Tableau の AI と信頼
注: プラットフォームが拡張され、より多くの AI エージェント機能に対応できるようになったため、Einstein Copilot の名前が Tableau Agent に変更されました。2024 年 10 月より、Tableau Prep、Tableau Catalog、Tableau Desktop、Tableau Cloud Web Authoring 全体で、ページ セクション、フィールド名、その他の UI テキストが更新されます。ヘルプ コンテンツと Trailhead モジュールもこれらの変更を反映するように更新されています。
新しいテクノロジーでイノベーションを起こす間、データを安全に保つことが重要です。Tableau の AI では、信頼を第一の価値と位置づけ、正確で安全なエクスペリエンスを提供しながら、お客様のデータの安全性を確保するよう努めています。
Tableau の AI とお客様のデータ
お客様のデータを安全に保つために、Salesforce は OpenAI などの大規模言語モデル (LLM) プロバイダーと契約を結んでいます。お客様の組織は、ご自身のプライベート データを LLM の学習に使用することなく、生成 AI の機能を活用できます。
信頼できる生成 AI
Salesforce の Einstein Generative AI ソリューションは、信頼できる生成 AI のための 5 つの原則に基づいて設計、開発、提供されています。
正確さ: モデルの正確さ、精度、再現性を優先し、可能な限りモデルの出力を説明と情報源で裏付けます。エンド ユーザーと共有する前に、モデルの出力を人間がチェックすることをお勧めします。
安全性: 業界をリードする技術を通じて、製品で使用しているモデルからのバイアス、毒性、有害な出力を検出して軽減するよう取り組んでいます。
透明性: モデルと機能は、可能な限りデータの出所を尊重し、お客様のデータに基づいていることを保証します。
エンパワーメント: 当社の製品は人々の能力を高め、仕事の効率と目的意識を高めるものであるべきだと考えています。
持続可能性: 私たちは、正確さを優先し、二酸化炭素排出量を削減する適切なサイズのモデルの構築するように努めています。
信頼できる AI の詳細については、「Salesforce リサーチ: 信頼できる AI」(新しいウィンドウでリンクが開く)を参照してください。
Tableau の AI がサポートする言語とロケール
Tableau の AI 機能は英語 (en_US) をサポートしています。バージョン 2025.1 (2 月リリース) 以降、このセクションに記載されている機能領域で、Tableau Agent および Tableau Pulse でサポートされる言語のサブセットが追加されました。現在、Tableau Catalog の生成 AI は英語 (en_US) のみをサポートしています。
Tableau Pulse のインサイト サマリーと「Q&A に聞く」のセマンティック マッチングの改善
Tableau Pulse の拡張 Q&A (詳しく学ぶ) (2025.2 以降)
Tableau Prep Web 作成の Tableau Agent
Tableau Prep Builder の Tableau Agent (2025.2 以降)
Tableau Cloud Web 作成の Tableau Agent
Tableau Desktop の Tableau Agent
注: Tableau の AI 機能は、サポートされている言語の Einstein Trust Layer とセキュリティ制御を継承します。一部の言語では、パターンベースのデータ マスキング、毒性検出、または監査データとフィードバック データが完全にはサポートされていない場合があります。
サポートされているデータ型と言語ごとに使用可能な有毒性検出、および生成 AI で収集される監査データの種類の詳細については、Salesforce ヘルプの「Einstein Trust Layer リージョンおよび言語のサポート(新しいウィンドウでリンクが開く)」および「生成 AI 監査およびフィードバックデータ(新しいウィンドウでリンクが開く)」を参照してください。
機能領域別の言語とロケール
Tableau Cloud で Tableau Agent を使用する場合、生成 AI の応答で使用される言語は、[マイ アカウント設定] の [言語] 設定に基づいています。[マイ アカウント設定] の設定が [未指定] に設定されている場合は、代わりにブラウザーの言語設定が使用されます。Tableau Desktop および Tableau Prep Builder で Tableau Agent を使用する場合、生成 AI の応答で使用される言語は、[ヘルプ] > [言語を選択] メニューで選択した言語に基づいています。
現在、以下の言語をサポートしています。
Tableau Pulse のインサイト サマリーと拡張 Q&A (詳しく学ぶ)
注: Einstein Trust Layer のマスキングは 6 つのコア言語をサポートしています。その他の言語では、応答品質が低下する可能性があります。メトリクス名は元の言語のままになります。サポートしていないロケールでは、入力言語の検出が変化する場合があります。
| 言語 | コード |
| 中国語 (簡体字) | zh_CN |
| 中国語 (繁体字) | zh_TW |
| オランダ語 | nl_NL |
| 英語 (英国) | en_GB |
| 英語 (米国) | en_US |
| フランス語 (カナダ) | fr_CA |
| フランス語 (フランス) | fr_FR |
| ドイツ語 | de_DE |
| イタリア語 | it_IT |
| 日本語 | ja_JP |
| 韓国語 | ko_KR |
| ポルトガル語 (ブラジル) | pt_BR |
| スペイン語 | es_ES |
| スウェーデン語 | sv_SE |
| タイ語 | th_TH |
Tableau Prep Web 作成の Tableau Agent
注: パターンベースのデータ マスキングと有毒性検出は、現在フランス語 (カナダ)、韓国語、ポルトガル語に対応していません。
| 言語 | コード |
| 英語 (英国) | en_GB |
| 英語 (米国) | en_US |
| フランス語 (カナダ) (2025.2 から利用可能) | fr_CA |
| フランス語 (フランス) | fr_FR |
| ドイツ語 | de_DE |
| イタリア語 | it_IT |
| 日本語 | ja_JP |
| 韓国語 (2025.2 から利用可能) | ko_KR |
| ポルトガル語 (ブラジル) | pt_BR |
| スペイン語 | es_ES |
Tableau Prep Builder の Tableau Agent
Tableau Prep Builder の Tableau Agent は、バージョン 2025.2 以降から使用できます
注: パターンベースのデータ マスキングと有毒性検出は、現在フランス語 (カナダ)、韓国語、ポルトガル語に対応していません。
| 言語 | コード |
| 英語 (英国) | en_GB |
| 英語 (米国) | en_US |
| フランス語 (カナダ) (2025.2 から利用可能) | fr_CA |
| フランス語 (フランス) | fr_FR |
| ドイツ語 | de_DE |
| イタリア語 | it_IT |
| 日本語 | ja_JP |
| 韓国語 (2025.2 から利用可能) | ko_KR |
| ポルトガル語 (ブラジル) | pt_BR |
| スペイン語 | es_ES |
Tableau Cloud Web 作成の Tableau Agent
注: パターンベースのデータ マスキングと有毒性検出は、現在フランス語 (カナダ)、韓国語、ポルトガル語に対応していません。
| 言語 | コード |
| 英語 (英国) | en_GB |
| 英語 (米国) | en_US |
| フランス語 (カナダ) (2025.2 から利用可能) | fr_CA |
| フランス語 (フランス) | fr_FR |
| ドイツ語 | de_DE |
| イタリア語 | it_IT |
| 日本語 | ja_JP |
| 韓国語 (2025.2 から利用可能) | ko_KR |
| ポルトガル語 (ブラジル) | pt_BR |
| スペイン語 | es_ES |
Tableau Desktop の Tableau Agent
注: パターンベースのデータ マスキングと有毒性検出は、現在フランス語 (カナダ)、韓国語、ポルトガル語に対応していません。
| 言語 | コード |
| 英語 (英国) | en_GB |
| 英語 (米国) | en_US |
| フランス語 (カナダ) (2025.2 から利用可能) | fr_CA |
| フランス語 (フランス) | fr_FR |
| ドイツ語 | de_DE |
| イタリア語 | it_IT |
| 日本語 | ja_JP |
| 韓国語 (2025.2 から利用可能) | ko_KR |
| ポルトガル語 (ブラジル) | pt_BR |
| スペイン語 | es_ES |
LLM 選択と地理的 LLM 要求ルーティング
Tableau Agent および拡張 Q&A (詳しく学ぶ) では、Salesforce が管理する大規模言語モデル (LLM) の選択はサポートされていません。代わりに、Tableau の開発チームは、パフォーマンス、精度、コストに基づいて、使用する最適なモデルをテストして選択します。
現在、Tableau Agent と Tableau Pulse の「発見」で使用されるモデルは、地理的ルーティングをサポートしていません。Tableau Agent で使用されるすべての LLM は米国でホストされており、すべてのモデルが利用可能です。お使いのバージョンの Tableau Agent および拡張 Q&A (詳しく学ぶ) で現在使用されている特定の LLM モデルの詳細については、Tableau アカウント エグゼクティブにお問い合わせください。
地理的 LLM 要求ルーティングの詳細については、Salesforce ヘルプの「Einstein 生成 AI プラットフォームでの地理対応 LLM 要求ルーティング(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 Trust Layer の動作
Tableau の AI は Einstein AI を搭載しており、Einstein Trust Layer とセキュリティ コントロールを継承しています。
Tableau Pulse の場合
インサイト サマリーは、テンプレート化された自然言語のインサイトと、決定論的な統計モデルを使用して計算された値を使用してグラウンディングされます。Tableau Pulse は、制限された安全な空間でインサイトを検出できる、メトリクス レイヤーも基にしています。Tableau Pulse は生成 AI を使用して、Tableau によって生成されたインサイトの言語を強化および合成します。その結果、ユーザーがすぐに利用できるわかりやすい言葉でインサイトが要約されます。
「Q&A に聞く」のより優れたセマンティック マッチにより、あらゆる言語のセマンティック マッチが強化されます。質問とインサイトのテキストは、セマンティック マッチの計算プロセスの一部として OpenAI に送信されます。OpenAI へのすべての呼び出しは Einstein Trust Layer を経由します。
「拡張 Q&A (発見)」は統計アルゴリズムを使用して、グループ化されたメトリクスを調べ、関連性があるインサイト、興味深いインサイト、調査する価値のあるインサイトを明らかにします。また、生成 AI を使用して、直感的に理解できる主要なインサイト、関連する Viz、ソース参照、提案された補足質問を生成します。Tableau の AI が活用されているため、データに関して、自分の言葉で質問して、回答を自然言語で得ることができます。
拡張 Q&A (詳しく学ぶ) では、Tableau Cloud がサポートしている言語に合わせて、多言語の質問と回答をサポートしています。質問の候補、フォローアップの質問、インサイトの概要は、サイトの言語設定に合わせて調整されます。「詳しく学ぶ」は、ユーザーが質問で入力した言語を検出し、その言語での LLM 回答をシームレスに返します。たとえ、サイトやデータの言語が異なる場合でも、その言語で回答します。メトリクス名とフィルターは、明確さと一貫性を保つために、常に元の作成された言語のままになります。
注: Einstein Trust Layer のマスキングは 6 つのコア言語をサポートしています。その他の言語では、応答品質が低下する可能性があります。メトリクス名は元の言語のままになります。サポートしていないロケールでは、入力言語の検出が変化する場合があります。
「詳しく学ぶ」は、Einstein Trust Layer を介して、高度なパターン マッチングと機械学習技術を使用し、プロンプト内の機密データを検出します。名前やメール アドレスなどの個人を特定できる情報 (PII) は、機械学習を使用して自動的にマスキングされます。最良の結果を得るために、明確なエンティティ識別子と一貫性のあるフィールド ラベルを使用してデータを構造化し、あいまいさを最小限に抑え、マスキングを適用したときに正確な結果が得られるようにすることを検討してください。
Tableau Agent の場合
Tableau Agent が Viz、計算、またはアセットの説明を返したり、フローのクリーニングと提案の変換を行ったりする機能を有効にするには、まず Tableau Agent をデータに組み込む必要があります。
Tableau Agent を起動すると、接続しているデータ ソースに対してクエリが実行され、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 (コメント)、データの役割、データ型) と、データ型が文字列 (テキスト) の場合は最大 1000 個の一意のフィールド値を含むサマリーが作成されます。このサマリーは、Tableau Agent がデータのコンテキストを理解できるように、Large Language Model (LLM) に送信され、ベクトルの埋め込みが作成されます。要約の作成は Tableau 内で行われ、ベクトルの埋め込みが作成されるとすぐに、要約のコンテキスト データは LLM によって忘れられます。
会話ペインに質問やリクエストを入力すると、ユーザーの入力内容、Viz (Web 作成) の現在の状態を説明するメタデータ、Tableau Prep フロー、会話ペインのこれまでの文脈などで構成される複合プロンプトが、Einstein Trust Layer を介して LLM に流れます。Einstein Trust Layer を使用すると、個人識別情報 (PII) を LLM に送信する前に、パターンベースのデータ マスキングを使用してマスキングできます。機械学習とパターン マッチングの技術を使用して、プロンプト内の PII は汎用的なトークンに置き換えられ、その後、応答でマスキングが解除されて元の値に戻されます。PII マスキングの詳細については、Salesforce ヘルプの「Einstein Trust Layer リージョン言語サポート」(新しいウィンドウでリンクが開く)を参照してください。
応答は Einstein Trust Layer を経由して戻り、有害性がチェックされ、マスクされたデータのマスクが解除されます。サードパーティの LLM プロバイダーとの間で実施されているゼロ データ保持ポリシーにより、LLM に送信されたデータは保持されず、応答が返された後に削除されます。
結果的に、Viz、計算、Prep フロー計画、またはアセットの説明が返され、すぐに確認できます。
このような技術により、当社の製品は信頼できる方法で生成 AI を採用しています。同時に、お客様のデータはグローバル モデルの学習には一切に使用されません。
Einstein Trust Layer について詳しく知るには、Salesforce ヘルプの「Einstein Trust Layer: Design for Trust(新しいウィンドウでリンクが開く)」を参照するか、Salesforce Trailhead の「Einstein Trust Layer(新しいウィンドウでリンクが開く)」モジュールを受講してください。
生成 AI 出力のレビュー
Tableau の AI は、インサイトを迅速に見いだし、ビジネス上の意思決定をより賢明に行い、生産性を向上させるのに役立つツールです。このテクノロジーは人間の判断に代わるものではありません。LLM によって生成された出力は、データ分析に組み込んだり、組織のユーザーと共有したりしますが、この出力に対して最終的に責任を負うのはあなたです。
Tableau Prep フローで使用するステップの提案、計算の生成、追跡するメトリクスのインサイトの要約、データからのビジュアライゼーションの作成、データ アセットの説明の下書きなど、LLM の出力が正確かつ適切であることを常に検証することが重要です。
コンテンツをフロー、ビジュアライゼーション、分析に組み込む前に、コンテンツの正確性と安全性に注意してください。
正確さ: 生成 AI は、事実や既存の情報源に基づいていない出力を作り上げてしまう「幻覚」を起こすことがあります。提示されたことを取り入れる前に、重要な点が間違っていないか確認してください。たとえば、提示された計算構文は Tableau でサポートされているでしょうか。
バイアスと有害性: AI は人間が造ったものであり、人間が作成したデータに基づいて学習するため、歴史的に疎外されたグループに対する偏見が含まれる可能性もあります。まれに、一部の出力に有害な表現が含まれる場合があります。出力をチェックして、ユーザーにとって適切であるか確認してください。
出力が標準やビジネス ニーズを満たしていない場合は、それを使用する必要はありません。一部の機能では、回答をデータに適用する前に直接編集でき、最初からやり直して別の出力を生成することもできます。出力を改善するために、サムアップ ボタンやサムダウン ボタンを使って、何が間違っていたかを知らせください。