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ビジネスインテリジェンスにおけるAI：メリットとユースケース

高度なText-to-SQL（構造化データのRAGとも呼ばれる）を使用してビジネスユーザーがセルフサービスでデータインサイトを得られるように、人工知能をビジネスインテリジェンスワークフローに統合する

概要
ビジネスインテリジェンスにAIを使用するメリット
ビジネスインテリジェンスにAIを活用する際の一般的なユースケース
各部門のビジネスインテリジェンス向けAI活用例
ビジネスインテリジェンス向けAIを支援するSnowflakeの優位性
お客様事例
ビジネスインテリジェンス向けのAIの関連リソース

概要

ビジネスインテリジェンス（BI）は、戦略的な意思決定を促進するエンジンです。組織は、データを収集、編成、分析、可視化するためのテクノロジーとプロセスを体系的に利用できます。

アナリティクスやデータが保存されるデータベースの言語であるSQLの記述に精通していないユーザーでも、データを分析できるように、人工知能がBIを強化しています。つまり、データ探索、可視化、レポート作成を合理化する直感的な対話型インターフェイスを通じて、データインサイトをすべての人が得られるように民主化します。

ビジネスインテリジェンスにAIを使用するメリット

AIで強化されたビジネスインテリジェンスは、組織の効率化とデータドリブンな意思決定を全面的にサポートします。主なメリットは以下のとおりです。

ビジネスユーザーの強化により、対話型インターフェイスを通じてセルフサービスのデータ分析が行えるようになり、SQLの知識は不要になります。
より柔軟なクエリ：従来のダッシュボードは硬直的で、新しい質問をするためには開発者が変更を加える必要がありました。AIによって柔軟性が向上し、ユーザーは追加のリソースをそれほど使用しなくても大規模なデータセットの質問を行えるようになります。
複雑な分析の高速化：ユーザーは質問を投げかけ、迅速に回答を得た後、追加質問をすることができます。これにより、レポート作成のサイクル間で待機する必要がなくなります。この迅速なセルフサービスの反復は、意思決定のためのデータドリブンなインサイトを入手するのに役立ちます。
データの抽出、準備、クレンジングの自動化：BI向けAIを支える基盤テクノロジーであるText-to-SQLの出力を使用することで、チームは生成されたSQLクエリを使用してデータの準備とクリーニングを迅速に行い、キュレートされたテーブルを提供してビジネスユーザーが信頼できる回答を得られるようになります。
AIを活用したダッシュボード：AIは、データの可視化から有用な要約を生成してナラティブを作成することができ、解釈されたデータに基づいて何をすべきかを簡単かつ迅速に把握できるようにします。さらに、AIモデルは履歴データと現在の指標に基づいて、将来のトレンドと成果を予測できます。

ビジネスインテリジェンスにAIを活用する際の一般的なユースケース

生成AIの急速な進化により、BI強化はAIを活用したシステムにおける有用なツールとなっています。以下に、さまざまなチームで有用な機能をいくつか紹介します。

インサイトの民主化：ダッシュボードやその他のより硬直的なセルフサービス分析ツールでは解決しない、ユーザー（特に非技術系ユーザー）が抱える、特定の目的の質問に対する回答を得る際に、アナリストやその他のSQL開発者への依存度を低減できます。
データドリブンな意思決定の強化：ビジネスユーザーは、質問に対するリアルタイムのインサイトや回答を得られます。また、「What-If」シナリオや類似の質問で、質問を繰り返すことができるため、技術専門家でなくても、意思決定におけるデータドリブンな対応が可能になります。
顧客の360度ビュー：顧客データのインタラクティブ性とセルフサービス分析を強化し、非構造化顧客データソースから構造化データとインサイトを抽出します。
顧客行動インサイト：AIは、競合他社の行動、価格設定、顧客調査の結果を監視し、より効果的に競争するための潜在的なギャップを特定することで、ビジネスインテリジェンスを生み出せます。

各部門のビジネスインテリジェンス向けAI活用例

BI向けAIは、さまざまな業界、特に組織内の特定の部門でも役立ちます。以下に例の一部を挙げます。

サプライチェーン業務

AI強化BIソリューションは、サプライチェーンデータのデータ異常を検知して問題を早期に特定し、衛星画像などの代替データソースを分析してボトルネックを予測し、履歴データに基づいて需要予測や物流調整を改善することで、サプライチェーン業務を強化します。

マーケティング

自然言語インターフェイスは、より多くのマーケターのデータドリブンな活用を可能にします。また、顧客の360度データは、キャンペーンのパフォーマンスや商品センチメントの理解に役立ちます。

データアナリティクス

生成AIは、SQLコードの生成を自動化します。これにより、データアナリストのコーディング時間が短縮され、非技術系ユーザーがより多くのインサイトにアクセスできるようになります。また、SQLコードの検証と修正を行うことで、品質と効率を改善できます。Text-to-SQL機能は、複雑なSQLクエリを必要とせずにテキストから顧客分析の生成、レポートの構築、KPIの追跡を行えるため、組織全体で豊富なBIデータセットを強化、普及するのに役立ちます。

ビジネスオペレーション

データチームによるカスタムレポートの提供を待つようなボトルネックに陥ることなく、毎日使用するアプリケーションを通じてアドホックなアナリティクスでプロジェクトをリードできます。

セールス

セールスチームがパイプラインを管理し、競合他社のセールスへの影響を分析するためのインターフェイスを提供します。

ビジネスインテリジェンス向けAIを支援するSnowflakeの優位性

Snowflake AIデータクラウドは、Snowflake CopilotやSnowflake Cortex Analystなどの機能を備えたAI強化ビジネスインテリジェンスソリューションの構築と実行に必要な、データとAIのインフラストラクチャとサービスを提供します。

信頼性の高いビジネスインテリジェンス、必要なときにすぐに利用可能

Cortex Analystを使用して、エンタープライズ（構造化）データと対話する²：Cortex AnalystのText-to-SQLサービスを使用すれば、SQLを記述することなくセールストランザクションなどの分析テーブルからセルフサービスで回答を得られます。業界トップクラスの約90%の精度を誇るCortex Analystは、ビジネスユーザーが信頼できる回答を生成するための適切な基盤を提供し、構造化データに対するRAGの基盤を確立します。便利でスケーラブルなREST APIにより、データチームはCortex Analystをあらゆるビジネスアプリケーションに統合できます。 LinqtoがSnowflakeで対話型アプリ開発をいかに加速させたかについての詳細は、こちらをご覧ください。

Snowflake Copilotでアナリストやデータエンジニアの開発を加速

Copilotにデータに関する質問を平易な英語で入力するだけで、Copilotは対応するSQLクエリを生成し、SQLクエリのクリーンアップによる実行効率の向上、開発フローに適したデータやドキュメントの発見を支援します。複雑なクエリを記述する必要はありません。この包括的な機能により、ワークフローが合理化され、高品質なデータ分析が可能になります。