YellowfinにおけるAI：エンタープライズ顧客の本音

今週、Yellowfinをアプリ内の主要BIレイヤーとして活用しているエンタープライズ顧客と、Yellowfin環境内のAIについて意見交換を行いました。

同社は現在バージョン9.15を運用中ですが、9.16へのアップグレードは大きな転換点になります。このリリースでは、既存機能を強化しながら、安全に新たな価値を加える形でAIをどのように活用できるかを本格的に追求しました。

YellowfinのAI NLQ（Natural Language Query）に関しては、多くの改善を行っています。データ探索は単発のクエリでは終わらない、という点が特に注目されました。

従来のような単純な問いかけ：

「地域別の売上を表示して」

で終わるのではなく、会話のように続きます。

「地域別の売上を表示して」

「ヨーロッパを除外して」

「昨年と比較して」

「商品ライン別に分解して」

Yellowfinは文脈を理解し、記憶しながら対話を続けます。人間の同僚のように、必要な答えへ導きます。

また、ユーザーがデータ解釈のために外部AIツールへ移動してしまうケースについても話題になりました。ブラウザを開き、CopilotなどのAIチャットボットを利用してデータを分析し、その後Yellowfinに戻るという流れです。

この方法自体が悪いわけではありませんが、よりシームレスで効率的な体験を提供することが重要です。そのため、Yellowfinでは主要なLLMプロバイダーとの連携を拡張しました。

特定のAIプラットフォームに固定することはありません。予算やビジネス要件に応じて、最適なモデルを選択できます。

さらに評価されたのが、編集可能性です。YellowfinでAIが生成したチャートは固定された出力ではありません。通常のチャートと同様に編集や調整が可能です。また、ストーリーやプレゼント機能に組み込むこともでき、分析をさらに発展させられます。自動化と人間のコントロールのバランスが、実用的なAI体験を実現しています。

もちろん、注意も必要です。AIは誤った情報を生成する可能性がありますし、機密情報の取り扱いにも慎重でなければなりません。そのため、YellowfinではAIに送信する入力内容を厳格に制御しています（行レベルデータは送信しません）。私たちはお客様のために、そしてお客様とともに開発を進めています。このパートナーシップを非常に重要に考えています。

「AI機能への継続的な投資は、お客様に具体的な価値を提供する製品を開発するというYellowfinのコミットメントを示しています。」

— Ethan Brown, Yellowfin GM