストを認識して理解し、ガイド付きのオプションを提供することで、NLQ採用の制限となった質問の曖昧さや誤解の問題を排除します。
「間違った」質問というものが存在しないので、無効な質問をすることができませんし、検索の意味が分からない、といったメッセージも出ません。
メリット3：ガイド付きNLQで複雑な質問も簡単に
検索ベースのNLQツールでは、ベンダーが言語の問題を解決することに労力を費やしているため、基本的な質問しかできないことが多く、複雑な質問をサポートしていません。
ガイド付きNLQは、総合的にモデル化された何千もの質問タイプと質問の配列を使って、複雑な質問にアプローチします。これにより、誰もが効果的にデータに質問することができ、考えられるすべての質問の組み合わせに対して、最適なビジュアライゼーションまたは表形式のレポートを回答として提供します。
Yellowfin ガイド付きNLQがサポートする複雑さの例としては、次のようなものがあります。
- 表形式およびクロスタブ形式のレポート
- 外れ値、値、トレンドなど、グラフ上の項目の自動ハイライト表示
- 複雑なフィルター構成
- セット分析の比較、ランキング、計算
- MINUS、INTERSECTなどのサブクエリ
特定の製品において先月と比べて今月の売上が多かったアカウントを見つけるといった複雑な質問から、年間の業績を1年前と比較したいという基本的な質問まで、ユーザーの問い合わせに対応するために特別に構築されています。
メリット4：ガイド付きNLQはYellowfin全体に統合
ガイド付きNLQは、Yellowfinの既存の機能と組み合わせることで、すべてのユーザーとセルフサービスBIの好みに対応した、パワフルなアナリティクス体験を提供できるように設計されています。
Yellowfin ダッシュボード、ストーリー、プレゼンテーションと完全に統合されているため、新しいコンテンツを簡単に作成・追加することができ、ガイド付きNLQを使って作成された質問や結果は、既存のYellowfinコラボレーション機能を使って共有することができます。また、多言語対応、同様のセキュリティモデル、マルチテナントにも対応しています。
他のベンダーのNLQから出された結果は、ツールの中でサイロ化されていてその後何もできないのに対し、Yellowfinでは他のコンテンツや機能と統合されてるので、分析のワークフローの一部として活用することができます。
ガイド付きNLQを使えば、思い付きで質問をして、そのまま作業中の他のコンテンツに入れたり、他の人と共有したりすることができます。ダッシュボードやストーリーなどのコンテンツを作成していた場合、各ビルダーからガイド付きNLQにアクセスし、スムーズなワークフローで回答を入れることもできます。
詳しくはこちら：Yellowfin BIプラットフォーム
メリット5：簡単にガイド付きNLQをアプリケーションに組み込む
Yellowfin NLQは、初めから簡単に組み込みができるように設計されています。
この機能は、Yellowfin プラットフォームの他の部分から独立して使用することができ、顧客関係管理（CRM）、人事給与、財務システムなど、あらゆるアプリケーションに接続して、好きな場所から起動することができます。また、TableauやPower BIの環境下でも、共存することができます。
ユーザーインターフェース（ダッシュボードやワークブック）や単一のデータセットに縛られないスタンドアローンのモジュールなため、ビューを作成しNLQ機能に投入することで、迅速かつ簡単にセルフサービスの導入ができます。また、APIにも対応しているので、きめ細かな制御やカスタマイズが可能です。すべてのデータセットに対して質問できるようにしたり、また質問できる範囲を限定したり、ガイド付きNLQを組み込む場所に関連性を持たせることができます。
独立系ソフトウェアベンダー（ISV）にとっては、このような柔軟性を活かし、ガイド付きNLQをホワイトラベル化することで、お客様がサポートの負担になることなく、独自の分析結果を迅速に作成できる魅力的な機能として提供し、製品の価値をさらに高めることができます。
エンタープライズでは通常、データアナリストがセルフサービス分析をしています。セルフサービス分析は、十全な知識を獲得できるまで時間がかかるとされていているため、技術者ではないビジネスユーザーは、自分で実行するために必要なスキルを持ち合わせていない、またはそのスキルを身につけるための時間もないという背景があります。ガイド付きNLQは、エンタープライズを通じて、これらのビジネスユーザーに、数少ないデータ専門家やアナリストに頼ることなく、セルフサービスでBIを行える能力を提供します。
ガイド付きNLQが差別化された、将来性のあるソリューションである理由
Yellowfinのガイド付きNLQのアプローチは、現在のNLQのアプローチ（フリーテキスト検索）が機能していないというアナリストに裏付けられた証拠と、他の検索ベースのベンダーを使用したお客様からのフィードバックに基づいています。現在のアプローチはユーザーの期待に応えることができず、その結果、NLQツールは十分に活用されず認識もされていません。
Yellowfin ガイド付きNLQは、技術者ではないBIユーザーにも分析を可能にする真のセルフサービス機能を提供します。アナリストに助けを求めることなく、誰もが簡単にクエリを構築し、関連する結果をより早く得ることができるようになります。私たちは、ユーザーがこの機能をどう活用するのか非常に楽しみにしています。
ガイド付きNLQについてもっと見る
Yellowfin ガイドNLQアナリティクスのデモビデオをご覧になって、ユーザーがNLQを利用してセルフサービスBIを実行する方法をご確認ください。