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去年、データエージェントのデモを経験したことがあるなら、その形はわかっているはずだ。 誰かが「前四半期に地域別の収益を表示」と入力してチャットボックスに入力し、きれいなSQLクエリが自ら記述され、テーブルが表示され、場合によってはチャートが表示され、部屋がうなずく。 とても良いデモです。 それは 想定される 良いデモになる。

その後、あなたは自分の環境に戻る。3000件のレポートがあり、40年にわたり蓄積されたテーブルネームが名を連ねてきた。2009年には、営業とは異なる「アクティブ顧客」を定義する財務チームと、患者データが建物から出れば直接あなたを終わらせてくれるコンプライアンス担当者が、デモの魔法は静まり返る。

2026年時点で、Snowflake・コートス、データブリックス・ジーニー、マイクロソフト・ファブリックのデータエージェント、コパイロットといった水平データエージェントの成熟を注視してきました。また、ビルド・イット・ヨーセルフのスタックには、ClickHouse、ベクターストア、週末に集まる人々が集まっています。 彼らは本当に素晴らしい存在であり、私たちがどこに落ち着くかを説明する前に、実際にその評価を示したい。なぜなら、この比較の正直な表現はパンフレット版よりも有用であり、そもそもBIネイティブのアプローチに対してより好意的になるからだ。

では、正直なバージョンはこちらです。

水平方向のエージェントが実際に得意なこと

これらのツールは、あなたの生データに近い状態です。 それが彼らの全体論であり、良いテーマです。 質問が一度も行われたことがなく、本当に斬新な分析書がアナリストの予想をもたらさなかったとき、倉庫に直接配線されたエージェントが、生のテーブルを横切って反論を試みることができる。 オープンエンドの探索やデータサイエンスの業務、そして「まだ何を求めているのかさえ分からない」段階において、湖畔の湖畔に近接することは本当に有利である。 計算でスケーリングします。 彼らはあなたの質問が奇妙だとは気にしない。

SnowflakeネイティブのショップやFabricに住んでいる場合、統合ストーリーもすっきりと表示されます。エージェントは、すでに支払ったプラットフォーム内で、すでに設定したアクセスコントロールの下で実行されます。 倉庫レベルのガバナンスは現実のものです。Snowflakeのローアクセスポリシー、DatabricksのUnityカタログ権限、およびFabricのMicrosoft Purviewは、すべてエージェントに有効です。 これらのエージェントに「あなたのセキュリティを無視している」と言う人は、あなたに何かを売り込んでいます。 彼らはそうしない。 ユーザーは、表示できる行を確認します。

つまり、データ層において強力で、よく管理されており、探索に最適です。 それが公正な出発点です。

スライドに決してないこと

デモで紹介されていない内容と、マーケティングを読めばベンダーたちが予想外に率直にしていることをご紹介します。

これらのエージェントのいずれも、生のスキーマに魔法をかけられるものではない。 信頼できるだけです その後 誰かが、データの上にセマンティックレイヤーを構築するという、非常に難しく、華やかでない作業を行ってきた。

購入に関する疑問全体を改めて構成する。 「このツールにはAIが搭載されているのか?」というわけではない。 今やすべてにAIが搭載されている。 本当の問題は: ビジネスロジックはどこにあり、誰が管理し、どのくらいの場所に維持する必要がありますか?

「BIネイティブ」が異なる答えである理由

ここがTURBOARDのJASの登場地点であり、上の枠組みが表に出れば、その主張はほとんど恥ずかしいほど単純である。

既に分析をBIプラットフォームで実行している場合、 すでにセマンティックレイヤーを構築しました。 管理されたビュー、ノード、テーブル、フィールドの説明、計算された測定値、ダッシュボード、フィルター、権限モデルなど、 です 横のエージェントがあなたにYAMLでゼロから構築するよう求めている、厳選されたビジネスコンテキスト。 JASは、すでに支払った資産を読み取り、他の場所に2枚目のコピーを作成するよう求める代わりに、その資産を読み取るアシスタントです。

その一つの事実は、聞こえる以上に重要ないくつかの事柄へと連鎖を展開している。

最後のポイントは、JASの2つの最新ピースが抽象化を具体的にする点である。

JASlet & The JAS PaNE:コピーしにくい部分

水平エージェントが正しいコールであるとき

正直に言うと、実際にはBIネイティブアシスタントよりもCortexやGenie、あるいはFabricのエージェントに手を差し伸びたいというケースがあります。

そして、JASも魔法ではない。 その下にある意味論的モデリングとまったく同じくらい優れている――つまり、その視点や説明、測定法。 もしそれがいい加減なら、JASはいい加減になるだろう。 正直な対称性はこれです: 両方 アプローチは、よく構築されたセマンティック層に依存している。 違いは、BIプラットフォームをすでに構築・維持している可能性が高い点であり、BIネイティブアシスタントが再利用している点です。また、水平エージェントがそのレイヤーを別のアーティファクトとして構築(または再構築)し、その後永久に並列的に維持するよう要求します。

結論

最もきれいな方法を見つけました。水平データエージェントがあなたにそれを可能にします データと相談してください。 それは価値がある。 しかし、ビジネスインテリジェンスは決して単なるテーブルや質問ではなかった。 管理されたモデル、ダッシュボード、フィルター、視覚的な慣例、権限、個人、および実際に信頼するレポートに関する10年にわたる機関ごとの記憶です。

BIネイティブアシスタントを使えば、 BIに話しかけてください — 管理された環境全体、その下にあるデータベースだけではありません。

分析がすでにBIプラットフォームに存在している場合、AIアシスタントを信頼できるものにする意味論の基盤は、すでに行っている作業です。 ベンダーに尋ねる価値のある質問は、チャットボックスを追加したかどうかではない。 誰もが持っている。 AIが、あなたがすでにモデル化したビジネスを理解しているか、すでに設定しているガバナンスを尊重し、すでに使用しているワークフロー内の回答を理解しているかどうか、あるいはそのすべてを再構築するもう一つの場所であり、和解すべきもう一つの真実の源泉であるかどうかです。

自分のBIでJASを参照

分析がすでに管理されたBI環境に存在する場合、JASは再構築を要求しません。すでに投資したセマンティックレイヤーを読み取り、すでに使用しているダッシュボード内で回答します。

チームと一緒に散策記事を予約し、JAS、JASlet、およびグローバルJASペインが規制された環境向けのオンプレミスSLM対応を採用し、管理モデルと連携して動作している様子をご覧ください。

また、私たちのものを探索することもできます 完全なBI比較 TURBOARDが企業規模のさまざまなシナリオでどのように積み重なっていくかを確かめる。