Tableau
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「AI活用している」のになぜビジネス成果が出ないのか？見落とされがちなAIデータ分析の落とし穴5つを取り上げて、その回避策をご紹介します。

「AIで作らせたレポートの数字が違う」　事態を避け、AIを組織の戦力に変えるためのスキル3選と、人材が活躍するために組織が整えるべき5条件をご紹介します。

データ分析において、「自然言語で誰でも分析できる簡単さ」と「検証済み数値の正確性」を両立させるために必要不可欠な「Tableau MCP」について解説します。

企業でデータ活用を進めるには、データを活用して次のアクションに繋げることが重要です。それらをTableauを使って実現する方法をご紹介します。

SaaS is deadの流れを受けて、「データの可視化・分析のBIも淘汰される」という意見が交わされています。そこで、Salesforce blogではこの分野の有識者、スペシャリストにこの論調をどうみているのか。5つの質問をストレートにぶつけました。

AIエージェントは、自信満々に間違った回答を生成することがあります。正確なデータ分析を行うため、なぜ検証済みのデータセットやAIスキル、Tableau MCPが必要なのかを、社内の実践例とともに解説します。

月間アクティブユーザーが1.5万人という国内でも稀有な Tableau（タブロー）ユーザーの三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）。その道程をMUFGの江見盛人・執行役員CDO兼デジタル戦略統括部長と、セールスフォース・ジャパンの福島隆文 Tableau事業統括本部長常務執行役員の対談で探りました。

日立製作所が社内で実施している「Tableau Creatorトレーニングプログラム」。ほぼ未経験の状態で参加し、ゼロからダッシュボードを作成できるまでに成長したDX推進担当者に、プログラムで得た成果や課題、将来の活用ビジョンについてインタビューしました。