- データドリブン経営｜アルテリックス・ジャパン
データ分析ツールに生成AIを実装し
「真のデータ民主化」の加速を支援
「欲しいファイルが見つからない」「フォーマットがばらばらで結局は手入力に頼らざるを得ない」など、データ分析にまつわる課題は多い。エンタープライズアナリティックのためのAIプラットフォームとして顧客の「データ民主化」の推進を支えてきた「Alteryx」では、生成AIの搭載により、そうした様々な課題をより効果的に解消するものへと進化。データ分析の各フェーズにおいて、ユーザーがさながら“専属のアシスタント”を得られるような仕組みを整えている。（聞き手：日経BP 総合研究所 エグゼクティブフェロー 望月 洋介）
データ分析の実践にまつわる
各フェーズで直面する“困りごと”
リードセールスエンジニア
新郷 美紀 氏
望月 データ分析はDX推進といえる取り組みです。しかし一方では、企業はこの領域に相応の投資を行っているものの、思うような成果を得ていないという声もよく聞かれます。実際に企業はどういう問題を抱えているのでしょうか。
新郷 一般に5つの段階で、企業はデータ分析をめぐる“困りごと”に直面しているといえます。1つには、そもそも分析で解決すべき課題を抽出できない、必要なデータが見つからないということ。2つめは、解決すべき課題が見えていても、必要なデータの収集を効率的に行えず、データの欠損や異常値に関するクレンジングに大きな手間を要している。3つめが、データを可視化して理解し、そこからインサイトを導出することが困難であること。4つめは、分析に必要な統計やプログラミングなどにかかわるスキルが不足。そして5つめが、インサイトを現場のアクションに落とし込み、実行した結果を適切に評価する方法がわからないといった具合です。
望月 なるほど。例えば、仮に1つめ、2つめの課題抽出、必要なデータの準備にまつわる問題がクリアできたとしても、3つめの問題から、ダッシュボードは作成したが、データの因果関係が把握できない、グラフの意味が読み解けないといった状況は実際によく耳にしますね。
課題設定からインサイト導出までを
“専属のアシスタント”として支援
望月 今あげていただいたような問題に対し、Alteryxはどのようなソリューションを提供しているのでしょうか。
新郷 Alteryxではかねてより、製品・サービスの提供を通じて、お客様における「データ民主化」に長らく取り組んできました。具体的には、データの探索、クレンジングから加工・集計、可視化、統計解析、そして予測分析、What-if分析に至るまでをサポートするプラットフォームを提供。お客様に価値の高いデータ分析を実践していただける環境を整備してきました。最近ではそこに生成AIの技術を組み込んで、すでに述べた5つの段階のすべてにおいて、ユーザーがさながら“専属のアシスタント”が得られるような仕組みを整えています。
望月 そのあたり、具体的にご紹介いただけますでしょうか。
新郷 まず、課題設定のところについては、「Auto Insights」というツールを利用することで、企業名や業種、役職、やりたいことを入力すれば、想定される課題の所在、ユースケースをツールが自動的に提示してくれます。次に、課題の解消に必要なデータの収集、準備というシーンでは、「Copilot」を活用いただけます。これに関し、もともとAlteryxでは、ローコード・ノーコードでワークフローを作成することが可能でしたが、Copilotではそうした人手を介することなく、やりたい処理をツールに指示するだけで、必要なフローを自動生成することができます。
望月 なるほど。課題の抽出から必要なデータの準備、ワークフローの作成までが生成AIによって自動化されるわけですね。
新郷 それだけではありません。そこで再びAuto Insightsを利用することで、インサイトの発掘やレポートの作成も自動化できます。要するに、ユーザーは技術スキルの習得に努めることなく、単に生成AIに対して問い合わせを行うだけで、課題設定からデータに基づくインサイトの導出に至るすべてのフェーズを実践することが可能となるわけです。さらに、得られたインサイトからアクションに落とし込んで実行すると、行動変容の評価についてもAlteryxに用意された「Machine Learning」を用いることで施策検証をサポートします。予測分析の自動化やシミュレーションなども行えるようになっています。
進化したプラットフォームの活用で
“真のデータ民主化元年”を目指す
望月 そうした生成AIを実装して進化したAlteryxを導入して、実際にビジネス上の成果を享受しているユーザーの事例あればご紹介ください。
新郷 海外の事例ですが、オーストラリアの保険グループ、Insurance Australia Group様の事例です。このお客様では、不正事業調査事業にAuto Insightsを適用いただきました。様々な不正検知のパターンを自動抽出して、使えそうなものについてトライ＆エラーを実施することで、最適な不正検知の方法を確立に役立てていただいています。これにより、不正取引の特定が加速され、データに基づく意思決定の実践を強化できました。その結果、1名の分析アナリストを増員したのと同等の効果が得られたそうです。
望月 特に金融領域などの専門的分野で、分析アナリスト1名を補充するというのは容易なことではなく、その効果は絶大だといえますね。最後に、今後に向けた意気込みをお聞かせください。
新郷 ご紹介したように、我々のプラットフォームも生成AI技術の搭載により、大きく進化を遂げています。それはまさに、かねてより我々が取り組んできた、お客様におけるデータの民主化をさらに大きく前進させるものにほかなりません。ぜひAlteryxとともに、今年を“真のデータ民主化元年”にしていただければと思います。