概要
生成AIは、RAG、エージェントAI、統合型BIプラットフォームなどのツールを活用し、機密情報を保護しながら、ユーザーに直接行動可能なインサイトを提供し、大規模な安全なデータ駆動型意思決定を可能にすることで、ビジネスインテリジェンスを変革しています。
生成AIは、データ駆動型ビジネス戦略のプレイブックを書き換えつつあります。煩雑なプロセスは自動化され、会話形式になり、「意思決定インテリジェンス」の新時代を加速させています。これは、必要なときに必要な場所で強力なインサイトをシンプルかつ正確に浮き彫りにする世界です。AIは瞬時に、経営層が迅速かつ自信を持って意思決定を行うために必要なトレンドを浮き彫りにします。
過去2年間で、AIのビジネスインテリジェンス能力は大きく進歩しましたが、注意点もあります。生成型ビジネスインテリジェンスを導入する前に、組織はAIモデルを非常に機密性の高いビジネスデータに接続し、情報漏洩を防ぐ必要があります。
ベクタライゼーション、RAG、MCP、エージェントスキルは、そのギャップを埋めるためのフォーマットやプロトコルの一部ですが、この新興分野では、業界標準となる単一の解決策はまだ登場していません。もちろん、ChatGPTのような公開AIプラットフォームに機密性の高い財務報告書や個人識別情報をアップロードすることは、Instagramに直接投稿するのと同じくらい安全性が低いです。
NetCom LearningのAIスペシャリスト、Cheryl Jonesは、「誰かがスプレッドシートをこれらのサービスに入力した瞬間、それが公開されるかどうか、いつ漏洩するかは予測できません」と説明します。「ChatGPTの最大のセキュリティリスクの一つは、意図しないデータ漏洩の可能性です。従業員が機密の会社情報や顧客データ、独自のアルゴリズムをChatGPTに入力すると、その情報がモデルのトレーニングデータに使われたり、将来の出力で他のユーザーに露出したりする可能性があります。」
多くの組織は、ChatGPTに直接問い合わせるのではなく、企業のデータベースに接続された独自のLLMを搭載したカスタマイズされたチャットボットの作成に投資しています。その一つの方法は、「retrieval augmented generation（RAG）」と呼ばれる手法を用いることです。これは、外部データを動的に取得し、AIの応答に取り込むことで、インサイトの正確性と関連性を向上させるものです。これは、アルゴリズムやトレーニングを変更せずにAIモデルを「微調整」する方法です。
RAGシステムは、外部ソースからデータを収集し、それを小さく管理しやすいチャンクに分解します。これらは、ベクターデータベースに格納された数値埋め込みから引き出され、LLMが検索可能にします。これにより、LLMはユーザーのクエリに関連するデータチャンクを抽出し、それを元のプロンプトに追加して、接続されたデータに基づいた応答を生成します。
「成功するRAGシステムの実装の基盤は、原始データを知的な検索を通じて言語モデルに接続するモジュラーアーキテクチャです」と、Binariksのプロダクトソリューションディレクター、Helen Zhuravelは説明します。「この構造により、チームは応答の正確さ、最新性、内部知識に基づいた内容を維持しながら、モデルの再トレーニングを行わずに済みます。」
しかし、RAGは、データを直接AIチャットボットに入力することに伴うセキュリティ問題から完全に免れるわけではなく、完全な解決策ではありません。RAGだけでは、モデルが従来のビジネスインテリジェンスを提供できません。なぜなら、これらのモデルは依然として会話形式でインサイトを出力するよう設計されているからです。RAGには、従来のBIプラットフォームの基本的な構成要素は含まれていません。詳細なレポートやダッシュボードを生成するには、包括的なビジネスロジック、データビジュアライゼーションエンジン、データ管理ツールをLLMと統合する必要があります。
幸いなことに、Amazon Q in QuickSight、Sisense、Pyramid Analyticsなどの既製の生成型BIシステムを購入する選択肢もあります。これらは従来のBIプラットフォームのような外観と操作感を持ちつつ、LLMとネイティブに統合されており、アクセス性を向上させています。
Pyramid Analyticsは、プラグアンドプレイのアーキテクチャにより、Databricks、Snowflake、SAPなどのサードパーティのLLMを直接データソースに接続できます。これにより、追加のデータパイプラインを構築したり、データを特別な形式に整形したりする必要がなくなります。機密情報を保護するために、Pyramidは生データをLLMに送信しません。
PyramidのCTO、Avi Perezはブログ投稿で、「ユーザークエリは基盤となるデータから分離されており、何も顧客の管理下にある環境から出ていかない」と説明します。「プラットフォームは平易な言語のリクエストと、言語モデルが回答を生成するために必要なコンテキストだけを渡します」と述べています。
例えば、誰かが地域ごとの売上とコストについて質問した場合、Pyramidはクエリとともに、メタデータ、スキーマ、セマンティックモデルなどの限定情報だけをLLMに渡します。「実際のデータ自体は送信されません」とPerezは言います。「LLMは解釈能力を使って適切なレシピを返し、それをPyramidエンジンがスクリプト化、クエリ、分析、コンテンツ作成に利用します。」
他の生成型BIプラットフォームは、AIとデータベースの接続方法を異にしています。Amazon Q in QuickSightは、セキュリティの観点からすべてをAWS環境内に閉じ込めて管理しています。さらに、Amazonは、Amazon Qを動かす基盤モデルのトレーニングに顧客のプロンプトやクエリを使用しないことを約束しており、データ漏洩を防いでいます。
生成型BIプラットフォームは、ビジネスインテリジェンスを誰でも簡単にアクセスできるものにします。会話型インターフェースを備えているため、非技術者も自然言語のプロンプトを使って必要な情報を引き出すことができます。また、AIを活用してダッシュボードやビジュアライゼーションを自動生成し、データ探索を支援します。
ユーザーは、静的なデータを説明可能なストーリーに変換し、トレンドや異常を理解しやすくするために、レポートやコンテキストの要約を生成することも可能です。
ビジネスインテリジェンスをより実用的にするために、一部の組織は、エージェントスキルやモデルコンテキストプロトコル（MCP）などの基盤技術を用いたRAGパイプラインを適用しています。目的は、BIを受動的なレポートツールから、重要なインサイトを理解し、発見に基づいてタスクを実行できる自律型システムへと変革することです。
エージェントスキルは、Anthropicが開発したモジュール式の能力ライブラリで、PDF作成、特定API呼び出し、複雑な統計計算などの特定のアクションをAIエージェントに実行させることができます。これらのスキルは、必要に応じてエージェントが起動し、人間に代わって作業を行うことを可能にします。
一方、MCPは、LLMと外部データソースやソフトウェアツールを接続するためのオープンで汎用的な標準です。これにより、AIエージェントは、カスタムコネクタを構築することなく、ライブシステムやツールに安全かつ構造化された方法でアクセスできます。
これらの技術は、ビジネスインテリジェンスの範囲に適合し、相乗効果を生み出します。たとえば、「南部で売上が落ちている理由は？」といった質問に対して、エージェントはMCPを使って、ユーザーの役割やアクセス権、過去にアクセスしたレポート、CRMからのライブデータなど、必要なコンテキストを引き出します。
次に、エージェントはRAGを使って、地域のマーケティング計画や会議の議事録などの関連データを取得し、売上低迷の原因を特定します。回答を見つけた後、エージェントはエージェントスキルを使って、サマリーレポートの作成、担当営業チームへの通知、ERPの予算予測の更新などのアクションを実行します。
CiscoのCMO、Aruna Ravichandranは、エージェントAIの可能性について非常に楽観的で、「この新時代では、コラボレーションは摩擦なく行われる」と予測します。「デジタルワーカーはニーズを予測し、背景でタスクを調整し、問題が表面化する前に解決します。」
しかしながら、RAG、MCP、エージェントスキルはまだ実験段階にあり、多くの専門家は長期的な採用に懐疑的です。エージェント型BIワークフローを構築するための標準的な枠組みはなく、少なくとも現時点では、大規模なリソースと才能を持つ組織だけがこれらのプロジェクトに取り組むことになるでしょう。
LLMによるデータアクセスは、真の意思決定インテリジェンスへの最後の一マイルの障壁とも言えます。必要な瞬間に誰でも強力なインサイトを浮き彫りにできる世界です。これが解決すれば、意思決定はもはやアナリストや経営層だけのものではなく、日常のビジネス運営の一部となるでしょう。
ますます多くの従業員が戦略的な問題解決に関与し始めており、その影響は計り知れません。自社のデータとAI駆動の分析を成功裏に統合した組織は、企業情報を孤立した資産から、すべての従業員が話す決定的行動の言語へと変換しています。
17.93K 人気度
81.58K 人気度
30.36K 人気度
11.42K 人気度
12.33K 人気度
あなたのビジネスデータをAIに接続する最良の方法は何ですか？
概要
生成AIは、RAG、エージェントAI、統合型BIプラットフォームなどのツールを活用し、機密情報を保護しながら、ユーザーに直接行動可能なインサイトを提供し、大規模な安全なデータ駆動型意思決定を可能にすることで、ビジネスインテリジェンスを変革しています。
生成AIは、データ駆動型ビジネス戦略のプレイブックを書き換えつつあります。煩雑なプロセスは自動化され、会話形式になり、「意思決定インテリジェンス」の新時代を加速させています。これは、必要なときに必要な場所で強力なインサイトをシンプルかつ正確に浮き彫りにする世界です。AIは瞬時に、経営層が迅速かつ自信を持って意思決定を行うために必要なトレンドを浮き彫りにします。
過去2年間で、AIのビジネスインテリジェンス能力は大きく進歩しましたが、注意点もあります。生成型ビジネスインテリジェンスを導入する前に、組織はAIモデルを非常に機密性の高いビジネスデータに接続し、情報漏洩を防ぐ必要があります。
ベクタライゼーション、RAG、MCP、エージェントスキルは、そのギャップを埋めるためのフォーマットやプロトコルの一部ですが、この新興分野では、業界標準となる単一の解決策はまだ登場していません。もちろん、ChatGPTのような公開AIプラットフォームに機密性の高い財務報告書や個人識別情報をアップロードすることは、Instagramに直接投稿するのと同じくらい安全性が低いです。
NetCom LearningのAIスペシャリスト、Cheryl Jonesは、「誰かがスプレッドシートをこれらのサービスに入力した瞬間、それが公開されるかどうか、いつ漏洩するかは予測できません」と説明します。「ChatGPTの最大のセキュリティリスクの一つは、意図しないデータ漏洩の可能性です。従業員が機密の会社情報や顧客データ、独自のアルゴリズムをChatGPTに入力すると、その情報がモデルのトレーニングデータに使われたり、将来の出力で他のユーザーに露出したりする可能性があります。」
RAGからリッチなBIインサイトへ
多くの組織は、ChatGPTに直接問い合わせるのではなく、企業のデータベースに接続された独自のLLMを搭載したカスタマイズされたチャットボットの作成に投資しています。その一つの方法は、「retrieval augmented generation（RAG）」と呼ばれる手法を用いることです。これは、外部データを動的に取得し、AIの応答に取り込むことで、インサイトの正確性と関連性を向上させるものです。これは、アルゴリズムやトレーニングを変更せずにAIモデルを「微調整」する方法です。
「成功するRAGシステムの実装の基盤は、原始データを知的な検索を通じて言語モデルに接続するモジュラーアーキテクチャです」と、Binariksのプロダクトソリューションディレクター、Helen Zhuravelは説明します。「この構造により、チームは応答の正確さ、最新性、内部知識に基づいた内容を維持しながら、モデルの再トレーニングを行わずに済みます。」
しかし、RAGは、データを直接AIチャットボットに入力することに伴うセキュリティ問題から完全に免れるわけではなく、完全な解決策ではありません。RAGだけでは、モデルが従来のビジネスインテリジェンスを提供できません。なぜなら、これらのモデルは依然として会話形式でインサイトを出力するよう設計されているからです。RAGには、従来のBIプラットフォームの基本的な構成要素は含まれていません。詳細なレポートやダッシュボードを生成するには、包括的なビジネスロジック、データビジュアライゼーションエンジン、データ管理ツールをLLMと統合する必要があります。
既製品のGenBI in a Box
幸いなことに、Amazon Q in QuickSight、Sisense、Pyramid Analyticsなどの既製の生成型BIシステムを購入する選択肢もあります。これらは従来のBIプラットフォームのような外観と操作感を持ちつつ、LLMとネイティブに統合されており、アクセス性を向上させています。
Pyramid Analyticsは、プラグアンドプレイのアーキテクチャにより、Databricks、Snowflake、SAPなどのサードパーティのLLMを直接データソースに接続できます。これにより、追加のデータパイプラインを構築したり、データを特別な形式に整形したりする必要がなくなります。機密情報を保護するために、Pyramidは生データをLLMに送信しません。
PyramidのCTO、Avi Perezはブログ投稿で、「ユーザークエリは基盤となるデータから分離されており、何も顧客の管理下にある環境から出ていかない」と説明します。「プラットフォームは平易な言語のリクエストと、言語モデルが回答を生成するために必要なコンテキストだけを渡します」と述べています。
例えば、誰かが地域ごとの売上とコストについて質問した場合、Pyramidはクエリとともに、メタデータ、スキーマ、セマンティックモデルなどの限定情報だけをLLMに渡します。「実際のデータ自体は送信されません」とPerezは言います。「LLMは解釈能力を使って適切なレシピを返し、それをPyramidエンジンがスクリプト化、クエリ、分析、コンテンツ作成に利用します。」
他の生成型BIプラットフォームは、AIとデータベースの接続方法を異にしています。Amazon Q in QuickSightは、セキュリティの観点からすべてをAWS環境内に閉じ込めて管理しています。さらに、Amazonは、Amazon Qを動かす基盤モデルのトレーニングに顧客のプロンプトやクエリを使用しないことを約束しており、データ漏洩を防いでいます。
生成型BIプラットフォームは、ビジネスインテリジェンスを誰でも簡単にアクセスできるものにします。会話型インターフェースを備えているため、非技術者も自然言語のプロンプトを使って必要な情報を引き出すことができます。また、AIを活用してダッシュボードやビジュアライゼーションを自動生成し、データ探索を支援します。
ユーザーは、静的なデータを説明可能なストーリーに変換し、トレンドや異常を理解しやすくするために、レポートやコンテキストの要約を生成することも可能です。
エージェントAIによる行動可能なインサイト
ビジネスインテリジェンスをより実用的にするために、一部の組織は、エージェントスキルやモデルコンテキストプロトコル（MCP）などの基盤技術を用いたRAGパイプラインを適用しています。目的は、BIを受動的なレポートツールから、重要なインサイトを理解し、発見に基づいてタスクを実行できる自律型システムへと変革することです。
エージェントスキルは、Anthropicが開発したモジュール式の能力ライブラリで、PDF作成、特定API呼び出し、複雑な統計計算などの特定のアクションをAIエージェントに実行させることができます。これらのスキルは、必要に応じてエージェントが起動し、人間に代わって作業を行うことを可能にします。
一方、MCPは、LLMと外部データソースやソフトウェアツールを接続するためのオープンで汎用的な標準です。これにより、AIエージェントは、カスタムコネクタを構築することなく、ライブシステムやツールに安全かつ構造化された方法でアクセスできます。
これらの技術は、ビジネスインテリジェンスの範囲に適合し、相乗効果を生み出します。たとえば、「南部で売上が落ちている理由は？」といった質問に対して、エージェントはMCPを使って、ユーザーの役割やアクセス権、過去にアクセスしたレポート、CRMからのライブデータなど、必要なコンテキストを引き出します。
次に、エージェントはRAGを使って、地域のマーケティング計画や会議の議事録などの関連データを取得し、売上低迷の原因を特定します。回答を見つけた後、エージェントはエージェントスキルを使って、サマリーレポートの作成、担当営業チームへの通知、ERPの予算予測の更新などのアクションを実行します。
CiscoのCMO、Aruna Ravichandranは、エージェントAIの可能性について非常に楽観的で、「この新時代では、コラボレーションは摩擦なく行われる」と予測します。「デジタルワーカーはニーズを予測し、背景でタスクを調整し、問題が表面化する前に解決します。」
しかしながら、RAG、MCP、エージェントスキルはまだ実験段階にあり、多くの専門家は長期的な採用に懐疑的です。エージェント型BIワークフローを構築するための標準的な枠組みはなく、少なくとも現時点では、大規模なリソースと才能を持つ組織だけがこれらのプロジェクトに取り組むことになるでしょう。
すべての人にAI強化意思決定を
LLMによるデータアクセスは、真の意思決定インテリジェンスへの最後の一マイルの障壁とも言えます。必要な瞬間に誰でも強力なインサイトを浮き彫りにできる世界です。これが解決すれば、意思決定はもはやアナリストや経営層だけのものではなく、日常のビジネス運営の一部となるでしょう。
ますます多くの従業員が戦略的な問題解決に関与し始めており、その影響は計り知れません。自社のデータとAI駆動の分析を成功裏に統合した組織は、企業情報を孤立した資産から、すべての従業員が話す決定的行動の言語へと変換しています。