Yellowfin が誰でも AI でデータストーリーを作れるようにする方法

ストーリーは、人間が複雑なことを理解するための手段です。私たちが記憶するのは円グラフではなく、その背景にある因果関係です。心を動かされるのは、ツールチップではなく、ストーリーの緊張感です。しかし、多くのビジネスの現場では、「データストーリーテリング」とは名ばかりで、CSVファイルをダウンロードしたり、Slackでスクリーンショットを送り合ったり、会議の直前に慌ててスライド資料を手直ししたりすることを指しているのが現状ではないでしょうか。

本来、掲げられた理想は美しいものでした。「データの民主化」を実現し、勘ではなく事実に基づいてあらゆる意思決定を下す。分析を一部の専門家のものではなく、多くの人々が使えるようにする、と。しかし、いつの間にか、その恩恵を本当に受けていたのは、SQLを自在に書けるデータ専門家やアナリストだけになってしまいました。

では、それ以外の人たちはどうでしょう？ データをExcelにエクスポートして円グラフを作り、それでよしとしてしまっているのです。

私たちYellowfinは、現代のデータストーリーテリングツールは、ただ美しいグラフを作る以上の価値を提供すべきだと考えています。真のデータストーリーとは、データに意味を与え、人々の心を動かす「物語の糸口」を見つけ出すことです。そして、AIの力を借りることで、洞察を得た「瞬間」を、行動を促す大きな「うねり」へと変えていくことなのです。

 

 

なぜデータストーリーテリングはいまだにこんなにも難しいのか？

データストーリーテリングとは、生の数字を意味に変換する技術です。それは「何が起きたのか」と「次に何をすべきか」をつなぐ方法です。

しかし、そのプロセスはどうでしょうか？ 依然として恐ろしく手作業に頼っています。データを探し出し、クレンジングし、インサイトを掘り出し、チャートにまとめ、さらに聴衆が飽きずに理解できるナラティブに仕立てる必要があります。そんな時間も訓練も、ほとんどの人にはありません。

そして多くのビジネスインテリジェンス (BI) やアナリティクスソリューションも、助けにはなりません。天気を確認したかっただけなのに、747の操縦席に放り込まれるようなものです。選択肢は多すぎ、文脈は少なすぎ、そして最も重要な「このデータは何を意味するのか、なぜ気にかけるべきなのか」という点に関しては、まったく助けてくれません。

たとえきれいなチャートができたとしても、それが簡単に読めるストーリーを語ってくれる保証はありません。第3四半期の収益の急増は良いことかもしれませんし、偶然の産物かもしれません。エンゲージメントの低下は悪いことかもしれませんし、単なる季節的な落ち込みかもしれません。チャートだけでは答えは出ません。そして専属アナリストをすぐ呼べる環境がない限り、自分で物語を作り上げるしかないのです。

 

 

ほとんどのデータストーリーが途切れてしまうのは、「何が起きたのか」と「それが何を意味するのか」の間の空白においてです。

このため、データストーリーテリングの採用率はいまだに低いままです。BARC の年次レポートのような調査でも示されているように、平均してアナリティクスユーザーのわずか約25%しか実際にBIツールを活用していません。だからこそ、データストーリーテリングのような価値あるアナリティクス機能を、よりアクセスしやすくする必要があります。

これは多くの業界専門家が予見していたシフトです。実際、Gartner は2025年末までに、ダッシュボードではなくデータストーリーこそが、人々がアナリティクスを消費する最も一般的な方法になると予測しています。

詳細について：データストーリーテリング

 

データ主導のストーリーを作る上での課題

BIツールはようやく、データストーリーテリングのメリットに追いつきつつあり、組み込み型のデータストーリーエディターを提供するようになっています。しかし、ベンダーが以下のような繰り返し発生する課題に対処しない限り、その真の可能性は依然として発揮されません。

 

課題1: データリテラシー

データストーリーの形式は「コンパス」のようなものだと考えてください。情報の海の中で私たちの進む方向を正確に示し、機会を見つけ出し、データに裏打ちされた自信をもって最適なルートを選択するのを助けてくれるツールです。

しかし、誰もがコンパスを読めるわけではありません。データストーリーを作ることも同じです。データストーリーテラーは、データを解釈し、インサイトを見つけ、それを非技術系のオーディエンスでも理解できる説得力のあるストーリーに変換するための、一定のデータリテラシーを必要とします。

これは難しい作業であり、もしBIソリューションがこのプロセスを効率化するための適切なツールを提供しなければ、データストーリーテリングは限られたアナリストの小さなグループに留まり続けるでしょう。

 

課題2: ヒューマンバイアス

コンパスを手にしていても、探検者の個人的なバイアスや思い込みが進路を誤らせることがあります。

現実には、個々の視点が「どのインサイトが重要に見えるか」を形作ります。マーケティングは獲得指標に注目し、サポートは満足度スコアを重視します。確証バイアスによって、人々は既存の信念を支持するデータだけをつまみ取り、矛盾する証拠を無視してしまいます。

こうした落とし穴を避けるには経験や自覚が必要ですが、それを持ち合わせている人は多くありません。そのため、質の高いデータストーリーテリングは遅く断続的になり、結果として過小評価されがちです。

 

 

課題 #3: スケーラビリティ

ひとりの語り手の声が届く範囲には限りがあります。データストーリーテリングも同様です。

手作業による分析はスケールしません。アナリストひとりが扱えるデータセットは限られており、作成できるデータストーリーは月に数件程度です。一方で、企業は毎日テラバイト単位のデータを生成しています。利用可能なデータと分析されたインサイトの間のギャップは拡大する一方です。

これらの障壁を克服するには、誰が語り手になってもデータに忠実で、かつ簡単にデータナラティブを構築できる新しい方法を見つける必要があります。そしてYellowfinはまさにそれを実現しています。

 

ビジネスにおける自動化・AI搭載データストーリーテリングの価値

同じ調査で、Gartnerは2025年までにデータストーリーの75%が拡張アナリティクスによって生成されると予測しました。拡張アナリティクスとは、AIや機械学習を活用してデータ分析を効率化し、これまでの課題を以下のように解決する強化ツールです。

• データリテラシーの必要性を削減

  拡張アナリティクスは、データセットの分析といった複雑なプロセスを自動化し、エンドユーザーの負担を軽減します。AIはデータ内の課題や機会を自動的に検出してストーリーを生成するため、高度なデータリテラシーが不要になります。

• バイアスの克服

  AIと機械学習を活用することで、人間のバイアスに左右されない分析が可能です。これをデータストーリーテリングに応用すれば、人間が見落としたり過小評価したりするナラティブを補うことができます。

• AIによるスケーリング

  AI自動化を利用すれば、大規模にデータストーリーを生成できます。アナリストや専門家は本来の業務に集中できるようになります。

これらの自動化による利点こそが、Yellowfin AI がユーザーに提供する価値です。

Yellowfinは、自動ビジネスモニタリングや自然言語クエリーといった強力な技術をプラットフォームのコアに統合し、分析ユーザーがデータ探索プロセスを進めやすいように直接支援しています。

さらにユーザーからのフィードバックを基に、この考え方を組み込みのデータストーリーテリング機能である Yellowfin ストーリー と Yellowfin プレゼント に拡張しました。「データドリブンなストーリーを作成できない、またはその時間がないなら、AIに任せてみてはどうでしょう？」

そして最大の魅力は、Yellowfinが完全に自社ソフトウェアへ組み込める点です。AI駆動の組み込みアナリティクスを、UXを損なうことなくユーザーに提供できます。

 

１．データナラティブは Story Assistant から始めましょう

データストーリーにインスピレーションが必要ですか？

「Tell Me About My Data (TMAMD)」は、Yellowfin 9.16 に搭載された AI 機能で、ダッシュボードやレポート、チャート内のデータについて、ワンクリックで有用なコンテキストを生成します。

 

TMAMD は生データそのものではなくメタデータを外部の大規模言語モデルに送信して分析を行います。Yellowfin は OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude、Azure OpenAI との接続をサポートしており、組織の要件に最適な AI プロバイダーを選択可能です。

わずか数秒で、誰にでも理解できる平易な言葉による詳細な解説と、それを補足する可視化結果が得られます。アナリストからビジネスユーザーまで利用でき、手動でのデータ探索を減らし、Yellowfin ストーリーに統合された ストーリーアシスタントを通じて AI 主導の自動データストーリーテリングを実現します。

 

 

ストーリーエディターの虫眼鏡アイコンをクリックするだけで AI インサイトをプレゼンテーションに取り込み、新しいデータストーリーを簡単に始められます。これにより、空白のキャンバスを行動を促すリッチなデータナラティブへと素早く変えることができます。

コア業務から時間を奪う必要はありません。Yellowfin AI がデータストーリーをあなたの元に届けます。

 

２．AI NLQ で正しい質問を投げかけましょう

データについて具体的な質問がありますか？

Yellowfin AI NLQ を使えば、誰でも検索バーに自由なテキストで質問を入力するだけで、その質問が自動的に構造化され、選択した AI モデルによって回答が得られます。結果は TMAMD と同様に、すぐに共有したり、ダッシュボードや Yellowfin ストーリーに取り込むことができます。

 

 

この自然言語クエリー ツールは、専門家だけでなく非技術系の分析ユーザーにとっても、分析やデータストーリーの出発点を素早く見つけるために設計されています。

しかし、そもそも「何を質問すべきか」が分からない場合はどうでしょう？ そのときに役立つのが 「質問の例」モジュールです。関連するクエリーのリストを自動生成してくれます。

 

 

任意の提案をクリックすると、答えがベストプラクティスのチャートやグラフで表示され、データストーリーの始まりをすぐに支援できるようになります。

 

３．シグナルで重要な変化を自動監視

手作業によるデータ監視はスケーラブルではありません。毎日すべての指標を確認することはできず、その間に重要な変化を見逃してしまいます。

Yellowfin シグナルはデータを継続的に分析し、統計的に有意な変化やパターン、異常を検出します。コンバージョン率の低下、顧客獲得コストの急上昇、ユーザーエンゲージメントの変化など、意味のある事象が起こると、シグナルは文脈とともに即座に通知します。

この自動化されたアプローチにより、手作業監視に伴うバイアスや時間的制約がなくなり、問題や機会を四半期レビューの何週間も前ではなく、発生時点で捉えることができます。見過ごされがちな重要な発見を、データストーリーの即時のインプットにすることができるのです。

 

データストーリーテリングは複雑である必要はありません

適切なツールを使えば、誰でもデータを探求し、意味を見出し、他の人に理解されやすい形で共有することができます。Yellowfin AI はガイド付きインサイト、自動監視、組み込みのストーリーテリング機能を備え、日々の意思決定を支援することで、このプロセスをシンプルにします。

ぜひ試してみて、データが本当に伝えたいことをどれほど簡単に共有できるかを実感してください。