AI + 分析

未来のために今、Tableau の AI を意思決定に活用

AI に対する Tableau のアプローチは、ただのアルゴリズムに留まりません。実用性に徹しており、人や組織が急を要する課題に答えを出せるように支援します。Tableau プラットフォームには透明性のある AI が組み込まれているため、予測結果とインサイトがどのように引き出されているか、なぜ適切なのかが簡単にわかり、分析フローの中で誰もがよりスマートな意思決定を行えるようになります。

 

Tableau が新たに Einstein Discovery を搭載

予測モデルを簡単に構築し、Tableau ワークフローに統合

機械学習 (ML) を活用した Einstein Discovery が提示する信頼できる予測と推奨事項を利用すると、あらゆる Tableau ユーザーがよりスマートな意思決定を加速できます。Salesforce が開発し、ついに Tableau ワークフローに組み込まれた Einstein Discovery により、データサイエンティストからビジネスユーザーまで、コードを書かなくても直感的な予測モデルを作成できるようになります。

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AI が切り拓く分析の未来

Tableau の AI は、適切で詳細なインサイトを分析フローの中で提供するため、ビジネス上の難しい意思決定でも自信を持ってすばやく行えるようになります。

 

Augmented Analytics
拡張分析

機械学習、統計、自然言語、スマートなデータ準備の機能により、自信を持って迅速に答えを引き出し、インサイトを見出せます。

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Tableau Business Science
ビジネスサイエンス

AI を使った予測、What-if 分析に基づく計画策定、ガイダンスに基づくモデル構築、インサイト取得、その他のデータサイエンステクニックを、コードを書かずに、クリックだけで行うことができ、より迅速でスマートな意思決定を実現します。

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Data Science
データサイエンス

R、Python、MATLAB などを使って、統計モデルを Tableau から直接利用できます。

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拡張分析

Tableau は分析機能に投資し続けており、データ分析を始めたばかりのユーザーでも機械学習や統計、自然言語、スマートなデータ準備の機能を通じて、より迅速に答えを引き出し、予想外のインサイトを見出せるように支援しています。

 

Ask Data AI

「データに聞く」機能

ユーザーは自然言語でビジネス上の質問を投げかけて結果を明らかにし、データビジュアライゼーションを操作して詳細を探索することができます。

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Explain Data AI

「データの説明を見る」機能

さらに詳細な探索を可能にする動的なビジュアライゼーションにより、インサイトの背後にある「理由」を発見することができます。

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拡張分析について詳しく知る

Tableau ビジネスサイエンス

ビジネスサイエンスは、新しいクラスの AI を使った分析です。ドメインのエキスパートは、すべての問題について、迅速さやビジネスのコンテキストを犠牲にしても正確であることが必要だとは限らないことを理解でき、より大きな自信をもって迅速でスマートな意思決定を行うことができます。予測や what-if 分析に基づいた計画策定、ガイダンスに基づくモデル構築など、管理された AI 機能をコードを書かずに、より多くの人々に提供することで、ビジネスチームは自ら、より多くの分析を行うことが可能になります。

 

簡単で迅速

的を絞った課題に関わる予測結果を簡単に利用

Tableau のビジネスサイエンステクノロジーは、自動ディスカバリとノーコード機械学習の機能で予測や推奨事項を表示して、的を絞った課題に対するさらに迅速な意思決定を支援します。

信頼性

理解しやすく透明性のある AI で自信を持って意思決定

Tableau のビジネスサイエンステクノロジーは、透明性のある AI を使ってデータをモデル化して表示し、結果の裏にある主な要因を可視化できるため、ビジネスチームは意思決定に確信を持つことが可能になります。

統合

作業環境のワークフローでインサイトを構築して共有

Tableau のビジネスサイエンステクノロジーや深く統合されたサードパーティー AI は、作業環境に組み込まれています。このため、カスタムの予測モデルやシミュレーションを、分析を中断せず簡単に構築、導入、利用することができます。

予測

ビジネスの将来を予測しましょう。ドラッグ & ドロップするだけで予測を行えます。Tableau は、データに基づいて自動的に予測モデルを選択し、指数平滑法によって季節性も考慮します。

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予測モデリング機能

新しい予測表計算機能は、傾向線による既存の分析機能を超えて、最良適合線の周囲にデータがどのように分布しているかを解釈するモデルを構築します。既定で線形回帰モデルが使用され、MODEL_QUANTILE は指定された百分位数でのターゲット値を、また MODEL_PERCENTILE は実測されたマーク以下の期待値の確率を返します。式で使うモデルを正則化線形回帰やガウス過程回帰に変更すると、過去のデータと比べてその変更が予測にどのようなインパクトをもたらすかをすぐに見ることができます。

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ビジネスサイエンスのホワイトペーパー

Tableau CTO の Andrew Beers がビジネスサイエンスについて詳しくご紹介します。

IDC 社のマーケットスポットライト: ビジネスサイエンス

組織はどのようにデータサイエンスとビジネス実績との間のギャップを埋めることができるか

データサイエンス

モデルやカスタムコードをワークフローの中で組織全体に拡張し、データサイエンスと分析環境への投資をより効果的に活用できます。R、Python、Einstein Discovery、MATLAB、その他の Tableau の拡張機能や統合機能の分析結果を統合し、動的にビジュアル化することができます。

 

R 統合

R パッケージ、統計分析、保存されたデータモデルを、Tableau のビジュアル分析に組み込めます。

Python 統合 (TabPy)

TabPy を利用すると、Tableau の計算式で Python コードをリモート実行し、展開された Python 関数を呼び出すことができます。

MATLAB 統合

予測的インサイトのための MATLAB モデルを導入することも、MATLAB でデータを事前処理して抽出に取り込み、分析を掘り下げることもできます。

分析拡張 API

Tableau の計算式を拡張して、プログラミング言語やツールなどを動的に利用することができます。TabPy や MATLAB 統合と同じように統合を行えます。