こんにちは。HEARTCOUNTチームのBIコンサルタント、Hazelです🙂
皆さまは、重要な指標が予期せず変化したときに、「なぜこの変化が起きたのか？」という問いにすぐ答えを見つけるのが難しいと感じたことはありませんか？
あるいは、日々繰り返される報告書の作成作業が、非効率に感じられたことはないでしょうか。
HEARTCOUNT ABIは、リアルタイムのデータ可視化とAIによる分析を組み合わせることで、こうした課題の解決をサポートするBIツールです。
これまでにも、「異常値を自動で検知するSignal機能」や、「自然言語での分析を可能にするText to SQL機能」についてご紹介してきました。
今回のブログでは、BIツールの中核である「データの可視化」と「AI分析」の活用法について、ステップごとにわかりやすくご紹介します。
現場で使えるBI＆AI分析ソリューション・シリーズ
(1) 本記事では、ダッシュボード機能を中心に、データをいかに効率的に“見える化”できるかをご紹介します。（今回の内容）
(2) 次回は、ダッシュボードでの可視化から一歩進んで、AI分析によるデータの深掘りとインサイトの導き方をご紹介します。
HEARTCOUNT ABIの主な可視化機能
60種類以上の多彩なチャートを標準搭載
シンプルな折れ線グラフ・棒グラフ・円グラフはもちろん、マップチャートやKPIチャート、分布を表現するチャート、変数間の相関関係を可視化するチャートなど、HEARTCOUNT ABIでは、さまざまな目的に対応した多彩なデータ可視化チャートをご用意しています。
シンプルなグラフから予測グラフまで
チャートに使用するデータを配置するだけで、自動的にクエリが生成され、目的に応じたチャートを簡単に作成できます。
さらに、高度な分析機能を活用すれば、現在の実績を前年同期と比較して表示することも可能です。指定した期間における移動平均や累積グラフの作成にも対応しており、トレンドの把握に役立ちます。
また、「予測分析」機能を使えば、設定した期間に対する将来の数値をグラフで表現することもできます。予測分析について詳しく知りたい方は、こちらのドキュメントをご覧ください。
データセットの自動生成とダウンロード
チャートを作成すると、自動的にクエリ文が生成され、それを基にCSVやJSON形式のデータセットをダウンロードすることができます。
通常、データ抽出にはSQLを作成したり、開発チームやデータチームに依頼する手間がかかりますが、HEARTCOUNT ABIではクリック一つで必要なデータセットをすぐに取得できます。
簡単なダッシュボード作成とインタラクティブ機能
あらかじめデザインされたダッシュボード
あらかじめ作成されたチャートをストーリーラインに沿って配置するだけで、BIダッシュボードが完成します。ダッシュボードには基本的に調和の取れたカラーパレットが適用されているため、デザインにかかる時間を節約できます。レポートにブランドカラーを反映させたい場合は、カスタムパレットを適用して使用することもできます 😄
インタラクティブダッシュボード
気になる指標のエリアにマウスを乗せると、正確な数値を確認できます。
また、以下のようにダッシュボード上でフィルターをかけたい領域をクリックすると、他のチャートにもその領域のデータのみが表示されるようにフィルタリングされます。
ダッシュボードをレポートとして活用
ダッシュボードを画像形式（.jpg）でダウンロードすることができます。これを活用することで、レポート作成を便利に行うことが可能です。
また、ダッシュボードを特定の時間ごとにメールやSlackで自動共有することで、更新された売上状況などを定期的にチームに報告できるように、データ分析レポートの作成を自動化することもサポートしています。
ワンクリックで始まるAI分析
他のBIではできない、複雑な問いへのスマートな解決策
これまでHEARTCOUNT ABIのダッシュボード機能をご紹介してきましたが、
ダッシュボードを見ていると自然とさまざまな疑問が生まれます。
-「売上が増加した理由は何だろう？」
-「広告効果が最も高い顧客層は？」
-「特定の地域の業績は他とどう違う？」
しかし「なぜ？」「何が影響したのか？」といったような疑問に対しては、単なる数値確認だけでは限界があります。HEARTCOUNT ABIでは、ダッシュボードからAI分析へシームレスに連携し、現場の担当者がすぐに答えを見つけられるようにサポートします。
ダッシュボードを見ていて「なぜ売上が増加したのか？」といった疑問が生まれたときは、該当チャートの「AI分析」ボタンをクリックするだけ。
要因分析機能にてチャートで自由に探索したり、AI分析機能で原因をスマートに把握できます。
AI分析でどんな質問に答えられるの？
- 曜日、月、四半期ごとの売上パターンの発見
- 最も利益に貢献したセグメントの特定
- KPIにおける注目すべき傾向の把握
- 売上と他の変数との相関分析やランキング
- 業績が好調な地域と不調な地域の特徴の違い
- 売上が最も高いマーケティングセグメントの発見
このほかにも、実務者のドメイン知識を活かしたさまざまな良い質問を直接入力して確認することができます。
「AI分析」はデータベースに接続されていないデータでも、別途データセットをアップロードすれば利用可能ですので、気になる方は今すぐ質問してみてください。
次回の内容
今回はHEARTCOUNT ABIのダッシュボード機能とAI分析で解決できる問題についてご紹介しました。次回は、HEARTCOUNTの分析ツールを使って上記の質問に対する答えを見つける方法を見ていきます。
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sidney yang
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