2024年12月4日、神田明神ホールにて「ThoughtSpot Day in Tokyo 2024」が開催されました。今もっとも熱いThoughtSpot のSpotterについてのご紹介もありました。今回も突撃隊長ウエムラ自ら潜入し、レポートさせていただきます。
イベント概要
名称 ThoughtSpot Day in Tokyo 2024
開催日 2024年12月4 日（水）12:00～18:00
会場 神田明神ホール 東京都千代田区外神田２丁目１６−２ 神田明神文化交流館２F
当日のプログラムです。
フライトの関係で、当初予定されていたGenentech, Inc. (ロシュグループ)
Global Product Manager, Data Insights Technologies
Girish Ramakrishnan氏の講演が無くなりました。
Thoughtspotとは
ThoughtSpotについて軽くおさらいです。
ThoughtSpotとは、ビジネスユーザーがデータから迅速かつ簡単にインサイトを得るための検索とAIを活用した分析プラットフォームです。
ThoughtSpotの最大の特徴であり最大の魅力は、ユーザーが日常的に使う自然な言葉でデータに関する質問ができる点で、従来のBIツールのように複雑なクエリを作成する必要はなく、インターネット検索のように知りたい情報を尋ねることができます。
自然言語で検索した分析結果は、分かりやすいグラフやチャートで表示され、ユーザーは対話的にデータを深掘りすることができます。これにより、データの背後にある意味をより
深く理解し、より良い意思決定に繋げることができます。
さらにThoughtSpotは、様々なデータソースに接続し、データを統合することができ、分析結果は簡単に共有できるため、組織全体でのデータ活用を促進します。
わたくしが過去にThoughtspotを触ってみた記事もございますので、詳しい内容はこちらをご覧ください。
▼過去記事添付
使ってみましたシリーズ第２弾 これがウワサのThoughtSpotだ！ ー連載1回目ー
使ってみましたシリーズ第２弾 これがウワサのThoughtSpotだ！ ー連載2回目ー
使ってみましたシリーズ第２弾 これがウワサのThoughtSpotだ！ ー連載3回目ー
▼Thoughtspotについて、こちらもご参照ください。
https://www.zdh.co.jp/products-services/bi/thoughtspot/
会場の様子
イベントの会場は、じゃじゃ～ん。あの神田明神。
イベント前にちょっと参拝。まずは手を清めました。
世間はネオン輝くクリスマスでしたが、神田明神の鳥居を跨ぐと落ち着いた雰囲気が広がっていました。色づいた銀杏の木は神田明神のご神木のようです。ご本堂との色合いが見事ですね。
そしてそして、小春日和の澄み渡る大空のもと、ご婚礼中の御二方も。
わたくし、ただのイベント参加者ですが、お二人の幸せを心よりお祈り申し上げます。
さて、本日のイベント会場は、神田明神の敷地内にある神田明神文化交流館 EDOCCOでした。
この辺りはわたくしの学生時代の思い出が詰まった街なので、神田明神もそこそこ訪れてはおりましたが、え？会館？あったっけ？と思い、神社の方に伺うと2018年に建設されたのだとか。とても立派な建物でした。
会場からの様子です。目の前に神田明神、その奥にスカイツリーが見えました。
ちょっと余談ですが、須藤元気さん率いるシンクロ系のパフォーマンス集団「WORLD ORDER」の『NEO SAMURAI』のMVがまさかの神田明神のご本堂の前で撮影されており、サムライたちのダンスはかっこよかったです。こちらもチェックしてみてください。
本日のイベントは、入場するとすぐにランチタイムでした。
なかなか珍しいスケジュールですね。
サンドイッチやおにぎりなど3種類のランチボックスから選択でき、わたくしはおにぎりボックスにいたしました。
境内のベンチに腰掛けていただきました。
基調講演
講演中は撮影禁止だったので、講演前の会場の様子です。ほぼ満席という大盛況っぷりです。
ThoughtSpot Inc.のCDOであるスミートアローラ氏の基調講演がありました。気になるトピックス部分をご紹介します。
BI Backlogの課題について
スミートアローラ氏：BI Backlogとは、アナリストにビジネスに必要な質問をした場合、数週間かかってからダッシュボードが作成されます。また次の質問をすると数週間かかって返答があります。それは必ずしも社員全員がデータ分析をできる環境ではありません。目指すところは社員全員が持つデータ環境から意思決定を実現することです。
生成AIを使えばこの問題は解決できます。
Thoughtspotの創設からの命題として、「Googleと同じように、自然言語で検索しデータ分析の意思決定をしてほしい」と開発を続けてきました。
みなさんのお使いのソフトウェアやプラットフォームはエンタープライズテクノロジースタックである必要がありますが、近年AIの台頭により変わってきました。
BI Backlogの課題に対し、解決できるソリューションとして ThoughtSpot のSpotterが紹介されました。
ThoughtSpot のSpotter
スミートアローラ氏：Spotterをリリースしました。これはエージェンティックなAIを使った機能になります。Spotterは社員全員がアナリストの力を借りることができます。このインスピレーションのヒントはアナリストの方から来ています。Spotterは構造化されたデータからあらゆる答えを導き出します。業界用語も解釈できます。
Spotterは対話型で、過去の履歴も参照でき実行可能なインサイトを得ることができます。
エンタープライズレベルの信頼できる基盤で利用できます。
Spotterのアーキテクチャ
Spotterのアーキテクチャは大きく4つの柱で構成されているそうです。
①推論エンジン
エージェンティック・レイヤーが、質問の意図を把握します。データの中身を検索する質問なのか、データの種類に関する質問なのか、「なぜ」と理由を尋ねる質問なのかなどを解析した後、データ、過去の質問やデータの利用状況などのコンテキストを推論エンジンに渡します。推論エンジンはLLMに向けたプロンプトを生成します。
②トラストAI
LLMの出力を元に、トークンを抽出します。質問の意図に対する回答を、トークンの組み合わせで説明できる形で表現します。
③拡張分析エンジン
トークンとデータモデル、テーブル構造を元に、質問に対する回答を得るためのSQL文を、データソースの種類に最適化された形で生成します。
④質問と回答のサイクルで精度の高度化
回答に対して次の質問をすることができます。質問と回答のサイクルを回すとともに、想定していない回答を修正するフィードバック機能を活用することで、最終的に必要な回答を得ることができます。
完全なプラットフォームとしてのThoughtspot
スミートアローラ氏：Thoughtspotは、Snowflake、Googleクラウドプラットフォームなど、自由にデータ、AIを選択できます。データウェアハウスにクエリを投げてデータのコピーを活用できますし、pythonなどを使いThoughtspot側からデータを見に行くこともできます。またThoughtspotは、みなさんの基盤に組み込むことができます。
最後に、現場の方々やビジネスユーザーが検索結果が本当に正確なのかを確認できるのがThoughtspotであり、もっとも差別化できるAI基盤がThoughtspotであると強く述べていました。
休憩＆スナックタイム
基調講演の後に、スナックタイムがありました。Thoughtspotの焼印入りのどら焼きをいただきました。しっとりとして美味しかったです。
ブースの様子
こちらが各ブースの様子です。
各ブースが壁沿いに横並びになっており、とても混雑していました。
入口付近にジールブースがあり、多くのお客様にお立ち寄りいただきました。
ジールスタッフ一同、心より感謝申し上げます。
スタンプラリー
各ブースを回り無事スタンプラリーをコンプリートしました。
七福神です(笑) かわいいですね。
帰りにThoughtspotオリジナルグッズをいただきました。
本日いただいたもの
Thoughtspotオリジナルグッズセットや、神田明神という開催場所にちなんで商売繁盛のお守りなどをいただきました。各企業のみなさま、どうもありがとうございました。
感想
帰宅後、いただいたティーパックの玄米茶で休憩しました。
とても美味しい玄米茶でした。
おやつもどら焼きでしたし、まさにThoughtspot版ドラえもんセット。たまりません。
入館証に描かれた東京タワー、紫のストラップ、イベント会場、どらやき、玄米茶、七福神スタンプラリーと終始和を基調としたThoughtspotさんの佇まいが、日本人の心に響きます。
さざんか？椿？どちらも冬の花ですが、お花が描かれたお茶パック。とても控えめでお上品なイラスト。香ばしさの中で沸き立つホロ苦さの玄米茶は、師走の慌ただしさを打ち消すひとときの安らぎでした。こういうささやかな幸せが何よりもほっとします。
そしてそして、何といっても今回発表されたSpotterが衝撃的でした。もともとThoughtspotは自然言語で検索できる、BIツール業界の中でも孤高の存在でしたが、Spotterは検索結果から求めていた答えが出なかった場合、Spotter Coach機能を使って納得できるまで何度も修正できるAIを使った学習機能の発表でした。
大変興味深いトピックスなので、使ってみましたシリーズでぜひご紹介したいと強く思いました。乞うご期待ください。
▼Thoughtspotについて
https://www.zdh.co.jp/products-services/bi/thoughtspot/
