会話でダッシュボードが立ち上がる時代へ
ウイングアーク１ｓｔが「MotionBoard Cloud」に生成AIを実装し、現場主導のデータ活用が大きく前進しました。
キーワードは、対話で画面を組み上げるAIウィジェットと、操作のつまずきを即解消するAIアシスタントです。
これまでの「要件定義→設計→実装」の往復を、数分の会話でショートカット。
営業の週次レビュー、店舗KPIの見える化、問い合わせ分析の自走まで、BIの“作る・直す・回す”が軽くなります。
公式発表や詳細は以下が参考になります。
PR TIMES: 生成AIを搭載した「MotionBoard Cloud」を提供開始／ウイングアーク１ｓｔ コーポレート: 製品ニュース／ZDNET Japan: 提供開始と機能解説／製品ページ: 生成AI連携
生成AI対応の全体像と「re:Act」の意味
今回の新バージョンは「MotionBoard Cloud re:Act」として区別されています。
自然言語の指示に応じてデータ取得・分析・可視化を支援するAIウィジェットと、操作支援のAIアシスタント for MotionBoard Cloud re:Actを同時に提供します。
AIウィジェットは、チャット形式でダッシュボードやアイテムを自動作成。
作った画面は通常のダッシュボードとして保存・運用できます。
AIアシスタントは、ChatGPTと連携し、操作方法やトラブルシュートを即時に案内。
ユーザーガイドやナレッジを横断し、迷いを減らす位置づけです。
参考: AIアシスタント ポータル／試用版リリース（2023）
まず触ってわかる使い方：AIウィジェットの基本フロー
データをつなぐ
Excel／CSV／SQL／Dr.Sumなど、既存のデータソースを選択します。
カラムの意味やキー関係が整っていると、生成の精度が上がります。
会話で設計する
チャットに目的を書きます。
「直近12週の受注金額トレンドと担当者別のパイを2列で」のように、期間・指標・可視化タイプを短く指定すると意図が伝わりやすいです。
ブラッシュアップと保存
生成された仮画面に対し、「外れ値を注記」「前年比線を追加」「フィルターに地域」などと追指示。
納得できたら保存し、以後は通常のダッシュボードとして配布できます。
注意点
- データ辞書（列名の意味、単位、計算定義）があると会話が安定します。
- 初回は指標の定義を簡単に共有し、誤解を防ぎましょう。
- 生成後のレビューとロール権限設定は従来通り重要です。
参考: AIウィジェット概要／EnterpriseZine: 提供開始ニュース
会話でBIを作るユースケース3選
営業週次レビュー
ねらい: 受注・見込・失注の週次推移をワンクリックで共有。
おすすめ指示例: 「今四半期の週次で、受注額・案件数・平均単価を折れ線で。トップ3担当者の色分けと失注理由のドリルダウンを」
- 受注と見込のギャップを注記。
- 案件ステージ別の滞留をヒートマップで可視化。
- 会議用にスナップショットを自動保存。
店舗KPIダッシュボード
ねらい: 来店・購買・客単価・在庫回転を一画面で。
おすすめ指示例: 「直近8週、店舗別の売上・客数・客単価をカード表示。品目カテゴリ別の在庫回転を棒、在庫警戒閾値は赤で」
- 天候／キャンペーンを外部データで重ね、相関を注記。
- 在庫アラートをワークフローに連携。
- 店長向けのモバイル最適化レイアウトを自動提案。
問い合わせ分析（サポート）
ねらい: チャネル別の件数、一次解決率、カテゴリ別トレンドを可視化。
おすすめ指示例: 「過去90日、メール・電話・Webの件数と平均応答時間を折れ線。カテゴリ別のワードクラウド、SLA違反は赤注記」
- AIアシスタント記事とヘルプセンターFAQの閲覧数も重ね、自己解決の誘導を最適化。
- ピーク時間帯に合わせた要員計画を提案。
- ネガ／ポジの感情スコアを月次で俯瞰。
参考: ASCII.jp: 生成AI搭載のクラウド版提供開始／ZDNET Japan: 対話でダッシュボード生成
精度とガバナンス：安心設計を読み解く
生成AIの導入で気になるのがデータの扱いと権限管理です。
MotionBoardの設計思想は、AIを“常時介在”させず、画面構築時に限定して活用する点にあります。
「データの取得をAIに任せないのが我々の特徴。…画面表示するたびにAIを呼び出す必要がないため、コストも抑えられる。」
— 出典: ASCII.jp: 新版は生成AIにネイティブ対応
つまり、権限はMotionBoard側で統制し、生成物の検証→保存→運用は既存の運用フローに乗せます。
アクセスログや変更履歴の監査も従来通り可能です。
- 権限継承: ロール／行レベルセキュリティを尊重。
- コスト制御: 生成AIの呼び出しポイントを限定。
- 再現性: 生成後は固定ロジックとして管理。
導入の現実解：既存BI運用からの移行とコスト感
既存のダッシュボード運用を壊す必要はありません。
AIウィジェットは“新規開発の初速を上げる”道具として使い、重要画面はレビューで固めるのが現実解です。
- 初期: 3〜5画面を会話で叩き台作成→レビュー。
- 移行: 既存KPI定義をプロンプトに埋め込み標準化。
- 運用: 週次で軽微な修正を会話で反映、月次で棚卸し。
価格・提供形態の目安は、報道各社の解説が参考になります。
たとえばASCIIは「生成AIとの対話で最短10秒」「価格は6万円／10ユーザーから（税別、当時）」「生成AI機能は上限内で追加費用なし」と紹介しています。
ASCII.jp: 新版リリース告知
最新の提供開始と同時リリース情報は、PR TIMESや公式ニュースをご確認ください。
AIアシスタントで“止まらない”運用に
操作に迷ったらAIアシスタントに聞く、が新しい標準です。
マニュアルやナレッジに横断検索される回答は、社内の“ちょっと聞きたい”を解決します。
- 使い方: 画面右上からAIアシスタントを起動。
- 質問例: 「クロス集計で列順を固定」「地図のピン色を条件分岐」。
- ベストプラクティス: 返答で提示された手順をナレッジに反映し、次の自走を早める。
参考: AIアシスタント for MotionBoard Cloud
まとめ：現場が自走するBIへのスイッチ
AIウィジェットで“作る”までの距離が縮まり、AIアシスタントで“止まらない運用”が実現します。
意思決定のテンポを守りつつ、画面は会話で進化させる。
まずは週次の営業レビューや店舗KPIの一画面から。
問い合わせ分析まで一気通貫で回せば、現場の改善ループは回り始めます。
最新情報と具体的な設定の確認には、ZDNETの解説や製品ページをどうぞ。
BIは“見る”から“考え、会話で形にする”段階へ進みました。
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