AIを活用してビジネスオペレーションや意思決定を加速するのは簡単に見えます。LLM（大規模言語モデル）を選択し、ERP、CRM、クラウドデータプラットフォームに接続し、コンテキストを提供するためのセマンティクスを追加して、プロンプトの入力を開始するだけです。最初は、その結果がまるで魔法のように感じられます。しかし、さらに深く掘り下げると、不正確な回答、誤ったアクション、一貫性のない結果が見えてきます。修正を繰り返すことで実行速度が低下し、トークンコストも増加します。
LLMやAIエージェントはデータやセマンティクスから意味を推測できますが、現実のビジネスプロセスに適用すると十分に対応できないためです。
オペレーションを動かす決定論的なルールにAIを根付かせるには、ビジネスロジックが必要です。つまり、ビジネスが実際にどのように運営されているかを明確かつ一貫して理解し、それをオペレーションワークフローに直接適用することが必要です。
Alteryxは、ビジネスロジックをAIに組み込むことでAIにビジネスへの理解をもたらします。そのロジックによってオペレーションを支えるワークフロー内でルール、計算、検証、例外処理が実行されます。
ビジネスロジックはデータではなく現場の担当者が持っているため、Alteryxは、実務に最も近いアナリストやオペレーションチームが、エージェント、アプリケーション、ダッシュボードを支えるAIワークフロー内のロジックを作成、維持、更新できるよう支援します。ビジネスロジックが可視可能、理解可能で、再現可能性と監査可能性を備えていることで、ユーザーは信頼できる回答とアクションを得られ、AIをパイロット段階から本番運用へ移行するために必要な信頼性とコスト効率を実現できます。
データ集約型の作業を自動化し、AIを活用してオペレーションを効率化することで、時間を節約し、コストを削減します。
分析とAIを活用して複雑で多様なデータセットからインサイトを引き出し、ビジネスへの影響をより深く理解して、より迅速にアクションを起こします。
AIが決定論的なシナリオに確率的な理解を適用できない場合、データ集約型のプロセスやインサイトの自動化は壁にぶつかります。たとえば、新たな関税がサプライチェーンの下流に及ぼす影響を、財務部門が検証できる数値で算出したい場合はどうでしょうか？そして、その関税が翌週に変更されたらどうなるでしょうか？これらはデータやセマンティクスの問題ではなく、オペレーション上の問題です。
Alteryxは、信頼できる回答を生み出すビジネスロジックをAIの基盤とすることで、AIの実行をオペレーションに組み込みます。ノーコードインターフェースを使用することで、アナリストやオペレーションチームは、ビジネスルール、計算、例外、差異を、可視化可能で理解しやすく、再現性と監査可能性を備えたワークフローに組み込むことができます。
Alteryxの再利用可能なワークフローは、 ビジネスロジックレイヤー データレイヤーとセマンティックレイヤーの上位に位置するエンタープライズデータアーキテクチャ内で、ビジネスプロセスにおけるAIの実行を運用化します。Alteryxは、IT部門がデータ資産とそのガバナンスを管理しながら、ビジネスチームがオペレーション内でAIを監督できるように支援します。これらが連携することで、必要なあらゆる場所でビジネスにAIを提供し、インテリジェントなエンタープライズを構築することができます。
ビジネスユーザーが統制されたクリーンなデータセットに簡単にアクセス
Alteryxを活用することで、ビジネスチームはクリーンで統制された数百ものデータソースを容易に接続・統合し、必要なときにいつでもそれらを活用してオペレーションAIワークフローを推進し、インサイトを組織全体で利用できるようになります。
ビジネスロジックを自動化してオペレーションに組み込む
Alteryxは、ビジネスルール、地域ごとの例外処理、承認のしきい値、判断基準などを、ビジネスチームが構築、理解、変更できる統制されたワークフローに変換し、IT部門に頼ることなくビジネスロジックを大規模に運用できるようにします。
オペレーションとインサイトを加速
Alteryxは、LLM、ビジネスアプリ、分析ツールなど、日常業務ですでに使用しているツールにインサイトとオペレーションの自動化を提供します。実際のビジネスロジックに基づいた回答を得ることで、すべての回答に一貫性と説明可能性を持たせながら、生成コストを削減します。
エンタープライズ全体でAIを大規模かつ低コストで活用
Alteryxは、クラウド、オンプレミス、ハイブリッドなどの既存のアーキテクチャに適合し、データを複製することなく、誰もがデータを活用できる環境を実現します。Alteryxワークフローを、Google、Snowflake、DatabricksなどのデータプラットフォームとLLMをつなぐ架け橋として活用することで、オペレーションを一貫して実行し、トークンコストを削減します。
当社のお客様は25年以上にわたり、分析インサイトを迅速に引き出して重要なオペレーションを推進するノーコードワークフローを構築し、改善を重ねてきました。今では、そうしたAlteryxワークフローが、AIを活用したインサイト、意思決定、アクションを支えています。信頼性はすでに確立されています。ロジックはすでに実証済みです。AIは、すでに機能しているものを加速するだけです。
グローバル2000企業の50％以上を含む
ビジネスオペレーションを支えるために毎年実行
AlteryxのワークフローとLLMを組み合わせることで、その仕組みの裏側を可視化できます。つまり、答えを理解して信頼し、その正しさを証明することができるのです。これにより、社内のあらゆる部門でAIの導入が大幅に加速することになるでしょう。
内部監査データソリューション部門マネージャー、Chris Swanson氏
ポラリス
Alteryxを使用すると、ビジネスユーザーは独自のワークフローを迅速に構築し、組織全体で利用できるようにすることができます。
Alteryxを活用することで、データの取得元や提供方法にかかわらず、すべてのデータを1つのワークフローに取り込めるようになりました。
Alteryxは、現在どの段階にいてもAI自動化への取り組みを始められるよう支援します。Alteryxの段階的なアプローチにより、リスクを最小限に抑えながら効率を向上させます。3つのレベルのビジネスワークフロー自動化により、ビジネスチームが現在どの段階にいても、そこから自動化を開始し、次のステージへ進むことができます。
データをAI対応にする
まずは、表計算ソフトでつなぎ合わせている手作業のプロセス（データ抽出、計算、検証など）を、Alteryxを使用して、統制された再利用可能なAI対応の自動分析ワークフローへと変換します。
AIをオペレーションに組み込む
そこから、AIをAlteryxワークフローに直接組み込んだり、AIを使用してAlteryxワークフローを構築したりできます。会話型インターフェースを使用してデータを探索し、分析を生成したり、LLMを使用してワークフロー自体を生成したりできます。作業の主体は引き続きチームですが、負荷の高い処理はAIが担います。
自律的なアクションを推進
最終的には、データを継続的にモニタリングし、注意が必要な事項にフラグを立て、アクションをトリガーするエージェント型ワークフローへと発展させます。Alteryxワークフローは可視性、理解可能性、監査可能性を備えているため、チームがエージェント型オペレーションを監督し、精度と成果を確保できます。
AI活用への取り組みを始める準備はできましたか？デモをリクエストして、AlteryxがビジネスオペレーションにおけるAI活用の成功にどのように貢献できるかをご確認ください。
