デジタル化の波が世界を覆う今日、データは企業の中核資産となった。膨大なビジネス・データからいかに素早く価値ある情報を抽出し、直感的でわかりやすい方法で提示するかが、企業が熾烈な市場競争に打ち勝つための鍵となる。同時に、効率的な情報伝達メカニズムは企業の神経血管のようなもので、指示やデータがタイムリーかつ正確に各「細胞」に届くことを保証する。
過去において、データにアクセスし提示する従来の方法は、不便で非効率的でコストがかかるものでした。現在では、テクノロジーの急速な発展に伴い、Difyワークフローやインテリジェントアシスタント、AIテクノロジーを統合したその他の革新的なソリューションが登場しています。これらの革新的なソリューションは、従来のモデルに革命をもたらし、ユーザーはインテリジェント・アシスタントに要件を説明するだけで、必要なデータに素早くアクセスできるようになります。データ開発者は、データレポートを開発する複雑なプロセスを経る代わりに、単に ダイファイ Difyワークフローは、企業に強力なデジタルエンジンをインストールするようなもので、業務効率を大幅に改善し、企業のデジタル変革に強力な推進力を注入する。本稿では、プロジェクト管理システムを例に、データ収集とプレゼンテーションにおけるこの新手法の応用を紹介する。
1.エンタープライズ・データ・アプリケーションが直面する課題
ビジネス・チームとデータ・チームは、データ運用中にそれぞれのペインポイントに直面することが多く、システム・レベルで対処すべき差し迫った問題がある。
ビジネスチームにとってのペインポイント データインサイトに関しては、ビジネスチームは最終的なデータや結論を見る前に、要件を伝えるための一連のリンクを通過する必要があり、その結果、待ち時間が長くなり、意思決定の効率に大きな影響を与えている。多くのビジネス担当者は、エクセルなどのデータ処理ツールに不慣れであったり、分析するためにシステムからデータをエクスポートする必要があったりするため、データの照合や開発は専門のITチームに任せざるを得ない。しかし、ITチームの対応力では、急速に変化するビジネス・ニーズに対応できないことが多い。エクセルを使えば数分で完了する作業も、ITチームでは数日かかってしまい、ビジネスの柔軟性と対応力が著しく制限されてしまう。
データチームのペインポイント データチームは、ビジネスユニットやリーダーからの様々なデータニーズに応えるため、多くのレポート開発に多くの時間と労力を費やす必要があることが多い。ビジネス部門やリーダーからのわずか数分のデータクエリを満たすために、データチームはデータクレンジング、レポート開発、デプロイといった一連の作業を完了するのに1週間、あるいはそれ以上の時間を費やす必要があるかもしれない。このような非効率的な作業パターンは、データチームのエネルギーを大量に消費するだけでなく、データの価値を真に活用することを困難にする。
システム統合のペインポイント： ビジネスパーソンが分析のために複数のデータソースからデータを取得する必要がある場合、多くの場合、複数の異なるビジネスシステムにログインする必要があり、これは面倒で非効率的です。さらに、システムによってはモバイル・インターフェースをサポートしていないため、ユーザーはいつでもどこでもデータにアクセスすることができず、データの活用シーンや利便性がさらに制限されてしまう。
このような苦境に直面している企業は、データ活用を強化し、ビジネス開発を強化するために、よりスマートで効率的なデータ分析アプローチを切実に必要としている。インテリジェント・アナリティクスは、従来のデータ活用モデルのこうした欠点に対処するために登場した。
2.複数のテクノロジールートの比較：NLP2SQL vs. NLP2API vs. NLP2Python
インテリジェント・アナリティクスは様々な方法で実装することができ、それぞれに長所と短所がある。現在、業界では主にNLP2SQL、NLP2API、NLP2Pythonといった技術が主流となっている。
2.1. NLP2SQL
NLP2SQL の中核機能はデータ抽出である。この技術的ソリューションは大規模言語モデル（LLM）を活用し、モデルが自然言語を理解し、SQL学習データセットを微調整または使用することで対応するSQLクエリ文を生成することを可能にする。SQL生成の段階で、NLP2SQLはまだ精度の課題に直面している。特に、複数のテーブルの相関関係を必要とするような複雑なクエリを扱う場合、SQL 生成の精度を向上させるために、開発者はデータテーブルの構造やフィールド記述に関する詳細な情報をモデルに提供する必要があります。また、テーブル間の関係を決定する際の大規模モデルの安定性は比較的不十分であるため、複雑なデータ環境では判断を誤ったり、誤ったSQL文を生成したりしやすい。
2.2 NLP2API
NLP2APIアプローチの核となる考え方は、データを意味的にカプセル化し、外部へのAPIインターフェースを提供することである。このアプローチは本質的に空白を埋めることに似ている。開発者はAPIインタフェースとパラメータを事前に定義しておき（穴埋め問題の空欄に相当）、ユーザーがデータクエリの要件を提示すると、大規模モデルがユーザーの意図を理解し、主要なパラメータを抽出して、それらを事前に定義されたAPIパラメータに埋める。NLP2APIがNLP2SQLより優れている点は、より安定していることである。APIインターフェイスは基礎となる複雑なロジックをカプセル化し、大規模モデルはユーザーの意図の理解とパラメータ抽出のみに集中すればよいので、エラーの可能性が低くなる。
2.3. NLP2Python
NLP2Pythonソリューションは、Python言語の柔軟性と強力なエコシステムを最大限に活用します。開発者は、Pythonコードを使用して、特定のシナリオにおけるSQL文の制限を打破し、幅広いデータ分析および処理タスクを柔軟に処理することができます。例えば、Pythonコードは、より洗練されたアルゴリズムによる予測モデルやアトリビューションモデルを実装したり、これらのモデルを自然言語対話機能と組み合わせるために使用することができます。しかし、NLP2Python ソリューションは、特にモデルを生成する Python コードのエラーによってシステムが異常動作するような安定性の課題にも直面しています。しかし、大規模なモデル・コード生成能力の継続的な向上と、コード・テストおよび検証技術の進歩により、NLP2Pythonスキームの可能性と応用の展望もまた、期待に値するものである。
2.4 技術的オプション
様々な技術ルートの長所と短所、特に安定性と正確性を考慮し、最終的にNLP2APIソリューションを選択した。
3NLP2APIソリューションの実際：Difyワークフロー＆インテリジェントアシスタント
3.1 ワークフローの概念と役割を明確にする
Dify Workflowは、ローコード開発に特化した革新的なツールです。シンプルで直感的なビジュアルインターフェースを採用し、ユーザーは大量のコードを記述することなく、ドラッグ＆ドロップや設定により、複雑なビジネスプロセスを素早く構築し、ワークフローの効率的な自動化を実現することができます。Difyワークフローのこの特徴は、技術の敷居を大幅に下げ、ビジネスパーソンやプロフェッショナルではない開発者もワークフローの設計や構築に簡単に参加することができ、従来の開発モデルにおける開発者とビジネスパーソンの間のコミュニケーションの障壁を取り除き、技術的な民主化を実現します。Difyワークフローのこの特徴は、技術的な障壁を大幅に削減し、ビジネスパーソンや専門家ではない開発者もワークフローの設計と構築に容易に参加できるようにし、開発者とビジネスパーソンの間のコミュニケーションの障壁という従来の開発モデルを打破し、技術的な民主化を実現します。
データ処理プロセス全体において、Difyワークフローはオーケストレーションの中心的役割を果たします。ユーザーがデータ要求を行うと、Difyワークフローはまずユーザーの質問に対して詳細な意味解析を行い、自然言語処理(NLP)技術と内蔵された意味理解モデルにより、ユーザーの要求の主要なパラメータを正確に抽出します。このパラメータ情報に基づいて、Difyワークフローは、リレーショナルデータベース、ファイルストレージシステム、サードパーティのアプリケーションプログラミングインターフェース（API）を含む、様々な事前定義されたデータソースから自動的にデータを取得することができます。
データ取得後、Difyワークフローは、予め設定されたビジネスルールやロジックに従って、生データを柔軟に処理・変換します（データクリーニング、データフィルタリング、フォーマット、データ集計、データ計算など）。データの前処理が完了すると、Difyワークフローは処理されたデータをシームレスにチャートレンダリングプロセスに渡します。このチャートレンダリングプロセスは、データの特徴やユーザーの好みに応じて、視覚的なプレゼンテーションのために適切なチャートタイプ（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフなど）をインテリジェントに選択することができ、データをより直感的で理解しやすいものにします。
Dify workflowは、最終的なチャート結果をメッセージとして、指定されたユーザー、グループ、部署に送信することができ、データの即時共有と効率的な配信を実現し、データアプリケーションの "最後の1キロメートル "を通過することができます。「データアプリケーションの最後の1キロメートル
3.2.AIによるパラメータ処理と結果評価
Difyワークフローは、AI大規模モデルの強力な自然言語処理能力をフルに活用し、ユーザーから投げかけられた自然言語の質問を深く分析・理解し、ユーザーの真の要求を正確に特定し、そこから効果的なデータクエリパラメータを抽出します。そして、Difyワークフローは、これらの抽出されたパラメータを使用して、事前に定義されたデータソース（データベース、ファイルシステム、または他のアプリケーションなど）からターゲットデータを取得するために、対応するデータ抽出操作を自動化することができます。
例えば、ユーザーが企業WeChatのインテリジェントアシスタントに、"今週のチケット発行総額はいくらですか？"と尋ねたとする。 このような質問がされた場合、DifyワークフローはAI大規模モデルを通じてユーザーのクエリを分析し、ユーザーの懸念事項を特定することができます。指標の種類は「債券発行総額」である。時間軸は "this week "であり、自然言語クエリを構造化されたメタデータ情報に変換する：
{
"type": "Total Bills Issued",.
"time": "今週"、
"start_date": "2024-12-16"、
"end_date": "2024-12-22".
}
別の例としては、ユーザーが "今年の携帯電話全体の販売台数を知りたい "と質問した場合です。 このような質問に対して、Difyのワークフローは同様にAIモデルを通じてユーザーの意図を理解し、以下のような情報を抽出することができる。指標の種類を "Total Mobile Phone Sales"、時間ディメンジョンを "Current Year "とし、以下の構造化メタデータを生成する：
{
"type": "携帯電話販売台数", "time".
"time": "current_year"、
"end_date": "2024-12-31".
}
以上のアプローチにより、AI大規模モデルは、ユーザーフレンドリーな自然言語を正確なデータ照会命令に変換することができ、データ取得プロセスを大幅に簡素化し、データ取得の効率と精度を向上させ、その後のデータ処理および分析作業のための強固な基盤を築くことができる。
Difyのワークフローは、AIモデルを統合することで、データの異常値の特定、潜在的なビジネスリスクの発見、分析結果に基づく専門的な対策の推奨など、照会されたデータ結果をインテリジェントに分析・評価し、ユーザーにより深いデータ洞察と意思決定支援を提供することができます。これにより、より深いデータ洞察と意思決定支援をユーザーに提供します。
3.3. チャートのレンダリング: ECharts
EChartsは、折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、円グラフ、地図など、一般的なグラフの種類を数多く提供しています。データの変化の傾向、比較関係、または分布を表示したい場合でも、EChartsで適切なチャートの表示形式を見つけることができます。さらに、EChartsは色、フォント、スタイルからインタラクティブ効果に至るまで、チャートの詳細なカスタマイズもサポートしており、ユーザーのニーズに応じてすべてをパーソナライズして、さまざまなシナリオの視覚化ニーズに対応することができます。
3.4.インテリジェントアシスタント：企業WeChatの統合
企業向けWeChatは現在、多くの企業で社内コミュニケーションとコラボレーションのための好ましいプラットフォームであり、その豊富なアプリケーション機能は、効率的なデータフローとビジュアルプレゼンテーションを実現するための自然な利点を提供します。企業向けWeChatプラットフォームに基づいて、インテリジェント・アシスタント・アプリケーションを簡単に作成し、データ取得からチャート表示までの一連のクローズドループ・プロセスを構築することができます。
管理者は、Enterprise WeChat の管理背景で、Enterprise WeChat が提供するアプリケーション開発機能を使用し て、インテリジェントなアシスタントアプリケーションを迅速に作成できます。このプロセスでは主に、アプリ名、アプリのアバター、アプリのプロフィールなど、アプリの基本情報を設定し、従業員がアプリの使用を明確に識別し、信頼できるようにします。同時に、管理者はインテリジェント・アシスタント・アプリケーションの権限範囲を設定し、アプリケーションがアクセスできる企業データ・リソースと、企業のデータ・セキュリティを保護するために実行できる操作を明確に制限する必要があります。
4.アプリケーション効果の実証
プロジェクト管理のシナリオを例にとると、プロジェクト管理者は、Enterprise WeChat Intelligent Assistantを使用して、プロジェクトデータにすばやくアクセスし、自然言語対話によってチャートやグラフの形で視覚的に表示することができます。
例えば、プロジェクト管理者は、インテリジェントアシスタントに「昨年のユーザーストーリーの追加傾向を調べてください。 ストーリー ユーザーストーリーの追加傾向」などの質問に対して、ユーザーストーリーの追加傾向の折れ線グラフを自動生成します。
別の例として、プロジェクト管理者は、開発品質を評価するために、特定の期間における欠陥の深刻度分布を確認したいと思うかもしれません。過去四半期のバグの深刻度分布を見てください」と質問するだけで、システムはすぐに欠陥の深刻度を円グラフで表示します。
例えば、プロジェクト管理者が、前年度の反復の計画を見たい場合、「来年8月の反復の計画を知りたい」と尋ねるだけで、システムは該当する反復計画のガントチャートを生成する。
5.プログラムの価値と強み
5.1 大幅な効率化
以前は、従業員がデータを取得する必要がある場合、複数の業務システムを行き来してログインする必要があり、さらに手作業で面倒なデータ選別やエクスポート操作を行う必要があったため、プロセス全体に時間と労力がかかり、非効率的でした。現在では、インテリジェント・アシスタントの助けを借りて、従業員は自然言語でデータ要件を伝えるだけで、システムが自動的にデータ取得、データ処理、チャート生成のプロセスを起動し、必要な情報を即座に取得することができます。これにより、データ取得にかかる時間が大幅に短縮され、従業員は面倒なデータ収集や整理よりも、コアとなるビジネス分析や意思決定に貴重な時間とエネルギーを割くことができる。例えば、マーケティング部門の社員が競合他社の市場データを分析する必要がある場合、従来は複数のソースからデータを収集・照合するのに数時間を費やす必要があったが、インテリジェント・アシスタントを使えば、わずか数分で作業が完了するため、作業効率が大幅に向上した。
さらに、Difyのワークフローはローコードであるため、データ収集ワークフローの構築に必要な作業量を大幅に削減することができます。専門的なプログラミングスキルは必要なく、ドラッグ＆ドロップでワークフローを作成することができます。さらに、ワークフローの自動化された操作モードは、手作業による介入を減らし、ヒューマンエラーによるデータエラーのリスクを低減し、データの正確性と一貫性を保証します。データの問題による度重なる修正や手戻りが回避され、全体的な作業効率がさらに向上します。
5.2 大幅に強化されたデータの視覚化
EChartsのような強力なチャートライブラリを使えば、Difyのワークフローは複雑なビジネスデータを直感的で鮮やかなビジュアライゼーションチャートに変換することができます。例えば、折れ線グラフを使用すれば、経時的なデータ変化の傾向を明確に示すことができ、円グラフを使用すれば、全体的な状況におけるデータの各部分の割合を直感的に示すことができます。従来の表形式のデータに比べ、視覚的なチャートは理解しやすく、分析しやすい。企業のスタッフは、経営陣であれ、第一線の業務担当者であれ、データの中の重要な情報を素早く把握することができ、その後の意思決定に強力なサポートを提供することができる。
さらに、ECharts Chart Libraryは高度なカスタマイズ機能を備えており、特定のビジネスシナリオやユーザーニーズに応じてパーソナライズされたデザインを実現します。ユーザーは、チャートの色、フォント、スタイル、インタラクティブ効果を柔軟に調整することで、チャート内の主要なデータ情報を強調し、データコミュニケーションの関連性と有効性を高めることができます。例えば、財務諸表分析のシナリオでは、異なる色や目を引くラベルを使用して、主要な財務指標の傾向を強調することができ、ビジネスの意思決定者は財務状況の変化を一目で理解することができます。
5.3 チームワークの強力な推進
Difyワークフローは、すべてのデータのやり取りと図表のプレゼンテーションを統一された企業向けWeChatプラットフォームに集中させ、従来のモデルにおける部門間のデータの壁を取り払います。異なる部署の従業員は、統一されたプラットフォーム上でリアルタイムにデータと視覚化チャートを共有することができ、部署を超えたコラボレーションと効率的なコミュニケーションが促進されます。例えば、営業部門とマーケティング部門は、同じ販売データと市場分析チャートに基づいてсогласованную（協調的な）マーケティング戦略を策定し、全体的なマーケティング効率とコラボレーションを向上させるために協力することができます。
さらに、インテリジェント・アシスタント・アプリケーションは、企業内の情報伝達をよりタイムリーで正確なものにする。従業員はいつでもどこでも企業WeChatを通じて最新のビジネスデータにアクセスすることができ、業務上の情報の遅れによる遅延を回避し、情報伝達プロセスにおける歪みや誤解を減らし、チームメンバー間の信頼と協力を効果的に強化することができる。
5.4 営業コストの大幅削減
Difyのワークフローはローコードであるため、システム開発に必要な作業量を劇的に削減し、データアプリケーションを強化するためのAI技術の迅速な利用を可能にします。企業は、これまで多くの人の協力が必要であった複雑なデータ処理や分析作業を完了するために、多数の専門的なデータ処理者を雇用する必要がなくなり、人的資源の支出を効果的に節約することができます。
同時に、Difyワークフローを適用することで、データエラーや作業遅延による潜在的なコストロスを削減することができます。データ処理の正確性と効率を向上させることにより、誤った判断によるリソースの浪費やビジネスの損失を効果的に回避し、ワークフローの遅延による機会コストを削減することができ、企業にとってより多くの経済的利益を生み出すことができます。
6.AIを活用した企業の将来展望
AI技術の急速な発展と成熟度の向上により、企業の運用管理におけるAIの役割は進化しており、従来のソフトウェア開発の概念やモデルを完全に破壊することが期待されている。従来のソフトウェア開発モデルは通常、プロの開発者が多くの時間とエネルギーを費やしてコードを書くことに依存しており、その結果、開発サイクルが長くなり、開発コストが高くなる。将来的には、ますます高度化するAI技術により、ローコード、さらにはノーコードの開発プラットフォームがますます成熟し、普及することで、技術者でなくても強力なソフトウェア・アプリケーションを簡単に構築できるようになり、ソフトウェア開発の民主化が進むだろう。
Difyワークフロー、企業WeChat、AI技術によって構築されたデータ処理と可視化システムを例にとると、これは企業のデジタル変革とアップグレードを強化するためのAI技術の最初の探求と試みに過ぎない。今後、企業の各部門の従業員は、特定のビジネスニーズに応じてさまざまなインテリジェントAIツールをフル活用し、専用のデータ処理・分析アプリケーションを迅速に構築し、アプリケーション開発サイクルを大幅に短縮し、ビジネスの変化に迅速に対応し、企業の全体的な敏捷性と革新能力を向上させることができる。
AI主導のインテリジェントな未来をよりよく受け入れるために、企業はAI技術を積極的に受け入れ、組織内のAIリテラシーを継続的に向上させる必要がある。そのためには、従業員と経営陣の双方がAI関連の知識を継続的に学び、従業員のAI活用能力を高めるためにAIスキル研修を積極的に実施する必要がある。
一方、企業は社内でAI技術研修を積極的に開催し、従業員が基本原理、コア技術、典型的な応用シナリオ、AI技術と自身の業務との組み合わせを理解できるようにすることで、実際の業務でAIツールを使いこなして問題を解決し、業務効率とイノベーション能力を高めることができる。例えば、マーケティング担当者は、AIを利用して正確な市場予測やユーザープロファイル分析を行い、より効果的なマーケティング戦略を策定する方法を学ぶことができ、財務担当者は、AI技術を利用してインテリジェントな財務リスク評価や財務予算管理などの業務を実施する方法を学ぶことができる。
一方、企業は従業員に革新的な思考を養うよう積極的に奨励し、さまざまな事業分野におけるAI技術の応用可能性を積極的に模索し、企業内でのAI技術の包括的な普及と詳細な応用を推進し、企業の全体的なデジタル変革プロセスを加速させるべきである。
今後、AI技術は企業の経営形態と発展パターンを再構築し続けるだろう。AI技術がもたらす変化の機会を積極的に受け入れ、学習と革新的な応用を継続的に強化することによってのみ、企業はますます激しくなる市場競争の中で主導的地位を維持し、最終的に持続可能な発展を達成することができる。
付記
- DifyはオープンソースのLLMアプリケーション開発プラットフォームです。
- ECharts公式サンプルリンク：https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html#chart-type-line
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