組み込みBIツール「Reveal」がAIネイティブ分析基盤へ進化
インフラジスティックス・ジャパン株式会社は、組み込みBIツール「Reveal」の最新版として、AIネイティブの分析機能「Reveal AI」をリリースしました。このリリースにより、アプリケーション開発者は既存のセキュリティ・ガバナンス体制を維持したまま、AI分析機能を自社製品に組み込むことが可能になります。
BIに求められる「対話型分析」への進化
生成AIの普及に伴い、BIツールへの期待も変化しています。チャットで質問すれば答えが返ってくる体験に慣れたエンドユーザーは、ダッシュボードに対しても自然言語で問いかけられることを求めるようになりました。KPIの監視やドリルダウンといった静的な分析基盤は引き続き重要ですが、文脈に応じたインサイトをリアルタイムに引き出せるAI分析が加わることで、BIはアプリケーションの付加価値を大きく高める「戦略的な機能」へと進化しています。
しかし、開発者にとってBI機能の実装は容易ではありません。国内企業調査では、高度なダッシュボードUIの自作が開発現場の上位課題として挙げられています。さらに、その上にAI分析機能を自社構築する場合、LLMインフラの構築、プロンプトチューニング、ガバナンス制御の設計など、9〜12か月以上の追加開発が見込まれ、多くの開発チームにとって現実的ではない状況です。
組み込みBIツール「Reveal」は、SDK組み込み型のアーキテクチャにより、高品質なダッシュボード機能をアプリケーション内に迅速に提供できるプラットフォームです。今回の「Reveal AI」の最新リリースにより、「対話型分析体験」までエンドユーザーへ提供可能になりました。これにより、ダッシュボードの基盤構築からAIネイティブの分析体験まで、「Reveal」ひとつでカバーできるとされています。
「Reveal AI」の概要
「Reveal AI」は、従来の組み込みBIの枠を超え、AIネイティブの分析レイヤーとしてSaaSやエンタープライズアプリケーション内に直接統合されるプラットフォームです。自然言語によるAI分析、エンタープライズレベルのガバナンス、予測可能なコスト管理を一体で提供します。主な特長は以下の通りです。
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AI分析機能(Embedded AI Analytics)で可能なこと
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アプリケーション内での自然言語による質問
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KPIの概要や文脈に応じた説明を自動生成
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KPIの変化や異常の自動検出
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次に取るべき行動の推奨
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チャット経由でのダッシュボード反映
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ガバナンス・セキュリティ面で可能なこと
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既存のロールベースアクセス制御(RBAC)のAI機能適用
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すべてのAI生成クエリの監査
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トークン使用量の監視・制限
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クラウド、プライベートクラウド、ハイブリッド、完全セルフホスト環境に対応
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データは顧客の環境内に留まり、外部への流出リスクを排除
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データ漏洩リスクを排除するセキュリティ設計
AI分析の導入において、多くの企業が最も懸念するのがデータのセキュリティリスクです。外部のAIプラットフォームにデータを送信する構造では、情報漏洩や意図しないデータ共有のリスクが伴います。
「Reveal AI」は、ブラックボックスAIとなるリスクを排除できる設計です。AIエンドポイントは開発者自身が提供し、使用するLLMモデルの選択も開発者がコントロールします。「Reveal」がデータを保存したり、隠れたベクトルデータベースを裏で運用することはありません。データは常に顧客の環境内に留まり、AIは開発者のアーキテクチャ内およびポリシーのもとで動作します。これにより、自社アプリケーションへ安全にAI分析を導入できるとされています。
数週間での導入を実現
AI分析機能の自社構築には9〜12か月以上を要するケースが一般的です。「Reveal AI」を活用することで、開発チームはAI分析機能を数週間で自社製品に統合できます。既存のプロダクトロードマップへの影響を最小限に抑えながら、AI分析機能を迅速に市場投入できるでしょう。
「Reveal」について
「Reveal」は、インフラジスティックスが提供するSDK組み込み型のBI(ビジネスインテリジェンス)プラットフォームです。SaaS・エンタープライズアプリケーションの中にダッシュボード、データ可視化、分析機能をネイティブに統合でき、iFrameに依存しないアーキテクチャにより、自社ブランドの一部としてシームレスな分析体験を提供できます。今回の「Reveal AI」リリースにより、AI分析機能が加わり、AIネイティブの組み込み分析基盤へと進化しました。
詳細情報
「Reveal AI」の詳細情報については、下記をご覧ください。
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リリース詳細(ドキュメント)：https://help.revealbi.io/ja/ai/overview/
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BI機能の実装に関する課題に関するインフラジスティックス・ジャパンの独自調査については、こちらからご覧いただけます。(https://blogs.jp.infragistics.com/entry/dev-local-eventreport-tpw25)
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