〜Einstein Copilot for Tableau で、ユーザーのセルフサービス分析を加速〜 〜アナリストのワークフローを合理化し、組織の誰もが戦略的にデータインサイトを活用〜
※本資料は2024年4月2日に米国で発表されたニュースリリース（https://www.salesforce.com/news/stories/einstein-copilot-tableau-beta/）の抄訳版です。本資料の正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。本資料に記載の製品の日本での一般提供の時期は未定です。
米国Salesforce（以下Salesforce）は、Einstein Copilot for Tableauのベータ版の提供開始を発表しました。この新機能は、あらゆる職務のユーザーがAIの支援を受けてデータを探索できるように設計されています。
多くの企業は、専門のアナリストが作成したレポートやダッシュボードでデータからのインサイトを配布する傾向にあります。Tableauのダッシュボードは、視覚的かつインタラクティブで、ユーザーは事前に定義されたガイドパスを探索することでスコープを調整できます。しかし、ユーザーがダッシュボードで質問の答えを見つけられないこともあります。そのようなユーザーには、高度な分析トレーニングなしに、自らデータ探索を実行できる機能が必要です。Einstein Copilot for Tableau を使用すると、ユーザーはデータを深く掘り下げ、自然言語で Tableau の強力な分析エンジンを活用して、スプレッドシートやクラウドおよびオンプレミスのデータウェアハウス、Salesforce Data Cloud（https://www.salesforce.com/jp/data/） などのデータソースからクエリを実行し、豊富なインサイトを引き出せます。
Einstein Copilot for Tableauを使用すると、ガイド付きの自然言語主導の分析体験を通じて、生産性を向上させ、より深いデータインサイトを発見できます。
あらゆる業界の組織が、効率化とより良い意思決定を求めており、AIを活用した新しいツールの使用をチームに求めています。
- CEOの83%（https://www.tableau.com/ja-jp/learn/whitepapers/how-data-culture-fuels-business-value-in-data-driven-organizations）（英語）は、組織がよりデータドリブンになることを望んでいますが、データ分析によって意思決定が行われていると回答した従業員はわずか30%に過ぎません。
- ビジネスリーダーの90％以上（https://www.salesforce.com/content/dam/web/en_us/www/documents/research/state-of-data-analytics.pdf）（英語）が、生成AIは組織にとって有益であると回答しています。
Einstein Copilot for Tableauは、すべてのビジネスユーザーがデータ分析にアクセスできるようにし、さらにビジネスデータとメタデータの分析に基づいてユーザーに質問を提案します。 また、データアナリストからの変更リクエストやアップデートの回数を削減し、データドリブンな意思決定の迅速化を支援します。
また、Einstein Copilot for TableauはEinstein Trust Layer（https://www.salesforce.com/jp/products/secure-ai/）を活用し、ビジネスチームとデータチームに、データを保護しサードパーティモデルへの露出を制限するための堅牢なツールを提供します。他のAIオーケストレーションエンジンとは異なり、Einstein Trust Layerは顧客のプロンプトやLLMの応答を保持しません。このため、顧客のデータや専有データは非公開のまま維持されます。
Salesforceが最近導入したEinstein Copilot（https://www.salesforce.com/jp/company/news-press/press-releases/2024/02/240229/）（英語）に続き、Tableauの新しいAI支援機能は、分析的なユースケースのために特別に設計されています。
Einstein Copilot for Tableauに含まれる機能は以下の通りです。
- Recommended Questions：データを探索する際、何から始めればよいのか分からないことも多いでしょう。Einstein Copilot for Tableau は、データの自動分析を実行し、関連する質問を推奨して、興味深い潜在的なインサイトの領域にユーザーを導きます。たとえば、地域の営業担当者は、「製品カテゴリ間で販売パターンがありますか」といった推奨される質問を使用して、季節ごとの販売パターンを発見できます。
- Conversational Data Exploration：最初の質問に対する答えを得るだけで十分なことはほとんどありません。優れた分析を行うには、フォローアップの質問を行い、さらに詳細を知ることが必要です。Einstein Copilot for Tableau を使用すると、ユーザーはデータ探索を繰り返し、改良することができます。ユーザーは、前の質問との関連性を失うことなく、インサイトを検索できます。例えばマーケティング担当者は、まるで本当にデータと会話しているかのように、どのキャンペーンが最も好調かを質問し、さらに特定の地域、製品、販売チャネルに関するフォローアップの質問を追加することができます。
- Guided Calculation Creation：メトリクスとKPIの計算は、データを分析する際の重要なタスクであり、複雑な計算構文を習得する必要があります。Einstein Copilot for Tableauは、このプロセスを通じてユーザーをガイドします。たとえば、住所の全文から市町村名を抽出するなど、長い文字列フィールドから情報を解析したり、正確な結果を得るために複数の指標を適切な集計と組み合わせたりする上で、AIを活用したガイダンスを得ることができます。
Einstein Copilot for Tableauを使用すると、初心者のアナリストやデータに関心のあるユーザーは、複雑な計算構文を学ぶことなく、分析ビューやダッシュボードを作成できます。
Salesforceの視点：Tableau 最高経営責任者（CEO）のライアン・エイテイ（Ryan Aytay）は次のように述べています。「現代の企業で成功するためには、すべての従業員がすべての職務において、基本的なデータスキルを身につける必要があります。Einstein Copilot for Tableauは、スキル開発を合理化します。誰もがデータを理解するエキスパートになれるよう支援し、また信頼性の高いAIを使用して、組織のすべての人がより迅速にインサイトを表示できるようにします。これで誰もがデータの専門家です」
アナリストの視点：Constellation Research社のバイスプレジデント兼プリンシパルアナリストのダグ・ヘンシェン（Doug Henschen）氏は次のように述べています。「生成AIは、ビジネス全体におけるインサイトへのアクセスや対話の方法を真に変革する可能性を秘めていますが、組織はデータが信頼できるという保証を求めています。信頼性が確保されれば、生成AIは野心からビジネスのための超強力なツールへと進化できます」
Einstein Copilot（https://www.salesforce.com/jp/company/news-press/press-releases/2024/02/240229/）（英語）の機能が進化するにつれて、SalesforceとTableauの顧客は、データに対して自然言語で質問し、インサイトを可視化し、それらのインサイトを顧客にとってより良いエクスペリエンスを生み出すアクションに変えることができるようになります。詳細については、4月29日から5月1日までサンディエゴで開催されるTableau Conference（https://www.salesforce.com/tableau-conference/）で発表されます。
提供時期：Einstein Copilot for Tableauは現在、ベータ版として限られた顧客向けに提供されており、今夏には一般提供される予定です（英語のみ）。
詳細情報：
- ベータ版プログラムへのお申し込みはこちら（https://www.tableau.com/einstein-copilot-beta-program）から
- Einstein Copilot for Tableauの信頼性と正確性について（https://www.tableau.com/blog/how-can-i-trust-einstein-copilot-tableau）
- Einstein Copilot in Tableauのデモはこちら（https://www.tableau.com/watch/einstein-copilot-for-tableau-demo）
- Salesforce+で、どこからでもTableau Conferenceに参加
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