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『DataAnalyze AI』は、業界固有の分析の定石を活用し、最適な分析の方向性を提供します。従来のようなSQLクエリの作成や高度な分析技術を深く知ることなく、誰でも自然言語で複雑なデータを簡単に抽出し、洞察を得られることを志向しています。複数のデータ基盤をシームレスに扱えることで、ベンダーロックインのリスクを軽減します。
\r\n今後も私たちは、データファーストな事業経営を行える環境の構築を支援し、ビジネス変革を促進するために、さらなるAI技術の革新に挑戦し続けます。
\r\n{
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"Press Release"
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"codeBlock": "株式会社モンスターラボ APAC CTO 常務執行役員
\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n株式会社モンスターラボ APAC CTO 常務執行役員
\n\n\n\n\n\n
～SQLクエリを使用せずデータの抽出・可視化から分析・洞察までを実現～
\r\n企業の変革を実行するInnovative Engineering Partnerの株式会社モンスターラボ（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：鮄川 宏樹、以下「モンスターラボ」）は、本日より自然言語によるデータ基盤の分析を支援する新サービス『DataAnalyze AI』の提供を開始いたしました。当社の高度なデータエンジニアリングの知見と、生成AI（LLM）を活用したデータ基盤の学習・統合により、複数の基盤にまたがるデータをSQLクエリを使用せず自然言語での抽出・分析が可能になり、ビジネスの変革に対応する柔軟なレポーティングを支援します。
\r\nサービスの開発背景
\r\n当社がデータ分析の領域においてこれまで多くの支援を提供する中、クライアント企業においては、SQLに精通した専門人材の不足や分析コストの高騰などの課題を持つ企業も多く存在していました。
\r\nまた、一部の基盤ではすでに自然言語でデータ分析ができるツールが導入されていますが、これらのツールは特定の基盤に依存しているため、複数のデータソースをまたいだ分析ができなかったり、ベンダーロックインのリスクが高いという課題がありました。
\r\nサービスの特徴
\r\n本サービスでは、当社の高度なデータエンジニアリングの知見に生成AIの技術を組み合わせることで、既存システムからDWHへのデータ集約と、SQLクエリを使用せず自然言語でのデータ抽出および分析を実現します。
\r\nデータの可視化や洞察も可能なため、専門知識を持つ担当者以外でも誰でも簡単に、ビジネスの変革に対応する柔軟なレポーティングを支援します。
\r\n\r\n 自然言語によるデータ抽出\r\n
\r\nクエリを使用せずデータを抽出することが可能なので、専門知識を持たない担当者でも自由に必要なデータを参照することが可能です。
\r\n＜例：自然言語による抽出とクエリによる抽出の比較＞
\r\n\r\n グラフ等を活用したデータの可視化\r\n
\r\n画像生成技術を活用することで、抽出したデータをグラフやチャートなどの形で可視化することが可能です。
\r\n＜例：データの可視化（該当部分のみ抜き出し）＞
\r\n\r\n 生成AIによる分析・洞察\r\n
\r\nデータの抽出・分析結果を元に洞察を行い、施策のアイデアなどのインサイトを提供することが可能です。
\r\n＜例：分析結果に対するインサイトの提供（該当部分のみ抜き出し）＞
\r\nシステム構成の詳細（例）
\r\n・DWH：DataAnalyze AI Platform内のDWH（※1）
\r\n・データカタログ：データより生成するデータカタログ
\r\n・DataAnalyze AI：データ分析に特化したAI
\r\n・DataAnalyze AI データカタログ：DataAnalyze AIに特化した、業種・業界ごとの分析ナレッジカタログ
\r\n・データ収集：Fivetranによるデータ収集接続（※2）
\r\n・各種インターフェース：UI/UXを考慮した最適なインターフェースをご提案
\r\n※1：既存の Snowflake、BigQuery、Redshift、Microsoft Fabricなどの主要プラットフォームへの接続ソリューションも提供可能です。
\r\n※2：Fivetran以外の接続ソリューションも提供可能です。
\r\nご支援のプロセス
\r\n例：既存のデータ基盤に接続する場合
\r\n①既存のデータ基盤からデータカタログを選択
\r\n②業種ナレッジの選択
\r\n③PoCによる、御社状況のナレッジ構築、結果検証（クエリ、インサイト）
\r\n④システム導入
\r\n株式会社モンスターラボ APAC CTO 常務執行役員
\r\n平田 大祐（ひらた だいすけ）のコメント
\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n
\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n ![](\"https://cdn.builder.io/api/v1/image/assets%2Ffb3ccc876dd442c6ae31d776377e35db%2Fcb8230c502444a10a3df6e5b1420ca58\")
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\r\n \r\n \r\n \r\n
\r\n本サービスについてのお問合せ先
\r\nhttps://monstar-lab.com/contact
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\n企業の変革を実行するInnovative Engineering Partnerの株式会社モンスターラボ（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：鮄川 宏樹、以下「モンスターラボ」）は、本日より自然言語によるデータ基盤の分析を支援する新サービス『DataAnalyze AI』の提供を開始いたしました。当社の高度なデータエンジニアリングの知見と、生成AI（LLM）を活用したデータ基盤の学習・統合により、複数の基盤にまたがるデータをSQLクエリを使用せず自然言語での抽出・分析が可能になり、ビジネスの変革に対応する柔軟なレポーティングを支援します。
\nサービスの開発背景
\n当社がデータ分析の領域においてこれまで多くの支援を提供する中、クライアント企業においては、SQLに精通した専門人材の不足や分析コストの高騰などの課題を持つ企業も多く存在していました。
\nまた、一部の基盤ではすでに自然言語でデータ分析ができるツールが導入されていますが、これらのツールは特定の基盤に依存しているため、複数のデータソースをまたいだ分析ができなかったり、ベンダーロックインのリスクが高いという課題がありました。
\nサービスの特徴
\n本サービスでは、当社の高度なデータエンジニアリングの知見に生成AIの技術を組み合わせることで、既存システムからDWHへのデータ集約と、SQLクエリを使用せず自然言語でのデータ抽出および分析を実現します。
\nデータの可視化や洞察も可能なため、専門知識を持つ担当者以外でも誰でも簡単に、ビジネスの変革に対応する柔軟なレポーティングを支援します。
\n\n 自然言語によるデータ抽出\n
\nクエリを使用せずデータを抽出することが可能なので、専門知識を持たない担当者でも自由に必要なデータを参照することが可能です。
\n＜例：自然言語による抽出とクエリによる抽出の比較＞
\n\n グラフ等を活用したデータの可視化\n
\n画像生成技術を活用することで、抽出したデータをグラフやチャートなどの形で可視化することが可能です。
\n＜例：データの可視化（該当部分のみ抜き出し）＞
\n\n 生成AIによる分析・洞察\n
\nデータの抽出・分析結果を元に洞察を行い、施策のアイデアなどのインサイトを提供することが可能です。
\n＜例：分析結果に対するインサイトの提供（該当部分のみ抜き出し）＞
\nシステム構成の詳細（例）
\n・DWH：DataAnalyze AI Platform内のDWH（※1）
\n・データカタログ：データより生成するデータカタログ
\n・DataAnalyze AI：データ分析に特化したAI
\n・DataAnalyze AI データカタログ：DataAnalyze AIに特化した、業種・業界ごとの分析ナレッジカタログ
\n・データ収集：Fivetranによるデータ収集接続（※2）
\n・各種インターフェース：UI/UXを考慮した最適なインターフェースをご提案
\n※1：既存の Snowflake、BigQuery、Redshift、Microsoft Fabricなどの主要プラットフォームへの接続ソリューションも提供可能です。
\n※2：Fivetran以外の接続ソリューションも提供可能です。
\nご支援のプロセス
\n例：既存のデータ基盤に接続する場合
\n①既存のデータ基盤からデータカタログを選択
\n②業種ナレッジの選択
\n③PoCによる、御社状況のナレッジ構築、結果検証（クエリ、インサイト）
\n④システム導入
\n株式会社モンスターラボ APAC CTO 常務執行役員
\n平田 大祐（ひらた だいすけ）のコメント
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\n『DataAnalyze AI』は、業界固有の分析の定石を活用し、最適な分析の方向性を提供します。従来のようなSQLクエリの作成や高度な分析技術を深く知ることなく、誰でも自然言語で複雑なデータを簡単に抽出し、洞察を得られることを志向しています。複数のデータ基盤をシームレスに扱えることで、ベンダーロックインのリスクを軽減します。
\n今後も私たちは、データファーストな事業経営を行える環境の構築を支援し、ビジネス変革を促進するために、さらなるAI技術の革新に挑戦し続けます。
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