Insight Hub AI Agent

データがあるのに活用できない問題

現代のビジネスでは膨大なデータが蓄積されています。Google Analytics、Salesforce、社内データベースなど様々なソースからデータを収集し、分析基盤も整備しているにもかかわらず、実際にこれらのデータから価値あるインサイトを引き出せている企業は限られています。

なぜデータを活かせないのか？

技術的な障壁：

• •SQLやPythonなどの専門的なスキルが必要
• •複雑な分析には高度な統計知識が求められる
• •意思決定者がデータにアクセスできない状況

リソースの不足：

• •データ分析チームは常に多くの依頼で溢れている
• •依頼から結果を得るまでに数日〜数週間かかる
• •分析結果を見て新たな疑問が生まれても再度待つ必要がある

「先月のキャンペーンAとBの費用対効果を比較したい」という単純な分析依頼でも、結果が出るまでに1週間待たされることも珍しくありません。その間にビジネスチャンスは失われ、競合に先を越されます。

Insight Hub AI Agentは自然言語で誰でもデータ分析

Insight Hub AI Agentは、自然言語でのデータ分析を可能にする革新的なソリューションです。最新のAI技術を活用し、あなたの言葉をSQLやPythonに自動変換し、複雑な分析も瞬時に実行します。

こんな質問をするだけで、即座に分析結果が得られます：

• •「先月のコンバージョン率が最も高かったキャンペーンは？その特徴を教えて」
• •「新規ユーザーと既存ユーザーの購入頻度を比較して、傾向を分析して」
• •「顧客の解約率と利用頻度の関係性はある？グラフで見せて」
• •「先週のウェブサイトトラフィックが急増した時間帯はいつ？考えられる要因は？」

Insight Hubが解決する５つの課題

1. 技術的障壁を取り除く

従来の方法：

SQLやPythonなどのプログラミング言語を習得するためには、数ヶ月から数年の学習期間が必要です。例えば、以下のようなSQLクエリを書くには、複雑な知識が必要でした：

SELECT c.campaign_name,
  AVG(o.order_value) as avg_order,
  COUNT(DISTINCT u.user_id) as unique_users
FROM campaigns c
JOIN user_activities u ON c.campaign_id = u.campaign_id
JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
WHERE c.campaign_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31'
GROUP BY c.campaign_name
ORDER BY unique_users DESC
LIMIT 10;

Insight Hubの解決策：

• •自然言語でのクエリ入力が可能：「1月に実施したキャンペーンの中で、ユニークユーザー数が多い上位10件を教えて。各キャンペーンの平均注文額も表示して」という日常会話でクエリを実行できます。
• •専門用語ではなく、ビジネス用語で対話可能：「KPI」「CVR」「MoM成長率」など、業界やビジネスで使われる用語をそのまま使用できます。
• •データ構造を理解する時間不要：テーブル間の関係性やカラム名などを覚える必要がなく、すぐに分析を始められます。

2. 分析の待ち時間をゼロに

従来の方法：

データチームへの依頼から結果受領までのプロセスは、最短でも5日程度、複雑な分析では2週間以上かかることも珍しくありません。その間にビジネスチャンスを逃したり、意思決定が遅れたりするリスクがあります。

Insight Hubの解決策：

• •質問してから数秒で分析結果を取得：複雑なクエリでも通常は5秒以内に結果が表示されます。
• •会議中でもリアルタイムで仮説検証：「このセグメントだけで見るとどうなる？」「別の期間で比較するとどうか？」といった質問にその場で回答できます。
• •反復的な分析が容易：最初の結果から新たな疑問が生まれた場合も、すぐに次の分析ができるため、データ探索の深さと質が向上します。

3. インサイト発見の効率化

従来の方法：

データから意味のあるパターンや異常を見つけ出すには専門的なスキルと時間が必要でした。複数のピボットテーブルや統計分析など、多くの作業が必要でした。

Insight Hubの解決策：

• •AIが自動的にトレンドや異常値を検出：「先月のデータで通常とは異なる傾向はありますか？」と質問するだけで、AIが異常値を検出し、その背景も説明します。
• •「このデータから重要なインサイトを教えて」と質問するだけ：複雑なデータセットからビジネスに関連する重要なインサイトをAIが抽出し、優先順位をつけて提示します。
• •相関関係や因果関係の候補を自動提案：「このKPIに影響を与えている要因は何ですか？」といった質問に対して、関連性の高い要因を特定します。

4. セキュリティとコンプライアンスの両立

従来の方法：

クラウドベースの分析ツールは便利ですが、機密データの外部送信によるセキュリティリスクや、業界特有の規制（GDPR、HIPAA、金融規制など）への対応に懸念がありました。

Insight Hubの解決策：

• •オンプレミス環境での導入オプション：企業の自社サーバーやプライベートクラウド環境に完全に展開でき、データが社外に出ることはありません。
• •ローカルLLM対応で機密データを外部に送信せず分析可能：企業内部に展開された大規模言語モデル（LLM）を使用することで、機密データをAIサービスプロバイダーに送信せずに分析が可能です。
• •業界固有のコンプライアンス要件への対応：金融、医療、公共部門など、厳格なデータ取り扱い規制のある業界向けに、特定のコンプライアンス要件に準拠した導入オプションを提供しています。

5. データベース管理の効率化

従来の方法：

データベース定義書の作成や更新は手作業で行われることが多く、時間がかかり、エラーが発生しやすい作業でした。データベース構造が変更されるたびに、ドキュメントを手動で更新する必要があります。

Insight Hubの解決策：

• •データベース定義書の自動生成：接続されたデータベースの構造を分析し、テーブル、カラム、関係性などを自動的にドキュメント化します。
• •変更検知と自動更新：データベース構造の変更を検知し、定義書を自動的に更新します。
• •ビジュアルER図生成：テーブル間の関係を視覚的に表現するER図を自動生成します。
• •データ辞書の管理：ビジネス用語とデータベース用語を紐づけたデータ辞書を管理し、技術者と非技術者のコミュニケーションを円滑にします。

分析プロセスフロー

Insight Hub AI Agentは、自然言語の質問から洞察の提供まで、6つのステップでデータ分析を実行します。

統合アーキテクチャ

Insight Hub AI Agentは、既存のデータソースとシームレスに統合し、高度なAI分析機能を提供します。

ステークホルダーへの価値提供

Insight Hub AI Agentは、組織全体に価値を提供し、データドリブンな意思決定を支援します。

料金プランと導入の流れ

プラン一覧

導入の流れ

• 1.

  無料デモ・相談（所要時間：60分）

  • • 現状の課題ヒアリング
  • • Insight Hubのデモンストレーション
  • • 想定される効果の試算
• 2.

  PoC（概念実証）（所要期間：2週間）

  • • 実際のデータで試験導入
  • • 主要ユースケースでの効果測定
  • • 本導入時の要件定義
• 3.

  本導入・設定（所要期間：2-4週間）

  • • データソース接続設定
  • • ユーザー権限設定
  • • カスタマイズ・調整
• 4.

  運用サポート（継続的）

  • • 定期的な利用状況レビュー
  • • 新機能のアップデート
  • • 活用方法のコンサルティング

まとめ：データ活用の民主化を実現

Insight Hub AI Agentは、専門知識がなくても誰でもデータを分析できる環境を構築し、組織全体のデータ活用を加速します。

• •意思決定の速度と質を向上：リアルタイムでのデータ分析により、より迅速かつ正確な意思決定が可能に
• •データアナリストの生産性向上：日常的な分析業務から解放され、より高度な分析タスクに集中可能に
• •データ活用の組織文化醸成：誰もがデータにアクセスし分析できることで、データドリブンな組織文化が育まれる

データは持っているだけでは価値を生みません。Insight Hub AI Agentで、データの真の力を解き放ちましょう。

お問い合わせ・お申し込み

データの活用でお悩みでしたら、まずは無料デモをご体験ください。専門のコンサルタントが、貴社の課題に合わせた活用方法をご提案いたします。

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