エンタープライズが信頼できるAI対応データ

  • AIが一貫性のある高品質なデータを入力として活用できるように、データを準備し標準化します。
  • トレーサビリティ、制御、再利用性を備えたAIデータワークフローを自動化します。
  • AI強化分析のためのリファレンス・オペレーティングモデルを通じて、文脈を踏まえたクリーンなデータを統制します。
 

AI対応データ機能が日常的な分析業務にどのように適合するか

分析チームは、日常的およびミッションクリティカルなビジネス課題を解決するために、AIファーストの分析ソリューションをこれまで以上に求めています。しかし、データがAIシステム、ツール、エージェントに十分対応できていないため、これらのソリューションを運用に乗せることに苦戦しています。

 
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Alteryx Oneは、アナリストがこの課題を解消できるよう支援します

  • ITのボトルネックなしに、クラウドデータプラットフォーム、オンプレミス、ハイブリッドデータソースへ直接接続する
  • 既存のアクセス制御を維持しながら、入力データを標準化する
  • 結合、フィルター、ビジネスルールなどの前処理ロジックをワークフロー全体で適用・再利用する

その結果、クリーンで信頼性の高いデータへ迅速にアクセスできるようになり、ダッシュボード、レポート、AI主導の取り組みを一貫性と信頼性をもって支援します。

データ、分析、AIにまたがる仕組み

管理されたワークフロー

Alteryx Oneを使用することで、チームはユースケースごとにゼロからデータを準備する必要がなくなります。ガバナンスされたワークフローを一度構築すれば、分析、レポーティング、AIで再利用できます。

管理されたワークフロー

単一プラットフォーム

AI向けデータは、接続から変換、インサイト創出までを単一のプラットフォーム上で処理されます。インジェスト、前処理、エンリッチメント、配信など、すべての工程が同一のワークフロー内に統合されています。

単一プラットフォーム

6つのステップ

AI対応データを担保するためのビジネスロジックとコンテキストはワークフロー内に組み込まれているため、ツール間を行き来することで生じるコンテキストの喪失は発生しません。

6つのステップ

自動化

残りの処理は自動化によって担われます。ワークフローはスケジュール実行、イベント連動、または意思決定が行われるシステムへのインサイト配信が可能です。AIツールは、追加のエンジニアリング作業なしに同一の信頼できるデータを利用できます。

自動化
 

すでに利用しているデータプラットフォームに接続

Alteryx Oneは、クラウドプラットフォーム、オンプレミス環境、業務システムなど、エンタープライズデータのあらゆる領域に接続できるため、データの所在に関係なく信頼性とガバナンスを備えたデータを活用できます。

 

Snowflake、Databricks、BigQuery、Amazon Redshiftなどのクラウドデータプラットフォーム

Salesforce、SAP、Workday、ServiceNowなどのエンタープライズアプリケーション

業務データベース、レガシーシステム、非構造化データソース

オンプレミスのファイルシステム、API、ハイブリッド環境

 
 

信頼性と再現性の高いワークフローを活用して、分析とAIを拡張

AI対応データワークフローを導入することで、チームは場当たり的な対応から脱却し、スケールへと移行できます。

Before

  • アナリストは表計算ソフト、分断されたツール、手作業のSQLに依存していた
  • 運用チームやビジネスユーザーは、アクセスやIT支援を待つ必要があった
  • 多くのAIプロジェクトは本番環境に到達せず、十分なROIを実現できていなかった

After

  • アナリストは承認済みのワークフローを再利用して、分析およびAI向けのデータ準備を行う
  • ビジネスチームはチケット申請やダッシュボード構築なしに、信頼できるデータへアクセスできる
  • より多くのAIプロジェクトが本番化され、ROIを実現する
 

すべての意思決定の基盤となるデータの品質、ロジック、使いやすさに自信を持つことで、チームはより迅速に行動できます。

 

AI対応データが整った後にチームが実現できること

データが事前に準備・承認されていれば、チームはより迅速に行動でき、システム間の整合性を維持しながら、手戻りなく分析やAIを拡張できます。

 
 

分析やAIに活用する前にデータを検証し、整合性を確保します。

AIシステムの性能はデータの質に依存します。入力が不整合であったり不完全であったりすると、出力も信頼できなくなります。AI向けのクリーンなデータは、検証可能で、追跡可能であり、ビジネスロジックと整合している必要があります。

Alteryx Oneは、この課題をデータの発生源から解決します。クレンジング、フォーマット、エンリッチメントに至るまで、すべてのデータ準備プロセスは検証・追跡され、企業ごとに定義されたルールに基づいて管理されます。

AI対応ワークフローには以下が含まれます。

  • モデル入力のエラーを防ぐための品質チェック
  • ビジネスコンテキストを維持するロールベースの承認
  • データの出所、変更履歴、変更者を可視化するデータリネージ

これらのワークフローはAlteryx One上で統制され、分析、自動化、AIに活用できる再利用可能なデータとビジネスロジックを提供するエンタープライズ向けの管理レイヤーとして機能します。

 
 

すべての分析およびAIワークフローに、実務に基づくビジネスコンテキストを組み込みます。

AI対応データは、単にクリーンであるだけでなく、意思決定の背景となるロジックを含みます。Alteryx Oneでは、ビジネスルールをデータワークフローに直接組み込むことで、AIシステムが単なる生データではなく、実務に基づくコンテキストを活用できるようにします。

チームは以下を実現できます。

  • 前処理段階で意思決定ルールを適用し、データがモデルや自動化へ流れるプロセスを定義
  • レポーティング、分析、AIワークフロー間でロジックを再利用し、一貫性を確保
  • 非技術者の専門知識を、コード化することなく取り込む

これにより、AIシステムは単なるデータ構造ではなくビジネス意図を反映し、すべての結果が組織にとって理解しやすく、信頼できるルールに基づくものとなります。

 
 

必要なタイミングで、ビジネスツールに信頼できるインサイトを提供します。

AI対応データは、意思決定者が日常的に使用するツールへ適切なタイミングで届けられてこそ、価値を生みます。Alteryx Oneは、新たなシステム導入や手動エクスポートを必要とせず、準備済みデータ、予測、インサイトを日常業務のワークフローに提供します。

チームは以下を実現できます。

  • AIモデルの出力を、ダッシュボード、レポート、または自動アクションへ連携する
  • 実際のイベント、スケジュール、APIコールに応じてワークフローを起動する
  • Power BI、Tableau、Salesforce、Slackなどのプラットフォームへ結果を配信する

これにより、ビジネスユーザーはコンテキスト、スピード、信頼性を備えたAIインサイトに基づいて、容易に行動できます。アナリストを待つ必要も、ツールを切り替える必要もありません。

 

エンタープライズが Alteryx One を信頼する理由

Alteryx Oneは、セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンス、透明性に関するエンタープライズ要件を満たすよう設計されています。組織は、管理・コンプライアンス・監査可能性を維持しながら、アナリティクスを大規模に実行するためにこのプラットフォームを活用しています。

  • 検証済みのエンタープライズグレードのセキュリティとガバナンス(SOC 2、ISO)
  • 規制産業に属する組織から信頼される
  • お客様がEU AI法やその他の規制要件(CCPA、GDPRなど)に準拠できるよう設計されています。
  • データリネージを内蔵した、透明性が高く監査可能なワークフロー
 
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AI対応データが日常業務に組み込まれることで生まれる変化

エンタープライズがAI対応データとワークフローをAlteryx Oneに公開することで、チームは分析、自動化、AIに最適化された、信頼性・統制・整備が行き届いた共有のデータ基盤を基に業務を行うことができます。

これにより、業務の進め方が変わります。

  • データがすでに準備・承認されているため、意思決定が迅速になる
  • チーム、ツール、ユースケースをまたいで、一貫したアウトプットが得られる
  • AIおよび自動化プロジェクトは、手直しや個別対応なしでスケールする

時間の経過とともに、Alteryx Oneによって実現されるAIデータおよびロジックレイヤーは、企業の中核的な運用資産となります。チームは安心してデータを再利用し、ステークホルダーはガバナンスされたワークフローを活用し、AI施策は実験段階から実運用へと移行します。

 
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AI対応データがAlteryx Oneの他の機能とどのように連携するか

データ準備は、その一部に過ぎません。Alteryx Oneでは、この機能がプラットフォーム全体と連携し、AIワークフローの一貫性、ガバナンス、スケーラビリティを維持します。

以下のように直接連携します。

  • クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境のデータを統合するための接続性とデータ統合
  • 分析とAIにわたって信頼できるワークフローをトリガーし、再利用する自動化オーケストレーション
  • 生成AIを活用したツールと自然言語ガイダンスにより、準備作業の高速化、品質の検証、ユースケースの拡大、インサイトの要約を、監督を損なうことなく実現

これらの連携により、Alteryxのワークフローは個別プロジェクトの成果物から共有基盤へと進化します。データは常にガバナンスされ、ロジックは再利用可能で、AIの出力は説明可能かつ整合性のあるものになります。

 

詳細情報と関連機能をご覧ください

 
 

データ抽出

構造化・半構造化・非構造化データを含め、下流の分析およびAIワークフローに必要なデータを、ソースシステムから確実かつスケーラブルに取得します。

データ抽出を確認する
 
 

データの取り込み

既存のアーキテクチャに影響を与えることなく、クラウドプラットフォーム、オンプレミスシステム、エンタープライズアプリケーションからデータを取り込み、ガバナンスされたワークフローに統合します。

データ取り込みを確認する
 
 

Alteryxを使用したデータ準備では、

再利用可能なワークフローを使用してデータをクレンジング、標準化、整形し、一貫性、品質、分析およびAIユースケースへの対応を確保します。

データ準備を確認する
 

実際のユースケースを見る

 
 

動的価格シナリオモデリング

AI主導のロジックを活用して、製品、地域、セグメント全体にわたる価格シナリオをシミュレーションできるよう、データを準備・強化します。リアルタイムで影響を評価し、より迅速で的確な意思決定を支援します。

動的価格の例
 
 

ベンダーのリスク管理

調達、法務、財務システムからの構造化データと非構造化データを組み合わせて、ベンダーリスクを評価します。監査可能性と統制を支える、再利用可能でガバナンスされたワークフローを構築します。

ベンダーリスク管理の例
 
 

顧客セグメンテーション

顧客データをクレンジング、標準化、強化し、パターン、行動、機会を可視化するAIモデルの活用を支援します。再利用可能なワークフローを活用して、キャンペーンや事業部門間の一貫性を確保します。

顧客セグメンテーションの例
 

よくある質問

 
非技術ユーザーでもAI対応データワークフローに貢献できますか?

はい。Alteryx Oneは、ビジネスユーザーがガイド付きツールを用いてデータを扱い、AIに活用されるデータにビジネスコンテキストを組み込める、ビジュアルなノーコード環境を提供します。

主な貢献方法は以下のとおりです。

  • キャンバス上でツールをドラッグアンドドロップする、または自然言語を使用して、データの結合、レコードのフィルタリング、フィールドの標準化を行います。
  • フォームベースおよびガイド付きの設定を通じてビジネスルールを適用する
  • 組み込みのAIアシスタンスを使用して要約を生成したり、変換の提案を受ける

すべての操作はガバナンスされたワークフローに記録されるため、貢献内容は追跡可能で再利用可能となり、分析やAI活用において安全に利用できます。

 
AI対応データにおいてビジネスロジックはどのような役割を果たしますか?

ビジネスロジックは、AIシステムで使用されるデータが単なる生データではなく、実際の意思決定を反映したものとなることを担保します。Alteryx Oneでは、チームがロジックをデータ準備ワークフローに直接組み込むことで、出力が実際の業務プロセスに沿ったものとなるようにします。

ユーザーは以下を実行できます。

  • ガイド付きのノーコードツールを使用してルールを定義
  • データ準備の段階でフィルター、閾値、ポリシーロジックを適用
  • レポーティング、自動化、AIワークフロー全体でステップを再利用

これにより、AIの出力はチーム間で一貫性があり、説明可能で、信頼できるものとなります。

 
Alteryx Oneは、大規模環境におけるデータの信頼性とガバナンスをどのように確保しますか?

AI対応データには、一貫性、説明可能性、コンプライアンスが求められます。Alteryx Oneでは、ガバナンスがワークフロー自体に組み込まれているため、信頼性が後付けになることはありません。

各ワークフローには以下を含めることができます。

  • データが下流に進む前に検証する品質チェック
  • ロジックの適用方法とタイミングを管理するロールベースの承認
  • データの出所、変更の履歴、関与したユーザーを可視化するエンドツーエンドのデータリネージ

これらの仕組みにより、分析やAIに使用されるすべてのデータセットが、監査可能で再利用可能かつエンタープライズ基準に準拠していることを確保できます。