情報過多の時代に、データがただ「見える」だけでは、もはやビジネスを成長させることはできません。必要なのは、データから「次の一手」を導き出し、迅速に行動に移す力です。AIを活用したBIツール「ThoughtSpot(ソートスポット)」は、従来のBIの限界を打ち破り、専門知識の有無に関わらず、全社員がデータに基づいた意思決定を下せる「データ駆動型組織」への変革を強力に推進します。本記事では、ThoughtSpotがどのようにビジネスの現場に革命をもたらすのか、その具体的なメカニズムと事例をご紹介します。
(2025年8月26日(火)にThoughtSpot社と共催したウェビナーの内容をさらに掘り下げてご紹介いたします。)
従来型BIが抱える課題
従来型BIの課題の一つに、"可視化"そのものが目的になっている点が挙げられます。従来型のBIツールで提供している静的なダッシュボードは、一度作ってしまうと、ビジネスの環境の変化や新たな分析のニーズに対応することができません。結果として、とりあえずレポートを作る、もしくはとりあえずCSVでダウンロードするといった、本来の目的である"洞察を得る"から離れた活動になりがちです。この"洞察の欠如"こそが、迅速な意思決定を妨げ、潜在的なビジネスチャンスの喪失、ひいては企業の競争力低下へと直結しています。
データは宝の山であるにも関わらず、ただ眺めているだけではその価値を引き出すことはできません。また、シンプルなダッシュボードでは情報量が少なく深い示唆が得られない一方で、情報量を増やすとシステムが重くなり、ユーザビリティが大幅に低下するというジレンマに陥ることがあります。
二つ目の課題は人的リソースの問題です。多くの企業では、ユーザーが新しい分析をしたいと思った時、BIのエキスパートに要件確認、ダッシュボードの作成、修正、再作成を依頼するというサイクルを繰り返しています。複雑な変更が必要な場合は、データエンジニアへの依頼が必要になるかもしれません。つまり、データから答えを得たいと思った瞬間から実際に答えを得るまでに、数日から数週間のタイムラグが生じてしまうことがあります。この待ち時間は、単なる時間の浪費ではなく、市場の変化への対応の遅れ、ビジネス機会の逸失、そしてBI専門家の人件費という隠れたコストを常に生み出しています。データ活用が進まない組織は、知らず知らずのうちに多くのリソースを無駄にし、成長の機会を逃しているのです。
AIがアナリティクスをどう変えるのか
現在、データ分析市場では継続的な進化が起きています。ダッシュボードツールから始まり、単語、自然検索、そして今回ご紹介する「ThoughtSpot(ソートスポット)」では、AIエージェントを搭載し、自立型のデータ分析ツールへと進化を遂げようとしています。
従来型のBIツールが主に取り組んできたのは、ダッシュボード、可視化の領域でした。
AIエージェントとは、AIが単に質問に答えるだけでなく、自ら考えて行動します。例えば、「今月の案件の売り上げはどうですか」と尋ねると該当する数字やグラフを表示するだけですが、「売上を上げるにはどうしたらいいですか」と尋ねることで、AIが自動的に地域別、商品別、時期別のデータを分析し、改善案を提案してくれるようになります。これは、従来のBIでは何時間もかけて複数のダッシュボードを深く掘り下げ、複雑なSQLを記述し、仮説を立て、分析を繰り返さなければ得られなかった「次の一手」を、まるで専属のアナリストがいるかのように、チャット形式の問いかけ一つで瞬時に手に入れることを意味します。専門知識がないビジネスユーザーでも、データに基づいた精度の高い意思決定が可能になるのです。
この機能があることで、BIの専門家がいなくても、全社員がデータサイエンティストのような深い洞察を得ることができます。
ThoughtSpotについて
今までは答えがありそうなダッシュボードを探し、ダッシュボードが見つからなかった場合は専門家にダッシュボードの作成を依頼する流れだったかと思います。場合によっては欲しいデータは見つからず、結局ExcelやCSVでデータを加工することも多くあったかと思います。つまり、答えを探す作業に膨大な時間を費やしていたのです。
一方でThoughtSpotは知りたいことを聞くことでAIが回答を出してくれます。出てきた結果に対して深堀をしたい場合は、さらに質問をすることで洞察を得ることができます。
また、多くのAI分析ツールでは、なぜその回答にたどり着いたのか過程が見えません。しかし、ThoughtSpotはAIがどのような条件で分析しているのかを可視化しており、条件に誤りがあれば自分たちで容易に修正を行うことができます。これにより、AIの出した結論を盲目的に信じるのではなく、その根拠を理解し、必要に応じてユーザー自身が分析を微調整できるため、より信頼性の高い意思決定が可能です。AIがなぜそう判断したのかを把握できるため、単なる答えだけでなく、新たな発見や学びにも繋がります。
ThoughtSpot Agetic MCPサーバーについて
MCPサーバーは生成AIと外部のサービスなどを連携させるための技術です。Claudeを提供しているAnthropic社が開発したオープンな規格です。これにより、MCPクライアントと外部サービスが連携できるようになります。多くのMCPサーバーはMCPクライアントを使っているPCにそのままインストールするタイプが多く、この作業をコマンドラインなどで実施するため、ある程度のITリテラシーが求められます。
一方で、ThoughtSpotのAgentic MCPサーバーは、ThoughtSpot社が提供しているサーバーなので、自分でインストールなどせずとも設定だけで利用可能です。自分のPCにインストールすることも可能です。実際MCPサーバーがどのように動いているか、ですが、何か知りたいことをMCPクライアントのチャット画面に入力すると、MCPサーバーに対してMCPクライアントから問い合わせを行っていきます。MCPサーバーはThoughtSpot内のSpotterに対して問い合わせをかけ、Spotterがさらにデータソースに対してクエリを投げる、といった動きになっています。
導入事例
製造業の部品製造工程にThoughtSpotを導入した事例をご紹介します。製造過程である決められた基準値から外れてしまった仕様を素早く見つけ、その要因を特定する際に利用されています。エンジニアの方々が疑問に思ったことを質問すると、わずか数秒から数分でその答えを得ることができます。そして、製造工程に問題が発生しているかどうかを特定し、その理由を調べることができるようになりました。
これまではこうしたデータを整理して分析するのに数日かかっていたものが、劇的に短縮されたと聞いております。結果として歩留まりが向上し、品質不良が削減され、さらに分析効率も大幅に改善されたということで、非常に大きな成果を実感していただいております。
この他にも、ThoughtSpotは多岐にわたる業界でビジネス変革を支援しています。例えば、マーケティング部門では、広告キャンペーンの効果測定から次の打ち手の提案までを数分で完結させ、ROIを最大化。営業部門では、顧客ごとの最適なアプローチやアップセル・クロスセルの機会をAIが自動で提示することで、売上向上に直結。人事部門では、離職率の要因分析からエンゲージメント向上の施策立案まで、データに基づいた戦略的な人事を実現可能です。 このように、ThoughtSpotはあらゆる部門でデータ活用を民主化し、具体的なビジネス成果へと繋げています。
おわりに
ThoughtSpotは、専門的な知識がなくてもデータを可視化できます。BIツールを導入したけれど社内での活用が広がっていない方や、データを可視化したいけれどツールの使い方が分からず諦めていた方は、ぜひThoughtSpotの活用をご検討ください。今、ビジネスに必要なのは、単なる「可視化」ではなく、データに基づいた確かな「次の一手」を見出す力、そしてそれを全社員が自律的に実行できる環境です。ThoughtSpotは、その変革を最短で実現します。
ぜひ一度、その革新的な体験をご体感ください。無料デモのお申し込みや、課題に合わせた個別相談も随時承っておりますので、お気軽にお問い合わせください。
※「Tableau」はSalesforce社が提供するサービスです。
※「Power BI」のMicrosoft社が提供するサービスです。
※「ThoughtSpot」は、ThoughtSpot社の製品です。
ウェビナー資料
ThoughtSpot
ThoughtSpot（ソートスポット）は、誰でも気軽に使えるBIツールを目指した製品です。特別なスキルを必要とすることなくキーワード検索やデータ分析をすることができ、分析結果はダッシュボードで確認することができます。
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