「What」から「Why」へ：コンテクスチュアルインサイトがBIを進化させる方法
要約
従来のダッシュボードは「何が起きたか」は示しても、「なぜ起きたか」は示さないため、意思決定にギャップが生まれます。その解決策がコンテクスチュアルインサイト (文脈的なインサイト) の追加です。生成AIや自然言語クエリー (NLQ) のようなツールを活用することで、ビジネスユーザーが平易な英語で説明を受けたり、自分で質問できるようになり、自信や俊敏性、ビジネス成果を高めることができます。
YellowfinのAI支援によるインサイトを、ぜひデモで体験してください。
BI (ビジネスインテリジェンス) プラットフォームが「何が起きたか」だけを教えて、「なぜ起きたか」については一切わからない――そんな状況にうんざりしていませんか？
これは従来型のBIソリューションに典型的なデータギャップです。ユーザーは見た目だけの静的なダッシュボードを与えられ、背景や理由が説明されないまま取り残されてしまいます。
私たちはそれを解決します。
Yellowfinがどのようにして、コンテクスチュアルインサイトや自然言語クエリー (NLQ) といったAI搭載の分析技術をアプリケーションに組み込み、不確実性を行動へと変え、ユーザーが単なる数字ではなく「物語」としてデータを理解できるようにしているのかをご紹介します。
目次
なぜデータの「What」だけでは不十分なのか？
あなたが購入または構築した、あるいは販売したダッシュボードは見た目は美しいかもしれません。ですが、顧客やプロダクトマネージャーがログインして、主要な指標が恐ろしい赤色で表示されているのを想像してみてください。
そのビジネスインテリジェンス (BI) ダッシュボードは誇らしげに「何が起きたか」を伝えます。例えば「今週のユーザーエンゲージメントは15%減少しました」と。しかし、従来型のダッシュボードは「なぜ」については完全に沈黙したままです。
原因は最近の機能アップデートでしょうか？バックエンドの不具合でしょうか？それとも競合の新キャンペーンでしょうか？
ここから“宝探し”が始まります。ユーザーは手作業で答えを探さなくてはならず、データの専門知識や十分な時間があれば解決できますが、そうでなければデータチームやITチームに問い合わせ、誰かがカスタムクエリーを実行してくれるのを待つしかありません。その間に何時間も過ぎていきます。
結局、従来のレポートプロセスは勢いを削ぎ、重要な意思決定を遅らせ、そして「答えを出すために投資したはずのBIソリューション」に対する信頼をじわじわと蝕んでいくのです。
「Why」の登場：コンテキストインサイトの力とは？
ここで「Why」が登場します。
同じプロダクトマネージャーが、同じ恐ろしい赤い数値に直面したとします。ところが今度は、ダッシュボードが“声”を持っているのです。ただ減少を示すだけでなく、その横に簡潔で自動生成された説明を表示します。
「15%の減少は、米国市場での新規サインアップの鈍化と相関しています」
すると、パニックは一瞬で落ち着きます。たった1文のコンテキストインサイトが、丸1日のTeamsでのやり取りや推測を置き換え、受動的なレポート体験を能動的な意思決定プロセスに変えるのです。
ただし、このようなコンテキストインサイトを実際に実現するためには、それを可能にする適切なAI搭載機能 (拡張アナリティクスとも呼ばれます) を持ったBIソリューションが必要です。
自然言語クエリー(NLQ)とは何か？非技術ユーザーをどのように支援するのか？
もしソフトウェアのユーザーやプロダクトマネージャーの次の質問が、あなたのダッシュボードでは答えられないものだったらどうしますか？ここで登場するのが、自然言語クエリー(NLQ) です。
NLQ は、最新のBI機能がレポートをより“会話的”に進化させる一例です。受動的なレポートを動的な対話に変えるのです。
ユーザーが「月ごとのチャート収益を表示して、値をxで示して」といった質問を自由入力で打ち込むだけで、分析ソリューションがわかりやすい答えを返す場面を想像してみてください。SQLは不要です。複雑なフィルターも不要です。ただシンプルな英語で質問を入力するだけです。
Yellowfin ではそれが可能です。組み込みのAI NLQツールがユーザーに代わって正しい構文で質問を自動的に構造化し、インタラクティブなチャート、グラフ、レポートの形で回答を生成します。さらにユーザーはクリック、ドリル、フィルター操作を通じて、即座にデータを探索したり、追加のクエリーを行ったりできます。
もしどのような質問をすればよいかわからない場合でも、AI NLQの「サジェストボタン」機能を使えば、すぐに役立つプロンプト一覧を生成できます。これらの質問や得られた結果を起点に、さらに具体的な質問を組み立てることが可能です。
NLQ を分析ソリューションに組み込むことで、権限は技術チームからアプリのユーザーへと移り、ユーザー自身がクエリー、探索、ピボット、そして文脈のあるインサイトを発見できるようになります。
ISV にとって、このような機能はプロダクトを全ユーザーにとって欠かせないツールへと変え、さらなる採用と定着につながります。答えを得るのに数日待つか、数秒で得られるか――その差を生み出すのです。
AI はどのようにデータ分析を支援するのか？
質問を投げかけるのと、質問する前からデータが洞察を提示してくれるのとでは大きな違いがあります。
Yellowfin のようなソリューションには「Tell Me About My Data (TMAMD)」といったAI搭載の分析機能が組み込まれており、ダッシュボードやレポート、チャートに収集されたデータについて有益な解説を提供します。
TMAMD は単に答えを返すのではなく、データを能動的に分析し、重要なトレンドや異常値、相関関係をわかりやすい英語のナラティブとして提示します。それはクリック一つで可能です。
まるでダッシュボードにデータサイエンティストが組み込まれていて、データストーリーの中で最も興味深く重要な部分を静かに指し示してくれるようなものです。
分析が完了すると、ユーザーは解説やチャートを選んで Yellowfin の他のコンテンツ (ダッシュボード、レポート、ストーリー、プレゼンテーションなど) に取り込むことができます。これにより数値に即座に文脈が加わり、コラボレーターとのさらなる展開が可能になります。そして、より多くの人がAIを活用してデータストーリーを構築できるようになるのです。
こうしたAI搭載の分析機能を組み込む最大の利点は、ユーザーがコーディングの知識を持たなくても利用を始められる点にあり、プロダクト体験に大きな使いやすさと価値を付与します。
BIの未来はどうなるのか？
ビジネスインテリジェンスの未来は、より意味のあるデータを提供することにかかっています。最も強力なBIプラットフォームは、単にダッシュボード上に指標を表示するだけでなく、AIを搭載したツールを提供することで、ユーザーが数字の背後にあるストーリーを解き明かし、真に文脈のあるインサイトを届けます。
自動化、機械学習、NLQ といった技術をユーザー体験に組み込むことで、投資するアナリティクスはデータを「混乱の原因」ではなく「明確さの源泉」とし、ユーザーがより自信を持って意思決定に活用できるようにします。そして、それによってユーザーはあなたのソフトウェアに一層価値を感じるようになるのです。
