2026.06.30 資料一覧
【ダウンロード資料】AI分析基盤「OwnSight Agent（オウンサイト・エージェント）」
企業のデータ活用における「３つの壁」
多くの企業が生成AIやLLMを活用した業務効率化・データ分析を模索していますが、実際のビジネス現場へ実装する段階において、共通のシビアな課題に直面しています。
DataCurrentの「OwnSight Agent（オウンサイト・エージェント）」とは
AI実装の最大のボトルネックは「AIの性能」ではなく、「業務・データ・システム・組織といった現場との連携性」です。DataCurrentは「AI分析Agentを構築して終わり」ではなく、社内での活用定着×AIのハイブリッドで「成果」まで伴走します。顧客の現場に深く入り込み、業務理解・要件整理から実装、本番展開、そして実務への定着までトータルで伴走支援する「定着一体型プロダクトモデル」として開発されました。
DataCurrentの「OwnSight Agent」3つの強み
「高性能な専用AI」と「データコンサルの知見」を融合し、ツール導入に留まらない、組織の自走と成果創出にコミットします。
1. 日常の言葉でだれでもデータ分析を可能にし、組織の「データ活用の自走化」へ
従来のBIツールは「何を見るか知っている人」向けですが、本サービスは「何を聞けばいいかわからない人」でも、日常の言葉（自然言語）でエージェントに質問するだけでインサイトを引き出せます。ライトに正しい集計数値を知りたい方向けの「厳格モード」、データを多角的に深掘り・要因分析したい方向けの「探索モード」を用意。
これにより、ユーザーのスキルや利用用途に合わせたデータ分析を可能にし、一部のデータ人材への依存を防ぐとともに、複数部門でのデータ活用能力を底上げします。BIツールの置き換えではなく、現場層へのリーチを拡大します。
2. 自社固有ナレッジの学習と利用ログの蓄積で、学習範囲の拡大
お客様ごとのGoogle Cloud環境内に専用のAIエージェントを構築します。社内用語集やデータの意味づけ（セマンティックレイヤー）、データに関する要約・辞書（メタデータ）など、組織固有のナレッジをインプットし、直接学習を可能にします。さらに、「ナレッジの追加」や「現場の利用ログ」が蓄積されることでさらに学習範囲拡大が可能です。
3. 最大の強みは単なるツールベンダーとしてシステムを置いて去るのではなく、現場の「事業のワークフローへの浸透」に徹底的にコミット
AI分析エージェントの迅速な構築プランに加え、コンサルタントによる協力なオプション「活用支援パック」を合わせて提供いたします。このパックではAIの精度を担保する初期の「ナレッジ整備支援」をはじめ、導入後の現場の利用状況（利用ログ・クエリコスト等）の定量的な分析、それに基づく具体的な改善提案やプロンプトのチューニングをワンストップで実行。ツール導入という「手段」の完了で終わらせず、現場が日常業務のプロセスの中で自然にデータを使いこなし、成果を出せる「自走状態」をつくります。
ユースケース
ビジネスの文脈を理解する専用AIが経営層の迅速な決断と、現場の業務自動化を同時に実現します。
このような方におすすめ
- BIツールやAIを導入したものの、現場に活用が定着しない
- データ人材（アナリスト等）の採用・育成に課題
- そもそも何のデータを見ればいいか分からない状態
- AIツールを導入したが、回答精度や自社固有ワードがうまく出ない
※：提供開始時点におけるサポート対象のクラウド環境はGoogle Cloudです。BigQuery™やLooker™をはじめとするGoogle Cloud製品のパフォーマンスを最大限に発揮するアーキテクチャで構成されており、既存のデータ基盤とシームレスかつ高効率に連携します。
※：Google Cloud、BigQuery、およびLookerは、Google LLCの商標または登録商標です。