- AI×データ活用｜マイクロストラテジー・ジャパン
生成AIとBIの相互補完的活用が
企業の最適な意思決定に貢献する
データ分析の領域でも生成AIの活用が始まり、主要分析ツールは次々にAI対応を打ち出している。生成AIの活用をめぐっては、ハルシネーションやユーザーの権限を超えた情報の提示など、いくつかの課題が指摘されているが、BIプラットフォームである「MicroStrategy ONE」では、そうした課題を解消するための補完的な仕組みを実装。生成AIを企業の重要な意思決定に活かすツール環境を整備している。（聞き手：日経BP 総合研究所 主席研究員 小林 暢子）
生成AI活用において懸念される
ハルシネーションをBIにより克服
社長執行役員
三ッ谷 直晃 氏
小林 生成AIの活用が企業の業務に多大なインパクトを及ぼしつつあります。すでにデータ分析の領域でも、主要な分析ツールがこぞって生成AI対応を打ち出してきていますが、マイクロストラテジーではこうした状況をどのように見ていますか。
三ツ谷 当社は1989年の設立以来、あくまでもビジネスインテリジェンス（BI）の領域に特化した事業展開により、常にBI市場を牽引してきたことで知られています。「Intelligence Everywhere（あらゆる場所にインテリジェンスを）」をミッションに、お客様の組織のあらゆるユーザーにおけるデータへのアクセシビリティを拡大し、誰もがBIを使いこなせる環境の提供に努めてきました。
生成AIについては、我々の過去35年の歴史の中でも、最大級の革新をBIの世界にもたらすだろうと捉えており、今まさに関連の取り組みを加速させているところです。そこで我々が考えているのは、BIと生成AIは互いに相互補完関係にあるということです。
小林 相互補完関係とは、具体的にどういうことでしょうか。
三ツ谷 日本の初等教育における3つの基本的なスキルを表す言葉に「読み書き算盤」というものがありますが、これを例にとると生成AIは自然言語でのユーザーの問いかけに自然言語で答えるという意味においては、いわば「読み書き」には長けているといえます。その反面、「算盤」つまり計算については、現状、誤った答えを返すことが多い。これは生成AIの活用において課題とされるハルシネーションの1つとして指摘されている点ですね。
小林 だとすれば、企業の戦略を決定づける重大な意思決定を委ねることは、やはり難しいといわねばならないわけですが、BIがそうした生成AIの弱点を補完し得るということですね。
BIが問いかけの“真の意味”を解釈
生成AIから正確な回答を引き出す
小林 では、マイクロストラテジーのBIツールでは、生成AIの活用にあたって、そうしたハルシネーションに伴う問題をどのように解消しているのでしょうか。
三ツ谷 当社が提供するBIプラットフォーム「MicroStrategy ONE」では、「セマンティックグラフ」という技術を搭載することで、AIとBI、双方の強みを活かすかたちでユーザーからの各種の質問に対する正確な回答を提供します。具体的には、投げかけられた質問に対し、BI側で必要なデータモデルを定義して、格納されたデータの属性情報やデータ間の関連性などを踏まえて、例えば「売上」や「地域」など一般的に用いられる用語を、質問を発している部署などのコンテキストに応じてその“真の意味”を解釈し、適切な質問に再編して生成AIにわたします。
小林 要するに、MicroStrategy ONEの側で、生成AIが内容を誤解しないように、質問の精度を高めるわけですね。
三ツ谷 そういうことになります。一方、生成AIの側では、すでに申し上げたように計算が苦手だという問題がありますので、数字を扱う部分については、再びBIのほうに戻してBI側で必要な計算を行ったのち、あらためてAI側に質問を戻して、AIから最終的にユーザーへと正しい回答が行われるようにしているわけです。
なお、このとき生成AIをめぐるもう1つの課題として、ユーザーが閲覧権限を持っていない情報を含む回答がなされるという問題がありますが、それについてもMicroStrategy ONEがユーザーの権限を意識したかたちで質問を生成してAIにわたすことになり、ユーザーに対し権限を持たない情報が不用意に開示されることがないような仕組みも装備しています。
ユーザーからのリクエストに基づき
AIがダッシュボードを自動構築
小林 そうした形でのAI活用において、MicroStrategy ONE側で用意されているUIについても教えてください。
三ツ谷 1つは「Auto ダッシュボード」。通常、ダッシュボードは、データセットのリストから必要なものを逐次選んで、構築してくことになりますが、それには当然、相応の手間を要するほか、構築に当たる人材には少なからぬスキルが求められます。これに対しAuto ダッシュボードでは、ユーザーリクエストをもとにダッシュボードをAIで自動構築することが可能。自然言語で要望を入力していくことによって、ユーザーが求めるものへと順次ブラッシュアップしていくことができます。
もう1つが「Auto アンサー」と呼ばれるもので、こちらはBIツールの使いこなしやデータ分析に不慣れな一般的ビジネスユーザーが、蓄積されたデータから容易にインサイトを導出していくことを支援するものです。具体的には、画面上にデータのカテゴリやデータセットを示し、想定されるのはどういうものかを提示。例えば「客単価が高かった月は」という質問を選べば、グラフや数字を駆使しながら、自然言語によるわかりやすい回答が得られます。その背後では「Auto ボット」が動いており、ユーザーの任意の質問にも答えてくれます。なお、このボットについては、Tableauに組み込んで使ったり、Salesforceのデータを分析に埋め込んで利用するといったことも可能です。
小林 現状、生成AIの活用にはハルシネーションやセキュリティをめぐる問題などがつきまといます。しかし、MicroStrategy ONEに見られるように、ツールの進化により、そうした課題は着実に解消されてきているといえそうですね。