WisdomAI

仕組み

WisdomAI は、ChatGPT 内で使えるエンタープライズデータハーネスです。再現性、追跡可能性、一貫性のある回答が求められる、複雑な分析上の問いに対応します。 コネクタがデータへのアクセスを提供します。カタログとセマンティックレイヤーが定義を提供します。WisdomAI のハーネスは、実行時にその両方を活用します。質問ごとに適切なコンテキストを選択し、質問者に応じた行・列レベルのセキュリティを適用します。さらに、基盤となるプラットフォームに合わせた実行の最適化、結果の検証、失敗したクエリの修復を行います。 WisdomAI は、ドキュメント、クエリログ、カタログ、セマンティックレイヤー、dbt、BI メタデータから学習し、ビジネスコンテキストを継続的に充実させます。コンテキストが不足していた箇所を能動的に特定し、変更案を専門家のレビューとバージョン管理のプロセスに回します。修正内容は、個々の会話に埋もれる一度きりの対応ではなく、適切に管理された組織の知識として蓄積されます。 WisdomAI は、さまざまなデータプラットフォーム、データソース、導入環境に対応します。規制により環境外に持ち出せないデータ向けに、完全オンプレミスでの運用も可能です。ハーネス、コンテキスト、クエリの実行はすべてファイアウォールの内側に留まり、外に出るのは回答だけです。 すべての回答は、適切に管理された定義、企業データ、確認可能な情報源に基づいているため、事業運営の判断に使える信頼性を備えています。 ChatGPT 内の WisdomAI の活用例： - 適切に管理されたビジネスデータへの質問：「EMEA の第 3 四半期の純売上高は、計画に対してどう推移しましたか？」 - 同じ分析の掘り下げ：「それをセグメント別に分けて、直近 4 四半期分を示してください」 - 幅広い問いの一貫した調査：「前四半期の EMEA は計画未達でした。その要因は何ですか？変動が最も大きかったセグメントと顧客、そして第 4 四半期に向けて注視すべき点を教えてください」 - 回答の根拠となる定義と情報源の確認：「純売上高にはどの定義が使われ、どのデータに基づいていますか？」 - 利用可能なデータの確認：「私がアクセスできるデータは何ですか？財務向けにはどのような指標が定義されていますか？」

含まれる内容

リソース