データはHEARTCOUNTでマジックになる

プレゼンテーション資料は以下のセクションからダウンロードできます。（英語版となります）

はじめに - HEARTCOUNTの軌跡

HEARTCOUNTは発売から8年を迎え、ペットの年齢にたとえると50歳に相当します。この製品は3つの進化段階を経てきました：

HEARTCOUNT 第１世代 - 拡張アナリティクス

当初、HEARTCOUNTの主な機能はデータのパターンを自動で見つけ出し、専門家がデータを上手く使えるようにすることでした。

インタラクティブなデータの可視化：TableauやPowerBIのようなチャートでデータをまとめる代わりに、この方法では100万件以上のデータを一つ一つ動かせる形で見せることができます。これにより、データの細かい流れや構造をより詳しく視覚的に理解することができます。
仮説なしの幅広い分析：このシステムは、特定の仮説を立てずに、あり得るあらゆるシナリオを分析し、統計的に意味のある結果をわかりやすい言葉で示します。これにより、専門家は大切な情報を見落とすことなく、データの中のパターンをじっくり理解することができます。

HEARTCOUNT 第２世代 - B-to-the-A

この段階では、従来のビジネスの情報分析機能（BI）と詳しいデータ分析を一緒に使い、ユーザーが主要な業績指標（KPI）をチェックしながら、細かいデータのパターンも探せるようにした。これを「BI to the Analytics」と呼んでいます。

チャートを見ていて新しい疑問が出てきたら、すぐにデータを掘り下げる分析（EDA）を始めて、関連するデータを使ってすぐに考えたことを試すことができます。

データアナリティクスの次は？

最初の2世代はうまくいったけれど、次の目標は専門家がデータを使う体験をさらに良くすることでした。具体的には、こんな問題を解決しようとしていました：

複雑なSQL（データベース言語）を使わないと関連データにたどり着けない難しさ。
どうやって整理されたデータ分析を始めて、何を聞けばいいのかわからないこと。
上司に言われる前に、大切な指標の変化を自分で見つけたいという希望。

新機能 1 - Text-to-SQL

新しい3つの技術の中で最初のもの、Text-to-SQLは、普通の言葉をデータベース検索用の言語（SQLクエリ）に変えて、データを取り出す作業を簡単にし、ユーザーがデータを扱う時の自立性を高めます。

SQLと普通の言葉の結びつけ：データを取り出す言語であるSQLが普通の言葉とうまくやりとりできれば、専門家がデータにアクセスする時の多くの問題をかなり解決できるでしょう。
限界点：ただし、この技術を使うことで、すべての場合に上手くいくとは限りません。複雑すぎない、基本的な準備（例えばカラム情報の追加）だけで十分なデータベースで、特に効果的です。

新機能 2 - Dialogue

データだけでは答えられない「なぜ」「どのように」といった質問もあります。これらの質問には分析的な考え方が必要で、小さな質問を作り出して、それをチャート（グラフ）で見せる方法（Question-to-Chart）があります。この方法では、これらのチャートから数字で示された事実を何度も取り出します（チャート・トゥ・ナラティブ）。

言語モデルの一歩先へ：HEARTCOUNTでは、いつも正しいかわからない普通の言語モデル（LLM）に頼るのではなく、「ダイアログ」という名の特別なモデルを使って、これらのタスクを解決します。
実務担当者向けのソクラテス式問いかけ：ソクラテスの対話法のように、実務担当者に思いもよらない質問をして、正確で様々な事実や視点を提供することで、実務担当者が根拠のある意見や新しい考えを持てるようにするのが狙いです。