【レポート】 セッション 「More Dashboards Won’t Solve Your Data Problems, but Auto Insights Can（ダッシュボードでは解決できない課題も、Auto Insights なら可能」 – Alteryx Inspire 2025 #AlteryxInspire
2025.06.05こんにちは、業務効率化ソリューション部のikumiです。
2025年5月12日(月)～5月15日(木)まで、アメリカ・ラスベガスでAlteryxの年次カンファレンスイベント「Inspire 2025」が開催されました。
当エントリではオンデマンドでも公開されている「More Dashboards Won’t Solve Your Data Problems, but Auto Insights Can（ダッシュボードでは解決できない課題も、Auto Insights なら可能）」 のレポートをお届けします。
セッション概要
概要
Organizations invest significant resources building dashboards that say what we already know. AI processes data at incredible speeds, quickly uncovering hidden insights that traditional methods often overlook
企業は、私たちがすでに知っていることを示すダッシュボードを作るために、多くのリソースを投資しています。一方で、AIは膨大なデータを圧倒的なスピードで処理し、従来の手法では見落とされがちな「隠れたインサイト」を素早く発見してくれます。
スピーカー
- Treyson Marks 氏
- Managing Partner at DeMar Consulting Group
セッションレポート
アジェンダ
- 過去からの学び
- 職場におけるAIの活用
- 現在のダッシュボードに関する不満
- Auto Insights
- ユースケース
- デモ
1. 過去からの学び
- 近年、テクノロジーの進化によって様々な新しい技術が導入されてきましたが、「この技術をどう活用すればよいのか」確かな正解を持っていなかった
- それでも挑戦していくことで、どこかで一気に成長していくため、その後はその取り組みを大きくしていくための調整が必要
- データウェアハウスの登場
- データウェアハウスが登場した際には、データをウェアハウスに入れておけばよいという考え方で、うまく使いこなせなかった
- BIの登場
- この頃にはダッシュボード活用が主流になりましたが、管理・運用が煩雑でこれもうまくいかなかった
- クラウド技術の進化
- SnowflakeやDatabricksを代表とするクラウド技術が主流になりましたが、コスト・セキュリティの観点から最近ではクラウド・レパトリエーションの動きも出てきている状況
- AIの時代
- AIの登場によってアナリストやエンジニアの仕事が置き換わるのではなく、活用することで生産性を何倍もあげることが可能になっている
2. 職場におけるAIの活用
- Microsoftでは、コードの30%がAIによって自動生成されており、開発業務の一部を担っている
- JPMorgan Chaseでは、AIツールの導入によりウェルスマネジメント部門の売上が20%向上した
- これらの事例からも、AIはもはや実験段階ではなく、実務に深く浸透していることがわかる
- また別の事例では、AIを活用して、クレームやエスカレーションが発生する前に予兆を検知し、事前対応を可能にしている
- その他にも、KPIの大きな変化を要約した「インサイト・ダイジェスト」をAIから受け取ることで、迅速な意思決定が可能に
- AIは時に誤った出力をすることもあるため、過信しすぎるもの問題
- 特にデータの質が結果が最重要で、品質の高い入力データでないと出力が良くなることはない
- 今後のAI活用が進んでいく先としては、Auto Insightsのようなツールを活用し非技術者でもインサイトを得られる環境を実現する
- そして、アナリストの役割はAIに置き換えられるのではなく、共存によってより高度な問いを立てられるようになる必要がある
3. 現在のダッシュボードに関する不満
- BIが普及後、ダッシュボードが多すぎて“何を見ればいいのか分からない”状況に陥っている
- 目的のないまま作られたダッシュボードは、意思決定に役立たず、かえって混乱を招く結果になっている
- 一方で、要望を反映したダッシュボードを作成しようとすると膨大なやりとりと時間がかかってしまう
4. Auto Insights
今回メインで会話されるAuto Insightsとは、Alteryx Analytics Cloudで利用できるクラウドベースの自動分析プラットフォームで、 データをアップロードするだけで、変化・傾向・異常値・要因などをAIが自動で分析してくれるツール です。
- Auto Insightsは数値の変化を説明し、その背景にある動きについて示唆します
- KPI数値の変化の要因や、それがなぜ起こったのかという根本的な要因を補足してくれます
5. ユースケース
- 大手マーケティング会社のユースケース
- Auto Insightsにより、複数のキャンペーンデータをリアルタイムで分析
- マジックドキュメントで効果のある/ないキャンペーンデータを即座に判断できる
- クライアント提案を行うチームでのユースケース
- Magic Documents機能を活用して提案資料のたたき台を高速で作成し、短時間でのアウトプットが可能になった
6. デモ
- Auto Insightsのホーム画面には、Missionsの一覧・Datasets・Playbooksといったナビゲーションが確認できる
- Missionsはすでに行った分析画面を保存しておく場所
- Playbooksは、データを読み込みユースケースを選択することで、ユースケースに沿ったレポートが自動生成される機能
- 実際に、Playbooksから作成したレポートの例
- プロンプトには事前に「大企業のマーケティングアナリスト」として分析をすることを指示
- 分析画面には、 「キャンペーンの総収益概要」「キャンペーン収益の内訳」「全体のキャンペーン支出」などといった項目が自動で作成されている
- さらに、項目をクリックするとフィルタリングすることができるので、より詳細な分析が可能になる
- 分析期間は、「日次」「週次」「月次」などの期間を指定できるため柔軟に分析できるようになっている
- また、各項目では数値の変動の要因が確認できるようになっている
- このユースケースでは、キャンペーン支出の原因を詳細にリストアップしているため、見落としがちな潜在的な要因特定にも役立つ
- 特定のインサイトに対してさらにフィルターを適用することも可能
- Summaryには、分析結果の全体像を1ページで確認できる
- Auto Insightsでは、これらの内容を10分足らずで作成することが可能
さいごに
以上、 「More Dashboards Won’t Solve Your Data Problems, but Auto Insights Can（ダッシュボードでは解決できない課題も、Auto Insights なら可能」 のセッションレポートでした。
ものの数分でここまでのダッシュボードができるAuto Insightsは非常に便利だと感じました。また、別のセッションでも言及されていたように、アナリストとAIの関係性は協業関係でありアナリストは今後はより深く広い視野で考察をしていく必要がでてくる、という点にも共感できます。レポート作成はAIに任せ、アナリストはビジネスマンに変化していく過渡期だと感じました！
