GenAI時代におけるデータ分析およびBI製品の設計トレンド
Julian, Joy·
ガートナー社の長年の読者として、私は常に同社のアナリストが提供する深い洞察と専門知識に感銘を受けてきました。長年の業界経験を持つこれらのトップティアのエキスパートは、学術、技術、製品、業界、ビジネスといった多岐にわたる領域で、独立した思考力に優れています。彼らの分析やレポートは、実世界での実践と顧客やCXOとの頻繁な交流によって裏打ちされており、その鋭い洞察力と正確なトレンド予測で知られています。
例えば、2022年6月には、ガートナーは業界におけるGenAIアプリケーションのトップトレンドを正確に予測していました。
本記事では、GenAIの台頭によってデータ分析およびビジネスインテリジェンス（BI）製品の設計トレンドがどのように再形成されているかについて深く掘り下げることを目指します。ガートナーの広範な調査と、データ分析およびBIの状況に対する深い理解を参考にしながら、この変革期を専門家が乗り切るのに役立つ、実践的な洞察と具体的なガイダンスを共有したいと考えています。
この方向性において、ガートナーは主要な製品と技術を**アナリティクスとビジネスインテリジェンス（ABI）とDSML（データサイエンスと機械学習）**の二つの主要分野に分類しています。それぞれの詳細を見ていきましょう。
アナリティクスとビジネスインテリジェンス（ABI）は、ユーザーが情報にアクセスし分析することで、意思決定とパフォーマンスを改善・最適化できるように設計された、アプリケーション、インフラストラクチャ、ツール、およびベストプラクティスを包含する幅広い用語です。
ABIプラットフォームにおける従来のドラッグ＆ドロップインターフェースは、GenAIを活用した会話型テキストインターフェースによって補完されるようになり、ユーザーは自然言語でレポートやパイプラインを要求できるようになっています。
主要なクラウドERPおよびCRMベンダーがABIプラットフォームの選択に影響を与え、ベンダーロックインへの懸念を高めつつも、柔軟性とオープン性のために「マルチクラウド」戦略の採用を推進しています。マイクロソフトは、Microsoft 365 (E5)との手頃なバンドルや、特にリモートワーク時代におけるMicrosoft Teamsとの統合により、Power BIの成長を牽引し、市場をリードしています。
ニッチなアナリティクスベンダーは、特定の市場セグメント向けにカスタマイズされたソリューションを提供することで差別化を図り、ロックインへの懸念に対処するため、大手クラウドプロバイダーからの独立性を強調しています。
市場では、ローコード/ノーコード機能の採用が急速に進んでおり、従来のダッシュボードから、意思決定を強化しビジネス価値を推進するコンテキストに応じたインサイトを提供する方向へと進化しています。
データサイエンスと機械学習（DSML）プラットフォームは、GenAIを含むAIモデルのライフサイクル全体をエンドツーエンドでサポートします。これらは開発と本番稼働の間のギャップを埋め、組織がMLOpsのプラクティスを強化し、AIの展開を効率化することを可能にします。
DSMLプラットフォームは企業資産としてますます重要性を増しており、GenAIに対する需要の急増が大幅な支出の増加を牽引しています。しかし、データ、モデル、インフラストラクチャをスケーラブルなソリューションに統合することは依然として複雑です。
DSMLプラットフォームは、マルチクラウドインフラストラクチャ、データパイプライン、モデルトレーニング、デプロイ、フロントエンド開発を網羅するフルスタックソリューションへと進化しました。その差別化は抽象化レベルにあり、技術的な深い知識を必要とせずに迅速な反復を可能にします。
GenAIはデータサイエンスの民主化を加速させ、コーディングアシスタント、自然言語クエリ、ワークフロー自動化といった成熟したAutoML機能を通じて、ビジネスに密接に関わる役割を持つ人々の力を高めています。
主要なクラウドプロバイダーが堅牢なインフラストラクチャによりDSMLの採用を支配している一方で、特にチームコラボレーションの促進において、独立系プレーヤーがイノベーションを起こす機会は残されています。
GenAIの波が押し寄せる中でも、実用的なインサイト主導型の意思決定を推進する基盤となるデータサイエンスのユースケースを見落とすべきではありません。DSMLプラットフォームは、高度なアナリティクスとAI開発を統合するのに独自に適しています。
2026年までに、市場の収束により、組織の50%がABIおよびDSMLプラットフォームを統合ソリューションとして評価するでしょう。 ABIとDSMLの統合は重要なトレンドとなりつつあり、アナリティクスと機械学習への全体的なアプローチを推進しています。
製品を設計する際には、2つの重要な側面を考慮することが不可欠です。
製品機能 (Product Capabilities) これらは、製品がそのドメイン内で効果的に動作するために必要不可欠な特徴と機能です。
ユースケース (Use Cases) 主要なユーザーペルソナとそのアプリケーションシナリオであり、それぞれが独自の優先順位を持ち、特定の製品機能への重点が異なります。
ユースケースを対応する製品機能にマッピングすることは、製品設計を導く上で中心的な役割を果たし、プラットフォームがユーザーのニーズを満たしつつ、核となる目標と一致することを保証します。
ABI製品機能は12のカテゴリーに分類できます。
アナリティクスカタログ: 分析コンテンツの表示を可能にし、ユーザーがリソースを簡単に見つけて利用できるようにします。検索機能と推奨機能を提供します。
自動インサイト: 機械学習を活用して、データセット内の最も重要な属性を特定するなど、自動的にインサイトを生成します。
コラボレーション: 分析ワークフローにコラボレーションを統合することでチームワークを促進し、幅広いユーザーがプロジェクトで共同作業できるようにします。
構成可能性 (Composability): モジュール式で柔軟なユーザーインターフェースを構築し、アナリティクスをワークフローに組み込むためのローコードおよびノーコードツール（例：API/SDK）を提供します。機能強化のためにGenAIを統合することがよくあります。
データ準備: ドラッグ＆ドロップ操作、ユーザー主導のデータソースの組み合わせ、カスタムメトリクス、コレクション、グループ化、階層などの分析モデルの作成をサポートします。
データサイエンス連携: プロトタイピングと開発を強化し、データサイエンティストが構成可能な機械学習モデルを作成し、より広範なエコシステムと統合できるようにします。
データストーリーテリング: 対話型視覚化とナラティブ技術を組み合わせることで、意思決定者向けに魅力的で理解しやすい形式でインサイトを提供します。
データ視覚化: ヒートマップ、ツリーマップ、地理空間マップ、散布図など、さまざまな視覚化を通じて対話型ダッシュボードとデータ探索を提供します。
ガバナンス: データ使用状況を追跡し、情報が共有および昇格される方法を管理して、品質、コンプライアンス、および制御を保証します。
メトリクスレイヤー: メトリクスを再利用可能な資産として定義し、データウェアハウスから管理し、下流のアナリティクス、データサイエンス、ビジネスアプリケーションをサポートするための仮想化レイヤーを提供します。目標管理機能を含みます。
自然言語クエリ (NLQ): ユーザーがテキストまたは音声コマンドを使用してデータに関する質問をできるようにし、アナリティクスとの対話を簡素化します。
レポーティング: ピクセルパーフェクトでページ分割されたレポートを配信し、大規模なユーザーグループにスケジュール配信することで、一貫性のある信頼性の高いインサイト提供を可能にします。
ここでは、主要な4つのABIユースケースを紹介します。アナリティクス開発者、ビジネスアナリスト、拡張されたコンシューマー、データサイエンティストです。
アナリティクス開発者は、組織全体の大規模なユーザーベースに分析コンテンツを作成し、配布する責任を負うデータチーム内の専門家です。
このユースケースにおける重要な機能：
メトリクスレイヤー
構成可能性
ガバナンス
レポーティング
データ視覚化
アナリティクスカタログ
コラボレーション
自然言語クエリ
自動インサイト、データサイエンス連携、データストーリーテリングは、このユースケースでは関連性が低いです。
ビジネスアナリストとは、IT部門への依存を最小限に抑えながら、視覚的分析のために様々なデータソースを統合する専門家を指します。
このユースケースにおける重要な機能：
データ視覚化
自動インサイト
データ準備
アナリティクスカタログ
データストーリーテリング
メトリクスレイヤー
コラボレーション
構成可能性
ガバナンス
自然言語クエリ
データサイエンス連携とレポーティングは、このユースケースでは関連性が低いです。
このユースケースは、業務運用と意思決定をサポートするために分析コンテンツを直接利用する、人事、営業、運用チームなどの分析コンテンツの利用者に力を与えることを目指す組織に焦点を当てています。
このユースケースにおける重要な機能：
自然言語クエリ
データストーリーテリング
自動インサイト
アナリティクスカタログ
データ視覚化
コラボレーション
メトリクスレイヤー
ガバナンス
構成可能性、データ準備、データサイエンス連携、レポーティングは、このユースケースでは関連性が低いです。
このユースケースは、ユーザーが仮説を検証し、データサイエンティストやMLOpsチームにデプロイのために引き渡せる非本番モデルを構築できるようにすることに主に焦点を当てています。
このユースケースにおける重要な機能：
データサイエンス連携
データ準備
メトリクスレイヤー
自動インサイト
コラボレーション
構成可能性
データ視覚化
ガバナンス
アナリティクスカタログ、データストーリーテリング、レポーティングは、このユースケースでは関連性が低いです。
GenAIは、ABI製品の機能、ユースケース、および全体的なエクスペリエンスに多大な影響を与えてきました。以下に、GenAIによってもたらされた主要な変化を挙げます。
機能の例：
データ変換のために、データの自動的なマッチング、リンク付け、分析、タグ付け、注釈付けを行います。
データセット内の機密属性を特定します。
反復的な変換と統合を自動化します。
データの品質と豊富さを向上させるための推奨事項を提供します。
コード（Python、R、SQL、DAX）を自動的に生成、デバッグ、変換し、ドキュメントも生成します。
ユーザーエクスペリエンスの例：
ドラッグ＆ドロップ操作を可能にし、ユーザーがさまざまなソースからのデータを容易に結合できるようにします。
カスタムメトリクス、コレクション、グループ化、階層などの分析モデルの作成をサポートします。
コードとインターフェースの自然言語記述を生成します。
自然言語コマンドを使用して、データベース、スクリプト、またはAPIと対話するためのコードを作成します。
コードのエラーを特定し、異なるプログラミング言語間でのシームレスな変換を実行します。
GenAI（LLM）を使用して、解釈可能なコードドキュメントを作成します。
データプロファイリング、品質チェック、ハーモナイゼーション、モデリング、操作、強化/推論、合成データ生成、メタデータ開発、データカタログ作成など、DSMLおよびAIプロセスを自動化および加速します。
機能の例：
主要なドライバーを分析し、結果に影響を与える重要な要因を特定します。
データセット内の異常や外れ値を自動的に検出します。
データのインテリジェントなクラスタリングとセグメンテーションを実行します。
将来のトレンドとパターンを予測するための予測分析を行います。
ユーザーエクスペリエンスの例：
データセット内の最も重要な属性を特定することで、エンドユーザー向けにインサイトを自動生成します。
ユーザーの役割やビジネスワークフローに基づいて、異常や外れ値のリアルタイム通知を提供します。
セグメンテーションを改善するために、データセット内でクラスターを自動的に発見します。
ARIMAのような基礎的な手法を使用して、データセット内の連続変数の予測を生成します。
予測エラーを表示し、予測の解釈可能性と信頼性を高めます。
機能の例：
データインサイトのストーリーテリングを自動化します。
自然言語（ナラティブ自動化）を使用してナラティブを生成します。
ユーザーエクスペリエンスの例：
継続的なモニタリングに基づき、見出し、ナラティブテキスト、データ視覚化、オーディオ/ビデオコンテンツを組み合わせたニューススタイルのデータストーリーを作成します。
一連の分析インサイトを提示するために、書かれたまたは話されたナラティブを自動的に生成および要約します。
これらすべての機能は、大規模言語モデル（LLM）を統合し、より直感的なエクスペリエンスのために自然言語対話を提供することで強化できます。
機能の例：
より洞察力に富んだ対話型分析のための強化されたデータ視覚化。
様々なデバイスやユースケースに適応するマルチエクスペリエンスユーザーインターフェース。
潜在的な結果を探る「もしも」シナリオ計画。
データ内の関係性を明らかにするための相関分析とグラフ分析。
位置情報に基づいたインサイトのための地理空間分析。
ユーザーエクスペリエンスの例：
チャートの視覚要素を直接操作することで、高度にインタラクティブなダッシュボードとデータ探索を可能にします。
コンテンツの利用を改善するため、ユーザーインターフェース、インタラクションモード、分析機能をマルチエクスペリエンス分析向けに最適化します。
進化するユースケースの要求に応えるため、コラボレーション機能と3D視覚化インターフェースを備えた没入型分析エクスペリエンスを提供します。
拡張現実（AR）、複合現実（MR）、仮想現実（VR）技術を通じてデータ駆動型のインサイトを活用し、意思決定を強化します。
機能の例：
直感的なデータ探索のための質問応答機能。
より深い分析インサイトを提供するための論理的推論。
ユーザーがクエリやアクションを形成するのを支援する提案とオートコンプリート。
クエリ理解を向上させるための同義語認識と適応学習。
インタラクティブな分析のためのチャットボット。
クエリの処理と解釈を強化するための大規模言語モデル（LLM）との統合。
ユーザーエクスペリエンスの例：
自然言語クエリ（NLQ）により、ビジネスユーザーは検索インターフェースやチャットボットを通じてビジネス用語を入力または音声で話すことでデータを照会できます。
一部のABIベンダーはキーワード検索を使用し、他は自然言語処理を用いて用語を自然言語の質問に変換しますが、両方を組み合わせるアプローチもあります。
特定のユースケースでは構造化データを照会できますが、他のユースケースではマルチ構造化情報全体でのセマンティック検索をサポートします。
機能の例：
ユーザー間のシームレスなコミュニケーションを促進します。
共有されたインサイトのための協調的なコミュニティエコシステムを構築します。
多様なユーザーのニーズに対応するための多役割環境をサポートします。
迅速な反復と適応性のためのアジャイル開発を可能にします。
ユーザーエクスペリエンスの例：
ABIプラットフォームにおけるコラボレーションは、ユーザーがソーシャルメディアのようなネイティブエクスペリエンス内で分析コンテンツに注釈を付け、共有できる協調的なエコシステムを育成することを含みます。データに関する多様な視点を収集することは、合意形成と複雑な意思決定プロセスの推進に不可欠です。
機能の例：
開発プロセスを効率化するためのガイド付きモデル構築。
DSML機能の生成、統合、探索。
最適なモデル性能のためのアルゴリズムの自動選択。
精度と効率を向上させるためのモデルの自動チューニング。
運用化を効率化するためのモデルの自動デプロイとモニタリング。
モデル出力の透明性と信頼性を高めるための説明可能なAI。
高度なデータサイエンスワークフローのためのRおよびPythonとの統合。
ユーザーエクスペリエンスの例：
これらの機能は、シチズンデータサイエンティストとプロフェッショナルデータサイエンティストの両方に対し、構成可能なDSMLモデルの開発とプロトタイピングを強化する力を与えます。これにより、より広範なDSMLツールチェーンとの深い統合が可能になり、高度なアナリティクスと機械学習のためのシームレスで効率的なエコシステムが構築されます。
機能の例：
メトリクスをビジネスプロセスや組織目標にマッピングします。
実用的な成果をサポートするために、メトリクスを公開、共有し、より広範なオーディエンスにプッシュします。
GenAI（GenAI）を使用して、ABI、DSML、SaaSアプリケーションを接続し、プラットフォーム全体でデータインサイトを提供します。
ユーザーエクスペリエンスの例：
この機能は、ユーザーが以下を可能にする仮想化レイヤーを導入します。
ビジネスメトリクスをコードとして定義する。
これらのメトリクスをデータウェアハウスから直接管理する。
下流のアナリティクス、データサイエンス、ビジネスアプリケーションをサポートする。
GenAIにより、より多くのプラットフォームがセマンティックレイヤー上に構築され、シームレスで直感的なユーザーエクスペリエンスのために自然言語対話を通じてデータインサイトを提供します。
機能の例：
ビジネスワークフローにシームレスに統合するための組み込み型アナリティクス。
カスタマイズと拡張性のためのAPIおよびSDKサポート。
意思決定駆動型ワークフローを自動化および効率化するための運用フレームワーク。
メタデータを使用して意思決定をモデル化、カタログ化、監査するための意思決定中心のユーザーインターフェース。
ワークフローとロジック表現のためのドメイン固有言語（DSL）を活用したコード化されたアナリティクス。
ユーザーエクスペリエンスの例：
この機能は、強化されたアナリティクスを組み込み、API/SDKを利用し、コンテナ化されたまたはマイクロサービスアーキテクチャを実装することにより、柔軟でモジュール式のユーザーフレンドリーなABI機能を組み立てることに焦点を当てています。
組み込み型アナリティクス: 実用的なインサイトのために、ビジネスシナリオ内で処方的アナリティクスを文脈化します。
運用フレームワーク: ユーザーがデータ駆動型の意思決定ワークフローを構築し、自動化し、リアルタイムのビジネス操作をトリガーできるようにします。
意思決定中心のユーザーインターフェース: 意思決定メタデータを使用して意思決定のモデリング、カタログ化、監査を容易にします。
コード化されたアナリティクス: 分析ワークフローとロジックをコードまたは構成ファイルとしてDSLを使用して表現し、ユーザーが他のソフトウェアコードと同様にアジャイルプラクティスで管理できるようにします。
GenAIは、拡張アナリティクスにとって急速に重要な加速器となっています。これにより、技術的専門知識が限られているユーザーでも、非常に複雑なビジネス上の質問をすることが可能になり、アナリティクスの採用が拡大しています。ガートナーは、「消費者がクリエイターになる」というトレンドを強調しており、これは現代のデータ＆アナリティクス（D&A）におけるビジネスユーザーの役割の変化、すなわち受動的なインサイト利用者から能動的なインサイト創出者への移行を反映しています。この変化は、製品設計における急速な進化と反復を推進しています。
Cursor、Windsurf、Bolt.NewのようなAI駆動型IDE製品は、グローバルなソフトウェア開発の状況を革新しています。しかし、AIによるデータ分析の変革は、ビジネス意思決定の最終段階においてエラーに対する許容度がゼロであるため、本質的に一層困難です。この複雑性にもかかわらず、このトレンドは進行しており、ブレークスルーが達成されれば、その業界への破壊的な影響はソフトウェア開発をはるかに凌駕すると予想されています。
本記事は、ガートナーの数多くのレポートから得られた洞察をまとめたものです。ガートナーのアナリストの素晴らしい仕事に深く感謝いたします。