ThoughtSpot、最新の分析機能を提供するためにAIエージェントを導入

データおよびアナリティクスのリーダーたちにとって、自律型AIはかつてないほどのスピードで変化を加速させています。しかし、行動の必要性を理解することと、具体的に何をすべきかを正確に把握することは、別々の課題です。幸いなことに、ThoughtSpotのような企業は支援の準備が整っています。同社は自らの言葉を借りれば、「アナリティクスとBIを根本から再構築すること」に専念しています。

「エージェント型システムは、まさに私たちを新たな領域へと導いています」と、ThoughtSpotのフィールド・チーフ・データ＆AIオフィサーであるジェーン・スミス氏は述べています。「私たちは、受動的なレポート作成から能動的な意思決定へと移行しつつあります。」

「従来のBIは、ユーザーがインサイトを発見するのを待つものです」とジェーンは続けます。「一方、エージェント型システムは、24時間体制で複数のデータソースを監視します。変化が生じる原因を診断し、自動的に次のステップを実行するのです」

「ますます『行動』が重視されるようになっています。」

受動的から能動的への移行に加え、ジェーンはBIにおける他の2つの変化、すなわちデータの真の民主化と、セマンティック層への注目の再燃を強調する。「私が説明したようなアクションをエージェントに実行させるには、ビジネスコンテキストを完全に理解していなければなりません」と彼女は指摘する。「AIの複雑さに秩序をもたらすためには、堅牢なセマンティック層が不可欠です。」

ThoughtSpotは、顧客に有意義な成果をもたらすよう設計された幅広いエージェントを提供しています。12月、同社は最新の分析機能を提供するためにチームとして連携するよう構築された4つの新しいBIエージェントを発表しました。

2024年後半に初めてリリースされたエージェントの最新バージョンである「Spotter 3」は、特に際立っています。SlackやSalesforceなどのプラットフォームと連携し、単に質問に答えるだけでなく、回答の質を評価し、正解が出るまで回答を洗練させていきます。

「Model Context Protocolを活用することで、Spotter 3は組織の構造化データ（行、列、テーブル内のあらゆる情報）をクエリできるだけでなく、非構造化データも取り込むことができます」とジェーンは説明します。「つまり、当社のエージェントを通じて、あるいはご希望であればご自身のLLMを通じて、文脈に即した回答を得ることができるのです。」

この機能には責任が伴います。ThoughtSpotが最近発表した2026年のデータおよびAIトレンドに関する電子書籍で強調されているように、経営幹部は、人間によるものであれAIによるものであれ、あらゆる意思決定が説明可能であり、改善され、信頼できるようなシステムを設計しなければなりません。

ThoughtSpotは、この新たな枠組みを「ディシジョン・インテリジェンス（DI）」と呼んでいます。「私が『ディシジョン・サプライチェーン』と呼ぶものが、今後さらに普及していくでしょう」とジェーンは言います。「単発のインサイトではなく、意思決定が『データ分析、シミュレーション、実行、フィードバック』という反復可能な段階を経て流れるようになります。こうした人間と機械の相互作用は、私たちが『意思決定のシステム・オブ・レコード』と位置付けるものに記録されることになります。」

これは実際にはどのような形をとるのでしょうか？ジェーンは製薬業界の臨床試験を例に挙げます。「システムは、患者の選定方法、医療記録による候補者の特定方法、意思決定が試験プロトコルと整合しているか、マッチングプロセス、そして医師が最終的に患者を推薦するまでの全工程を、バージョン管理しながら記録します」と彼女は説明します。

「これらのプロセスは監査が可能であり、将来の試験に向けて改善することができます。サプライチェーンのように意思決定フローの各要素を綿密に記録することで、明確で追跡可能なフレームワークを構築するのです。」

ThoughtSpotは、2月4日から5日までロンドンで開催される「AI & Big Data Expo Global」に出展します。ジェーン・スミス氏へのインタビューの全編は以下からご覧ください：

写真：Steve Johnson（Unsplash）