使うほど賢くなるデータ活用サービス「kaimei」で、AIを育てながら自然言語分析する
はじめに
データ事業本部の荒木です。
組織のデータ活用では、こんな場面がよくあります。
- 聞きにくい: 「このデータを確認したいけど、担当者が忙しそうで頼みづらい」
- 使えない: 「高価なBIツールを導入したのに、操作が難しくて現場に定着しなかった」
- 待てない: 「判断を急いでいるのに、レポートが出てくるまで3日待ち。その間に機を逃す」
さらにAIで分析できるツールを入れても、「人によって回答が違う」「この数字が合っているのか確信が持てない」という精度への不安が次の壁になります。
今回は、これらをまとめて解きほぐすクラスメソッドのサービス「kaimei」を紹介します。
kaimeiとは
kaimeiは、自然言語で問いかけるだけでAIがデータベースやDWHにアクセスし、分析してくれるサービスです。SQLの知識や専任のアナリストがいなくても、日本語で質問するだけで必要なデータを引き出せます。
データ活用を一部の専門家だけの作業から、職種や部門を問わず誰もが使える日常業務へと民主化することを目指したサービスです。
そのうえでkaimeiがもうひとつ力を入れているのが、自社のデータと言葉をAIに教え込む仕組みです。
分析して終わりのツールではなく、使いながら社内特化のAI基盤に育てていけるところが特徴になります。
使うイメージ
たとえば「2025年の売上を教えて」と日本語で入力すると、kaimeiは次のように動きます。
- 質問を解釈してSQLを自動生成し、実行する
- 結果を、内容に最適なチャート(棒グラフなど)で自動的に可視化する
- さらにAIがデータの傾向を分析し、データの意味を自然言語で解説する
SQLを書く・グラフを選ぶ・数字を読み解く、という一連の作業を、質問ひとつで完結できます。
できること
kaimeiは、主に以下の機能をブラウザ上で全て実施できます。
- SQL自動生成: 日本語の質問から自動でSQLを生成して実行
- 自動可視化: 質問内容に最適なチャートタイプを自動で選んで表示
- データの意味を解説: 社内のルールを踏まえ、結果の傾向を自然言語で説明
- ダッシュボード保存: よく使う分析を保存して共有
- 定型レポート自動化: ルーチンのレポート作成を自動化
- メタデータ・ビジネスナレッジの管理: 自社の用語やルールをAIに学習させて回答精度を上げる
分析するだけでなく、最後のメタデータ・ビジネスナレッジの管理までがひとつのサービスに含まれているのがkaimeiの特徴です。
分析するだけでなく、AIを育てられる
自然言語でデータを聞けるツールを入れたとき、最初から満足のいく精度が出ることはまずありません。AIは自社の言葉づかいも、自社独自の計算ルールも知らないからです。ここで「AIは使えない」と判断してしまうと、活用はそこで止まります。
kaimeiがデータ分析ツールと違うのは、この先があることです。社内でしか通じない呼び名や、自社独自の集計ルール、繰り返し聞かれる質問への正しい答え。こうしたメタデータとビジネスナレッジをkaimei上に登録していくことで、AIの回答は自社の文脈に沿ったものへ寄っていきます。人が使う言葉をAIに合わせるのではなく、現場の言葉をAIに覚えさせていく形です。
しかもどこを整備すれば効くのかは、実際の利用状況をもとにAIが診断して提案してくれます。データが多い組織ほど「どこから手を付けるか」で止まりがちですが、説明が足りていない箇所やAIが解釈に迷った用語を優先度付きで示してくれるため、整備の当てをつけやすくなっています。
使うほど賢くなる
kaimeiは、使って、診断して、整備するという循環で育っていきます。
- 使ってみる: 現場が実際に質問して活用する
- 診断する: AIが迷った用語や、整備が足りていない箇所を洗い出す
- 整備する: メタデータとビジネスナレッジを登録する
- 賢くなる: 回答精度が上がり、さらに使われるようになる
回答精度の推移や満足度も確認できるため、整備した結果として本当に良くなっているのかを見ながら運用を続けられます。
そして整備した知識は、担当者が代わっても残ります。分析の勘所が特定の人の頭の中にある状態から、会社の資産として蓄積される状態へ。属人化しないデータ活用基盤をつくれるところが、単なる分析ツールとの一番の違いだと思います。
こんな組織に向いています
kaimeiは次のような課題を抱える組織で特に効果を発揮します。ひとつでも当てはまるものがあればぜひご検討ください。
- データ確認が特定の担当者に集中し、その人待ちで意思決定が滞っている
- BIツールを導入したものの、現場で使われず形骸化している
- AIに分析させてみたが、回答のばらつきが気になって本格活用に踏み切れない
- 社内独自の用語や計算ルールが多く、汎用のAIツールでは意図どおりに答えてくれない
- 分析の知見が特定の人に属人化していて、引き継ぎのたびに失われている
まとめ
自然言語でデータにアクセスできるサービス「kaimei」を紹介しました。
日本語で問いかけるだけでSQLの生成から可視化、データの解釈までを一気に済ませられるうえ、自社の用語やルールをメタデータ・ビジネスナレッジとして登録することでAIの回答精度を上げていけます。どこを整備すれば効くのかはAIが診断してくれるので、使って診断して整備するという循環を回すほど賢くなっていきます。
分析ツールとして導入して終わりではなく、整備した知識が会社の資産として残り、社内特化のAI基盤に育っていく。
レポートを待つだけの「待つ組織」から、データを見てすぐ動ける「動く組織」への転換を後押しするサービスです。
自社のデータ活用を現場まで広げたい企業様は、kaimei サービスページからお問い合わせください！
