データ分析と可視化における ChatGPT と Yellowfin の比較
要約
- ChatGPT は、クイックで会話型のデータ探索に最適です。平易な英語で質問すれば、文脈を記憶し、シンプルな解説付きでチャートやテーブルを返してくれます。欠点は、ビジュアルが静的であること、そして計算が常に正確とは限らない点です。
- Yellowfin は完全な BI プラットフォームです。ガイド付きまたはフリーテキストによる NLQ に対応しつつ、SQL はガバナンスされ、ビジュアルはインタラクティブで、インサイトは説明可能です。さらに、結果をダッシュボード、ライブプレゼンテーション、またはナラティブなストーリーに変換できます。
- 実際には、私は単発の分析には ChatGPT を、信頼性が高く共有やスケールが可能なインサイトが必要なときには Yellowfin を使います。
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生成 AI により、平易な英語でデータを分析することはこれまでになく簡単になりました。おそらく、CSV をアップロードして質問し、チャートを得る方法を紹介する動画をいくつも目にしたことがあるでしょう。
しかし私は、それが分析に特化して設計された Yellowfin とどう違うのかを確認したいと思いました。そこで、同じクエリーを両方のツールで実行し、出力を比較してみました。
目次
リージョン別に見る AWS ストレージ価格
最初のテストは、クラウド業務に携わる人なら誰にとっても関連のあるテーマでした。つまり、AWS S3 General Purpose ストレージのリージョンごとの最低価格を分析することです。
Yellowfin では、フリーテキスト質問ではなくガイド付き NLQ を選択しました。理由は、クエリーを完全にコントロールしたかったからです。
Show avg(PricePerUnit) by Location
Where Storage Class = ‘General Purpose’ and Unit = ‘GB-Mo’
出力はクリーンでインタラクティブなチャートで、ホバーすると正確な値が表示されます。
一方、ChatGPT では次のように質問しました。
“General Purpose かつ GB-Mo にフィルターした上で、Location ごとの平均 PricePerUnit を出してください。”
数値的な結果はほぼ同じでしたが、体験は異なりました。Yellowfin のチャートは完全にインタラクティブである一方、ChatGPT は静的な PNG 画像を返します。
総合的に言えば、ChatGPT は Yellowfin のチャートの正確性を検証したいときに頼れる相棒だと感じました。データの真実性を二重に確認しておいて損はありません 。
一方で既製のアナリティクスを購入する場合、この負担はベンダーに委ねられます。既に構築されたインフラや SDK、専門知識を活用することで、高度なアナリティクス機能を数週間で提供でき、数年かける必要はありません。
Yellowfin のような組み込み型アナリティクスではさらに一歩進んで、分析機能をホワイトラベル化し、アプリのデザインや操作感に合わせて深くカスタマイズ可能です。これにより統合はシームレスに見え、まるでネイティブ機能として構築されたかのような体験を提供できます。
こうしてチームは本来の価値提案に集中しながら、顧客にはデータ豊富な体験を提供できます。開発スピードを上げることで、市場投入を迅速化し、複雑な要件にも対応しつつ、ソフトウェア製品のロードマップを妨げることもありません。
複雑なクエリーでも ChatGPT は Yellowfin に追いつけるのか？
アナリティクスを追加することは、新しい収益源を生み出す強力な手段になり得ますが、それを実現するのは簡単ではありません。
次に試したのは、リージョンごとのストレージクラスの価格を可視化することでした。
List region_name and storage_class by price_per_unit (Average)
Where unit = GB-Mo For All Time
ChatGPT はテーブルでの内訳を返し、ヒートマップを提案してきました。判読はできましたが、基本的なものでした。
一方 Yellowfin は、ChatGPT よりはるかに優れた結果を出しました。洗練されたヒートマップに加え、ツールチップやカラースケール、便利なフィルター機能が組み込まれていました。
ChatGPT でも素早くビジュアルを作ることはできますが、Yellowfin なら実際に会議で共有したいと思える成果物が得られます。特に、クラウドコスト削減を目指す FinOps 担当者であればなおさらです。
文脈が重要：インサイト(洞察) vs 説明
両ツールの大きな違いの一つは、文脈をどう付与するかにあります。
- ChatGPT は常に結果を言葉で説明します。たとえば「ハイパフォーマンスストレージクラスが最もコストが高く、その次にベクターが続きます」といった具合です。説明としてはわかりやすいのですが、あくまで静的で一方向的な情報にとどまります。
- 一方、Yellowfin はアプローチが異なります。虫眼鏡アイコン「Tell Me About My Data」をクリックすると、アシストインサイトが自動生成されます。関連する発見や異常値、比較などを、データセットに裏打ちされた形で提示してくれるのです。
例えば Airbnb の別データベースでは、Yellowfin が「複数のリスティングを持つスーパーホストは、より多くの予約を獲得する傾向がある」という洞察を発見しました。驚きは少ないかもしれませんが、ユーザーが探しに行かなくても、データが自ら語りかけてくれる点が大きな価値となります。
プレゼンの途中で質問が飛んできたらどうする？
この場面で、私にとって Yellowfin の優位性が一気に際立ちました。ChatGPT の場合、生成されるグラフはすべて 静的な PNG です。ミーティングで共有したいときは、スクリーンショットを PowerPoint にコピペするしかありません。もちろん使えはしますが、結果は時間的に固定されてしまい、その場で深掘りすることはできません。
一方 Yellowfin では、プレゼント機能を使ってライブプレゼンテーションを構築できます。見た目は PowerPoint に似ていますが、各スライドの裏側には実際のガバナンスされたデータが存在します。
たとえば会議中に「サンパウロとオレゴンのコスト比較はどうなっているの？」と聞かれたとします。そんな時も、該当するバーをクリックしてすぐにドリルダウンすれば、詳細な回答をその場で提示可能です。ツールを切り替えたり、「後で調べておきます」と答える必要はありません。これにより、データを提示する場面でのストレスが大幅に軽減され、インタラクティブで信頼性のある議論がその場で展開できるようになります。
数字をどうやってストーリーに変えるか？
私がよく活用したもうひとつの機能が Yellowfin ストーリー です。
ChatGPT は自動的に説明文をつけてくれるので便利ではありますが、Yellowfin ならその説明や考察を 記事形式のストーリーとしてまとめることができます。しかも、単なるテキストではなく、プラットフォーム内で ライブチャート、画像、さらには同僚からのコメントまで組み込めるのが特徴です。
たとえば、バルセロナの Airbnb の近隣エリアを調べていたとき、Yellowfin Story を使って、観光需要と賃貸傾向に関する自分のコメントを、該当チャートと横並びで配置しました。その結果、単なる「データの説明」ではなく、データに物語性を与え、読む人が理解しやすいレポートに仕上げることができました。
チームの誰もが、私が作成した新しい Story を開き、ライブデータを確認し、コメントを残すことができます。単なるチャットウィンドウでの一度きりの説明ではなく、後から何度でも参照できる記録として残るのです。
Yellowfin と ChatGPT を比較してわかったこと
最終的に、どちらを選ぶかは状況次第です。アナリティクスの「ビルドかバイか」と同じで、万能の正解はありません。ただし、考慮すべきポイントは多くあります。
ChatGPT は、まるで頭の切れるアナリストとアイデアをぶつけ合うような存在。スピーディーで柔軟、会話形式で使いやすい。Yellowfin は、見つけた結果を 信頼性があり、共有可能で、真実に基づいた形にまとめたいときに最適。私はいつも、最初の発想や検証には ChatGPT を使い、本番の分析・共有・意思決定には Yellowfin に移行します。
もし Yellowfin がどのように「ちょっとした質問」から インタラクティブなダッシュボード、プレゼン、ストーリーへと進化させてくれるのかを見たいなら、ぜひデモを予約してみてください。
