組み込み型分析ツールでの会話型分析

ChatGPTは人々が情報と関わろうとする考え方を変えました。質問を打って数秒で明確な答えが得られます。この単純なパターンが、今やすべてのアプリのあらゆる部分に対する期待を形作り、組み込み分析もそれに追随しています。ユーザーは追加の手順なしでデータに関する質問に直接答えを求めています。会話型分析はこの体験を提供します。

レポートは依然としてユーザーがデータを探索するのに役立ちますが、多くの人はすでに考えているインサイトをより速く得たいと考えています。彼らは質問を作ってそれに合うチャートを得たいと思っています。ちょうどChatGPTからアイデアを得ているのと同じです。この変化はあらゆる業界に影響を及ぼし、異なる技術的スキルレベルのユーザー同士の摩擦を排除しています。その結果、多くのSaaSプロダクトチームは、会話型分析を将来の分析層の中核として捉えています。

テックリーダーの73%が来年AIの活用拡大を計画しており、期待の変化の速さを示しています。自然言語は分析を使いやすくし、パワーユーザーを超えた洞察へのアクセスを広げます。また、顧客の製品価値の評価方法も変わります。迅速な回答は迅速な意思決定につながるからです。

この考えは一見シンプルに聞こえますが、実際のSaaS製品ではほとんどの会話型分析ソフトウェアが失敗しています。多くのツールは外部のAIサービスに依存しており、新たなプライバシー、管理、データ露出の問題を生み出しています。顧客向けの分析層では、これらのリスクを受け入れるのは難しいです。だからこそ、チームはロードマップに加える前に、アーキテクチャレベルで会話分析がどのように機能するかを理解する必要があります。

会話分析とは何か

会話型分析は、ユーザーが自然言語を使ってデータについて質問し、チャート、指標、または要約の形で回答を得ることができます。レポートを作成したり編集者を操作したりする代わりに、ユーザーは見たいものを記述します。システムはそのリクエストを、分析層の他の部分を動かすのと同じロジックを用いて可視化や洞察に変換します。

簡単な例はこうです。ユーザーがSaaSアプリケーションを開き、「プランごとの月次チャーンを表示します」と尋ねます。製品はアプリ内の他のすべてのダッシュボードと同じフィルター、権限、データルールに従うチャートで応答します。報告書の積み上げもありません。スキーマの知識はありません。ビジネスの質問への直接的な答えです。

一見シンプルに聞こえますが、顧客向け製品内で実装すると、多くのツールが対応できない制約が生じます。そこに多くのギャップが現れます。

なぜほとんどの会話型分析ツールがSaaS製品に適合しないのか

多くのチームは会話型分析の可能性を見出していますが、ほとんどのツールは実際のSaaS製品のニーズに合致していません。新たなリスクを生み出し、コアとなる製品ルールを破り、チームに制御不能な外部システムに依存させたりします。これらの問題は導入初期に現れ、ユーザーベースの拡大に伴い急速に増加します。
 

外部AIサービスはデータを環境外に押し出します

ほとんどの会話型分析ソフトウェアは、クラウドホストモデルがユーザープロンプトやメタデータを環境外で処理することに依存しています。これにより、機密記録を扱うSaaSプラットフォームのセキュリティ体制が崩れます。テックリーダーの51%が、2025年の開発課題としてセキュリティを挙げています。分析クエリをサードパーティモデルにルーティングすることは、このリスクを高め、新たなコンプライアンス上の懸念を生み出します。

汎用モデルは製品セキュリティルールに従うことはできません

外部モデルはあなたの行レベルのセキュリティやテナンシーロジックを適用できません。どの顧客、役割、グループがどのフィールドを見るべきかも分かっていません。ユーザーが単純な質問をしても、モデルが内部ルールに違反するデータを引き出すことがあります。これは信頼を壊し、チームのサポート負担を増やします。

会話型分析は製品UXに見合わなければなりません

ほとんどの汎用ツールは、あなたの製品と合わないチャットウィンドウを提供していることが多いです。それらはレイアウトや要素、フローを導入し、アプリの他の部分と切り離された印象を与えます。これにより体験が弱まり、チームはUIレイヤーを一貫性のないまま維持せざるを得なくなります。SaaS製品は、既存の組み込み分析体験に適合した対話型ワークフローを必要とします。

SaaSチームはAIの挙動や出力のコントロールを失う

一般的な会話型分析ソフトは予測不能な結果を生み出します。無関係なフィールドを返したり、指標をでっち上げたり、製品ロジックに沿わないチャートを作成したりすることがあります。これにより機能の信頼性が低くなり、誤った判断のリスクが高まります。プロダクトチームは予測可能性を必要としており、特に分析がビジネスの成果を形作る場合にはなおさらです。

これらの課題は、会話型分析が自社の環境内で実行されるべき理由を示しています。

なぜ会話型分析は環境内で実行されなければならないのか

SaaSのリーダーは、セキュリティを弱めたり製品のコントロールを失わずに会話型分析をサポートするモデルを必要としています。多くのツールが失敗するのは、環境の外にもう一層の層を加えることです。より良いモデルは、すべてをあなたのデータ、ルール、ユーザーに近い状態に保つことができます。

すべてのデータとロジックは自分の環境内に保管してください

安全なアプローチにより、すべての処理はネットワーク内に収まります。あなたのアプリケーションは内部サービスにリクエストを送信します。そのサービスは、あなた自身の認証情報を使って言語モデルと通信します。生データはベンダーのサーバーに送られることはありません。これにより、対話型AI分析はリスクの高いアドオンから管理されたワークフローへと変わります。また、チームが厳格なガバナンスルールを守りながらユーザーの速度を落とさないようにします。

既存のデータモデルを使わせてSQLを書かせないでください

多くの会話型分析ソフトウェアツールは、ユーザープロンプトから直接SQLを作成します。これはリスクが高い。セキュリティルールを回避し、予測不可能な結果を生むことが多いです。より強力なアプローチは、生のSQLではなくダッシュボードの定義や可視化設定を生成することです。リクエストは既存の認証、行レベルのセキュリティ、フィルタリングロジックを通過します。これにより、すべてのクエリでアクセスルールが一貫性があり予測可能に保たれます。

自然言語を単なるチャットウィンドウではなく、意図層として扱いましょう

現代のシステムは、自然言語を柔軟なコマンドレイヤーとして扱います。ユーザーはダッシュボードの作成、ウィジェットの追加、フィルターの適用、ビジュアルの要約をリクエストできます。これらの会話型分析の例は、意図がワークフローを駆動する仕組みを示しています。チャットパネルや検索バー、コンテキストメニューで質問が出されると、同じ内部ロジックが引き起こされます。これにより、製品全体で一貫した体験が生まれ、既存のAI搭載分析ワークフローときれいに適合します。

テスト、採点、ガードレールでAIを信頼しやすくしましょう

AIはSaaS製品内で使われる際に予測可能な振る舞いをしなければなりません。強力なシステムには、関連性スコアリング、管理されたプロンプト、明確な出力ルールが含まれます。また、チームは既知のダッシュボードで異なるモデルをテストし、精度や速度を評価できます。

これらの原則に基づいて構築されたモデルは、チームに会話分析の完全なコントロールを与えます。次のステップは、セキュリティがこのアプローチにどのように位置づけられ、なぜそれがすべてのデザイン選択に影響を与えるのかを理解することです。

セキュリティ層:AI、データ、分析を自社で管理する

AIデモから本番環境の会話分析へとチームが移行する際、セキュリティは最大のリスクとなります。ユーザーは迅速な回答を求めますが、顧客は自分のデータに対して厳格な管理を求めています。多くのツールはこのギャップを無視しています。外部モデルを通じてSQLを生成し、環境外に送信し、ベンダーがすべてを安全に保つことを期待しています。

Revealは別の道を歩みます。これにより、会話型分析ワークフロー全体が製品のセキュリティ範囲内に収められます。生データは環境から一切出ず、AIレイヤーはあなたがすでに強制しているすべてのルールを尊重します。

AIはベンダーのクラウドではなく、データの隣に置いてください

ほとんどの会話型分析ソフトウェアは、ユーザーにプロンプトをクラウドモデルに送信し、そこからSQLを書きます。これがセキュリティチェーンを断ち切る理由は以下の通りです:

• モデルはあなたのユーザー権限を知りません。

• 行レベルのセキュリティを強制することはできません。

• それは、決して明かさないフィールドやパターンを暴露するかもしれません。

Revealこのパターンを完全に避けています。AIはあなた自身のクラウドアカウントやインフラ上で動作し、あなたのアプリだけがモデルと通信します。モデルはメタデータを受け取りますが、生データは受け取りません。これにより、所有権とコントロールは本来あるべきチームに留まります。

既存のセキュリティモデルを通じてダッシュボードを生成する

Reveal AIがSQLを生成させたことは決してありません。代わりに、SDMを用いて自然言語をダッシュボードのJSON定義に変換しています。その定義は、製品内のすべてのダッシュボードで使われているサーバーライフサイクルを経由します。これにより、既存のすべての管理が適用されます:

• 認証

• データソース項目

• 行レベルのセキュリティ

• フィルター

• ユーザーコンテキスト

通常のダッシュボードで指標が見えなければ、会話分析でもそれを確認できません。これが、チームが組み込み分析内で安全な会話型AIをReveal選ぶ主な理由の一つです。

AIアクセスのための第二のセキュリティレイヤーを追加

Reveal既存のセキュリティモデルの上にもう一つの制御層を加えます。AIが扱えるデータセットと、アクセス禁止のデータセットは自分で決めます。これには以下が含まれます:

• テーブルとビューのホワイトリスト化。AIは各データソース内の特定のデータセットに限定しましょう。

• メタデータは上書きされます。「ジョブチケット」や「ケースコード」のようなドメイン用語を、スキーマを変えずに基礎フィールドにマッピングします。

• 意図レベルのコントロール。ダッシュボードの作成、編集、要約、分析は、適切な場合のみ許可してください。

これらの選択肢は、会話分析にとって予測可能で安全な環境を作り出しています。製品やルール、コンプライアンスのニーズを理解しないモデルに権限を与えることなく、自然言語の柔軟性を得られます。

会話分析が製品内で実際にどのように機能するのか

会話型分析が実際に機能しているのを見ることで、その機能が実際にライブプロダクト内で何をできるのか理解できます。以下の動画では、Revealワークフローをステップごとに解説し、自然言語クエリがどのように安全なダッシュボード、要約、更新へとリアルタイムで変化するかを示しています。組み込み環境内でユーザーが期待できる正確な挙動を示します。

会話分析が組み込み型分析ツールの中でどこに位置づけられるか

ほとんどのユーザーは目的を持ってアプリを開きます。彼らは迅速な回答や、昨日から何が変わったのかの明確な見解を求めています。ダッシュボードは役立ちますが、仕事中に人々が尋ねるすべての質問をカバーしているわけではありません。ここで会話分析が役立ちます。探索とアクションの間の隙間を埋め、ユーザーが必要なものを直接尋ねられるようにしています。

会話型分析は既存のワークフローにうまく適合します。なぜなら、ダッシュボードの背後にあるデータは同じままだからです。これは、ユーザーが接続されたデータソースをまたいで作業し、その構造を理解しなくてもより速くアクセスできるようにするだけです。

既存のダッシュボード内でより迅速な回答を

ユーザーはしばしばダッシュボードを開き、トレンドや主要な指標を確認します。何が変わったのかは分かる程度は分かるが、まだもう一つだけ詳細が必要だ。この時こそ、会話型分析が最も迅速な選択肢となります。国別内訳や先月との比較、トップパフォーマーのリストを求めても新しい視点を作ることはできません。

短いクエリの方が、メニューをクリックしたりダッシュボードを切り替えたりするよりも簡単です。ユーザーは作業に集中し、深い探求の摩擦を避けられます。

技術に詳しくないユーザーが必要なものを作るのを支援する

多くのユーザーは望む結果は分かっていても、それを実現するダッシュボードの組み立て方がわかっていません。彼らはテーブル、結合、フィールド、集計を理解していません。会話型分析はその障壁を取り除きます。簡単な質問で、彼らが想定していたものに合致するチャートや表、ウィジェットが返ってくることもあります。

これは、毎日アプリに頼っているが、完全なエディターに慣れていないユーザーに役立ちます。また、サポートチームやプロダクトチームへの負担も軽減されます。ユーザーが平易な言葉で質問できるなら、スキーマのナビゲーションに助けは必要ありません。

例としては以下のものがあります:

• 地域別を簡単に知りたいマネージャーたち。

• 容量や例外を確認する必要があるオペレーター。

• ダッシュボードを洗練させる前に出発点を探すアナリスト。

データとアクションの摩擦を減らす

ユーザーは新しいダッシュボードよりも小さな変更を必要とすることが多いです。ウィジェットの追加、フィルターの調整、簡単なレポートの作成などを望むことがあります。会話型分析は、ワークフローを中断せずにこれを実現するのに役立ちます。

組み込み分析の流れに自然に溶け込み、ユーザーが自分の作業の文脈を把握しつつ行動を起こすことを可能にします。画面を離れたり、ビルダーを開いたり、メニューを探す必要はありません。

これにより、製品がより速く、よりサポート力のある感覚になります。ユーザーがこのレベルの利便性を体験すると、どこにでも期待するようになります。

Revealのアプローチ:SaaSのための柔軟で安全な会話型分析

ほとんどのチームは、実際の製品に納品しようとすると、汎用的な会話型分析ソフトの限界に達してしまいます。迅速な対応、正確な洞察、そして既存のルールを尊重する安全なアーキテクチャが必要です。RevealはAIを環境内に留め、開発者に完全なコントロールを与え、すべてのユーザーに予測可能な体験を提供することでこれらのニーズに対応しています。

Revealあなたのデータには触れません。あなたのアプリは、自分のクラウドアカウントやインフラを通じて選択したモデルと通信します。環境から何も出ておらず、AIレイヤーは組み込みダッシュボードで既に強制している同じコントロール内で動作します。

あなたの環境内で動作するAI

RevealデータとAIのワークフローの両方をあなたのコントロール下に置きます。システムは認証、クラウドアカウント、ガバナンスモデルを利用しています。これにより、分析ベンダーが外部サービスにプロンプトやクエリを送信する際に発生するセキュリティのギャップを回避できます。

主な利点は以下の通りです:

• モデルはAzure OpenAI、ローカルの小規模言語モデル、またはその他のプロバイダーを選択できます。

• AIは生データではなくメタデータを受け取ります。

• Revealあなたのクエリやデータセット、結果を見ることはありません。

• すべてのAI機能はオプトインで、完全に設定可能です。

• 予測可能なパフォーマンスは、すべてがあなたのデータの隣で動くからです。

これにより、多くのAI搭載分析プラットフォームでは得られないレベルのコントロールがチームに与えられます。

実際の製品のための安全なアーキテクチャ

RevealはSDKのDOMを使って、自然言語リクエストをSQLの代わりに安全なダッシュボード定義に変換しています。すべての結果はRevealサーバーのライフサイクルを通過するため、既存のルールは各ステップで自動的に適用されます。

以下が得られます:

• すべてのクエリに対して行レベルのセキュリティを導入します。

• すべてのフィルターとユーザーコンテキストは自動的に適用されます。

• どのテーブルやビューがAIに利用可能かをコントロールできます。

• 顧客が使用するドメイン用語のメタデータは上書きされます。

• 安全な実行は、モデルがSQLを書かないからです。

これにより、会話型分析で最も一般的な失敗ポイントが排除され、コンプライアンス体制が維持されます。

開発者とプロダクトチーム向けに設計

Reveal真の組み込みソリューションとして機能し、切り離されたチャットボットではありません。AI機能をUXのどこにでも配置でき、SDKを通じて全体の体験をコントロールできます。これにより、会話分析を自分の条件で製品に組み込む自由が得られます。

Revealは以下のプロダクトチームを支援しています:

• チャット、要約、ダッシュボード編集、分析のための完全なAPIサーフェス。

• 各AIの意図を、あなたが実現したいワークフローに基づいてコントロールできます。

• アプリ内のどの画面にもインサイトを追加するためのクリーンなパス。

• ユーザーが増えることのない固定された年間コストです。

• ​AI搭載の分析のための安全で拡張可能な基盤。

これが、チームが採用率を高め、組み込み型分析ツールで顧客維持率を高め、新機能の市場投入までの時間を短縮する能力を加速させる方法です。また、プロダクト分析、収益、データ収益化の機会を通じて長期的な成長を支援します。

Revealはデータに依存する製品向けに作られています。セキュリティモデルを維持し、予測可能なツールでチームをサポートし、ユーザーが信頼できる会話型分析体験を提供します。