データ分析の技術は、ここ数十年で劇的に変化しました。かつては高度な専門技術が必要だったデータ活用が、ますます多くの人にとって身近なものになりつつあります。かつては、データがどこに、どのように保存されているかを理解し、SQLを駆使してアクセスする必要がありました。このナレッジやスキルがなければ、データにアクセスし分析を行うためには技術専門家の手を借りるしかなく、その専門家のキャパシティに依拠していました。
時間の経過とともに、多くの分析ツールが進化し、データダッシュボードやレポートを技術部門以外のビジネスユーザーにも提供するようになりました。しかし、依然として多くの組織やその従業員はこのデータスキルの壁に直面しており、事前に設定されたビューを超えて本当の意味でデータドリブンな意思決定を行うことが難しい状況にあります。スプレッドシートの操作からデータの可視化まで、ユーザーは利用可能な情報ソースを最大限に活用し、メタデータの微妙な違いを理解し、より良い意思決定を行う方法を模索し続けています。
AIエージェントやLLMは、企業のデータ環境を一変させています。ユーザーは自然言語を用いた対話によって情報を検索・分析し、仮説を深めながらデータ探索を繰り返すことが可能になりました。しかし、LLMは基本的なデータスキーマを解釈できる一方で、異なるデータソースやフォーマット間の関連性を見出すことが難しく、追加のコンテキストや専門的なツールが不可欠です。
本日、私たちはデータドリブンなプロダクトイノベーションの次なる波について発表できることを嬉しく思います。SaaSアプリケーションやデータウェアハウス全体から情報をクエリし、分析する方法を革新する新機能―リアルタイムの構造化データクエリの提供を開始します。まずは Salesforce、Jira、Databricks という主要なアプリケーションとの連携からスタートします。Gleanの構造化データ分析機能は、構造化データと企業の非構造化データの全リポジトリを独自に結びつけ、AIを活用してこれまでにない規模でデータを分析できるようにします。
データ主導の成功を誰もが享受できる世界へ
企業は、データに基づいた重要な意思決定を強化するために、データを活用できる人材を採用し、データ中心のプロセスを構築しています。しかし、データを見つけ、アクセスし、分析するまでには膨大な時間がかかるという課題に直面しています。特に、正確でリアルタイムかつ包括的なデータへの即時アクセスが求められる場面では、この問題は深刻です。企業は、データを活用して投資や競争に勝ち抜き、顧客ファーストの製品を開発し、サプライチェーンを最適化する必要があります。個人レベルでも、営業マネージャーはパフォーマンス指標を簡単に追跡し、マーケティングマネージャーはデジタル広告キャンペーンを継続的に改善し、データアナリストは複雑なデータセットからインサイトを抽出することが求められます。
シンプルな会話でデータを参照できる力は、企業の運営方法や個々の働き方を変革します。SQLコマンドや複雑なデータツールに苦労するのではなく、自然言語で質問するだけで、誰もがデータに基づいた意思決定を行える世界を実現します。
あなたのデータを、新たな視点で
ファイルやSlackのスレッドのような非構造化データは比較的静的であり、効率的にインデックス化できます。しかし、構造化データは常に変化し続けます。例えば、営業案件の更新、サポートチケットの解決、マーケティングキャンペーンの指標の変動など、ビジネスの現場ではデータがリアルタイムで変わり続けています。Gleanのデータ分析なら、ユーザーは単一のインターフェースからリアルタイムで構造化データに関する質問が可能になります。具体的に、Gleanのユーザーは次のことができるようになります。
リアルタイムのSalesforceデータに瞬時にアクセス
GleanはSalesforce Object Query Language（SOQL） に対応し、リアルタイムで正確なデータをSalesforceから取得できるようになりました。これにより、標準オブジェクトやカスタムオブジェクトを含むSalesforceデータを、リアルタイムで参照することが可能になります。
Gleanを使用すれば、SOQLを記述したり、技術担当者に依頼することなく、ユーザーはSalesforceデータに直接アクセスできます。さらに、合計・平均・カウントなどの簡単な計算を結果データに適用し、他のデータソースと統合して、単一のインターフェース上で分析することも可能です。
GleanでのSalesforceデータ活用例（アカウントマネージャー）
- SOQLを使ってSalesforceのオープン案件を直接参照
- Slackチャンネルの見込み顧客のエンゲージメントデータを確認
- Gongの通話データから、購買意欲の高いシグナルを特定
- これらのデータを統合し、顧客の活動を包括的に把握し、成約可能性の高い見込み客を特定
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Jiraでプロジェクト管理を効率化
ユーザーは、GleanとJira Query Language（JQL）を連携させることで、プロジェクトの進捗状況、課題管理、チームのパフォーマンスなどのリアルタイムな情報を、Glean上で直接確認できるようになりました。 Jiraを活用して業務を管理するチームは、Jira Query Language（JQL）を使用することで、Gleanのネイティブ検索機能とJQLを組み合わせ、Jiraデータをより柔軟に参照できます。さらに、これらの検索結果を他のデータソースと統合し、包括的なインサイトを得ることも可能です。
Gleanを活用して顧客リクエストに基づく製品の課題を分析する例（製品マネージャー）
- SlackやGongを検索し、顧客フィードバックを収集
- リクエストを重要度順に整理・優先順位を決定
- JQLを活用し、Jira上のプロジェクトを参照して現在の開発状況を把握
- 顧客リクエストと既存プロジェクトの対応関係を整理するマッピング表を作成
Databricksから重要データを分析
Gleanは、Databricks上のデータをエンタープライズ全体で活用できる環境を提供し、ビジネスユーザーが自然言語を使用してDatabricks Data Intelligence Platformから直接データインサイトを取得することを実現します。Glean Assistantを通じてDatabricks AI/BI Genieにクエリを投げることで、誰でもデータに関する疑問を解決し、情報を集約し、トレンドを特定し、レポートを作成することができます。さらに、指標の詳細な説明も提供されるため、より深い理解が可能になります。今後の統合では、Databricksの既製のダッシュボードをインデックス化し、自然言語でのクエリを可能にする予定です。これにより、最も信頼性の高いビジネスデータに直接アクセスできるようになります。
Gleanを活用して機能のローンチ結果を分析する例（製品マネージャー）
- Databricks AI/BI Genieのデータスペースから、製品分析をクエリ
- アクティブユーザー数、導入率、製品内の滞在時間などの指標を用いた可視化を作成し、ローンチ後の利用状況を要約
AIでデータ分析を加速させましょう
Gleanは、自然言語クエリを活用したリアルタイムデータ分析を可能にすることで、ビジネスの意思決定を遅らせるデータのボトルネックやサイロ化を解消します。これにより、市場におけるチャンスに素早く対応できる環境が整い、技術の習熟度に関わらず、すべての従業員がSalesforce、Jira、Databricksをはじめとする企業データを安全な単一のインターフェースから横断的に分析できるようになります。Salesforce、Jira、Databricksの構造化データクエリを今すぐ活用するには、Gleanアカウントにログインして新機能をお試しください。
Gleanは、ユーザーの進化するニーズに応えるため、常にプラットフォームの改善に取り組んでいます。
Gleanがどのように構造化データ分析を活用し、業界で最も包括的なWork AIプラットフォームを実現しているかについて知りたいですか？「Glean Live: Winter ‘25」ローンチイベント」を是非チェックしてください！AIを活用して企業のワークフローを変革する方法を知りたい方は、Gleanのデモに今すぐお申し込みください！
SalesforceおよびAtlassianの構造化データ分析は現在ベータ版として提供中です。また、Databricks Genieの構造化データ分析はプライベートプレビュー段階にあり、Databricksダッシュボードのインデックス化対応も近日公開予定です。
