Alteryx Copilotの活用事例

[PurnimaRay]

@PurnimaRay による投稿（英語から翻訳）

データというものはパワフルで、特に初めて扱う場合は圧倒されることもあります。そこで登場するのがAlteryx Copilotです。これは組み込み型のAI分析アシスタントで、平易な言葉を強力なワークフローに変換します。Alteryx初心者でも経験豊富なユーザーでも、Copilotは自然言語を使って開発を加速し、作業しながら学び、より深い洞察を引き出すサポートをします。

この記事ではCopilotが初回導入からワークフロー最適化まで、一般的な分析タスクをどのように支援するのか、そして金融・医療・小売・製造といった多様な業界でどのように価値を提供するのかをご紹介します。

すぐに始めてみましょう（一般的な活用事例）

Alteryxを学習中ですか？Copilotに聞いてみましょう。新規ユーザーは「データを入力するにはどうすればいいですか？」や「このデータセットをどう整理すればいいですか？」といった質問を入力できます。Alteryx Copilotは単に説明するだけでなく、適切なツールをキャンバスに追加し、設定手順を案内します。Googleで検索する必要はありません。推測も不要です。

エラー解決 – ワークフロー作業中にエラーが発生してしまいましたか？大丈夫です。Copilotに尋ねてください。Copilotは潜在的な原因を特定し、解決策を提案するだけでなく、関連ドキュメントの参照もサポートします。さらにエラー解決のためにツールをワークフローへ自動追加することも可能です。

ツールの推奨 – 特定の機能にどのツールを使えばいいか分からない場合もCopilotがサポートします。例えば「地域ごとの平均売上を計算するにはどのツールを使えばいいですか？」と質問すると、「集計」ツールを提案し、使い方を案内してくれます。

自動ツール追加 – 2つのデータセットを結合する必要がある場合、Copilotに指示するだけでキャンバスにツールを自動追加し、エラーのない設定で実行できるようにしてくれます。

フォーミュラ生成 – 複雑なフォーミュラの作り方が分からない場合、やりたいことをCopilotに説明すれば正しい構文でフォーミュラを生成してくれます。

業界別の具体的な活用事例

Alteryx DesignerでCopilotを最大限活用する方法：ビジネス課題から始める

Alteryx DesignerでCopilotを活用する際、ワークフロー構築の考え方を大きく変えるヒントがあります。まず、ビジネス上の課題と達成したい目標を明確にしましょう。

その理由は、CopilotはAlteryxの使い方を説明するだけでなく、目標に沿って複雑な課題を解決するための実践的でカスタマイズされたガイダンスを提供できるよう設計されているからです。その鍵は「具体性」です。これにより、Copilotはより実践的な解決策を提示できます。

業界別の例：販売実績分析

例えば、あなたは来年度の計画サイクル準備をしている営業オペレーションアナリストだとします。あなたの目標はパフォーマンスを評価し、現実的な販売目標を設定するワークフローを構築することです。これはCopilotへの説明例のひとつです。

「全体の販売実績を評価し、来年の目標を設定するワークフローを作りたい。具体的には、(1) 年間最初の売上から連続する最初の3か月間を基に、各従業員の平均売上を算出すること、(2) 第4四半期における売上上位5名を特定すること。私のデータセットには年間を通じた従業員ごとの月次売上記録が含まれています。」

この入力情報をもとに、Copilotは最適な進め方をすぐに提案し始めます。例えば次のような提案です。

• 複数行フォーミュラツールを使って最初の売上を特定し、続く2か月を追跡する。
• DateTime関数を使ってQ4のパフォーマンスを抽出する。

集計、ソート、フィルターツールを活用して平均を計算し、上位の成果をランキングする。

なぜこれが上手くいくのか

問題と望ましい結果の両方を伝えることでCopilotに必要な文脈を与え、意味のある解決策を提示できるようにします。営業、財務、マーケティング、オペレーションのどの分野でも、この方法によりCopilotとのやり取りがより戦略的になり、結果も格段に適切なものになります。

ヒント：単なるユーザーではなく、ビジネスパートナーとして考える

Copilotは協力者として活用すると最も効果を発揮します。「このツールはどう使えばいいですか？」と聞くだけではなく、達成したいことを説明しましょう。これにより、Copilotは技術的に優れているだけでなく、ビジネス目標に沿ったワークフローも構築できるようになります。

試してみませんか？ 次回Alteryx Designerを開くときは、まず目標と課題を簡潔に説明することから始めてみてください。あとはCopilotに任せましょう。

ファイナンシャルサービス

不正検出 – 金融アナリストが疑わしい取引を特定したい場合、Copilotに依頼して効果的なワークフロー構築の支援を受けることができます。Copilotは「ファジーマッチング」などの分析に役立つツールを提案します。

リスク評価 – 例えば、リスク管理者はローン申請に関連するリスク評価を行い、リスクスコアを計算して高リスク案件を抽出し、全体のプロセスを効率化するためにCopilotを活用できます。Copilotは集計ツールやフィルターツールを提案することがあります。

医療

患者データ分析 – 医療管理者は病院の再入院率をより深く理解するためにCopilotを活用できます。Copilotは集計ツールやレポートツールなどを提案し、傾向の可視化を支援します。

薬剤使用レビュー – 薬剤師は薬剤相互作用や過剰使用の可能性を特定するワークフローをCopilotに作成させることができます。Copilotは結合やフィルターなどのツール活用を提案し、安全な薬剤管理を支援します。

小売

顧客セグメンテーション – 顧客行動を深く分析するために、マーケティングアナリストはCopilotを使って顧客セグメンテーションのワークフローを構築できます。Copilotは購入パターン別に分類する「タイルツール」を提案し、その後「プロファイルツール」でターゲットを絞った効果的なマーケティング戦略を可能にします。

販売予測 – 販売マネージャーは、過去データを分析して販売を予測するワークフローをCopilotに構築させることができます。Copilotは時系列分析や回帰分析などを提案し、計画や予測を自動化します。

製造

品質エンジニアはCopilotに生産データの分析を依頼して潜在的な欠陥を特定できます。Copilotは許容範囲外のデータ検出に「フィルターツール」、欠陥率計算に「集計ツール」を提案し、迅速な洞察と予防的な品質管理を可能にします。

サプライチェーン最適化 – サプライチェーンマネージャーは、複数拠点間の物流最適化のためにCopilotを活用できます。Copilotは物流コストを最小化するために、最も効率的な配送ルートを特定するための空間分析ツール（距離や最適化など）を提案します。

まとめ

結論として、Alteryx Copilotはユーザーが分析と向き合う仕組みを変革しています。これは単なる提案ツールではなく、特定のユースケースを多角的に捉え、最適な成果を導く可能性を探るツールです。データ活用のあらゆる段階でリアルタイムの知見とサポートを提供するため、技術的知識がないユーザーでも迷わずワークフローを構築できます。

Copilotは技術的な複雑さと実務的な意思決定の間のギャップを埋めます。分析の初心者でも問題ありません。

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