拡張分析：生成AIアシスタントが必要とするインテリジェンスレイヤー

あなたは、[生成AIアシスタント](https://pages.dataiku.com/become-a-genai-powered-analyst?_gl=1*wrgw9w*_gcl_au*NDgxMDUyMzg5LjE3NDY3NzE2NTM.*_ga*ODEzMDU2NDgxLjE3NDY3NzE2NTQ.*_ga_B3YXRYMY48*czE3NTAwNDkwNzgkbzIyJGcxJHQxNzUwMDQ5NzA4JGo1OSRsMCRoMA..)持っています。さて、次は何をしますか? 2025年、ほぼすべての企業が生成AIアシスタントを導入しています。差別化要因はアシスタントを導入しているかどうかではなく、その背後にあるインテリジェンスを誰が持っているかです。

SQLの作成、ダッシュボードの要約、アドホックな質問への回答など、アシスタントはチームがデータと対話する方法を変えつつあります。今日のほとんどの生成AIアシスタントはデータを取得できますが、それを分析または説明するための深さに欠けています。つまり、以下のことを意味します。

- ビジネスのニュアンスを理解せずに、疑わしい、あるいは一般的な洞察を生成する。
- 回答を信頼できる情報源まで遡って追跡したり、その論理的根拠を説明したりすることができない。
- 自社に固有のロジックや要因を組み込んでいない。

このような事態が発生すると、ユーザーはアシスタント、洞察、そして多くの場合データそのものに対する信頼を失います。明確なコンテキストがなければ、ダッシュボードの解釈はより困難になります。アシスタントは作業負荷を軽減するどころか、アナリストをファクトチェッカーに変えてしまい、絶えずアウトプットを明確化したり修正したりすることになります。そして、迅速であるべきだった意思決定は、誰もが曖昧で説明のない回答に基づいて自信を持って行動できないため、遅々として進まなくなります。

これらはUIの問題ではなく、インテリジェンス層が欠落している兆候です。分析の深さがないアシスタントは、明確さよりも多くの摩擦を生み出します。これこそが、拡張アナリティクスが埋めるギャップです。つまり、アウトプットを理解へと変え、理解を自信に満ちた行動へと変えるのです。

## 拡張アナリティクスとは何か？
拡張アナリティクスは単なる機能ではなく、インテリジェンスシステムです。生データを、正確であるだけでなく、説明可能で、タイムリーで、すぐに使える洞察に変えるために必要な本質的な層を統合します。その中核において、拡張アナリティクスは3つの不可欠な要素を統合します。
- クリーンでガバナンスの効いた、信頼できるキュレーション済みデータセット
- 既存のプロセス、分析ワークフロー、機械学習モデルから導き出されるビジネスコンテキスト
- [生成AIアプリケーションとAIエージェント](https://www.dataiku.com/ja/%e8%a3%bd%e5%93%81/key-capabilities/%e7%94%9f%e6%88%90ai%ef%bc%86%e3%82%a8%e3%83%bc%e3%82%b8%e3%82%a7%e3%83%b3%e3%83%88/)が、信頼できるデータと組み込みのビジネスロジックの両方を活用して、複雑な分析を連携できるようにするオーケストレーション層。


これらの要素が連携することで、従来のダッシュボードや基本的なアシスタントではできなかったことを実現します。
- 信頼でき、ガバナンスの効いたデータがなければ、洞察は信頼できません。
- ビジネスコンテキストがなければ、アシスタントは「なぜ」何かが起こったのかを説明できません。
- オーケストレーションがなければ、生成AIは分析、コンテキスト、意思決定から切り離されたままになります。

これらの層が統合されると、[生成AI](https://www.dataiku.com/ja/%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%83%BC/%E8%A9%B3%E7%B4%B0/%e7%94%9f%e6%88%90ai/)の背後にあるインテリジェンスを形成し、意思決定が行われる場所で、コンテキストが豊富で、追跡可能で、実用的な洞察を提供します。

## AIアシスタントの限界 — そして拡張アナリティクスの始まり
アシスタントはデータを表面化させるのに優れています。しかし、より深い分析が必要とされる場合、その力はおよびません。拡張アナリティクスがなければ、アシスタントは以下のことができません。
- 変化の背後にある真の原因を突き止める
- ビジネスコンテキストを用いて結果を説明する
- 多段階の根本原因分析を実行する
- 追跡可能で、ガバナンスの効いた洞察を提供する
- AIエージェントに期待される意思決定を後押しする

そこで、このインテリジェンス層が違いを生み出します。「なぜ第3四半期の収益は減少したのか？」と尋ねてみましょう。

- ない場合： 「はい、これがダッシュボードです。」
- ある場合： 「第3四半期の収益が12%減少したのは、北東部でのチャーン（解約）が増加したためで、これはプロモーションの減少と競合他社の割引に関連しています。チャートを参照してください。」

同じ収益の落ち込みを検知し、即座に根本原因を表面化させ、ビジネス要因を説明し、価格調整の引き金を引くAIエージェントを想像してみてください。それは単なる自動化ではありません。それが動き出した拡張アナリティクスです。

これこそが、拡張アナリティクスが埋めるギャップです。つまり、アクセスを理解へと変え、理解を行動へと変えるのです。

## なぜDataikuは拡張アナリティクスのための生成AIクリティカルなインフラストラクチャーなのか
AIアシスタントはデータへのアクセスを容易にします。Dataikuは、ロジック、透明性、コントロールをもって、アクセスを行動へと変えます。The Universal AI Platform™として、Dataikuは生成AIの背後にある完全なインテリジェンス層を強化し、組織がインタラクションを超えて、スケーラブルな洞察のシステムを構築するのを支援します。信頼できるデータセット、分析ワークフロー、MLモデル、生成AIアプリケーション全体にわたる深い統合により、Dataikuは、お客様固有のビジネス要因とコンテキストを真に理解するAI — そしてAIエージェント — を強化します。

Dataikuを使用すると、単なる答え以上のものを得られます。
- **単に生成するだけでなく、導いてくれるアシスタント**： アナリストは、すべてビジネスコンテキストに基づいた上で、SQL、データ準備、フロー設計をスピードアップします。
- **説明可能なAI：** 透明性を内蔵した[AutoML](https://www.dataiku.com/ja/%e8%a3%bd%e5%93%81/key-capabilities/%e6%a9%9f%e6%a2%b0%e5%ad%a6%e7%bf%92/automl/)が主要な要因を表面化させ、意思決定を強化します。
- **協調的なワークフロー**： ビジュアルとコードファーストの設計が、ガバナンスの効いたデータ上で技術専門家とビジネスユーザーを結びつけます。
- **ガードレール付きのRAG搭載生成AI**： ハルシネーション（幻覚）を起こすことなく、自社のドキュメント、ロジック、ドメイン専門知識に基づいてアウトプットを生成します。
- **動きのある洞察**： [Dataiku Stories](https://qiita.com/Dataiku/items/4cde1ef5940d608cfaec)を使用して、発見を動的で信頼性の高いプレゼンテーションに数秒で変換します。
- **エンタープライズガバナンスを最初から**：ノートブックから本番環境まで、[エンドツーエンドのリネージュ](https://qiita.com/Dataiku/items/8954ae6243c1f31f56fc)、トレーサビリティ、コンプライアンスを実現。
最初からエンタープライズレベルのガバナンス： ノートブックから本番環境まで、エンドツーエンドのリネージュ、トレーサビリティー、コンプライアンスを実現します。

Dataikuを利用している組織は、データチームが価値を提供するあり方を変革し、手作業を削減し、洞察を得るまでの時間を加速させ、アシスタントから[AIエージェント](https://www.dataiku.com/ja/%e8%a3%bd%e5%93%81/key-capabilities/ai%e3%82%a8%e3%83%bc%e3%82%b8%e3%82%a7%e3%83%b3%e3%83%88/)までスケールする再利用可能なシステムを構築しています。

最初の生成AIアシスタントを試験的に導入している場合でも、ビジネス全体でAIエージェントをスケーリングしている場合でも、Dataikuはそれを可能にする基盤であり、その機能性を保証するインテリジェンス層です。

## AIエージェントの時代において拡張アナリティクスが重要な理由
エンタープライズAIは、インタラクションから自律性へと進化しています。AIエージェントは、質問に答える以上のことを行うために登場しています。それらはKPIを監視し、異常を警告し、ワークフローをトリガーし、意思決定を行います。しかし、エージェントが責任を持って行動するためには、以下が必要です。
- 信頼できるデータとMLモデルへのアクセス： これにより、彼らの決定は信頼でき、ガバナンスの効いたインプットに基づきます。
- 既存のデータと分析コンテキストの認識： これにより、結果を正確に解釈し、ビジネスロジックに沿って行動できます。
- 他のエージェントや生成AIアプリケーションと連携する能力： これにより、協調的でインテリジェントなシステムの一部として動作できます。

それが拡張アナリティクスの役割です。それは後付けの機能ではなく、責任あるエージェントの背後にあるインテリジェンスインフラストラクチャーです。検証済みの洞察、明確な論理的根拠、完全なトレーサビリティ、そして組み込みのセーフガードを提供します。

Dataikuを使用すれば、単にAIエージェントをデプロイするだけでなく、インテリジェンス、透明性、エンタープライズグレードの信頼性をもって行動できるように装備させることができます。

## 全体像を把握する：生成AI搭載アナリストから始めましょう
拡張アナリティクスで洞察エンジンを構築する前に、生成AIアシスタントがすでに分析チームをどのように変革しているかをご覧ください。私たちのFlipbook「The GenAI-Powered Analyst」は、アシスタントが手作業をなくし、アナリストの役割を高め、スケールされた生成AIの基盤を築く方法を、実践的なステップと成功事例とともに解説しています。

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*原文: [Augmented Analytics: The Intelligence Layer GenAI Assistants Need](
https://blog.dataiku.com/augmented-analytics)*