先回りの探索
質問を任せるか、先に掘ってもらうか。どのチャートを作るべきか分かる前に、パターンを浮かび上がらせます。
「なぜ」を見つける——アナリスト待ちは不要
質問するか、探索を Agent に任せるか。統一された意味の文脈のうえで次元を切り、要因を帰属し、根拠つきの洞察を返します。
01 // ダッシュボードを超えて
「なぜ」に届く探索
従来の BI はチャートを示して、人が掘るのを待ちます。Bayeslab の Agent は先に探索し、「何が変わったか」から「なぜ変わったか」へ——アナリスト待ちなしで進めます。
次元を横断して切る
セグメント、チャネル、商品、地域、行動で切り分ける——要約ダッシュボードひとつに物語を隠さない。
異常から根本原因へ
スパイクや下落を検知し、ドライバーを追って検証可能な説明まで——スクリーンショットの積み上げではない。
02 // Agentic 分析
Agent が実際にやること
探索はテーブル上のチャットだけではありません。業務の問いを意思決定できる答えに変える分析の動きです。
多次元探索
統計・セグメント・行動の角度からデータを切る——単一の集計指標ではなくドライバーを見る。
自動アトリビューション
指標が動いた理由を分解：どのチャネル・商品・地域・コホートが寄与し、どれが押し下げたか。
仮説検証
説明を立てて検証——例：リテンション低下は価格か履行か——証拠が支えるものだけ残す。
異常とドライバー発見
外れ値を早く見つけ、ダッシュボードの赤いセルに気づくのを待たずにドライバーへ掘る。
質問するか任せるか
問いが明確なら自然言語で聞く。「何かおかしい」だけなら、Agent に先に探索させてもよい。
検証可能で再現できる洞察
結論は追跡可能な実行分析から——次のチャットで数字が書き換わる推測ではない。
03 // なぜ信頼できるか
推測ではなくセマンティクスの上に
探索が信頼できるには、「チャーン」が毎回同じ意味である必要があります。Bayeslab はセマンティックモデル上で推論し、分析の文脈を覚えます。
セマンティック駆動の探索
Agent は共有メトリクスと関係性で探索——LTV、チャーン、ARR がどこを掘っても一貫。
持続する分析メモリ
スキーマ、指標定義、過去の探索を文脈に保持。毎回まっさらなチャットからやり直さない。
04 // 現場
「リテンション 14% 下落」から検証済みの根本原因へ
課題：「Q3 に EMEA 顧客ベースで第 3 月リテンションが 14% 下落した理由を特定せよ。」
結果：Agent がチェックアウトフローのローカライズ不一致を切り分け、レガシー API 更新と関連付けました。
[DETECT] EMEA コホートの第 3 月リテンション異常を検出。
[SLICE] ロケール別に user_sessions と payment_logs を比較。
[TEST] チェックアウト完了率の回帰チェック（95% CI）。
[VALIDATE] external_api_status のタイムラインと交差検証。
[INSIGHT] API 更新後のチェックアウトローカライズ不一致。
Agentic BI ワークフロー
05 // はじめる
AI アナリストと一緒に探索する。
データをつなぎ、質問するか任せるか——探索をインサイト・チャート・更新可能なダッシュボード・PPT レポートへ。