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Future of Tableau Innovation Preview - 2024 日本語文字起こし版

Future of Tableau Innovation Preview - 2024」が8月17日にウェビナーで放映されたため、日本語で翻訳し、文字起こしをしたブログを作成しました。

このブログでは、最新のTableauの機能や今後の展望、そしてデータ分析の未来について詳しく紹介しています。

本ブログは、動画の内容を忠実に再現することを目的としていますが、部分的に意訳や要約が含まれています。

正確な情報については、公式のYouTube動画を参照してください。

いよいよ始まります。初めてのイノベーションプレビューへようこそ。今日は非常にエキサイティングな発表があります。それが何か、他との違い、そしてどう動作するのかを詳しくご紹介します。また、私たちの技術の仕組みや、今後のイノベーションについても深く掘り下げていきます。

ご購入やお取引の際は、必ず現在ご利用いただける製品やサービスに基づいてご判断ください。

私はElizabeth Maxson、Tableauの最高マーケティング責任者です。今日は皆さんと過ごせることにとてもワクワクしています。素晴らしいチームであるRyan Aytay、Southard Jones、Matthew Miller、そして特別ゲストであるTableau VisionaryのAdam Nicoも一緒に参加しています。

まず、私たちの顧客、パートナー、従業員、そして特にTableauコミュニティの皆さんに感謝を申し上げます。今日はお時間を割いて参加していただき、本当にありがとうございます。皆さんこそが、私たちのすべてのイノベーションの真のインスピレーションです。

私たちのTableauコミュニティは、私たちのすべての活動の中心にあります。実際、私たちはこれまでに驚異的な成長を遂げてきました。現在、400万以上のTableau Publicプロファイルがあり、1,000万以上のTableau Public訪問が記録されています。私たちのユーザーグループは世界中に広がっており、2万3千人のメンバーがいます。コミュニティは素晴らしいコンテンツを提供しており、500以上のブログに貢献しています。また、教師や学生を対象としたデータスキルの支援も続けており、300万人以上が参加しています。過去5年間のイノベーションによるこの成長は、特に昨年だけでも2桁の成長を記録しており、とても嬉しく思っています。

また、Salesforceの一員であることが、私たちのスケールをさらに拡大する助けとなっています。まず、SalesforceのEinstein Trust Layerを紹介します。これは、生成AIモデルに対する最も信頼されているエンタープライズゲートウェイであり、この仕組みにより、Tableauではデータが常にあなたのデータのままであることが保証されます。機密データが外部モデルに送信されることはなく、データはサードパーティのモデルに保存されません。また、すべての応答が正確性、バイアス、毒性について二重にチェックされるため、倫理的でコンプライアンスに準拠した応答が確保されます。

さらに、Data Cloudを活用することで、顧客のためにデータを効果的に活用できます。これはEinstein Oneプラットフォームに深く組み込まれており、外部のデータレイクやデータウェアハウスがCRM内のアクションワークフローを駆動できるようになります。Data Cloudは、単にデータを集めるだけではなく、組織全体を顧客中心に結びつけ、エクスペリエンスを向上させ、成長を促進します。

さらに、Hyperforceも備えています。HyperforceはSalesforceの最新で信頼性の高いクラウドインフラストラクチャであり、世界で最もセキュリティと規制に敏感な顧客数千社にサービスを提供しており、AWSとの連携により、世界クラスのスケーラビリティ、セキュリティ、プライバシー、信頼性を提供します。これにより、Tableauを世界中で展開でき、今年後半にはアメリカ、カナダ、シンガポール、ドイツ、インドネシアに新しいデータセンターが追加されます。

過去12ヶ月間で、私たちは製品に140以上の新機能や改善を提供しました。AIデータ、モデリング、分析エクスペリエンスなどの分野で多くの進展がありました。Tableauの拡張性をさらに高めるために、例えばVizQLデータサービスやVizエクステンションなど、皆さんに親しまれている機能を充実させ、Tableauの利用可能性の限界を押し広げています。また、Tableauカンファレンスで発表したローカルファイル保存機能やデスクトップパブリックエディション、さらにはデータ準備やカタログにおけるAIアシスタンスなどを通じて、データへのアクセスをより簡単にしています。最新リリースのバージョン24.2では、マルチファクト分析やWeb編集のスペルチェックなど、コミュニティからの10の新しいアイデアを機能として追加しました。

これから楽しみにしていることがたくさんあります。まず、9月17日から19日にかけてサンフランシスコでDreamforceが開催されます。また、初めての「Data Fam Europe」イベントも開催します。これはEMEA地域にTC(Tableau Conference)を持ち込み、ロンドン中心部で新しいイベントを試みるものです。そして、何と「Data Dev Day」も復活します。

素晴らしいユーザーグループイベントもいくつか予定されています。これらは、どこにいてもバーチャルで参加することができます。例えば、Tableau Publicユーザーグループでは、2024年のVisionary Award受賞者2名を特集します。また、新しいグループの1つである「TableauとAIユーザーグループ」が8月22日に開催され、Einstein CopilotとTableau Gen AIの旅に焦点を当てます。

未来の展望についてお話しするため、TableauのCEO兼社長であるRyan Aytayにバトンタッチしたいと思います。

こんにちは、皆さん。EMax、紹介ありがとうございます。改めて感謝の気持ちをお伝えしたいと思います。今日は、私たちのパートナー、顧客、従業員、そして素晴らしいDataFamの皆さんが時間を割いて参加してくださり、本当にありがとうございます。この数年間は本当に素晴らしいものでした。実際、私たちはSalesforceの一部として5周年を迎え、その間に多くのことが起こりました。また、業界全体を考えると、Tableauは最近20周年を迎えました。AI革命によって業界がどこに向かっているのかを考えると、たくさんの変化が起こり、進化が進んでいることがわかります。この変化の旅を皆さんと一緒に進んでいきたいと思っています。

業界がどこに向かっているのかを考えると、AI革命によって多くの変化が起こり、進化が進んでいることがわかります。この変化の旅を皆さんと一緒に歩んでいきたいと思っています。

進化という観点から見た場合、それは何を意味するのでしょうか?私たちは、データや分析に対する人々の期待が時間とともに変化しているのを目の当たりにしています。では、この「期待の変化」とは具体的に何を指しているのでしょうか?多くの人が作業している場所を考えてみてください。もちろん、SlackやSalesforceのようなアプリケーション、つまり世界No.1のCRMで作業しています。また、Workdayやさまざまな生産性ツールでも作業しています。これまでもそうでしたし、今後もそうなるでしょう。しかし、私たちの業界、つまり分析やビジネスインテリジェンスの分野では、洞察が別の場所に存在していることが多いです。これらの洞察はTableauや他の場所に存在し、最終的には作業場所を離れて洞察を取得し、仕事を終わらせたり、意思決定を行ったりする必要があります。これが、私たちが生きてきた世界であり、データが増える中でますます複雑になってきています。データが増え、断片化が進み、さまざまな場所にデータが保存されるようになっているのです。

私たちはこれを、データがさまざまなウェアハウスやレイクハウスに閉じ込められていると考えています。オンプレミスであろうとクラウドであろうと、それは関係ありませんが、企業がデータに基づいて意思決定を行い、行動を起こそうとしていることは確かです。

では、未来がどこに向かっているのかを考えると、人々が求めるのはリアルタイムのデータだけでなく、作業の流れの中でインテリジェントな洞察を得ることです。たとえば、Slackで作業している場合、リアルタイムで関連する洞察が提示されることを望んでいます。Salesforceで作業している場合も同じ体験を望んでいます。そして、この新しい革命の中で、AIがそれを可能にするものだと考えています。これは、私たちがしばらくの間、焦点を当ててきたことでもあります。

その話をするときに、最近の成果についてお伝えしたいと思います。例えば、Tableau Pulseについてです。Tableau Pulseは約5ヶ月前に一般公開され、今では最も急速に成長している製品の一つとなっています。現在、Tableauのビジネスで5000社以上のお客様がこの製品を利用しており、作業の流れの中で信頼できるインテリジェントな洞察を提供することを目的としています。そして、さらに興奮しているのは、Tableau Pulseが進化を遂げ、明日から「Pulse for Salesforce」を開始するということです。

では、「Pulse for Salesforce」とは何でしょうか?これは、例えばSales Cloudを使用しているユーザーが、勝率やパイプラインなどの標準的な指標を取得できるようにするものです。これが明日からPulse for Salesforceとして提供されることになります。非常に楽しみです。

さらに、「Einstein Copilot for Tableau」についても、明日から一般公開される予定であることをお知らせします。これが、現在私たちがどこにいるのか、そしてTableauの未来に向けた進展の一部であり、今日皆さんにお話しすることにとても興奮しています。

その前に、私たちの素晴らしいお客様のいくつかに触れておくことも重要です。

例えば、顧客のMerckを思い浮かべると、私たちの良き友人であるWaleedが、Tableau Pulseを活用して、より情報に基づいた意思決定を促進し、より積極的な意思決定を行い、データの専門家でないチームメンバーをも結びつけ、業務を遂行するために必要なデータを作業の流れの中で提供するという素晴らしい仕事をしています。Merckはその素晴らしい例です。

他にも、イギリスを拠点とする素晴らしい顧客であるJohn Lewis Partnersが思い浮かびます。彼らは、Tableau PulseとTableau全体を活用して、返品処理をデータ主導で行うなど、より効率的なプロセスを実現しています。彼らは、これまでにない方法で顧客とつながり、より良い意思決定を行っています。

最終的に、これはまさに私たちがPulseを通じて目指しているものであり、これを説明するために短いビデオをお見せしたいと思います。

「シェリー、キャンペーンの成果はどう?」「素晴らしいよ、これまでで最高のキャンペーンだね。」
「ビル、どのセクターが一番売れてる?」「今レポートを確認するよ…でも、データが古いな。みんな、Tableau Pulseをチェックした?Pulseを使えば、必要な洞察がすぐに手に入るんだ。」
「更新は順調、離脱率は32%減少、エンゲージメントも向上している。最新の広告は20%多くリードを生んでいて、製造業が一番強いセクターだね。次のキャンペーンでその顧客をターゲットにしよう。」
「素晴らしい、うまくいってるね。AIによるインサイトでチーム全体が同じ方向を向けるようにしよう。今日はPulseをチェックした?」

これがまさにTableau Pulseの一例で、皆さんと共有したかったことです。今からは、少し掘り下げて、私たちが顧客やパートナー、そしてもちろんコミュニティメンバーから聞いていることについてお話ししたいと思います。私たちが非常に一貫して聞いている4つの共通テーマがあります。これらは現在、生成AIが広がりつつある世界で、ますます顕著になっています。

まず、よく耳にするのは、洞察が見逃される、あるいは無視されることが多いということです。これが意味するところは、ビジネスで正しい情報を基に意思決定ができていない可能性があるということです。私にとって、これは非常に望ましくない状況です。

次に、よく聞くのは、ユーザーがデータを信頼していないということです。データやそれに続く洞察を信用していないのです。皆さんの中にも、ダッシュボードやビジュアライゼーションを受け取って、「このデータを本当に信頼していいのだろうか?」と思ったことがある方が多いのではないでしょうか?「データの出所を見せてほしい。誰がこれを作成したのか?」と感じることは、この業界でよくある問題です。これが、私たちが重点的に取り組みたいと考えている課題の一つです。

次に挙げられるのは、前述の通り、データがクラウドに取り込まれたり、さまざまな企業に導入されたりするにつれて、データの断片化が進んでいるということです。データが統合されず、調和されていないため、データウェアハウスやデータレイクハウスが何千もあり、毎年データ問題を解決するために何百万ドルも費やしているという顧客の例を挙げることができます。これは驚くべきことではありませんが、確かに大きな課題です。

また、再利用性の欠如についてもよく聞きます。ビジネスで役立つと感じたものを毎回ゼロから作り直すことなく、どのように再利用するのかという問題です。この点についてもお話ししたいと思います。

最後に、顧客から一貫して聞くのは、「なぜ一元化されたデータと分析のソリューションが存在しないのか?」という疑問です。これは、私たちが多くの顧客から聞くものであり、ビジネスの中でより良い意思決定を行い、行動を起こすことができる一つの統合されたプラットフォームを提供することが、まさにデータと分析の究極の目標だと思います。

私たちはこれまで進化の道を歩んできました。そして、SalesforceのコアプラットフォームであるEinstein Oneやデータクラウドに近づきながら、緊密に連携しています。これが最終的に私たちを現在の地点に導き、Tableauの未来を発表する時が来たと感じています。そして、その未来は、まさに今ここにあることをお知らせできることに興奮しています。

Tableau Einsteinは、次世代のTableauであり、今日はその詳細についてお話ししようと思います。具体的にどのような意味を持つのか、どのように見えるのか、どんな体験ができるのかをお見せし、皆さんからのフィードバックもいただきたいと思います。ここからさらに掘り下げて、いくつかの重要なポイントを強調していきたいと思います。

先ほど述べた課題について、顧客から聞くことが多いものの中で、洞察が見逃されてしまうという問題があります。この問題に対して、すでに提供されているいくつかの優れたAI搭載ツール、例えば、Einstein Oneプラットフォームを活用したTableau PulseやPulse for Salesforce、Einstein Copilot for Tableauなどがあります。これらはすでに皆さんが利用できるツールです。

次に、信頼性のあるデータに関する問題にどう対処しているかについてですが、今日は新しい製品「Einstein Semantics」についてお話しします。これは非常にユニークな環境と状況であり、これらの問題を解決できると考えています。この点についても、すぐにもう少し詳しくお話しします。

さらに、データの断片化や企業がリアルタイムのクラウドスケールデータを必要としているという問題についても、SalesforceのData Cloudを活用して解決します。Data Cloudは、すべてのデータを統一された方法で調和させ、結びつける能力を提供するものであり、Tableau Einsteinを実現するための重要な部分です。

また、再利用性に関しては、再利用可能なコンポーネントを内部でアクセスできるマーケットプレイスや、社内で最適な準備フロー、セマンティックモデル、ダッシュボードやビジュアライゼーションを公開できる構成可能なアーキテクチャがあったら素晴らしいと思いませんか?もしくは、個人ユーザーとしてこれらを外部に公開し、他の人々が活用できるようにすることで収益化を図ることもできます。

これが、私たちが解決しようとしている課題の一部であり、そのために取り組んでいる方法の一部です。そして、これをすべてまとめると、私たちが提供するものは、人々がデータを「見る」だけでなく、データを理解し、それに基づいて行動することで、AIによるリアルタイムのデータと分析ソリューションを提供することに尽きると思います。このソリューションは、どこで作業していても提供されます。これらすべてが、SalesforceのEinstein Oneプラットフォームと組み合わせて提供されるものです。

今日、このことについて非常に興奮しています。それでは、次にSouthardにバトンタッチして、さらに詳細をお話ししてもらいます。

ありがとうございます、Ryan。素晴らしい紹介をありがとうございました。Einstein(アインシュタイン)について詳しくお話しする前に、Ryanが先ほど述べたコメントについて、さらに振り返ってみたいと思います。

このウェビナーに参加している何千人もの方々、あるいはBI(ビジネスインテリジェンス)やオリンピック業界で活動している方々が、何を目指しているのかを考えると、25年前でもそうだったように、私たちはデータから洞察を得て、その洞察に基づいて行動を起こし、より良い結果を導くことを目指していました。非営利団体を運営しているか、学校で働いているか、ビジネスを経営しているかにかかわらず、データから得た洞察を活用して、組織にとってより良い結果をもたらすための行動を起こしたいと考えていました。

そして、25年経った今でも、私たちはこの目標に向けて取り組んでおり、その過程で多くの進展を遂げてきました。私たちは「第四の波」についても話しました。では、これについてさらに詳しくお話ししていきたいと思います。

Ryanが最初に述べた柱の一つである「Pulse」と、私が言った「TableauのCopilot」は、その一例です。Pulseがどのように機能するかについてもう少し詳しくお話しします。実際に裏で何が行われているかというと、特定の個人が関心を持つ指標について、非常にカスタマイズされたパーソナライズされた洞察を提供しようとしています。その指標が変わったことを伝えるだけでなく、なぜ変わったのかを説明することが求められます。これには、予測AIと生成AIの両方が必要です。

私たちは、AIが「クール」だからといって画面にそれを表示しているわけではなく、ユーザーに新たな価値を提供するために行っています。これまでのBIツールでは提供されなかった、積極的な洞察と説明、そして質問をすることで異なる洞察を得る能力を提供しています。従来のBIツールは、ビジュアライゼーションやダッシュボードを提供することに優れていましたが、私たちはより積極的なアプローチが必要だと考えています。これが、Pulseの第一歩です。

次に、「Einstein Copilot for Tableau」についても少し裏側を見てみましょう。これは、Tableauを初めて使う人が、プラットフォームの使い方を理解するのを助けるものです。単にデータに質問するだけでなく、データに基づいたビジュアルの構築方法を学ぶことができます。これもまた、他のツールとは一線を画すユニークな点です。

私たちのAIは、強力なAIを活用してアナリストやビジネスユーザーが作業の流れの中で信頼できるAI洞察を得られるように支援しています。

私たちは、Ryanが言及した「Einstein Semantics」と呼ばれるものを発表しようとしています。セマンティックレイヤーは、データベースやスプレッドシート、アプリケーション内の未加工で混乱したデータと、私たちが日常的に使うビジネス言語との間の翻訳レイヤーと考えることができます。ビジネスパーソンは、指標や階層、次元といったビジネス言語で話しますが、データの列名や技術的な用語で話すことはありません。では、どのようにしてその翻訳レイヤーを作るのでしょうか?これがセマンティックレイヤーが提供するものです。

セマンティックレイヤーは、BIの分野でかなりの時間存在していましたが、私たちはここでいくつかのユニークなことを行います。まず、予測AIと生成AIの両方を活用して、組織内のあらゆる場所にある混乱したデータ、たとえばDatabricksやSnowflake、オンプレミスのTeradataインスタンス、Tableauのプラットフォーム、またはデータクラウドにあるデータに対して、AIモデルを適用し、その洞察をビジネス言語で説明する手助けをします。この説明は、アナリストだけでなく、ビジネスユーザーにもわかりやすく提供されます。これがセマンティックレイヤーのユニークな能力です。

次に、アナリストを強力にサポートするために、彼らが既に持っている能力、つまり迅速に指標を作成する能力をさらに強化します。これにより、彼らが洞察を得るまでの時間をさらに短縮し、階層を作成する手助けをします。これにより、彼らが求める機敏性を実現する自由が得られます。

また、CDOやデータスチュワード、ガバナンスの専門家には、信頼できるセマンティックモデルを認定する能力を提供し、常にデータの出所を把握し、その信頼性を確認できるようにします。これらの要素を結びつけることで、市場においてユニークなものを提供します。これをどのように実現するか、マシューがこの後すぐにデモンストレーションを行いますので、ご覧いただければと思います。きっと面白いと感じていただけるでしょう。

これらすべては、Data Cloudの力を活用して構築されています。私はData Cloudを「データの流動性プラットフォーム」と考えています。これはどういう意味でしょうか?Data Cloudは、組織内のあらゆるデータにアクセスするためのものです。私たちはデータをData Cloudに吸い込むつもりはありません。むしろ、データが存在するすべての場所に到達することが目的です。Databricks、Snowflake、GCPなどにゼロコピー技術を通じて接続し、データを移動させることなく異なるプラットフォーム上でデータを確認できるようにしています。データを移動させると、途端に複雑さが増すため、データを移動させることはしません。

また、オンプレミスのソースに対して、数百の異なるアプリケーションに接続するライブクエリも生成できます。しかし、データにアクセスするだけではありません。ここでお見せしているのは、Einsteinの新しいコンセプトである「カラー ワークスペース」です。これは、データソースから準備フローを経て、セマンティックモデルに至るまでのデータの全ライフサイクルを示し、ビジネス言語として視覚化するものです。このデモでは、データに対してどのようなアクションを取るのかを見せていきます。これにより、アナリストが価値を生み出す分析パイプラインを理解し、それを捉える手助けをします。

さらに、このワークスペースでは、分析パイプラインのコンポーネントをパッケージ化し、プレワークを公開する能力も提供します。

では、画面の左側にあるコンポーネントを選んで、それらをパッケージ化してどこかに公開できると想像してみてください。まさにそれが、私たちが「アナリティカル・アクティブ・マーケットプレイス」と呼んでいるもので実現しようとしていることです。アナリティカル・アクションとは、分析パイプラインのセットを指し、セマンティックモデルや全体のフロー、あるいは単なるビジュアライゼーションをパッケージ化して公開し、組織内の他の人が内部マーケットプレイスから再利用できるようにします。また、もし希望するなら、それらをパッケージ化してTableau Publicに公開することもでき、今日多くの人が行っているように、他の人々にインスピレーションを与えることができます。さらに、希望する場合は、それを収益化することも可能です。これにより、Tableau Publicの活用範囲を拡大することができます。Tableau Publicは何百万もの人々にインスピレーションを与えてきましたが、私たちはさらに多くの人々を鼓舞し、その素晴らしいスキルを活かしてビジネスを構築する手助けをしたいと考えています。

皆さんが待ち望んでいた製品のデモンストレーションの時間です。これからお見せします。Tableauの未来をお見せするために、Matthew Millerを紹介したいと思います。

ありがとうございます、Southard。そして皆さん、こんにちは。今日はちょっと刺激的な意見をお伝えします。私は、データと分析の未来は、もはや従来の分析とは感じられなくなるかもしれないと思っています。あなたは以前よりもずっと効率的に仕事をこなせるようになり、周りの人々は「その秘密は何?」と尋ねるでしょう。そのとき、あなたは「Tableauを使っているんだ」と答えることになります。

私たちは、作業の流れの中でインテリジェントで実行可能な分析を実現する、Tableauの未来を発表できることを非常に嬉しく思っています。これは、私たちの大胆なビジョンです。

それでは始めましょう。あ、通知が来ましたね。Tableauが何を伝えようとしているのでしょうか?このシナリオでは、私はSamanthaという小売店のジェネラルマネージャー、略して「Sam」を演じています。私はNorthern Trail Outfittersで、厳しい経済状況と低い利益率の中でも健全なビジネス運営を担当しています。このダイジェストは、私に能動的に提供され、必要な情報がすべて揃っています。最も重要な指標が簡潔に要約され、その上部にはAIによって優先順位が付けられたインサイトが示されています。これにより、どこに注力すべきかがすぐに分かります。

例えば、在庫予測が低下しているので、何か対策を講じる必要がありますが、デジタルメンションは増加しています。詳細を確認すると、すぐに必要な情報が手に入ります。Tableauは自動的に未来を予測し、問題が発生する前にリスクを知らせてくれるのです。そして、予測範囲や変化率が視覚的に美しく表示され、簡単に理解できます。

当然、私が最初に抱く疑問は「なぜ?」です。なぜこうなったのか?提案された質問が、正しい問いを導き出し、次に取るべき行動を明確にしてくれます。そして見てください、すでにインサイトが得られています。

ワンタップで答えが得られます。どうやら特定の商品が他の商品よりも売れており、いくつかのケースでは在庫がかなり少なくなっていることがわかります。ここで「地域別に分析」をタップすると、次のレベルのインサイトに到達します。地域ごとの違いを考慮し、人間の直感とAIの力を組み合わせて分析します。結果として、十分な在庫はあるものの、特定の商品が急速に売れている市場には適切に配置されていないことが判明します。これには対処が必要です。

通常であれば、他のシステムにアクセスして変更を行う必要がありますが、その間にビジネスチャンスを失うリスクがあります。しかし、Tableau Einsteinのおかげで、ここで直接変更リクエストを送信できます。これにより、データからすぐに行動を起こし、洞察を価値に変えることが可能になります。

そして、私はERPにリクエストを送信しました。これは、SAPやMicrosoft、Oracleなどの外部システムでも同様に対応できます。現代の経済状況では、遅れは許されません。迅速な行動が求められるため、「リクエストを送信」をタップして、問題を解決しました。素晴らしいですね。

次は原因を追求する番です。何がこの需要の予想外な急増を引き起こしたのかを、Samは同僚に尋ねるように、自然な言葉で質問できます。Tableau Einsteinは、在庫の不足がソーシャルメディアでの言及と関連していることを示してくれます。これは驚くべき洞察で、Tableauの指標間の関連性を活用した結果です。

しかし、分析の未来はコラボレーションにあります。Samは、データで得た結果が本当に意味のあるものなのか、偶然の相関関係なのかを確認したいと考えています。そこで、Tableau Einsteinは、専門知識を持つ同僚と直接つながり、その疑問を解決する手助けをするためのアクションを取ることができるのです。

ここで、私はKyleという優れたマーケティングアナリストの役割を引き受け、SamとTableauが進めていた作業を引き継ぎます。

これは単なるスクリーンショットではありません。これは完全にインタラクティブなTableauのビジュアライゼーションで、Samが提供したコンテキストやすべてのデータがそのまま反映されています。Kyleはこれに応答し、「なるほど、面白いですね。もしかするとインフルエンサーが関与しているのではないかという直感があります。では、簡単な分析を行い、この直感が正しいかどうか確認してみましょう」と言います。これは、人間の直感と人工知能が協力して動作している例です。そして、このプロセスをお見せできるのが楽しみです。

KyleはTableauで「探索」をクリックし、さあ、ここから始めましょう。

もし以前にTableauを使ったことがあるなら、この画面がすぐに馴染み深いものと感じるでしょう。私たちは、Tableauの素晴らしい機能、つまり流動的で革新的な分析体験をそのまま維持しています。Tableauユーザーが慣れ親しんでいるマーク、カード、シェルフ、フィルター、ディメンション、メジャーなど、すべての要素が含まれています。私自身も13年近くTableauを使っているので、これらの機能に非常に精通しています。要するに、今日の何百万ものTableauユーザーにとって、新たに学び直す必要はないということです。この新しい体験は、皆さんからのフィードバックをもとに作り上げられています。

さて、Kyleはインフルエンサーが影響を与えているのではないかという直感を持っています。データを見てみると、いくつか興味深い次元がありますが、感情に関する測定値がありません。それをモデルにどう追加するか?おっと、ここに何かありますね。

そうです、これは「Workspace」です。新しいTableauの紹介です。ここで少し立ち止まって説明したいと思います。なぜなら、これは非常に大きな新機能であり、私たちが皆さんと一緒に一生懸命取り組んできた、まったく新しい体験だからです。これは、1つの場所で分析を協力して行うための新鮮な体験です。拡張されたリンクされたキャンバス上で、すべての人が一緒に作業できます。データソース、セキュアで信頼できる準備フロー、セマンティックモデル、ビジュアライゼーション、指標、ダッシュボードなど、必要なすべてのツールに1つの場所からアクセスできます。また、この系統ビューは、それらがどのように連携しているかを理解するのに役立ち、データエンジニアやデザインの専門家と共同作業することで、大幅な時間の節約になります。

新しいTableau Prepをお見せする時間がないのが残念ですが、これについてはDreamforceでさらに詳しく紹介する予定ですので、ぜひお楽しみにしてください。

さて、Kyleは既存のモデルを活用しています。彼はモデルそのものを変更することはできませんが、しっかりとガバナンスが効いており、安全に活用できる仕組みが整っています。

Kyleはモデルを拡張することで、セルフサービスとガバナンスが組み合わさった環境を実現しています。ガバナンスが機能しながらも、アドホックな操作が可能です。彼はこのモデルの新しい派生バージョンに進み、まるで今日のTableauで公開されたデータソースに独自の計算を追加するような感覚で操作していますが、このモデルはさらに優れたスケーラビリティを持ち、特にコラボレーション面で優れています。構成可能で、再利用可能で、拡張可能なこのモデルは、Kyleにとって理想的です。

Kyleがモデルを開くと、Tableau Einsteinが感情指標の作成を推奨していることがわかります。これはまさに彼が必要としていたものであり、AIが彼を適切なツールに導いてくれます。「レビュー」をクリックして、右側に表示されたTableau用のEinstein Copilotパネルを確認します。Einstein Copilot for Tableauのベータ版を試したことがある方にはお馴染みかもしれませんが、この機能は明日から一般公開されますので、ぜひご覧ください。

私たちのビジョンは、このインテリジェントなコンパニオンが、皆さんの仕事をサポートし続けることです。数回クリックするだけで、必要なものを手に入れることができ、Kyleはモデルを迅速に更新することができました。

Kyleは分析の流れにすぐに戻り、新しく追加されたインフルエンサー感情指標を確認します。ここでドラッグ&ドロップも可能ですが、さらに進化した新機能が追加されています。多くの方が愛用している「Show Me」や「Explain Data」といったTableauの特許技術はそのまま残っており、視覚化や分析のヒューリスティックな推奨を行いますが、それが新しいインサイトパネルに進化しました。このパネルは、AIと組み合わせて視覚化と分析の推奨を提供する優れた機能です。

感情指標が追加されたので、感情とデジタルメンション(オンラインでの言及)の相関関係を確認すると、強い相関関係が見られます。私たちの直感ではインフルエンサーが関連しているのではないかと考えていたため、インフルエンサーIDを詳細に追加してみると、感情とメンションに大きな影響を与えているインフルエンサーが数人いることが判明しました。これらのインフルエンサーに注目してさらに分析を進めましょう。

では、そのインフルエンサーを選択しましょう。選択すると、ツールチップに26人のインフルエンサーが特定のデジタルメンション数を代表していることが表示されます。ここでデータの表示や保持、除外が可能ですが、新たに追加された機能として、この情報をセグメントとして公開できます。セグメントはTableauのセット機能とほぼ同じですが、今ではこのセグメントをData Cloudで公開し、他の分析にも再利用できるようになりました。

SamとはSlackでチャットしており、Tableau Einsteinで分析を進めていました。それでは、そこで見つけた内容を共有しに戻りましょう。

KyleはリンクをコピーしてSlackに戻り、Samに共有します。「どうやら、感情スコアが最も高いトップインフルエンサーが、デジタルメンションの多くを引き起こしているようです。これがスパイクの原因かもしれません。」と伝えると、Samは「ここで何かできるかもしれませんね。彼らをターゲットにしたキャンペーンを行えますか?」と提案します。Kyleは「任せてください」と応じ、ここから新しい方法でこの情報を活用し、直接アクションを起こします。

ここでご覧いただいているのは、Data Cloudです。これは、Southardが言及したデータプラットフォームで、Tableau EinsteinやSalesforce全体を支えています。このレイヤーでセグメントを利用可能にすることで、単なる分析以上の活用が可能になります。分析を使って特定したセグメントを、Salesforceや他のアプリケーションでも利用できるようにしたいと考えています。例えば、セグメントをドリルダウンして、350万人のフォロワーにリーチしていることを確認できます。

ここから具体的なアクションを起こします。特定の商品の在庫がデジタルメンションの影響で不足しているという問題に対処しましたが、これは良い機会でもあります。このインフルエンサーのオーディエンスをターゲットにして、さらに積極的なキャンペーンを展開し、ビジネスを強化したいと考えています。

そこで、キャンペーンを設定し、すぐに実行に移します。そして、数日後にそのキャンペーンの結果がどうなったかを確認してみましょう。

Tableauの分析は、キャンペーンとスムーズに統合されています。さらに深掘りすると、キャンペーンの詳細と共にTableau Pulseのメトリックが表示されており、どこでもインテリジェントで実行可能な分析が利用できることがわかります。

Samはこのメトリックを簡単に追跡し、キャンペーンの進捗を確認できます。これにより、実行可能な体験、スムーズなコラボレーション、拡張された分析キャンバス、インテリジェントで再利用可能なモデリングが実現します。

そして最後に、もう一つだけお見せしたいことがあります。

私たちは、共有やコミュニティ、内部・外部でのコラボレーションについて、皆さんの声に応えています。その一環として、新しいTableauマーケットプレイスを紹介できることを嬉しく思います。このマーケットプレイスでは、他の専門家の知識を活用し、再利用することで、成果を効率的に生かすことができます。

たとえば、Kyleが自身の作成した分析やセマンティックモデルを他の人々と共有したい場合、内部・外部を問わず、マーケットプレイスに公開することが可能です。これにより、デジタルメンションモデルやビジュアライゼーションを簡単にパッケージ化して共有し、他の人が再利用できるようになります。これは、Tableau Publicのビジョンをさらに拡張したもので、ビジュアライゼーションやセマンティクス、フローを新しい方法で共有できるようにします。

新しいTableauマーケットプレイスを紹介します。ここでは、Kyleのようなユーザーが作成した分析やセマンティックモデルを、社内外で簡単に共有・再利用できます。公開前にはパフォーマンスやセキュリティの検証を行い、メタデータを追加することで、他の人がすぐに活用できるようにします。GitHubのように他の人の作業を活用して時間を節約でき、無料でも有料でもアナリティカルアプリとして公開が可能です。さらに、組織内専用のプライベートバージョンも用意されており、社内利用にも対応しています。

ここでは、私たちがTableau Einsteinのプラットフォームをどのように構築しているかを簡単に説明します。

私たちは、データの準備からインサイトの取得、エンゲージメント、そして行動に至るまで、一貫したソリューションを提供することを目指しています。既存のデータや分析ツールと互換性を持たせたオープンなプラットフォームを構築し、AIを活用してデータ処理と分析を加速させています。

さらに、新しいダッシュボード機能やあらゆるアプリケーションにインサイトを埋め込める機能を搭載し、分析をより迅速かつ効率的に行えるようにします。

この新しいプラットフォームが皆さんのデータ分析にどれほど役立つか、Dreamforceで詳細を発表するのを楽しみにしています。

ありがとう、Southard。そしてMatthew、素晴らしい概要とデモをありがとう。また、Adamを歓迎できることを嬉しく思います。こんにちは、Adam。調子はどうですか?「元気です。お招きいただきありがとうございます、Ryan。もちろんです。」

Adamを知らない方のために説明すると、彼は私たちの素晴らしいTableauのビジョナリーの一人で、常にフィードバックを提供してくれています。彼が着ているシャツも素晴らしいですね。また、数年前のDreamforceでゴールデンフーディ賞も受賞しました。私たちのコミュニティは、私たちのすべての活動の中心にあり、そのフィードバックを非常に重視しています。

最初に見た感想を教えてください。また、視聴者の方々に伝えたいことがあれば教えてください。

「素晴らしいです。ありがとう、Ryan。時に厳しい批評をすることもありますが、問題がある場合や改善が必要な場合には建設的な批判に集中するようにしています。でも、今回見たものには多くの素晴らしい要素があり、とても感動しました。これは誰にとっても驚異的なイノベーションだと思います。Tableauカンファレンス以降、見たものすべてが非常に革新的で、驚くべき進化を遂げています。

私自身、仕事でエンゲージメントリーダーを務めており、もちろんTableauを使用していますが、ユーザーが求める場所で直接対応することは、ほとんどのステークホルダーにとって大きな要望です。彼らがダッシュボードにアクセスするためにリンクをクリックする必要がない、すべてが手元にあるというのは本当に素晴らしいことです。

また、ワークスペースからマーケットプレイスに至るまでのモダンなデザインが素晴らしく、直感的で魅力的に見えます。ユーザーエクスペリエンスを現代的にすることは、このツールの大きな利点です。ジェネレーティブAIの統合も巧妙で、必要な時にそっとサポートしてくれる存在として機能しています。

クラウド統合も非常に重要で、すべてが一つの場所でシームレスに動作することが現代のプラットフォームには不可欠です。ワークスペースがクラウド上にあることは非常に大きなチャンスだと思います。

Tableau Pulseについても、ベータ版でも既に多くのユースケースがあり、非常にアクセスしやすいと感じています。Pulse Metricsを使用することで、専門知識を持つユーザーが迅速に作成し、ステークホルダーと共有できるのは大きな利点です。また、ガバナンスの観点からも、信頼できるデータソースを一つ持つことが重要です。

全体として、Pulse Metricsは非常に優れたツールであり、Salesforceがフィードバックを重視している点も大変重要です。データを理解するだけでなく、それに基づいて行動を起こすことがビジネスに大きな影響を与えると考えています。」

ジェネレーティブAIの進化に伴い、アナリストの役割も変わりつつあり、新しいスキルを習得し続けることが求められる時代になっていると感じています。


Future of Tableau Innovation Preview - 2024のフル動画はこちらです。


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