データ分析のコンサルティング会社であるBytecodeは、AIを搭載した分析エージェントを提供するためにGoogle Data Cloudと提携しました。このコラボレーションは、組織がより速く、より信頼性の高いインサイトを得るために、生成AIとLookerの信頼できる分析機能を活用できるようにすることを目的としています。

分析に生成AIを採用する際の重要な課題の1つは、大規模言語モデル（LLM）を組織の特定のビジネス用語や指標と統合することです。LLMは自然言語の理解と生成に優れていますが、特定のビジネスコンテキストの理解が不足していることがよくあります。

Bytecodeのソリューションは、ビジネス指標とディメンションの統一された定義を提供するLookerのセマンティックモデリングレイヤーを活用することで、この問題に対処します。LLMとLookerを組み合わせることで、組織は自然言語クエリを理解し、正確で状況に応じた関連性の高いインサイトを提供できる分析エージェントを作成できます。

Bytecodeは、クライアントの1つであるSaaSワークプレース管理プラットフォームのOfficeSpaceの例を示しています。OfficeSpaceは、デスク予約とスペース管理エクスペリエンスのより速く簡単な管理を可能にするために、コア製品にAIエージェントを統合しました。GeminiモデルとLookerを活用することで、OfficeSpaceはダッシュボードを超えて、チャットエクスペリエンス内で直接、正確で管理されたインサイトを提供できます。

Bytecodeは、分析エージェントの精度と信頼性を確保するために、堅牢なトレーニングプロセスの重要性を強調しています。トレーニングプロセスには、Geminiに一般的なビジネス上の質問と期待される結果を提供することが含まれており、モデルが自然言語とLookerクエリ間の関係を理解できるようにします。

全体的に、Google Data CloudとのBytecodeのコラボレーションは、データに基づく意思決定のための実用的なツールとして生成AIを作成するための重要なステップを表しています。LLMの力をLookerのセマンティックモデリングレイヤーと組み合わせることで、組織はユーザーにより速く、より信頼性の高いインサイトを提供し、最終的により良いビジネス成果につながることができます。