「こんなデータ、どこにあるの?」と悩んだことはありませんか?
たとえば、会議の前日。
上司に「去年のキャンペーンの成果、直近の数字と比べてどうなってる?」と聞かれ、慌てて複雑なスプレッドシートやBIツールを開く。
でも、欲しい情報がどこにあるか見当もつかない…。
そんな経験、ありませんか?
実はこうした「探すストレス」、ビジネスの現場では想像以上に多くの人を悩ませています。
データはある。
でも、見つからない、使いこなせない。
このギャップを埋める新しいアプローチが、いま静かに注目を集めているのです。
その鍵を握るのが、ThoughtSpotの新しい「エージェント型アナリティクス」。
今回は、その革新的な仕組みと、私たちの仕事がどう変わるのかを、できるだけやさしく、でもワクワクするようにご紹介します。
エージェント型AIとは? まるで、あなたのそばにいる「データ執事」
ThoughtSpotのフィールドチーフデータ・AI責任者であるジェーン・スミス氏は、エージェントシステムが私たちを全く新しい領域へと導いていると説明します。
従来の受動的なレポートから、より能動的な意思決定へとシフトしているのです。
「従来のBIは、あなたが洞察を見つけるのを待っていました」とスミス氏は語ります。
「エージェントシステムは、複数のソースから24時間365日データを積極的に監視し、変化が起きた理由を診断し、次のアクションを自動的にトリガーします。はるかにアクション志向になっているのです」
これまでのBIツールでは、ダッシュボードを作ったり、クエリを書いたりと、ある程度のスキルが必要でした。
しかしThoughtSpotのエージェントは、自然な言葉で質問すれば、すぐに答えを出してくれるのです。
たとえば、マーケターが「今月の広告クリック率、先月と比べてどう?」と聞けば、数秒後には比較グラフを生成。
セールス担当が「売上が急に落ちた地域は?」と尋ねれば、地図とデータで即回答。
これはまさに「会話できるアナリスト」が、あなたのパソコンの中にいるような感覚です。
3つの変革をもたらす、新しいBI体験
スミス氏は、受動から能動への移行に加えて、BIにおけるもう2つの変化を指摘しています。
ひとつは「真のデータ民主化」の実現、もうひとつは「セマンティックレイヤーへの注目の高まり」です。
「ビジネスの文脈を厳密に理解していないエージェントに、私が述べたような方法で行動させることはできません。強固なセマンティックレイヤーこそが、AIの混沌を理解する唯一の方法なのです」とスミス氏は述べています。
ThoughtSpotの新しいエージェント群は、単なる自動化や効率化にとどまらず、ビジネスの現場に以下のような変化をもたらします。
まず「検索する」から「聞く」へ。
従来はキーワードを打ち込んで情報を「検索」していましたが、これからはAIに「尋ねる」時代。
しかも、返ってくる答えは表やグラフなど、視覚的にすぐ理解できる形で返ってきます。
次に、全社レベルでの意思決定スピードが上がる。
従来、データ分析は一部の専門チームに限られていました。
でも、エージェントの登場によって、誰もが「気になることをすぐに聞ける」環境が整います。
これにより、現場での判断力が格段にアップするのです。
そして、導入・活用がとにかく「かんたん」。
ThoughtSpotのSpotter 3は、SlackやSalesforceなどのアプリケーションと対話可能で、質問に答えるだけでなく、その答えの質を評価し、正しい結果が得られるまで試行を続けます。
普段使いのアプリとシームレスに連携できるため、今の働き方にそのまま組み込めるのも魅力です。
4つのBIエージェントがチームとして機能
2024年12月、ThoughtSpotは4つの新しいBIエージェントを発表しました。
これらはチームとして連携し、モダンアナリティクスを提供します。
その中心となるのが、2024年末に初めて登場したエージェントの最新版であるSpotter 3です。
Spotter 3はModel Context Protocolを活用しており、組織の構造化データ(行、列、テーブル内のすべて)に関する質問ができるだけでなく、非構造化データも組み込むことができます。
そのため、エージェントを通じて、あるいは独自のLLMを通じて、非常にコンテキストに富んだ回答を得られるのです。
意思決定インテリジェンスの時代へ
ThoughtSpotの最新eBookでは、2026年のデータとAIのトレンドを探求しており、経営陣は人間とAIのどちらが下した決定であっても、それを説明、改善、信頼できるようなシステムの設計方法を見出す必要があると指摘しています。
ThoughtSpotはこの新たなアーキテクチャを「決定インテリジェンス(DI)」と呼んでいます。
「今後多く見られるようになるのは、決定サプライチェーンだと思います」とスミス氏は説明します。
「一回限りの洞察ではなく、決定が反復可能な段階、つまりデータ分析、シミュレーション、アクション、フィードバックを通じて流れていくようになります。これらはすべて、人間と機械の相互作用であり、いわば決定記録システムにログとして記録されます」
実際にはどのようなものになるのでしょうか?
スミス氏は製薬業界の臨床試験を例に挙げます。
「システムは、患者が臨床試験にどのように選ばれたか、健康記録からのデータが候補者の特定にどう使用されたか、その決定が試験プロトコルに対してどうシミュレートされたか、マッチングがどう行われたか、そして最終的に医師がその患者を試験に推薦したかなど、すべてのステップをログとしてバージョン管理します。これらのプロセスは監査可能であり、次の試験のために改善できます。しかし、この決定の流れのすべての要素を、サプライチェーンと考えられるものに非常に細かくログ記録することが、私が視覚化する方法です」
データに「聞く」時代が、いよいよ始まる
私たちの仕事には、日々の「小さな問い」がたくさんあります。
「なぜ売上が下がったんだろう?」
「どの地域にチャンスがある?」
「この施策、本当に効果あったの?」
こうした問いに、すぐ答えが返ってきたら、どれほど意思決定がラクになるでしょうか。
ThoughtSpotの新しいエージェント群は、まさにそうした「問いにすぐ応えるパートナー」になってくれる存在です。
しかも、ただの機械的な答えではなく、文脈を理解し、次の質問につながるような「気の利いた答え」までくれるのです。
データの海に飛び込んで泳ぐ時代は終わりました。
これからは、岸辺から「ねぇ、ちょっと聞いてもいい?」と問いかけるだけ。
ThoughtSpotは、そんな未来をいま、実現しようとしています。
「難しいことは、やさしく」 データの民主化がもたらす未来
誰もが、難しいスキルなしで、当たり前にデータに触れられる世界。
それは、分析の「専門家」だけでなく「すべての人」が意思決定に参加できる未来。
ThoughtSpotが目指すのは「データの民主化」です。
そしてその第一歩は、あなたの「ちょっと聞きたい」が、ちゃんと届くこと。
そんな未来が、もうすぐそこまで来ているのです。
参考：ThoughtSpot: On the new fleet of agents delivering modern analytics
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