Tableau Cloud ヘルプ

注: この機能を使用するには、サイト設定で Tableau AI をオンにする必要があります。詳細については、「サイトで Tableau AI を有効化する」(新しいウィンドウでリンクが開く)を参照してください。

Einstein Copilot for Tableau は、会話型アシスタントの助けを借りて、データの探索、ビジュアライゼーションの作成、インサイトの発見を支援する生成 AI 機能です。ワークブックまたはデータ ソースに接続し、自然言語を使用してビジュアルな分析を実行します。Einstein Copilot と Tableau UI を併用すると、より早くインサイトを得ることができます。Einstein Copilot for Tableau を使用すると、空白のキャンバスを見つめていたのは過去の話になります。

Tableau の作成エクスペリエンスでは、Einstein Copilot for Tableau の会話ペインをワークシート内で開くことができます。Einstein Copilot は次のようなタスクに役立ちます。

• 分析をすぐに開始: Einstein Copilot は、データに基づいて分析的な質問を提案できます

• Viz を作成: 「各監督はアクション映画を何本撮りましたか? 」

• 分析に最適なチャート タイプを選択: 「生徒の成績の分布を見せてください」

• 時系列分析を実行: 「前月と比べて寄付者数が最も増加した月はいつですか?」

• 計算フィールドを作成: 「案件の開始日と終了日の差を計算し、週単位に切り上げるフィールドを作成してください」

• 計算を説明: 「「出荷までの実績日数」の計算について説明してください」

• データのフィルタリング、並べ替え、グルーピング: 「海水だけを見て、一番小さい水槽のオプションの魚を見せてください」

Einstein Copilot は、Tableau の [表示形式] のように、データに基づいてビジュアライゼーションを作成します。Einstein Copilot が現在サポートできるチャート タイプは次のとおりです。

• テキスト

• ヒートマップ

• 棒グラフ

• 積み重ね棒グラフ

• 折れ線グラフ

• 二重折れ線グラフ

• 面グラフ

• ガント チャート

• 箱ヒゲ図

• 散布図

• ヒストグラム

• シンボル マップ

• 塗りつぶしマップ

• ツリーマップ

• 円グラフ

• ブレット グラフ

• バブル マップ

Tableau チャート タイプの詳細については、「自分のデータに合った適切なグラフ タイプを選択する」(新しいウィンドウでリンクが開く)を参照してください。

Einstein Copilot と Trust

Einstein Copilot for Tableau は Einstein Trust Layer(新しいウィンドウでリンクが開く) 上に構築されており、そのセキュリティ、ガバナンス、Trust 機能のすべてを継承しています。Einstein Copilot を操作する際、大規模言語モデル (LLM) に送信されるデータや会話は LLM に保存されず、モデルのトレーニングに顧客のデータが使用されることはありません。

Tableau Copilot は、ワークブックが接続されているデータ ソースでのみ動作します。他の Tableau データ ソースを認識しないため、関連するコンテンツを提案したり、データの系統に関する質問に答えたり、一般知識に関する質問に答えたりすることはできません。行レベルおよび列レベルのセキュリティに関するユーザー定義のポリシーが尊重されます。Einstein Copilot の使用中にユーザーがアクセスできるデータは、設定されている行レベルまたは列レベルのセキュリティ ポリシーに準拠します。

データ ソースに初めて接続すると、Einstein Copilot はコンテキストを理解するためにデータをインデックス化します。これにより、Einstein Copilot は質問とデータ ソースに基づいて関連する結果を返すことができます。インデックスが作成される情報には、フィールド メタデータ (フィールド キャプション、フィールドの説明、データ ロール、およびデータ タイプ) と、最大 1000 個の一意のフィールド値 (データ タイプが文字列 (テキスト) の場合) が含まれます。

個人識別情報 (PII) は、LLM に送信される前にマスキングされ、回答を受信した後の結果でマスキングが解除されます。プロンプトと回答が LLM によって処理された後、LLM はプロンプトと回答の両方を忘れます。

Einstein Copilot を使い始める

Einstein Copilot は、Tableau Cloud サイトの Web 作成環境の新しい会話ペインから利用できます。これはワークシートでのみ使用できるため、ダッシュボードやストーリーではこのオプションは表示されません。この機能を使用するには、Creator または Explorer のサイト ロールも必要です。

まず、新しいワークブックを作成するか、既存のワークブックを開きます。新しいワークブックの場合は、まずデータに接続します。最良の結果を得るには、抽出で Einstein Copilot を使用することをお勧めします。ただし、ライブ データベース接続や、次のファイル タイプでアップロードされたファイルでも Einstein Copilot を使用できます。

• .hyper

• .csv

• .txt

• .xlsx

Einstein Copilot はキューブをサポートしていません。また、データ ブレンディングを使用している場合、Einstein Copilot はプライマリ データ ソースでのみ使用できます。

Einstein Copilot の起動

Einstein Copilot の会話ペインを開くには、次の手順を実行します。

1. [表示形式] の横にある、ツールバーの Einstein アイコンを選択します。

   

2. ペインが開いたら、[同意する] を選択して免責事項に同意し、開始します。

   

Viz の作成と変更

Einstein Copilot は自由形式のチャットボットではありません。データ セット内でのみ機能し、分析と Viz 作成に関する一連の特定のアクションを実行します。データを理解するために、Einstein はまず、接続しているデータ セットのインデックスを作成します。複数のデータ セットに接続している場合は、[データ] ペインに表示されている、選択したデータ セットで動作します。Einstein Copilot は、データ ブレンド内のプライマリ データ ソースでのみ機能します。

注: Einstein がリクエストを処理中に別のデータ ソースに切り替えると、エラーが発生する可能性があります。データ ソースを変更する前に、Einstein が応答するまで待機し、次にそのデータ ソースを使用して新しいリクエストを作成します。

インデックス作成では、フィールド名、データ型 (日付、テキスト、数値フィールドなど)、および最初の 1000 個の一意のフィールド値をスキャンして、そのフィールドにどのようなデータが含まれているかを把握します。フィールド名の修正などの変更が行われると、定期的に再インデックスが行われます。

インデックス作成が完了すると、Einstein Copilot はデータについて尋ねることができるいくつかの質問を提案します。Einstein を操作するには、次のいずれかを行います。

• [質問を提案] をクリックして、提案された質問を選択すると、Einstein Copilot が対応するビジュアライゼーションを作成します。

• [Einstein で再試行] をクリックし、もっと多くの可能な質問を表示します。

• テキストボックスに、自然言語を使って自分がやりたいことを説明する質問を入力してください。

Einstein Copilot が Viz を作成した後は、アナリストが Viz を作成して共有した場合と同じように、その Viz を操作できます。より多くの質問をしてデータをさらに繰り返し調査したり、主導権を握って独自に分析を続行したりできます。

Einstein が作成した Viz が期待どおりでない場合は、テキスト ボックスに必要な事項を入力して追加情報を提供するか、[再作成] ボタンをクリックすると、Einstein は LLM に再度クエリを実行し、リクエストに対する新しい応答を提供します。

計算の作成

Tableau で計算を作成するのは難しい場合があります。Tableau を初めて使用する場合は、使用する正しい構文や、計算を適切にフォーマットする方法がわからない場合があります。面倒な作業は Einstein Copilot for Tableau が代行するので、利用者は分析に集中することができます。

やりたいことを自然言語で記述して、計算を作成するように Einstein にリクエストするだけです。Einstein Copilot は次のことを行います。

• 計算エディターを開く

• 推奨の構文を追加する

• 計算に名前を付ける

• Einstein Copilot ペインで計算の説明を提供することにより、計算の正確性の評価と、習熟度の向上を支援する

計算を見直して、必要に応じて編集し、受理します。Einstein Copilot によって新しい計算フィールドがデータ ペインに追加され、分析で使用できるようになります。

計算に関する支援をリクエストする方法は 2 つあります。

1. 会話ペインで: 会話の流れの一部として、Einstein に計算を作成するようにリクエストします。自然言語を使用して計算を説明するだけで、残りの作業は Einstein が行います。

   

2. 計算エディターで: 計算エディターを開き、[Einstein] アイコンを選択します。会話ペインが開きます (まだ開いていない場合)。会話ペインが開いていれば、テキスト ボックスに計算の説明を入力するだけで、Einstein Copilot は開いている計算エディターに提案された構文を追加します。

   

計算を作成するためのヒント

Einstein に計算の作成をリクエストするときに最良の結果を得るには、具体的に説明してください。Einstein に計算の作成をリクエストすることが目的の場合は、そのことを具体的に言葉にします。たとえば、「計算を作成...」、「計算を記述...」、「計算フィールドを作成...」、または単に「計算...」などです。

あまりに一般的な表現を避けることも重要です。たとえば、「最も収益性の高い製品を特定する」と言うのではなく、「製品名ごとに収益率を計算する」と言ってみてください。

これにより、Einstein はユーザーの意図 (計算を作成すること) と、計算するフィールドの意味の両方を理解できるようになります。

計算の説明

計算が何を行うかを理解することは、計算を作成することと同じくらい重要です。それには Einstein Copilot が役立ちます。

Einstein Copilot が作成した計算でも、データ セットの一部として存在していた計算でも、Einstein Copilot に計算の説明を求めることができます。たとえば、「「オーダーから発送までの営業日数」の計算について説明してください」などです。

この機能は、計算が必要なことを実行するかどうかを確認できるだけでなく、Tableau 分析で計算フィールドを使用するスキルを習得するのにも役立ちます。

計算の編集

Einstein Copilot が作成した計算は、いつでも編集することができます。現在、計算エディターで計算を手動で編集できます。編集モードでの計算の反復は、Einstein Copilot ではまだサポートされていません。

計算を編集するには、次を実行します。

1. 会話ペインで、編集する計算を見つけます。

2. [編集] をクリックします。

3. 計算エディターで必要な変更を行い、[OK] をクリックします。

   

Einstein Copilot に [データ] ペインにある既存の計算を更新するようにリクエストするには、まず [計算エディター] でその計算を開きます。

1. [データ] ペインでそのフィールドを右クリック (MacOS の場合、コマンド+クリック) します。

2. [編集...] を選択します

3. Einstein Copilot の会話ペインのテキスト ボックスに、更新する内容を入力します。

計算の制限

Einstein Copilot for Tableau を使用して計算を作成する場合、次の機能はまだサポートしていません。

• 計算を作成するときに、Einstein Copilot はまだ明確な質問をすることができません。名前に「name」という単語が含まれるフィールドが複数ある場合は、「FIRST NAME フィールドを適切な大文字に変更する」と指定するなど、具体的に指定したり、繰り返したりする必要があるかもしれません。

• 利用可能な計算は接続タイプによって異なる場合があります。たとえば、パーセント計算はデータ抽出でのみ使用できます。

• Einstein Copilot では、計算を作成してそれを Viz で自動的に使用することはできません。代わりに 2 段階のプロセスで実行します。計算をリクエストしてデータ ペインに追加し、次に viz をリクエストして新しい計算フィールドを名前で参照します。

フィルターの操作

自然言語を使用して Viz をフィルタリングするように Einstein に依頼できます。Einstein はユーザーのリクエストを理解して解決策を返すよう最善を尽くしますが、ユーザーが求めている応答を返すにはユーザーの協力が必要になる場合があります。たとえば、カーディナリティの高いフィールド、つまり多くの値を持つフィールドがある場合、Einstein は必要な値を選択するように要求することがあります。

このような場合には、Einstein Copilot ペインで [フィルターを追加] を選択すると、Einstein がフィルターのダイアログを開きます。必要な値を選択して [OK] を選択すると、フィルターを Viz に追加します。

会話履歴

会話ペインで Einstein Copilot と対話します。このペインでは、Einstein が分析の提案を提供し、そのセッションの会話履歴を維持します。新しい質問をすると、Viz 自体は更新されますが、会話ペインにはすべてのリクエストと Einstein の回答の履歴が保持されます。

また、再試行ボタン (同じリクエストでもう一度 LLM をクエリし、別のバージョンの Viz を作成するように Einstein にリクエストする) や、前の回答に戻るボタン (LLM をクエリせずに以前の Viz に戻り、同じ結果を維持する) などのインタラクティブな要素もあります。

同じセッション中に会話ペインを閉じてもう一度開いても、会話履歴は保持されます。ワークブックを閉じると、Einstein Copilot との会話がクリアされます。会話履歴は保存されず、次回ワークブックを開いたときには表示されません。

Einstein Copilot はシートごとのエクスペリエンスです。ワークブック内の他のワークシートは認識されず、ワークシート間で会話を共有することはできません。新しいシートに変更すると、新しい会話が始まります。さらに、ワークブックを [名前を付けてパブリッシュ] を使用してパブリッシュすると、Einstein Copilot は会話履歴を保持しません。

これまでに行った操作の文脈を Einstein に忘れさせたい場合は、会話ペインに履歴が残らないように新しいシートで開始します。

Einstein Copilot から最高の結果を得るためのヒント

Einstein Copilot は、ユーザーの意図とデータを理解するために最善を尽くします。しかし、まだ学習中です。次のヒントを活用して、Einstein Copilot を最大限に活用し、優れた結果を引き出してください。

ループ内の人間になる

すべての AI と同様に、Einstein Copilot を使用して得られた結果は確認することが重要です。Einstein は質問時にデータと意図を理解するために最善を尽くしますが、必ずしも正しい結果が得られるとは限りません。

たとえば、Einstein は日付の粒度 (年、月、日など) や集計 (中央値や平均など) などで既定値を選択しようとします。必要な集計方法がわかっている場合は、リクエストでそれを指定することをお勧めします。

Einstein が間違った判断をした場合は、リクエストをもう一度述べて希望内容を明確にするか、Viz を直接操作することができます。結局のところ、標準のオーサリング環境にいるので、Tableau のすべての機能にアクセスできます。

また、Einstein Copilot の回答ごとに表示される「いいね」または「反対」ボタンを使用して、いつでも結果に関するフィードバックを提供することもできます。

反対のオプションをクリックした場合は、Einstein Copilot の回答を改善するために追加のフィードバックを提供してください。

Einstein Copilot for Tableau の制限事項

Tableau は人間のアナリスト向けに強力なツールを提供していますが、Einstein Copilot も例外ではありません。Tableau AI はアナリストやデータの探索者に取って代わるものではなく、作業を支援するために存在します。このプロセスへのあなたの参加は非常に重要です。

分析のタイプ

Einstein Copilot では、「データをどのように分析すればよいですか?」や「このデータには季節性がありますか?」などのコンサルティング的な質問をまだ扱えません。代わりに、「時間の経過に伴う売上はどうですか?」など、確認したい内容を指定する必要があります。

サポートしていない機能

Einstein はまだ Tableau のすべてのオーサリング機能にアクセスできるわけではなく、現在は Web オーサリングでのみ利用可能です。今のところ、できないことがいくつかあります。

Einstein Copilot for Tableau は現在次のことができません。

• データソースの選択やデータのモデリング (結合や関係の作成など)

• 英語以外の言語でのデータのサポート。サポートしている他の言語でリクエストを入力することはできますが、回答は英語のみになります。

• データ型、フィールドの役割、キャプション名の変更

• Viz のフォーマット。たとえば、マーク カードのプロパティ へのフィールドの追加など。たとえば、詳細、ツールヒント、サイズなどです。

• リファレンス ラインの追加

• グループ、セット、パラメーターを使用した、フィールドの整理またはカスタマイズ

• フィルター コントロール、パラメーター、アクションなどの要素を使用した、インタラクティブ性の作成

• ダッシュボードの構築

• 大規模なデータセットの分析。データ セットに数百または数千のフィールドがある場合、特にそれらのフィールド名が似ている場合は、Einstein Copilot はうまく機能しません。カーディナリティの高いフィールド (多数の異なる値がある単一のフィールド) でフィルタリングしようとすると、Einstein Copilot では手動でフィルタリング操作を実行する必要がある場合があります。

• データ モデルの変更後のインデックス更新のブロック

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