Generatived（Beta）｜生成AIの最新ニュースとトレンドを提供

Bytecode は、組織のデータ分析機能の強化を支援する最前線に立っています。生成 AI の登場により、同社は現在、クライアントが AI を分析に迅速に統合できるように指導しています。Google Cloud のGoogleデータおよび AI サービスを利用しているクライアントは、AI 強化分析への移行が予想よりも容易かつ迅速であることに気づいています。

生成 AI のビジネス インテリジェンスへの統合は加速しており、特に AI を活用した分析情報の迅速な導入からメリットを得ている Looker の顧客にとってはその傾向が顕著です。ただし、課題は、特定のビジネス データと用語を理解するために大規模言語モデル (LLM) を適応させることにあります。Bytecode は、分析ユース ケースでの矛盾やフラストレーションを回避するために、LLM を組織独自のビジネス定義に合わせることの重要性を強調しています。

Bytecode のクライアントである OfficeSpace は、AI エージェントを自社製品にうまく組み込み、職場の管理タスクを効率化している企業の一例です。Looker のセマンティック モデリングと Gemini の言語モデルを組み合わせることで、OfficeSpace はさまざまなユーザー インタラクションにわたって一貫性のある統制された洞察を提供するチャット エクスペリエンスを実現しました。この相乗効果により、ユーザーはチャット、ダッシュボード、データ ダウンロードのいずれの方法で分析クエリに対しても正確な回答を受け取ることができます。

LLM と Looker のセマンティック レイヤーの連携は、正確な分析を提供するための鍵となります。LLM はユーザー クエリを標準化された質問に解釈し、Looker はビジネス ロジックを定義して正確なクエリを生成します。バイトコードは、エンド ユーザーのニーズに焦点を当ててプロセスを簡素化し、意思決定に役立つ洞察に簡単にアクセスできるエクスペリエンスをキュレートします。Gemini モデルのトレーニング プロセスは従来の分析を反映しており、主要なビジネス上の質問を特定することで、AI 生成の分析からの応答精度が向上します。