Tableau Next の Agentforce for Analytics について学ぶ
学習の目的
この単元を完了すると、次のことができるようになります。
- Tableau Next の Tableau Agent がデータ分析機能をどのように強化するかを説明する。
- 事前構築されたエージェンティック機能の利点を説明する。
Tableau Next の Tableau Agent の紹介
Tableau Agent for Tableau Next (旧称: Agentforce for Analytics) は、Tableau Next で高度な会話型分析機能を提供します。事前構築されたエージェンティック機能により、これまで以上にすばやくデータからインサイト、そしてアクションへとつなげることができます。これらの機能は、データの準備、モデリング、分析を効率化したいデータアナリストから、主要な KPI を把握しておきたいビジネスユーザーまで、あらゆるユーザーを支援します。

しくみ
Salesforce 上に構築され、Data 360 を統合データレイヤーとして採用している Tableau Next は、さまざまなデータベースやアプリケーションにわたるデータを 1 か所で接続できるようにします。そして、Tableau Semantics から提供されるセマンティックレイヤーを適用することで、データソースで使用されている複雑なデータ構造や技術用語が、ビジネスに適した言葉に変換されます。これらのレイヤーを組み合わせることで、すべてのデータを安全で包括的なビューで表示し、簡単にアクセスして理解できるようになります。たとえば、マーケティングチームは複数のアプリケーションから取得した売上データ、Web サイトの分析データ、ソーシャルメディアのエンゲージメントデータを統合して Tableau Next で分析することで、マーケティングキャンペーン全体のパフォーマンスを把握できます。
Tableau Next には、会話型分析を可能にし、プロアクティブなインサイトを提供し、データ準備とセマンティックモデリングを自動化する、事前構築済みのエージェンティック機能群が備わっています。Agentforce を使用するには、Tableau Next のダッシュボードやメトリクス詳細ページの右上にある Agentforce アイコンを探してください。
データ分析を支援する事前構築済みのエージェンティック機能
Tableau Next の Tableau Agent には、データ管理をサポートする有用なエージェンティック機能が組み込まれています。
データについて自然言語で質問
会話型分析機能は、ビジネスユーザーにとって分析をより身近なものにするように設計されています。自然な言葉で質問するだけで、信頼性が高く有益な回答を視覚的なインサイトと共に受け取ることができます。たとえば、マーケティングマネージャーが最近のキャンペーンの成果を知りたい場合は「第 4 四半期のマーケティングキャンペーンの成果は?」と尋ねるだけで答えが得られます。容易にデータを理解してアクションを実行できるように、Tableau Agent からの回答には以下の情報が含まれます。
- 質問のコンテキストに沿って自然言語で答える充実した回答テキスト
- 回答の裏付けとなるデータを視覚的に確認できるインタラクティブなビジュアライゼーション
- 回答を生成した AI の推論プロセスの説明
- 質問に回答するために使用したソースデータの詳細
- 回答へのフィードバックを送信したり、コピーして共有や別の場所で使用したりするためのオプション
セマンティックモデリングとデータ準備をスピードアップ
セマンティックモデリング機能は、アナリストやデータスチュワードに大きな変革をもたらします。AI を活用して、データソース間のリレーションシップを提案したり、計算フィールドの数式を生成したりすることで、これまで以上に迅速かつ効率的に強力なセマンティックデータモデルを構築できるようにします。たとえば、複数のデータソースを扱うプロジェクトに取り組んでいる場合、Tableau Agent のセマンティックモデリング機能がそれらのソースを接続する最適な方法をすばやく見つけて提案してくれるため、何時間もの手作業を省くことができます。その結果、データの準備に時間を費やすことなく、分析により多くの時間を割けるようになります。
プロアクティブなインサイトとデータアラートを取得 (ベータ)
プロアクティブなインサイトとデータアラートは、最も重要な Tableau Next のメトリクスを注視することで、受動的なレポートをプロアクティブな監視へと変えます。毎日手動でダッシュボードを確認する代わりに、Tableau Agent に依頼するだけで、メトリクスが特定の条件 (しきい値の超過、一定の割合の増加、想定範囲外への推移など) を満たしたときに通知を受け取ることができます。Inspector はメトリクスを毎日チェックし、自動アラートを希望のチャネル (デスクトップ通知、モバイルデバイス、Slack など) に直接配信します。各アラートには、メトリクスの変化の要因に関する有用な AI ドリブンのインサイトも含まれるため、迅速に対応できます。
まとめ
Tableau Next の Tableau Agent がデータ分析機能をどのように強化するかを理解しましたので、これらの事前構築済みエージェンティック機能を活用してすぐに分析を始め、データを確かな成果へとつなげましょう。
リソース
テストのシナリオ
Nancy は、全国展開する小売チェーンのマーケティングマネージャーです。彼女は最近、新しい商品ラインの広告キャンペーンを、複数のオンラインチャネルとオフラインチャネルで展開しました。キャンペーンの効果を把握するためには、チェーンの Web サイト分析プラットフォーム、ソーシャルメディアのエンゲージメントメトリクス、店舗の売上実績といったデータを分析する必要があります。これらのデータはすべて、Data 360 にある単一のセマンティックデータモデルに格納されています。Nancy は、何時間も費やしてデータを手作業で統合して分析することなく、キャンペーンの成果を包括的に把握して、懸念事項や成功した点をすぐに特定できるような、迅速で簡単な方法を探しています。
