AI時代の信頼できるデータ分析を支える「3つのR」

AIにデータを渡せば、KPIやチャート、さらにはレポートまで自動で生成してくれる時代になりました。

これは、データ分析にとって大きな進化です。

これまで専門的な知識や経験が必要だった分析作業が、より多くの人にとって身近なものになりつつあります。データをアップロードし、AIに「このデータから重要な指標を出して」「チャートを作って」「レポートにまとめて」と指示すれば、それらしいアウトプットがすぐに返ってきます。

しかし、その一方で、私たちは新しい問題にも向き合う必要があります。

それは、

「その分析結果は、本当に信頼できるのか？」

という問題です。

チャートがきれいに見えても、レポートがもっともらしく書かれていても、その元になっているデータが間違っていたり、途中の加工処理に問題があったりすれば、最終的な分析結果も信頼できません。

つまり、AI時代のデータ分析では、アウトプットそのものだけでなく、

• 元データは正しいのか
• データはどのように加工されたのか
• どのような計算や変換が行われたのか
• その処理は再現できるのか
• データが変わっても同じ分析を維持できるのか

といった点が、これまで以上に重要になります。

そこで、今回リリースする Exploratory v15 では、AI時代の信頼できるデータ分析を支えるために、次の「3つのR」を大きなテーマとして開発を進めてきました。

• Readability（可読性）
• Reproducibility（再現性）
• Reliability（信頼性）

この記事では、なぜ今この3つが重要なのか、そしてExploratory v15で追加された新機能がそれをどのように支えるのかを紹介します。

先日この記事の内容に沿ったセミナーを開催しました。そちらの録画も公開しておりますので、ぜひそちらの方もご覧ください。

Exploratory v15 のテーマ：3つのR

v15 新機能1：ステップ・ダイアグラム

Exploratory v15では、データ加工の流れを視覚的に理解するための ステップ・ダイアグラム を追加しました。

これまでExploratoryでは、各データフレームごとに加工ステップを確認することができました。しかし、実際の分析では、複数のデータフレームを組み合わせることがよくあります。

例えば、

• 顧客データ
• 注文データ
• 商品データ
• キャンペーンデータ

を結合し、加工し、そこからKPIやチャートを作成するようなケースです。

このような場合、最終的なダッシュボードやノートに表示されている数字が、どのデータから来て、どのように加工され、どのように計算されたのかを理解するには、複数のデータフレームをまたいで処理の流れを追いかける必要があります。

ステップ・ダイアグラムを使うと、この流れを視覚的に確認できます。

どのデータフレームが元になっているのか。 どこでブランチされたのか。 どこで結合されたのか。 どの加工ステップを経て、最終的なチャートやダッシュボードにつながっているのか。

これらを一目で理解できるようになります。

これにより、分析結果だけでなく、その背景にあるデータ加工の流れまで確認できるようになります。

さらに、ステップ・ダイアグラムはダッシュボードやノートに埋め込まれたチャートやナンバー（指標）からも開くことができます。

これにより、例えばダッシュボードを見た際に、そこで出力されている数値やチャートのデータがどのように作られたのかを確認することが簡単にできるようになります。

v15 新機能2：AIによるステップ・サマリ生成

v15では、データ加工ステップの内容を自然言語で説明する AIによるステップ・サマリ生成 も追加しました。

データ加工のステップは、UIのパラメーターやRコードとして確認できます。しかし、テクニカルではないユーザーにとっては、それだけでは「このステップで何が行われているのか」を直感的に理解しにくい場合があります。

AIによるステップ・サマリを使うと、それぞれのステップで行われている処理が自然言語で説明されます。

例えば、

• このステップでは、注文日から月の情報を抽出しています
• このステップでは、顧客IDを使って顧客データと注文データを結合しています
• このステップでは、地域ごとに売上を集計しています
• このステップでは、売上合計に対する各カテゴリの比率を計算しています

といった形で、データ加工の意味を理解しやすくなります。

これにより、非エンジニアやビジネスユーザーでも、データ加工プロセスを把握しやすくなります。

また、チーム内で分析を共有するときにも、単にチャートや数字を見せるだけでなく、「この数字がどのように作られたのか」を説明しやすくなります。

v15 新機能3：データ加工ドキュメント生成

さらにv15では、データ加工のプロセス全体を1つのドキュメントとしてまとめる ドキュメント生成 機能も追加しました。

この機能を使うと、データ加工の各ステップが自動的に整理され、ドキュメントとして生成されます。

生成されるドキュメントでは、一連のデータ加工処理が意味のあるまとまりとごに整理されます。

例えば、

• データの読み込みと前処理
• 顧客指標の計算
• 属性情報の結合と整形

といった形で、データ加工の流れを読みやすく説明します。

さらに、詳細セクションでは、それぞれのステップで具体的に何が行われているのかも確認できます。

生成されたドキュメントは、Exploratoryのノートとして保存できます。そのため、後から編集したり、チームメンバーと共有したりすることもできます。

これは、次のような場面で特に役立ちます。

• 分析プロジェクトの引き継ぎ
• チーム内でのレビュー
• レポート提出時の補足資料
• 分析結果の説明
• データ加工プロセスの監査や確認

これまで、分析結果やダッシュボードは共有できても、その裏側にあるデータ加工の文脈までは十分に共有されないことがありました。

しかし、信頼できる分析には、結果だけでなく、その結果が作られた文脈が必要です。

ドキュメント生成機能によって、分析結果の背景にあるデータ加工プロセスを、より簡単に共有できるようになります。

v15 新機能4：データ加工エラーの自動修正

データ加工のプロセスを記録することで、分析の再現性は高まります。

しかし、再現性を保つことは簡単ではありません。

なぜなら、現実のデータは変わるからです。

例えば、次のようなケースがあります。

v15が目指すもの：信頼できるデータ分析基盤

Exploratory v15で私たちが目指したのは、単にデータ加工を便利にすることではありません。

データ加工を、

• 見えるようにする
• 読めるようにする
• 共有できるようにする
• 再現できるようにする
• 壊れても修正できるようにする

ことで、データ分析全体に対する信頼を高めることです。

AIによって、分析のアウトプットを作ることはますます簡単になります。

しかし、アウトプットが簡単に作れるようになるほど、そのアウトプットをどう検証するのかが重要になります。

AIが作ったKPIを信じてよいのか。 AIが生成したチャートを意思決定に使ってよいのか。 AIが書いたレポートの結論を採用してよいのか。

その判断には、データ加工の透明性が必要です。

どのデータが使われたのか。 どのように加工されたのか。 どのように計算されたのか。 同じ処理を再現できるのか。 データが変わったときにも、分析の意図を保てるのか。

Exploratory v15では、可読性（Readability）、再現性（Reproducibility）、信頼性（Reliability）という3つのRを強化することで、AI時代の信頼できるデータ分析を支える基盤をさらに進化させました。

Exploratory v15のその他の新機能・機能強化

Exploratory v15には、ここで紹介した3つのRに関する機能以外にも、多くの新機能や機能強化が含まれています。そちらについては、Exploratory v15の新機能紹介の記事をご覧ください。

• Exploratory v15 - 新機能紹介

まとめ：AI時代の信用（Trust）は、3つのRから生まれる

AIは、データ分析の可能性を大きく広げてくれます。

しかし、AIが作った答えをそのまま信じるだけでは、信頼できる分析にはなりません。

大切なのは、AIとデータを使いながら、より深く考え、より良い判断へと近づいていくことです。

そのためには、データ加工のプロセスが見えること。 読めること。 再現できること。 そして、データが変わっても信頼できる形で維持できること。

Exploratory v15では、こうしたAI時代のデータ分析に必要な基盤を、可読性（Readability）、再現性（Reproducibility）、信頼性（Reliability）という3つのRを通して強化しました。

Think Better with Data.

Exploratoryではこれからも、データを使ってよりよく考え、より良い意思決定を行うための環境を提供していきたいと思っています。