データとの対話：AIエージェントによる迅速かつ説明可能な回答

複雑化する意思決定プロセスにおいて、適切なインサイトを迅速に得ることは、ビジネスリーダーにとって不可欠です。しかし、従来のアナリティクス手法や多忙を極めるデータチームの存在が、このプロセスを遅延させています。また、AI導入の現場では、長期にわたる実装サイクルやシステム統合の課題が、進捗を妨げています。

実際、AI導入の責任者の66%が、企業目標に沿ったAIソリューションを展開するための適切なツールが不足していると回答しています。特に、7ヶ月以上に及ぶ導入期間やシステム統合の困難さは、経営層の期待に応える上での大きな障壁となっています。

生成AIとAIエージェントは、これらの課題を解決する可能性を秘めていますが、導入は依然として容易ではありません。ビジネスリーダーの77%が、競争における後れを懸念し、チームに導入の加速を強く求めています。

この状況を打開するためには、より複雑なツールへの投資ではなく、即戦力となる構成済みのAIエージェントアプリケーションの導入が最も効果的です。

これらのAIエージェントは、AI導入の責任者に対して迅速なAIのスケーリングを可能にするだけでなく、ビジネスリーダーが求める即時性、直感性、信頼性の高いAIソリューションを提供します。

AIによる回答を阻む障壁

AIは意思決定プロセスを革新する可能性を秘めていますが、その効果的な活用を妨げる根本的な課題がいくつか存在します。

• データチームとAIチームの過負荷: AIによるインサイトへの需要増加は、現場のチームを疲弊させています。時間的制約のある要求が処理能力を超え、ボトルネックや燃え尽き症候群を引き起こしています。また、AIチームは、ソリューションの効率的なスケーリングに苦慮し、タイムリーな導入と成果の創出を妨げています。
• AI導入とオーケストレーションの遅延: AIソリューションが存在していても、概念実証から本番環境への移行は困難を伴います。企業システムとの統合、AIに適したデータ準備、ガバナンスポリシーとの整合など、多くの作業に数ヶ月を要することがあり、ビジネスのスピードに追いつけません。
• 限定的なセルフサービスと複雑なクエリ: 従来のビジネスインテリジェンス（BI）ダッシュボードは可視性を提供しますが、AIによる推奨事項やインサイトを用いたリアルタイムなアドホック分析には、依然としてSQL、カスタムクエリ、高度な分析スキルが必要です。結果として、ビジネスユーザーは技術チームに依存し、インサイトに基づいた迅速な行動が阻害されます。
• セキュリティとコンプライアンスの壁: GDPRやHIPAAなどの厳格なデータプライバシー規制や内部セキュリティ基準は、機密情報保護に不可欠です。しかし、データ要求ごとに承認、許可、安全な処理が必要となり、ビジネスインサイトへのアクセスが大幅に遅延します。

これらの課題は、ビジネスに必要なインサイトを迅速に提供するための変革的なアプローチの必要性を示唆しています。プロセスを合理化し、ビジネスチームとAIチームが迅速かつ信頼性の高い結果を達成できるようなアプローチが求められています。

AIエージェントによる迅速なデータから意思決定への移行

ビジネスリーダーは、技術チームに過度な負担をかけることなく、複雑なレポートを待つことなく、AIによるインサイトをより迅速かつ直感的に得る方法を求めています。このニーズに応えるために、「データと会話する」エージェントが開発されました。

常時人間の介入を必要とする従来のBIダッシュボードとは異なり、「データと会話する」エージェントは、自律的にデータを取得・統合します。専門知識を組み込んだカスタマイズされたプロンプトを活用することで、文脈を考慮した正確なインサイトと、ビジネスに即した回答をリアルタイムで提供します。

ビジネスリーダーにとってのメリット:

• BIダッシュボードの操作、インサイト要求の提出、SQLクエリの作成から解放されます。
• 自然言語で質問し、文脈に応じた回答を即座に得られます。

AI導入責任者にとってのメリット:

• 手動クエリによるボトルネックを解消します。
• ガバナンスとスケーラビリティを維持しながら、AI導入を加速できます。

エンタープライズデータとの統合と組み込みのセキュリティ機能により、「データと会話する」エージェントは、迅速な導入、運用コストの削減、AIとビジネス目標の整合を可能にします。

ビジネスの意思決定を導くGPS

「データと会話する」エージェントは、ビジネスの意思決定を導くGPSのようなものです。自らルートを探索する代わりに、目的地を尋ねるだけで、最適な道が瞬時に表示されます。

しかし、GPSがランダムなルートを提案しないように、「データと会話する」エージェントは、ビジネスの文脈と過去の傾向を考慮し、最も関連性の高い回答を提供します。

• 多岐にわたる活用: 営業パフォーマンスの最適化、財務状況の追跡、運用上のボトルネックの特定など、多様なビジネスニーズに対応します。AIはクエリを動的に取得、解釈、改良し、迅速性と正確性を両立させます。
• 包括的なアウトプット: グラフ、表、ソースコードなど、多角的な情報を提供し、詳細な分析やカスタマイズ、拡張を可能にします。
• 意思決定の強化: データアクセスにおける遅延を解消し、あらゆるレベルのリーダーが価値の高い機会を迅速に特定し、ROIを最大化します。同時に、日常的な分析における技術チームへの依存を軽減します。

– Justin Swansburg, VP Applied AI & Technical Field Leads
「『データと会話する』エージェントによって、ビジネスリーダーとそのチームは、技術サポートを待つことなく、自信を持ってデータに基づいた意思決定を行うことができます。AI導入責任者は、AI導入の加速とスケーラビリティの確保を可能にし、ビジネスユーザーは、必要なタイミングで信頼できる回答とインサイトを得ることができます」

「データと会話する」エージェントがAIチームとビジネスチームにもたらす影響

「データと会話する」エージェントは、効率性と効果を高めるための様々な機能を提供します。

• 組み込みロジック: AIソリューションの導入には、カスタマイズと統合が不可欠です。組み込みのAIロジック、セキュリティロジック、アプリロジックにより、AIチームは組織固有のビジネスニーズに合わせてアプリを迅速にカスタマイズできます。これにより、ビジネスユーザーは即座にAIを活用し、レポート作成やインサイトの抽出を行うことができます。
• シームレスなデータ統合: Snowflake、Google BigQueryなどのクラウドデータやローカルファイルなど、複数のシステムからのデータ統合は、手作業による調整が必要になるため、困難な場合があります。「データと会話する」エージェントは、データ連携を自動化し、手作業での調整を削減することで、この課題を解決します。データとAIチームがデータ問題の解決に費やす時間を最小限に抑え、ビジネスリーダーが迅速かつ信頼性の高いインサイトにアクセスできるようになります。
• 費用対効果の高いシステム最適化: パフォーマンスとコストのバランスを取るために適切なAIシステムを選択することが重要です。特定のビジネスニーズに合わせて調整されたLLMのライブラリを提供することで、AIチームは費用を最適化しながら効果を維持する基盤となるコンポーネントを選択できます。これにより、AIイニシアチブが効率的かつ経済的になります。
• 自然言語による対話: データインサイトへのアクセスに専門的な技術は不要です。自然言語によるクエリを可能にすることで、ユーザーはSQLの知識がなくても、技術チームのサポートがなくても、迅速にデータを探索し、インサイトを発見できます。技術チーム向けには、基盤となるPythonまたはSQLコードのレビュー、修正、再利用が可能です。
• 高度な分析の簡素化: コーディングなしでAIによるインサイトとPythonベースの分析ツールを活用することで、データ分析がより身近になります。チャート、表、ソースコードを生成して質問に簡単に回答できるため、より多くのユーザーが高度な分析を利用できます。
• 組み込みセキュリティ: 今日のデータ駆動型環境では、厳格なセキュリティ基準を満たすことが不可欠です。DataRobotの組み込みセキュリティ機能により、データアクセスが安全になり、意思決定プロセスを妥協なく進めることができます。
• 業界固有の適応性: 各業界は固有の課題に直面しています。特定の業界ニーズに合わせて調整されたリアルタイムな視覚化と分析を提供することで、ユーザーは文脈に応じた適切なインサイトを得ることができます。チャート、グラフ、カスタマイズ可能なプロンプトにより、各業界の優先事項に合わせた、より深い分析と情報に基づいた意思決定が可能になります。

必要な時に必要なデータを

ビジネスリーダーが、膨大なデータソースに自然言語で質問するだけで、日々の業務に必要な正確な回答とインサイトをAIチームから得られる状況を想像してみてください。

「データと会話する」エージェントは、それを実現します。

生成AIとAIエージェントを組織の意思決定プロセスにシームレスに統合し、遅延、複雑さ、技術的な依存から解放します。長期にわたるAI開発、システム統合の課題、セキュリティとガバナンスに関する懸念はもう必要ありません。その仕組みを体験し、チームでその可能性を実感してください。

オンデマンドウェビナー

4月22日（火）15:00〜15:30
データと『会話』する時代へ：AI エージェントで次世代のビジネスインサイト獲得術
~AI エージェントによるデータ活用変革を30分で体感~

本ウェビナーでは、DataRobotのAI エージェント「データと会話する」が組織のデータサイロ化、リアルタイムな情報取得の難しさ、データの過負荷という課題に対し、AI エージェントがいかに迅速な回答と信頼性の高いビジネスインサイトをもたらすかを解説します。

デモを通して、直感的なチャットインターフェースによる、「データ」とのシームレスな対話、信頼できる回答の取得、ビジネスインサイトの可視化をご体感ください。

■ 具体的なご紹介ポイント：

• ビジネスにもたらす価値と次のステップ
• なぜ今、データ活用の変革が必要なのか？
• 革新的な解決策「データ対話AI」とは？
• デモ：AI エージェントの実力