自然言語での対話で、
ダッシュボードを作成
「商品別の平均価格を見せて」といった自然言語の指示から、AIがグラフやチャートを生成します。SQLの知識は必要ありません。
表形式・帳票形式での出力にも対応し、システム部門への依頼を待たずに、現場が自ら分析を進められます。
AIチャットへの依頼から、
データ定義が自律的に整備される
現場が作成したグラフやチャートは、システム部門のレビューを経てダッシュボードとして公開。認証済みとなった定義はセマンティックレイヤーに反映され、以降はAIも同じ定義に基づいて一貫した回答を返します。
AIによる作成と人による承認を、Human-in-the-Loopの業務プロセスと一体で提供。認証済みのダッシュボードのみが公開されるため、不正確なダッシュボードの乱立を防ぎます。
定型モニタリングとアドホック分析を、
同じデータ定義の上で完結
定型のダッシュボードと、その場の疑問に答えるアドホックな分析が、同一のメタデータ・コンテキストを参照。AIチャットが返す集計値とダッシュボードの実績値が一致し、部門間での数字の不一致を解消します。
ダッシュボードの数値をその場でAIチャットに問い直すことも可能。既存のBIツールと並行して使い始め、定義が整った領域から段階的にCOMETAへ集約できます。
HUMAN-IN-THE-LOOP
使うほどに、データ定義が育つ(表示していますが、公開時は非表示ブロックとします)
AIによる作成と人による承認を、業務プロセスと一体で提供します。
ビジネス部門
AIチャットで作成
「商品別の平均価格を見せて」と依頼するだけ。SQLなしでグラフ・表を作成。
→
システム部門
レビューして承認
内容を確認し、認証済みのダッシュボードとして公開。
→
セマンティックレイヤー
定義として蓄積
認証済みの定義が反映され、AIも同じ定義で一貫して回答。
実際に寄せられた依頼を起点に定義が整備されるため、システム部門がゼロから整備対象を決める必要はありません。BIの利用が進むほど、データ定義が自律的に育ちます。
ユーザー数を制限しない設計
閲覧者が増えるほど費用がかさむ従来型の課金体系とは異なり、部門やユーザー数を気にせず全社でBIを活用できます。
コンテキスト自律整備と連携
AIチャットの利用状況から整備すべきメタデータを提案。データ活用が進むほどデータ整備も進み、分析の精度が継続的に向上します。
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