生成AIでデータ分析が変わる！TableauとPower BIの新たな活用方法

1．TableauのAI機能の紹介

Tableau AI

Tableau AIは、データ分析をより簡単かつ効果的に行うための強力なツールです。

以下に、Tableau AIの主な機能とその活用方法を紹介します。

1．データの異常検知

Tableau AIを使えば、データセット内の異常値やトレンドの変化を自動的に検出可能です。
売上データの急激な変動を検知し、問題が発生する前に対策を講じることができます。

具体的には、ある地域で特定の商品が急激に売れ始めた場合、その原因を特定し、在庫の補充やマーケティング戦略の見直しを迅速に行うことができます。
そのほかにも、顧客の購買パターンに異常が見られた場合、その背景を分析し、顧客満足度向上のための施策を検討するなど、顧客行動の変化にも柔軟に対応することができるでしょう。

2．予測分析

Tableau AIの「予測」機能を利用して、売上や需要の予測が行えます。
過去の売上データを基に、次の四半期の売上予測が可能です。

3．自然言語処理（NLP）

Tableau AIのAsk Data機能では、自然言語でのクエリを実行し、データの洞察を得られます。
「今年の売上はどうだった？」と質問するだけで、即座にビジュアル化された回答を得ることができます。

4．自動データクレンジング

Tableau PrepのAI機能を活用することで、データのクレンジングプロセスを自動化できます。これによって、データの品質が向上し、分析の信頼性が高まります。
例えば、重複データの削除や欠損値の補完が自動で行われ、データの整備にかかる時間を大幅に削減できます。

5．パーソナライズドダッシュボード

ユーザーの行動データを分析し、個々に最適化されたダッシュボードを提供します。
営業担当者ごとにカスタマイズされた売上ダッシュボードを作成し、各担当者が自分のパフォーマンスを一目で把握できるようになります。

6．データストーリー

Tableau AIのデータストーリー機能では、ダッシュボードに自動でわかりやすい説明を追加できます。
これにより、データの解釈が容易になり、関係者に効果的に情報を伝えることが可能です。

7．「データの説明を見る」機能

Tableau AIの「データの説明を見る」機能は、動的なビジュアライゼーションを通じてインサイトの背後にある理由を発見するのに役立ちます。

8．Einstein Discovery

Tableau AIのEinstein Discoveryを使えば、信頼性と透明性のある予測や推奨事項を誰でも得ることができます。

Tableau Pulse

Tableau Pulseは、Tableau AIによって強化された分析機能で、データの解釈をサポートします。

以下に、Tableau Pulseの主な機能とその活用方法を紹介します。

1．自動分析とインサイトの提供

Tableau Pulseは、データセットを自動的に分析し、重要なインサイトをテキスト形式で提供します。
例えば、売上データを分析して特定の地域での急増の理由を特定し、その結果をテキストで表示します。

2．パーソナライズされた通知

Tableau Pulseはユーザーの行動や関心に基づいてパーソナライズされた通知を提供します。
これによりユーザーは必要な情報をタイムリーに受け取れます。例えば、営業担当者は特定商品の売上が急増した際に通知を受け取ることができます。

3．自然言語クエリとインサイトの生成

Tableau Pulseは自然言語でのクエリを受け付け、即座にビジュアル化された回答を提供します。
例えば、「今月の売上はどうだった？」と質問すると、売上データのグラフが表示されます。また、次の質問も提案します。

2．Power BIのAI機能の紹介

Power BI Q&A

Power BIのPower BI Q&Aは、ユーザーが自然言語で質問を入力し、データを探索したり視覚化したりすることができる機能です。

ユーザーは自分の言葉で質問を入力できます。

質問に対する回答は視覚化され、グラフやチャートとして表示されます。これにより、データのトレンドやパターンを直感的に理解できます。
例えば、「2023年の月別売上を表示」と入力すると、Power BIはその質問を解析し、月別の売上データを折れ線グラフや棒グラフなどの適切な形式で表示します。

また、質問を入力する際に、Power BIは関連する提案を表示し、ユーザーが効率的に質問を作成できるようサポートします。

AI Insights

Power BIのAI Insightsは、データセットから自動的に重要なインサイトを抽出し、レポートに反映させる機能です。

以下に、AI Insightsの主な機能とその活用方法を紹介します。

1．インサイトの自動生成

AI Insightsを利用して、データセットから自動的に重要なインサイトを抽出し、レポートに反映させることができます。
例えば、売上データから特定地域での急激な売上増加を自動的に検出し、その原因を分析することが可能です。

2．異常検知とアラート

AI Insightsを使って、異常値や異常なパターンを検出し、リアルタイムでアラートを発信します。
例えば、在庫データの中で異常な減少があった場合にアラートを発信し、迅速に対応することが可能です。

Auto ML

Power BIのAuto MLは、データセットから自動的に機械学習モデルを構築する機能です。

以下に、Auto MLの主な機能とその活用方法を紹介します。

1．予測モデリング

Auto MLを活用して、売上予測や需要予測のモデルを構築できます。過去の売上データを基に、次の四半期の売上を予測することが可能です。
これにより、より正確なビジネス計画が立てられ、リソースの最適な配分ができます。

2．カスタムビジュアルの作成

Auto MLを使って、データの特定のパターンやトレンドを強調するカスタムビジュアルを作成します。
売上データの中で特定の商品が急激に売れた時期を強調するビジュアルを作成し、データの理解を深めます。

3．キーインフルエンサー（Key Influencers）

キーインフルエンサーは、データセット内の主要な要因を特定し、それがどのように結果に影響を与えるかを分析する機能です。

• 具体例: 顧客満足度調査のデータを分析し、顧客満足度に最も影響を与える要因を特定

• メリット: 主要な要因を特定し、結果への影響を分析してビジネスの意思決定をサポートし、改善ポイントを明確化

4．デコンポジションツリー（Decomposition Tree）

デコンポジションツリーは、データを階層的に分解し、詳細な分析を行うためのビジュアルツールです。データの根本原因を特定しやすくなります。

• 具体例: 売上データを分析して、特定の地域や製品カテゴリでの売上減少の原因を特定

• メリット: データの階層的な分解と詳細な分析、根本原因の特定、問題解決のための具体的な対策の立案

5．スマートナラティブ（Smart Narrative）

スマートナラティブは、データの洞察を自動的に文章化する機能です。データの解釈が容易になります。

• 具体例: 売上データを分析した結果を自動的にレポートとして生成し、関係者に共有

• メリット: データの洞察を自動的に文章化して解釈を容易にし、迅速な意思決定をサポート

6．異常検知（Anomaly Detection）

異常検知は、データセット内の異常なパターンやデータポイントを自動的に検出する機能です。
これにより、問題が発生する前に対策を講じることができます。

• 具体例: 在庫データを分析して、異常な在庫減少を自動的に検出し、アラートを発信

• メリット: 異常なパターンやデータポイントの自動検出、迅速な対応が可能でビジネスリスクを最小化

7．センチメント分析（Sentiment Analysis）

センチメント分析は、テキストデータの感情を分析し、肯定的、否定的、中立的な感情を分類する機能です。
顧客のフィードバックやレビューを効率的に分析できます。

• 具体例: 顧客のレビューやソーシャルメディアの投稿を分析し、顧客の感情を把握

• メリット: テキストデータの感情分析により、顧客の満足度や不満点を把握し、改善策の迅速な立案

3．TableauとPower BIのAI機能を比較

以上の内容を表にまとめると、以下のようになります。

自社に合った機能を持つBIツールを選択しましょう。

4．まとめ

TableauとPower BIは、どちらも強力なAI機能を備えたデータ分析ツールです。

Tableauは異常検知や予測分析、自然言語処理などの機能を通じて、データの洞察を迅速に得ることができます。

一方、Power BIはAuto MLやキーインフルエンサー、デコンポジションツリーなどの機能を活用して、より深い分析と予測を可能にします。

自社のニーズに最適なツールを選択することで、データ分析の効率と精度を大幅に向上させることができるでしょう。