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Salesforce、Tableauの次世代AIエージェント型分析基盤「Agentic Analytics Platform」の国内展開を開始
[26/06/10]
提供元：PRTIMES
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インサイトからアクションまで自律的に業務支援
[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/41550/373/41550-373-b47a1850980b05b91120e6a3aa927f30-602x341.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
※本記事は2026年5月5日に米国で公開されたTableau Unveils the Agentic Analytics Platform: Built on Trusted Knowledgeの抄訳です。本記事の正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。
株式会社セールスフォース・ジャパン（本社：東京都千代田区、代表取締役会長 兼 社長：小出 伸一、以下、Salesforce）は本日開催のデータコミュニティイベント「DataFam Tokyo」において、米国で発表された次世代のエージェント型分析プラットフォーム「Tableau Agentic Analytics Platform」の日本市場への展開を発表しました。
本プラットフォームは、従来の「人がダッシュボードを見て分析する」というBI（ビジネスインテリジェンス）の枠組みを拡張し、「AIエージェントが企業のビジネス文脈を理解した上で自律的にデータ分析を行い、業務の実行（アクション）までを支援する」という、AI時代のための新しいデータ基盤です。
■ 「Agentic Analytics Platform」を支える6つの機能
従来のデータ分析は、人がダッシュボードを見て判断する、あるいは人の質問に対してAIが受動的にグラフを「生成する」といった使い方が中心でした。これに対し、「Agentic Analytics Platform」は、データ分析から業務の自動実行、IT部門による高度な統制まで一貫して支援する以下の「6つの機能」により、AIエージェントが自律的にビジネスを駆動する新しいデータ体験を企業に提供します。
- AIエージェントの正確性を担保する「ナレッジ・エンジン」の確立：AIが人の代わりに適切に判断するためには、単なる数字の羅列ではなく「売上」の定義やビジネスルールといった企業独自の文脈（知識）を理解する必要があります。Tableauが持つセマンティックモデル（データの意味定義）をベースに、AIがデータを誤解なく解釈するための共通規格「Open Semantic Interchange（OSI）」をSnowflakeやdbt Labs等と共同で推進。AIが業務ロジックを正しく理解するための土台を構築しました。
- 自然言語でデータを分析できる「会話型アナリティクス」：SQLの知識やTableauの操作スキルがなくても、普段の話し言葉（自然言語）でデータに質問するだけで、AIが即座に高度な分析結果を返す「Tableau Agent」の一般提供を開始しました。すべてのTableau CloudやServer、次世代環境において、誰もが即座にデータからインサイトを得られる環境を提供します。
- 分析からアクション（業務実行）までを繋ぐ「意思決定・エンジン」：「分析」を実際の「行動」へと直結させます。例えば、AIエージェントが特定の製品ラインで在庫不足の兆候を検知した場合、人の指示を待たずに、自動的にSalesforce上で担当者へのサプライチェーン対応タスク（ケース）を起票するといった、自律的なワークフローを起動できるようになります。
- 企業全体のAIエージェントを一元管理する「コマンドセンター」：企業内で多数のAIエージェントが稼働する時代を見据え、その全容を可視化・管理できるIT部門向けの管理機能「Agentic Analytics Command Center」を今秋より順次展開予定です。どのAIが、何のデータにアクセスし、稼働しているかをリアルタイムに監査でき、自動化されたインサイトが企業のコンプライアンスに準拠しているかを一元的にガバナンスできます。
- SalesforceとTableauによる「強固で信頼されたセキュリティ基盤」：AIエージェントによるデータ活用を安全に進めるため、SalesforceとTableauのエンタープライズ向けセキュリティをプラットフォーム全体に組み込みました。後付けのセキュリティレイヤーではなく、最初のクエリから最終的なアクションまでを包括的に保護。役割に応じたアクセス制御と監査対応ログにより、医療や金融など、厳格な規制やプライバシー法への対応が求められる業界でも、データ活用のスピードを落とさずに安心して導入いただけます。
- Tableauを開かずに、SlackやTeamsにインサイトを届ける「ヘッドレス機能」：ユーザーはデータを確認するためにTableauの画面（UI）を立ち上げる必要がなくなります。オープンなMCP（Model Context Protocol）サーバーアーキテクチャの採用により、普段使用しているSlack、Microsoft Teams、あるいはChatGPTやClaudeといった生成AIのインターフェースを通じて、AIエージェントが必要な分析結果や推奨事項を直接届けることが可能になります。
■ Tableau Conference 2026における国内4社の具体的な実践内容
今年のTableau Conference 2026では、人とAIエージェントが協働するエージェンティック エンタープライズを先駆けて体現、あるいはそれを支える強固なデータ文化を構築している企業4社が登壇し、具体的な成果とシステム戦略を明かしました。また、日本におけるデータコミュニティ活動を紹介するセッションには、2社が登壇しました。
- 株式会社サイバーエージェント：BIを「可視化」から「行動自動化」のレイヤーへ進化
サイバーエージェントは、BIの未来を「可視化（ダッシュボード）」から、AIが自律的に判断してビジネスプロセスを動かす「Agentic BI（自律型BI）」へ移行させるロードマップを発表しました。同社は、大量のデータからAIが自動的にビジネスの異常値や機会を検知し、人間の介在なしに次のマーケティングアクションやオペレーションへと繋ぐ「Action Layer（行動層）」のアーキテクチャを構築。データを見るための工数をゼロにし、意思決定の速度を極限まで高める次世代のデータ駆動モデルをロードマップとして提示しました。
- LINEヤフー株式会社：1万人のデータ活用を「補助・統合・自律」で進化させるAI×Tableauの取り組み
約10,000人のTableauユーザーを抱えるLINEヤフーは、生成AIをTableauに取り込む試みを「補助・統合・自律」の3段階で整理し、それぞれの実例を発表しました。補助フェーズではCustom GPTs/Gemsを使ったAIアシスタントを社内運用し、Tableau活用の周辺業務を軽量化。統合フェーズではTableau Extensionsを用いてダッシュボード内に要約や対話の体験を組み込む開発を進めています。自律フェーズではオープン規格のMCP（Model Context Protocol）を活用し、自然言語でデータと対話するAgentic AnalyticsをPoCとして検証中。あわせて、Tableau開発側ではGitベースの差分管理とAIレビュー補助、XML単体テストの仕組み化により、エンタープライズダッシュボードの変更を安定して追える運用基盤を整えています。AIで置き換えるのではなく、Tableauで築いたEmpowermentをAIエージェントで加速する道筋を示した内容となっています。
- NTT西日本株式会社、LINEヤフー株式会社：Workout Wednesday LIVE
Workout Wednesday Live では、毎週出題される「Workout Wednesday（WOW）」のTableau課題に参加者が実際に取り組みながら、可視化スキルや問題解決力を高めるハンズオンセッションが行われました。参加者はPCを用いて実務に近いデータ課題に挑戦し、複雑なビジュアライゼーションの作成方法や再利用可能な開発テクニック、ダッシュボード作成の効率化につながるノウハウを学びました。Tableauの技術力向上を目指すユーザーに向けた、実践的なセッションです。
- 株式会社リバネスナレッジ：SlackとTableauで実現する、データドリブンなコラボレーションの加速
Slack上でTableauとSalesforceを連携し、自然言語でデータに質問しながら、インサイトの発見から意思決定、アクションまでをシームレスにつなぐ“エージェント型分析”を紹介しました。Tableau Semanticsを活用した信頼性の高い分析基盤や、Slack上でインサイト共有・アクション実行を行う新たな分析体験に加え、分析活用率向上などの実例や今後のロードマップも共有しました。
- 株式会社 IHIエスキューブ、Canva Japan株式会社：自律型AI時代を支えるデータリーダー「DATA Saber」育成
日本発のデータ人材育成・認定プログラムである「DATA Saber」の取り組みについて、株式会社 IHIエスキューブをはじめとする国内コミュニティのリーダーが登壇しました。AIエージェントが普及する時代だからこそ、データを正しく扱い、ビジネスの定義をAIに教え込める「人のデータリーダー」の存在が不可欠となります。2026年6月4日時点で3,646名に達した国内のDATA Saberの育成実績をもとに、メンターシップや相互評価を活用した組織的・自律的なデータカルチャーの醸成スキームを共有。2030年までに10,000名のリーダーを育成するという強固なコミットメントを示し、人とAIがシームレスに協働するための強固な人的基盤の重要性を訴求しました。
今回発表された「Agentic Analytics Platform」は、データの高度な活用や組織全体のデータ文化の醸成を進めている企業において、ダッシュボードの構築や加工といった「人間の重作業」をAIが全面的に代替し、人間がよりクリエイティブで戦略的な意思決定に集中するための強力な基盤となります。
提供時期：
- Auto Knowledge Graphは7月より日本での一般提供を開始する予定です。
- Tableau Agentの会話型分析機能は今年後半に日本での一般提供を開始する予定です。
- Tableau MCPサーバーは、Tableau Next、Cloud、および Server向けに一般提供開始となりました。
- Microsoft Teams、Slack、Google Workspace向けの新しい統合機能は、日本での一般提供を開始しています。
- Agentic Analytics Command Centerの日本での一般提供は未定です。
詳細情報：
- Tableauのエージェント型機能の開始点として、Agentic Analytics Hubの詳細は、こちら（英語）。
- 自律型分析がビジネスインテリジェンスの新しいパラダイムである理由についてのブログは、こちら（英語）。
Salesforce について
Salesforceは、あらゆる規模の企業がエージェンティック エンタープライズへと変革することを支援します。人とAIエージェント、アプリケーション、データを信頼性の高い単一のプラットフォームへ統合することで、これまでにない成長とイノベーションを実現します。詳細は salesforce.com/jp をご覧ください。
Salesforceのコーポレートサイトにある「ニュース＆インサイト」では、日本向けの最新情報をご紹介しています。詳細は、salesforce.com/jp/news/ をご覧ください。
本プレスリリースやその他のプレスリリース、または公式に言及されている未提供のサービスや機能は現在利用できないものであり、予定通りに、または全く提供されない可能性があります。お客様は、現在利用可能な機能に基づいて購入をご判断くださいますようお願いいたします。
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※本記事は2026年5月5日に米国で公開されたTableau Unveils the Agentic Analytics Platform: Built on Trusted Knowledgeの抄訳です。本記事の正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。
株式会社セールスフォース・ジャパン（本社：東京都千代田区、代表取締役会長 兼 社長：小出 伸一、以下、Salesforce）は本日開催のデータコミュニティイベント「DataFam Tokyo」において、米国で発表された次世代のエージェント型分析プラットフォーム「Tableau Agentic Analytics Platform」の日本市場への展開を発表しました。
本プラットフォームは、従来の「人がダッシュボードを見て分析する」というBI（ビジネスインテリジェンス）の枠組みを拡張し、「AIエージェントが企業のビジネス文脈を理解した上で自律的にデータ分析を行い、業務の実行（アクション）までを支援する」という、AI時代のための新しいデータ基盤です。
■ 「Agentic Analytics Platform」を支える6つの機能
従来のデータ分析は、人がダッシュボードを見て判断する、あるいは人の質問に対してAIが受動的にグラフを「生成する」といった使い方が中心でした。これに対し、「Agentic Analytics Platform」は、データ分析から業務の自動実行、IT部門による高度な統制まで一貫して支援する以下の「6つの機能」により、AIエージェントが自律的にビジネスを駆動する新しいデータ体験を企業に提供します。
- AIエージェントの正確性を担保する「ナレッジ・エンジン」の確立：AIが人の代わりに適切に判断するためには、単なる数字の羅列ではなく「売上」の定義やビジネスルールといった企業独自の文脈（知識）を理解する必要があります。Tableauが持つセマンティックモデル（データの意味定義）をベースに、AIがデータを誤解なく解釈するための共通規格「Open Semantic Interchange（OSI）」をSnowflakeやdbt Labs等と共同で推進。AIが業務ロジックを正しく理解するための土台を構築しました。
- 自然言語でデータを分析できる「会話型アナリティクス」：SQLの知識やTableauの操作スキルがなくても、普段の話し言葉（自然言語）でデータに質問するだけで、AIが即座に高度な分析結果を返す「Tableau Agent」の一般提供を開始しました。すべてのTableau CloudやServer、次世代環境において、誰もが即座にデータからインサイトを得られる環境を提供します。
- 分析からアクション（業務実行）までを繋ぐ「意思決定・エンジン」：「分析」を実際の「行動」へと直結させます。例えば、AIエージェントが特定の製品ラインで在庫不足の兆候を検知した場合、人の指示を待たずに、自動的にSalesforce上で担当者へのサプライチェーン対応タスク（ケース）を起票するといった、自律的なワークフローを起動できるようになります。
- 企業全体のAIエージェントを一元管理する「コマンドセンター」：企業内で多数のAIエージェントが稼働する時代を見据え、その全容を可視化・管理できるIT部門向けの管理機能「Agentic Analytics Command Center」を今秋より順次展開予定です。どのAIが、何のデータにアクセスし、稼働しているかをリアルタイムに監査でき、自動化されたインサイトが企業のコンプライアンスに準拠しているかを一元的にガバナンスできます。
- SalesforceとTableauによる「強固で信頼されたセキュリティ基盤」：AIエージェントによるデータ活用を安全に進めるため、SalesforceとTableauのエンタープライズ向けセキュリティをプラットフォーム全体に組み込みました。後付けのセキュリティレイヤーではなく、最初のクエリから最終的なアクションまでを包括的に保護。役割に応じたアクセス制御と監査対応ログにより、医療や金融など、厳格な規制やプライバシー法への対応が求められる業界でも、データ活用のスピードを落とさずに安心して導入いただけます。
- Tableauを開かずに、SlackやTeamsにインサイトを届ける「ヘッドレス機能」：ユーザーはデータを確認するためにTableauの画面（UI）を立ち上げる必要がなくなります。オープンなMCP（Model Context Protocol）サーバーアーキテクチャの採用により、普段使用しているSlack、Microsoft Teams、あるいはChatGPTやClaudeといった生成AIのインターフェースを通じて、AIエージェントが必要な分析結果や推奨事項を直接届けることが可能になります。
■ Tableau Conference 2026における国内4社の具体的な実践内容
今年のTableau Conference 2026では、人とAIエージェントが協働するエージェンティック エンタープライズを先駆けて体現、あるいはそれを支える強固なデータ文化を構築している企業4社が登壇し、具体的な成果とシステム戦略を明かしました。また、日本におけるデータコミュニティ活動を紹介するセッションには、2社が登壇しました。
- 株式会社サイバーエージェント：BIを「可視化」から「行動自動化」のレイヤーへ進化
サイバーエージェントは、BIの未来を「可視化（ダッシュボード）」から、AIが自律的に判断してビジネスプロセスを動かす「Agentic BI（自律型BI）」へ移行させるロードマップを発表しました。同社は、大量のデータからAIが自動的にビジネスの異常値や機会を検知し、人間の介在なしに次のマーケティングアクションやオペレーションへと繋ぐ「Action Layer（行動層）」のアーキテクチャを構築。データを見るための工数をゼロにし、意思決定の速度を極限まで高める次世代のデータ駆動モデルをロードマップとして提示しました。
- LINEヤフー株式会社：1万人のデータ活用を「補助・統合・自律」で進化させるAI×Tableauの取り組み
約10,000人のTableauユーザーを抱えるLINEヤフーは、生成AIをTableauに取り込む試みを「補助・統合・自律」の3段階で整理し、それぞれの実例を発表しました。補助フェーズではCustom GPTs/Gemsを使ったAIアシスタントを社内運用し、Tableau活用の周辺業務を軽量化。統合フェーズではTableau Extensionsを用いてダッシュボード内に要約や対話の体験を組み込む開発を進めています。自律フェーズではオープン規格のMCP（Model Context Protocol）を活用し、自然言語でデータと対話するAgentic AnalyticsをPoCとして検証中。あわせて、Tableau開発側ではGitベースの差分管理とAIレビュー補助、XML単体テストの仕組み化により、エンタープライズダッシュボードの変更を安定して追える運用基盤を整えています。AIで置き換えるのではなく、Tableauで築いたEmpowermentをAIエージェントで加速する道筋を示した内容となっています。
- NTT西日本株式会社、LINEヤフー株式会社：Workout Wednesday LIVE
Workout Wednesday Live では、毎週出題される「Workout Wednesday（WOW）」のTableau課題に参加者が実際に取り組みながら、可視化スキルや問題解決力を高めるハンズオンセッションが行われました。参加者はPCを用いて実務に近いデータ課題に挑戦し、複雑なビジュアライゼーションの作成方法や再利用可能な開発テクニック、ダッシュボード作成の効率化につながるノウハウを学びました。Tableauの技術力向上を目指すユーザーに向けた、実践的なセッションです。
- 株式会社リバネスナレッジ：SlackとTableauで実現する、データドリブンなコラボレーションの加速
Slack上でTableauとSalesforceを連携し、自然言語でデータに質問しながら、インサイトの発見から意思決定、アクションまでをシームレスにつなぐ“エージェント型分析”を紹介しました。Tableau Semanticsを活用した信頼性の高い分析基盤や、Slack上でインサイト共有・アクション実行を行う新たな分析体験に加え、分析活用率向上などの実例や今後のロードマップも共有しました。
- 株式会社 IHIエスキューブ、Canva Japan株式会社：自律型AI時代を支えるデータリーダー「DATA Saber」育成
日本発のデータ人材育成・認定プログラムである「DATA Saber」の取り組みについて、株式会社 IHIエスキューブをはじめとする国内コミュニティのリーダーが登壇しました。AIエージェントが普及する時代だからこそ、データを正しく扱い、ビジネスの定義をAIに教え込める「人のデータリーダー」の存在が不可欠となります。2026年6月4日時点で3,646名に達した国内のDATA Saberの育成実績をもとに、メンターシップや相互評価を活用した組織的・自律的なデータカルチャーの醸成スキームを共有。2030年までに10,000名のリーダーを育成するという強固なコミットメントを示し、人とAIがシームレスに協働するための強固な人的基盤の重要性を訴求しました。
今回発表された「Agentic Analytics Platform」は、データの高度な活用や組織全体のデータ文化の醸成を進めている企業において、ダッシュボードの構築や加工といった「人間の重作業」をAIが全面的に代替し、人間がよりクリエイティブで戦略的な意思決定に集中するための強力な基盤となります。
提供時期：
- Auto Knowledge Graphは7月より日本での一般提供を開始する予定です。
- Tableau Agentの会話型分析機能は今年後半に日本での一般提供を開始する予定です。
- Tableau MCPサーバーは、Tableau Next、Cloud、および Server向けに一般提供開始となりました。
- Microsoft Teams、Slack、Google Workspace向けの新しい統合機能は、日本での一般提供を開始しています。
- Agentic Analytics Command Centerの日本での一般提供は未定です。
詳細情報：
- Tableauのエージェント型機能の開始点として、Agentic Analytics Hubの詳細は、こちら（英語）。
- 自律型分析がビジネスインテリジェンスの新しいパラダイムである理由についてのブログは、こちら（英語）。
Salesforce について
Salesforceは、あらゆる規模の企業がエージェンティック エンタープライズへと変革することを支援します。人とAIエージェント、アプリケーション、データを信頼性の高い単一のプラットフォームへ統合することで、これまでにない成長とイノベーションを実現します。詳細は salesforce.com/jp をご覧ください。
Salesforceのコーポレートサイトにある「ニュース＆インサイト」では、日本向けの最新情報をご紹介しています。詳細は、salesforce.com/jp/news/ をご覧ください。
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