はじめに
長いようで短かったTableau Conference 2026が終わりました。パッキングもひと段落したので感想をダダダっと書いていこうと思います。長いです。
Agentic Analyticsが現実的なものに
一昨年Tableau Nextが発表され、去年は実際にNextがリリースされ、Agentic Analyticsがくるぞ！という感じでしたがまだ実感が沸いてなかったのが正直なところでした。
でもこの1年で生成AIがどんどん成長していってAgentic Analyticsほんとにできそうだなというところまで来ました。TableauもTableau NextやTableau Agentを境界しつつ、Tableau MCPもリリースされたことでTableau ServerでもCoudでもNextでもAgentic Analyticsがかなり現実的なものになってきたなと感じます。
特にTableau MCPはゲームチェンジャーだなとTCを通じて改めて実感しました。Tableau MCPのセッションはどこも立ち見が出ていて注目度が高かったです。
とはいえTableau MCPだけですぐAgentによる分析がいい感じになるかというとそうもいかないのが現実です。ビジネスコンテキストやデータのコンテキストをどう生成AIに渡せば思った通りの回答が得られるのか？ここがキモになります。
Auto Knowledge Graphがすごそう
KeynoteではAuto Knowledge Graphが紹介されていましたが、あの詳細はあまり情報が出ていないので続報に期待です。今回の発表の中で一番Tableauの優位性を作りうるものはあれなんじゃないかなって思ってます。とはいえ私自身も生成AI文脈でのナレッジグラフはちゃんと理解できていないのでちゃんと勉強しないといけません。
Agentic分析という話ではTableauでやる意味が本当にあるのか？というのも考える必要があります。SnowflakeもDatabrickももちろん他のBIも似たようなことをやっています。SQLベースのDWHの方が得意な気もしますし、BI as CodeなBIの方が生成AIとの親和性が高いというメリットもあります。
TableauのユニークネスはVizQLというあのUIにあると思っています。多様なダッシュボードが作れることも魅力の一つですがVizQLによるUXは他の追随を許さない素晴らしいものだと思います。
そしてVizQLでの分析体験の中で生まれた数多くのワークブックはさまざまなビジネスコンテキストを保有していると思います。どういうグルーピングをするのか？売上を見るときにどんなフィルターを入れているのか？どのフィールドをどう集計しているのか？
Keynoteで紹介されたAuto Knowledge Graphが既存のダッシュボードやデータソースのメタデータからビジネスコンテキストを書き起こすようなものだったらかなり面白い気がしています。
Agent構築スキルの重要性
Agentを構築スキルもかなり重要だなと思いました。これまではダッシュボードを使ってユーザーにデータを届けていましたが、Agentによるチャットベースでデータを届けるUIはより早く、より幅広いユーザーに情報を届けられる可能性があります。
となるとコンテキストエンジニアリングとかAgentをどうコントロールするのか？を知っていないといけなそうです。勉強しないとだな。
Data Dev領域の重要性
加えて今まで私は手をつけてこなかったData Dev領域も非常に重要だと感じました。Tableau Visinaoryであり過去のIronVizチャンピオンであるTristanさんやWillさんは今やData Dev領域のチャンピオンです。Tristanさんの作るExtensionは素晴らしすぎましたし、WillさんはTableau MCPを使ったアプリをKeynoteで披露しました。LLM時代のデータチャンピオンにはあぁいう力がいるのだなと思いました。
DataDevQuestというコミュニティ主導のDataDev領域のWorkoutWednesdayのようなものがあることを知ったので、まずはこちらで学習をしていこうと誓いました。
ダッシュボードはいらなくなるのか？
とはいえ従来のダッシュボード領域もまだまだ根強くニーズがあるなと思いました。CrowdStrikの200+KPIの事例セッションや大規模にダッシュボードを展開する事例セッション、高度なVizを作るためのテクニックセッション、Excel vs. Tableauのセッション。どれも多くの人が聞きにきていました。
生成AIがかなりもてはやされていますが、今足元で価値を産んでいるのは従来通りのダッシュボードなのでその領域もすぐにいらなくなるものではないと思いますし、今後も残る領域ではないかなと思います。
ただデータ活用のいくつかある領域の中で、生成AIに比重が移るユースケースも多々生まれてくるのかなと思います。
- 生成AIで早く広くデータを活用する領域
- ダッシュボードで固くデータを活用する領域
- アドホックに柔軟にデータを活用する領域
今までTableauで2と3の領域を頑張ってきましたが、今後は1の領域もちゃんと手を出していかないといけないなと思いました。
データ活用界隈も生成AIの登場に右往左往している感じがしますが、波に飲まれるのではなく波に乗れるよう鍛錬します。
コミュニティの素晴らしさ
というのが技術的な観点での感想なのですがやはりTCといえば全国から集まるdatafamとの交流も最大の魅力です。Tableau AmbassadorやTUG Leaderのメンバーが集まるパーティーやTableau Visionaryだけが集まる会もあります。パワフルであたたかく向上心に満ちたコミュニティリーダーたちに会うと自然とモチベーションが生まれます。こういう環境に身を置けることに本当に感謝です。
もちろん日本から来た方々との交流も素晴らしいです。GW真っ只中の中、安くない旅費と会費を払ってカンファレンスに参加する皆さんはとてもモチベーションが高く知識も経験も豊富です。会の途中や終わった後などゆっくりと話せる機会はとても貴重です。理解が追いついていないところや、まだ腹落ちできていないことを、日本のメンバーと話すことで理解を深めることができます（本当はこれを海外メンバーともっとしたいんだけど英語力が足りないので英語も精進します...）
日本のコミュニティがアツい！（アツすぎる！）
コミュニティアワードのVizzies Awardに多くの日本人がノミネートされ、ファイナリストにも残り、アワードも受賞したことがとても嬉しかったです。Xを見ていて本当に多様な人たちが多様な活動をしていて多くの人の力強いリードに感動していたので、この活動が世界に認められたことはすごく嬉しかったです。皆さん本当におめでとうございます！
Vizzies Awardの受賞者の情報は以下にあります。
おわりに
ということで３回目のTCがわりました。今年もこれてよかったなと本当に思います。来年はもっと面白い話ができるようにこの1年いろいろ頑張りたいと思います。皆様引き続きどうぞよろしくお願いいたします！