月曜日の朝、マーケティング部門から一見シンプルな質問が飛んできました。「どのサプライヤーが最も顧客からの苦情を引き起こしていますか？また、そこに何らかのパターンはありますか？」

あなたは、その答えがデータ内のどこかに存在することを知っています。しかし、まずデータウェアハウスからトランザクションデータを、Salesforceからフィードバックのデータを、ERPからサプライヤー情報を、そしてサポートチケットから非構造化テキストを引っ張ってくる必要があります。そこで、あなたはSQLクライアントを開き、次にPythonノートブックを開きます。そしてCSVをエクスポートし、（中略）、さらにもう一つエクスポートします。3時間後、あなたはようやくクリーンなデータを手にするかもしれませんが、本当にこれで大丈夫か、と不安になります。「何か見落としたのではないか？少し数字が異なるあの別のダッシュボードも確認すべきだろうか？」

これが多くのアナリストの現実です。マッキンゼーによると、データ利用者は時間の30%-40%をデータの検索に費やし、ガバナンスが弱い場合、さらに20%-30%をデータのクリーニングに費やしています（英語）。すなわち、分析ではなくデータ準備に労働時間のほぼ半分を費やしていることになります。

「ベストオブブリード」の罠

なぜこのようなことが起こり続けるのでしょうか？それは、多くの組織が「ベストオブブリード」（その分野で最高のツールを選ぶこと）と呼ばれる罠にはまっているからです。各部門が独自のツールを選びます。例えば、マーケティングは独自のBIプラットフォームを持ち、財務はSASで何かを構築し、オペレーションはQlikを使用し、営業は独自のデータウェアハウスを使っている、という状態です。

アナリストあるいは分析リーダーであるあなたは、その真ん中に座り、誰かからの質問を受けるたびに、すべてを手動でつなぎ合わせます。その結果の、際限のないコピー＆ペースト、数字の不一致。すべてのシステムが少しずつ異なるストーリーを語るため、ダッシュボードに対する信頼の低下を招きます。選択の結果ではなく、スタックがうまくいかない状況を作っており、その結果、チームはスプレッドシートや直感による意思決定に逆戻りしてしまいます。

これは単にフラストレーションがたまるだけでなく、コストもかかります。断片化は、データ費用と手作業の両方を増大させます。マッキンゼーは、規律あるガバナンスと標準化により、無駄を劇的に削減して生産性を向上させ（英語）、断片化されたデータ管理を真のパフォーマンス上の優位性に変えることができると指摘しています。

AIの可能性（と現実）

「ここでAIが登場し、すべてを解決してくれるはずだ」と考えるのは魅力的です。多くの点でAIは助けになります。ほぼすべてのアナリストチームがAIツールを試しており、一部の推定では97%に上ります。また、SQLコーディング、データ変換、レポート作成を自動化することで、週に最大16時間の時間を節約したという報告もあります。

しかし、現実はよりニュアンスに富んでいます。AIは「ハルシネーション」を起こす可能性があり、正しそうに見えてもそうではない結果を生み出すことがあります。統合がシームレスであることは稀であり、ガバナンスは引き続き極めて重要であり、検証には依然として人間の監視が必要です。したがって、AIは実際の生産性向上をもたらしますが、ほとんどのチームはパイロット段階にとどまり、真に運用化することなく実験を続けています。

なぜでしょうか？AIが断片化されたデータスタックの上に乗っている場合、それは単なる別の分断されたツールになってしまうからです。

アナリスト、データ、AIを一つの場所に統合する

すべて（データ、分析、AI）が一つのワークスペースにある状態を想像してみてください。そうなると、3つの中核的な機能がアナリストの働き方を劇的に変えます。

真の答えを出すAIエージェント。 ドキュメントを指し示すチャットボットではなく、エンタープライズデータに直接接続し、信頼できる説明可能なインサイトを返すAIエージェントです。サプライヤー分析が必要ですか？既存のデータソースへのセキュアな接続を使って、数分でエージェントを構築できます。
必要なものを、必要な時に見つける。 ゼロから始める必要はもうありません。アナリストはテンプレートを使用したり、品質チェックが組み込まれた「ゴールデン」データセットにアクセスしたり、単一のガバナンスされた信頼できる情報源に頼ることができます。
スピードとコントロールを保ち、自信を持って構築する。 生成AIアシスタントは、あらゆるステップ（データの準備、変換の生成、可視化など）をサポートできます。一方であなたは主導権を握り続け、出力を検証し、監視を維持します。

これらが一体となることで、あなたは質問からインサイトへと、迅速に到達できます。

現実化：サプライチェーンアナリストの一日

改めて、あの月曜日の朝の質問を振り返りましょう。「どのサプライヤーが最も遅延を引き起こしており、その理由は何か？」統一されたワークスペースでは、アナリストはシステム間を行き来したり、CSVエクスポートの連鎖を管理したりすることはありません。単一の自然言語クエリーから始めます。「サプライヤー別の遅延率を表示して。」

数秒以内にAIは、その推論とトレース可能なデータソースを完備した結果を表示します。すべてのステップが可視化されているため、信頼が最初から組み込まれています。

標準のエージェントがすべてに答えられない場合は、自分で新しいエージェントを構築できます。数件のサプライヤー契約をアップロードし、コンテキストを定義し（例：「猶予期間とペナルティ条項を抽出せよ」）、承認されたツールを接続します。数分で、あなたは出力をテストし、チームメイトとエージェントを共有できます。

そこからスケールアップも可能です。1件の契約から始めたものが、数千件を処理する反復可能なパイプラインになります。プロンプトでデータを抽出し、非構造化テキストを構造化された項目（サプライヤー、契約条件、猶予期間）に変換され、それをトランザクションデータと結合して、すべてのサプライヤーにわたる「遅延マイナス猶予期間」を計算します。手動でのコーディングは不要、ツールの切り替えも不要、ただ一つの透明で説明可能なワークフローがあるだけです。

自信、ガバナンス、そして再利用を大規模に

統合されたアプローチは、分析をより速く、より安全にします。組み込まれたガバナンスにより、すべてのプロジェクトがドキュメント、メタデータ、およびデータ品質（英語）に関する企業標準を満たしていることが保証されます。アナリストは次のことができます。

あらゆるステップで出力を視覚的に検証する
自動化された品質チェック（例：「サプライヤーフィールドが空でないこと」）を追加する
パイプラインを自動的に更新するようにスケジュールする
データセットにタグを付け、チーム間で再利用できるように公開する

また、このプラットフォームは既存のクラウドおよびデータインフラストラクチャーに直接接続するため、「既存システムをすべて入れ替える (rip and replace)」必要はなく、ただ加速するだけです。

月曜日の苦痛から意義あるインサイトへ

次に誰かが「どのサプライヤーが遅延を引き起こしているのか？」と尋ねてきたとき、あなたは手動での準備に何時間も費やすことはありません。あなたはデータ、AI、ガバナンスをすべて一つの場所で網羅する接続されたフローを実行し、信頼できる答えをこれまでよりも速く提供するでしょう。

それこそが、現代のアナリストの体験です。信頼できるデータ、インテリジェントな自動化、そして人間の判断が連携して機能します。

Webセミナーを視聴する「現代のアナリストの、質問からインサイトへ至る道筋」

アナリストがどのようにDataikuでAIエージェントを構築し、ガイド付きテンプレートを再利用し、非構造化された契約書やチケットを信頼できるメトリクスへとエンドツーエンドで変えられるか、ご覧ください。
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原文：The Modern Analyst’s Simplified Path From Question to Insight