Tableauが自然言語で質問してSlack内でデータのクエリができる統合機能を発表

組織全体にわたって多くの人がデータをもっと利用しやすくすることを目指すTableauが、米国時間11月9日の#Data21カスタマーカンファレンスで、自然言語で質問するとSlack内でデータのクエリができる機能を発表する。これは、Slackとのこれまでの統合をさらに発展させるものだ。

最高製品責任者のFrancois Ajenstat(フランソワ・アジェンスタッド)氏は米国時間11月8日、カンファレンスに先立って開催されたプレス対象のイベントで、この新たな統合によりTableauのデータのフルパワーをSlackで利用し、さまざまな方法で共同作業ができると述べた。注目しているデータが変化したときにアラートを受信し、しかもアプリを切り替えることなくSlack内でデータを扱える。

同氏は「Slackがデータについて問い合わせをする場にもなるので、1つのインターフェイス上ですべてのコンテンツが見つかります。Slackを離れる必要はありません。Tableauのリポジトリ全体を検索できます。すべてのダッシュボード、すべてのデータソースをSlackで利用できるのです」と説明した。

重要なのはデータのクエリができることだ。同氏は「見たいものを見つけたらすぐに質問(の入力)を開始できます。この場合、Tableauの自然言語クエリインターフェイスである『Ask Data』を用いて、自然言語で質問します。本当に簡単で誰にとっても使いやすいものです」と述べた。

Amalgam InsightsのCEOでチーフアナリストのHyoun Park(パク・ヒョウン)氏は、実はこの統合は以前にTableauが発表したAsk DataやExplain Dataなどの機能をベースにしていると述べている。同氏は、こうした機能、特にクエリの機能によって、これまではデータを深く扱うことがなかった人々にもデータ分析の扉が開かれると考えている。

パク氏は筆者に対し「自然言語を使う分析ソリューションとSlackの統合にはThoughtSpotなどがありました。しかしSlackとTableauを簡単に連動し、自然言語で幅広い分析ツールを利用できる機能はこれまでで最大級のニュースで、データのスキルを身につけているわけではない多くの人々がTableauの分析結果を深く検討できるようになります」と語った。

同氏は、Tableauのこのようなアプローチはデータを広く活用できるようにするだけでなく、本質的にはSlackをTableauのコアプロダクトのユーザーインターフェイスにするものだと述べ、この機能はTableauでSalaeforceのAIエンジンを活用するためのEinstein Discovery for Tableauもベースになっていると指摘した。

TableauはEinsteinの機能について「仕事の流れの中で予測をするものです。ビジネスパーソンは重要度の高いデータに対してAI予測を実行し、主な要因を特定して次のアクションを提案するインテリジェントな予測を得ることができます」としている。

Salesforceは2019年に157億ドル(約1兆7700億円)でTableauを買収し、2020年末には270億ドル(約3兆480億円)でSlackを買収した。このような巨額な買収をしたとあってSalesforceが高価な買い物をうまく組み合わせようとするのは当然で、今回の発表はSalesforceプラットフォーム全体のさまざまなところでSlackをインターフェイスにしようとする取り組みの1つだ。

Salesforceは2021年8月にSalesforce製品ファミリーとSlackの初の統合を発表し、Slackは同年9月にさらに別の統合を発表していた。

画像クレジット:Tableau

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(文:Ron Miller、翻訳:Kaori Koyama)

グーグルのビジネスインテリジェンスサービスLookerがライバルTableauと連携

2019年にGoogle(グーグル)はビジネスインテリジェンスサービスのLooker(ルッカー)を26億ドル(約2950億ドル)で買収した。Salesforce(セールスフォース)はTableau(タブロー)を157億ドル(約1兆7800億円)で買収した。米国時間10月12日、新たな統合によってライバルである2つのプロダクトの距離が縮まった。具体的には、TableauユーザーはまもなくLookerのセマンティックレイヤーにアクセスできるようになり、GoogleのLookerユーザーはまもなくLookerプラットフォーム上でTableauの視覚化レイヤーを利用できるようになる。

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一見するとありそうもない連携のようだが、ある意味、この連携により両方のサービスがそれぞれの強みを活かせるようになる。Tableauの高度な視覚化機能はこれまでずっとユーザーをひきつけてきたが、Lookerとは違ってデスクトップで生まれたプロダクトであり、同社のあらゆる努力にもかかわらずデスクトップとクラウドの分断がいまだに見られる。一方のLookerはクラウド生まれだがSQLを書けるようなテクニカルなユーザー向けのプロダクトで、ビジネスユーザーがデータを分析できるようにすることを目指すTableauとは異なる。こうしたことが、買収の時点では多くの意味でTableauやLookerがそれぞれの買収元と良い組み合わせだった理由でもある。

Googleのデータベース、アナリティクス、Looker担当バイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーのGerrit Kazmaier(ゲリット・カッツマイヤー)氏は「シンプルさを求めてデータに取り組む人はすべてGoogleのパートナーであると考えています。我々はDatabricks(データブリックス)とも連携しています。我々が最終的に妥当な問題全般を解決すれば、誰にとっても利益があります。そしてGoogleのすばらしいパートナーであるTableauのような企業もデータをもっとシンプルに扱うことに取り組んでいるなら、それはコラボレーションの本当に優れた基盤です」と述べた。

同氏はLookerのセマンティックモデルによってテーブルの柔軟性が大幅に増し、Tableauによってユーザーは視覚化とストーリーテリングに関してデータを民主化するツールをたくさん手にすることができると説明した。そう考えると2社がすでに多くの顧客を共有していることは、おそらく驚きではないだろう。「お客様がLookerMLに対してTableauを使えたらどれほど便利だろうと我々は考えました。つまり何度もコピーしたりするような複雑なことは必要なくなります。一方Looker側については、TableauをLookerに接続できればLookerのお客様にとってどれほど便利でしょうか。ほんとうに、大いに役に立つと我々は考えたのです」(同氏)。

カッツマイヤー氏は、最終的に重要なのはカスタマーエクスペリエンスであり、サービスが顧客にとってどのように価値を生み出すかであると語る。「自社だけが成功しようとし始めた企業は例外なく困難に直面すると私は思います」。

画像クレジット:Getty Images

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(文:Frederic Lardinois、翻訳:Kaori Koyama)