提供エージェント
業務に取り組むAmir と Nadia
CROサイクルの各ステップ：エージェントが行うこと、学習対象、成果物、そしてエキスパートが決定すること。
ニーズ
お客様の声
« ダッシュボードはあるのに誰も見ておらず、データプラットフォームのAIが出す数値も誰も検証していません。自然言語でデータに問いかけて正確な答えを得て、すべてのインサイトがアクションにつながるようにしたいのです。 »
- « 自然言語でデータを問い合わせたい »
- « 当社のAIはダッシュボードと異なる数値を出します »
- « Cortex、Genie、Copilotを導入すべきか？ »
- « 誰もダッシュボードを見ていない »
私たちの解決策
- セマンティックモデル：一度定義されたメトリクス
- ネイティブな会話型アナリティクスまたはカスタムエージェント
- インサイトを深掘りし、テストへと転換
手法
私たちのメソッド、 5ステップ
私たちのスタンス
問いからアクションへ
あなたのAIは、一度定義され、テスト用の質問で検証された指標に基づいて回答します。有用なインサイットはすべてテストのバックログへ送られます。
- セマンティック
- テスト用質問
- アクション
ステップ 01 : 方向付け
優先すべきビジネス課題の選定、データウェアハウスとアクセス権限のマッピング、プラットフォームで既に利用可能なAIツールの棚卸し、施策の価値を測るKPIの選定。
- 優先すべきビジネス上の課題
- データウェアハウスとアクセス権のマッピング
- すでに利用可能なネイティブAIツール
- 施策の価値を示すKPI
ステップ 02 : セマンティックモデル
メトリクスとディメンションの定義、セマンティックレイヤーの構築（dbt、LookMLまたはsemantic views）、公開範囲のガバナンス、既知の回答を持つテスト用クエリセット。
- メトリクスとディメンションの定義
- セマンティックレイヤー（dbt、LookML、semantic views）
- ガバナンスと公開範囲
- 答えが分かっているテスト用質問
ステップ 03 : AIアナリティクス
プラットフォーム純正ツールとカスタムエージェントの比較検討、会話型アナリティクスと異常検知の導入、テスト質問における正確性スコアのモニタリング。
- ネイティブな裁定、またはカスタムエージェント
- 会話型アナリティクス連携済み
- 異常検知の調整完了
- テスト問題のスコア
ステップ 04 : 配信
チームの日々の運用に組み込まれた要約とターゲットを絞ったアラート、適切な問いの立て方のトレーニング、ユーザーフィードバックループ。
- ターゲットを絞ったダイジェストとアラート
- チームの定例業務への組み込み
- 適切な質問の立て方のトレーニング
- ユーザーフィードバックループ
ステップ 05 : アクション
インサイトをバックログ内の優先順位付けされたテスト仮説に変換し、利用状況と価値を測定、進化のたびにテスト項目を再実行します。
- インサイトを仮説に転換
- テストバックログにおける優先順位付け
- 利用状況と価値の測定
- 更新のたびに再実行されるテスト用質問
Conversion Intelligence
AIエージェント群のサポートを受ける弊社のエキスパート
Nadia vérifie la collecte avant que l'IA ne s'y branche, Amir transforme les insights en hypothèses priorisées dans votre backlog. Le modèle sémantique et l'analytics IA sont portés par nos consultants data.
日々のエージェント
ニーズを記述すると、Claudeがエージェントを呼び出します
自然な言葉での依頼、または「/」コマンド：適切なエージェントが対応し、決定権はあなたに残ります。
アーキテクトとフリート
CROアーキテクトがエージェント群を統括
同じCROプロセスを、エージェントあり・なしで比較：各エージェントが引き継ぎ、待ち時間がなくなり、学習サイクルが加速します。
デプロイメント
専門家として訓練されたエージェントたちが、 プロダクトのように継続的に更新されます。
各エージェントはGitHub上でバージョン管理されたプラグインです。活用する方法は3つあります。
ミッション中に
ミッション中
コンサルタントがCROサイクルの各ステップでエージェントを呼び出します。インストール不要で成果物を受け取れます。
Welyftプラットフォーム経由
リモートで、Welyftにて
フリートは私たちのプラットフォーム上で稼働し、貴社の同意のもとツールと連携します。各成果物は専門家が検証します。
貴社組織内で内製化
組織内で
当社独自のメソッドでエージェントを構築し、パーソナライズした上で、GitHubマーケットプレイスのプラグインがアップデートを提供します。
成果物
得られるもの
セマンティックモデル
AIとダッシュボードで共有される、文書化されたメトリクスとディメンション。
本番環境で稼働するAIアナリティクス
ネイティブまたはオーダーメイドで、データウェアハウスに接続。
ダイジェスト、アラート、仮説
チームへ共有し、テストのバックログに登録。
テスト用質問セット
進化のたびに再計測される正確性スコア。
対象者
このオファーは誰向けですか？
活用ツール
- BigQuery
- Snowflake
- Databricks
- dbt
- Looker
- Claude
- MCP
- Slack
- データウェアハウスを持つ企業(BigQuery、Snowflake、Databricks)
- ネイティブAIツールの導入または検討状況、低い活用率
- スポンサー：Head of Data、デジタル部門ディレクター、CROマネージャー
さらに詳しく
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