Akkio

Chat with Dataは、データセットについて自然な言葉で質問し、クエリを書かずに答えを得られる機能だ。可視化やライブダッシュボードと同じ場所で動くため、質問からグラフまでツールを切り替えずに進める。データ専門ではないメンバーにとっての主要な入口になる。

Akkioはコードを書かずに機械学習モデルを構築して展開する。ノーコード機械学習の形で、一般的な予測分析の作業をこれでまかなえる。データセットを指定して目標を選ぶと、リードスコアリングや予測、感情分析に使えるモデルが出来上がる。モデルはWebアプリかAPIで展開するため、エンジニアへの引き継ぎは軽い。

Akkio内部のどのツールも自社のデータと業務知識を参照するため、出力は最初から目の前の作業に合った形で出てくる。この共有された文脈が、それぞれ個別の設定を要する独立した分析アプリの寄せ集めとの差になる。同じクライアントの背景をワークフローごとに説明し直す時間も減る。

ロールベースのアクセス制御がチーム間で権限を徹底し、全社的な可観測性がAIのあらゆる動作を説明する。機密性の高い顧客データを扱う代理店にとって、ある数値がどう出たのかを問われたときの追跡性は重要だ。規制産業向けにAkkioが打ち出すセキュリティ姿勢を支えている。

Akkioは既存の技術構成と統合でき、その構成が変わっても追随するように作られている。プラットフォームは自社クラウドに埋め込み、すでに保有するデータ上で動かせる。自社のデータ基盤に投資してきた代理店が、すべてを新しいサイロへ移さずに済む柔軟さだ。

代理店はAkkioに自社ブランドを付け、自社名義で新しいサービスを立ち上げられる。顧客はデータとのチャット、生成された洞察、データ可視化、ライブダッシュボードを利用でき、裏でどのエンジンが動いているかを知る必要はない。内部の分析能力がそのまま製品ラインになる。

データを接続すると、プラットフォームはデータを変換してクレンジングし、洞察を導き、顧客レポートを出力する。レポートはモデルに供給するのと同じ接続データに直接ひもづくため、顧客向けの資料と予測モデルが前提の数値で食い違うことはない。キャンペーン分析も同じ数字を土台にする。また、AIワークフロー自動化により、繰り返しの集計作業を手作業から外せる。