AIにデータを渡せば、疑問への答えを教えてもらえる時代になりました。
答えを気軽に得られる一方で、そこにたどり着くまでの道筋が、いつも“一本道”になっていないでしょうか。

Qlikの連想技術は、データ同士の関係性を保ったまま自由に探索できる仕組みです。本記事では、その価値を紹介します。

AIで答えは返ってくる。でも、それだけで十分？

最近は、AIを使って疑問への答えを得ることが身近になりました。
すぐに答えを得られるのは魅力的ですが、たとえば売上が落ちた理由を知りたいとき、最初に得られた答えだけで十分とは限りません。
値引きの影響に見えても、実際には時期や販売チャネルなど、別の要因が重なっていることもあります。

答えを気軽に得られるようになったからこそ、AIがどんなデータのつながりを前提に答えられるかも、これまで以上に大切になってきています。
そこで今回は、ひとつの道筋に絞らず、複数の切り口から答えを探せるQlikの連想技術について、改めてご紹介します。

また、複数のデータソースから取り込んだデータも、関連性を保ったままつなげて扱えます。そのため、複数のデータを横断的に見ながら、気になった項目から探索を始められます。

またさらにQlikでは、選んだ条件に関連する値だけでなく、条件から外れた値も確認できます。
それらがグレーで表示されるため、たとえば「購入していない商品」や「担当していない顧客」といった視点にも目を向けやすくなります。

こうして条件から外れた値にも自然に目を向けられるため、 思考を止めずに別の切り口へ探索を広げていきやすくなります。

Qlikの連想技術が“気づきの幅”を広げる理由

連想技術のよさは、地図で考えるとイメージしやすいかもしれません。見える範囲が狭い地図では、他の方角や全体の位置関係がつかみにくく、別のルートにもなかなか気づけません。一方で、見える範囲が広い地図なら全体を見渡せるため、別の道や近道にも気づきやすくなります。

Qlikの連想技術もこれに近い考え方です。ひとつの見方だけで答えを探すのではなく、データ同士のつながりをたどりながら、別の切り口にも目を向けやすくなります。たとえば、売上の変化を見ているときも、地域だけでなく、顧客層や商品など、別の切り口に自然に広げやすくなります。

つまりQlikの連想技術は、別の切り口や可能性にも気づきやすくする技術です。こうした考え方は、生成AI機能「Qlik Answers」にもつながっています。Qlik Answersは、連想技術で整ったQlikアプリを活用して回答するため、答えを返すだけでなく、複数の切り口を踏まえた回答につながりやすくなります。

さいごに

Qlikの連想技術は、データ同士のつながりをたどりながら、決まった見方に縛られずに自由に探索できる仕組みです。

AIによって答えを得ることは簡単になりました。だからこそ答えそのものだけではなく、その背景や別の可能性にも目を向けたいところです。Qlikについて詳しく知りたい方は、ぜひお気軽にアシストまでご相談ください。