クイックテイク #7：AIとアナリティクスの融合
このクイックテイクダン・ヴァレンテ（ @Daniel_Valente ）、スコット・アレン（ @cott_allen ）、クリステン・スラッピー（ @kristen-slappy ）は、人工知能と分析の絶えず進化する交差点を探求し、JMPが独自の優位性をどのように維持しているかを考察します。
JMPユーザーのDavid Meintrup氏の見解に基づき、今回の議論では、JMPのシームレスで信頼性の高いワークフローが、従来のAIプロンプトによる煩雑なやり取りに比べて明確な優位性を持っていることが強調されました。また、Anderson Mayfield氏のデータ準備に関する見解を踏まえ、JMPは複雑なデータ処理や整理されたデータの準備に優れている一方で、その真価は、その後に続く探索的分析を強化することにあるとチームは認識しました。（Meintrup氏とMayfield氏の記事全文は、10月に発行されるJMP Forewordの次号をご覧ください。）
こうした顧客の視点や製品理念を踏まえ、議論はAIが統計的な直感を置き換えるのではなく、人間の能力を向上させるものであることを確実にすることに焦点を当て、特にJMP LearnBotのようなイノベーションがこの使命をどのように支援しているかについて考察した。
チャットについて質問がある場合や、さらに詳しく知りたい場合は、この記事にコメントを残すか、ヴァレンテ、アレン、またはスラッピーに直接連絡してください。
ご提案がある場合は、 フィードバックフォームから今後のクイックテイクのトピックに関するアイデアをお寄せください。リクエストリンクはホームページの「役立つリンク」セクションにもあります。すべてのクイックテイクは、 2026年の会社最新情報ページ。
AIによる自動化と人間の洞察力のバランスを探り、顧客の視点、製品理念、そしてJMP LearnBotの役割に焦点を当てます。
Re: クイックテイク #7: AIとアナリティクスの融合とても楽しみです！スコットとダンが言及していた、営業チームが製品管理の顧客エンゲージメントをリクエストするためのリンクはこちらです（顧客がロードマップやAIに関する今後の動向について詳しく知りたい場合）： https 
/jmpdiscovery.atlassian.net/wiki/spaces/SALESENABLEMENT/pages/570655157/Product+Management+Customer+Engagements+PMCE
Re: クイックテイク #7: AIとアナリティクスの融合プレゼンテーションで言及したブログ記事はこちらです： https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable-Blog/An-infrastructure-that-allows-organizations-to-implement-AI-on/ba-p/964862
Re: クイックテイク #7: AIとアナリティクスの融合こういった簡潔な解説は素晴らしいですね！既に素晴らしい製品である当社製品に、AIをどのように活用していくかについて、より深く知ることができて大変参考になりました。
Re: クイックテイク #7: AIとアナリティクスの融合ブログ記事、大変参考になりました。今週初めに行われた会議のフォローアップとして、本日この記事を拝読させていただきます。
Re: クイックテイク #7: AIとアナリティクスの融合ダン、クリステン、スコット、コメントありがとうございます。いくつか「はい、そして」という追加質問があります。
LearnBotは素晴らしいツールで、AIへの最初の成功例となりました。シンプルで強力なチャットインターフェースは、JMPに関する一般的な質問をするのに最適です。ただし、2つの重要な制限があります。
1. LearnBotは公共のインターネット接続を必要とします。当社およびお客様は、LearnBotに機密情報や機密データを入力しないでください。
2. LearnBotにJSLを生成させてJMPスクリプトウィンドウにコピー＆ペーストして実行させることは可能ですが、この方法は強く推奨されません。LearnBotは35～40%の確率でJSLエラーを生成し、JSLに対する安全対策は一切提供していません。
アシスタントに関する重要なポイント：
- 1年間の集中的な研究開発と膨大なフィードバックへの迅速な対応を経て、最新バージョンのAssistantは、ドキュメント検索と自動修正を使用してJSLエラー率を5%まで低減し、さらにブロックとフラグ付けの両方を含むJSL安全スキャン機能を追加しました。
- JMP CustomGPT（LearnBotと同じ公開プロバイダー）に加えて、Assistantは、あらゆる種類のAI対応ソフトウェアエコシステムに安全に組み込むことができる、20種類の包括的な独自のLLMプロバイダーを提供しています。
- アシスタントに新しい自動モードが追加されました。このモードでは、質問をしているのか、それとも生成されたJSLを使用してJMPでタスクを実行したいのかを自動的に認識し、厳格な安全チェックも行います。
アシスタントのチャット機能は、モダンなデザインで、編集、移動、削除が可能なカードを備えたインタラクティブな機能を提供します。メインウィンドウ内はもちろん、JMPのデータウィンドウやレポートウィンドウ内でも直接チャットできます。
多くの顧客がAssistantの幅広く強力な機能を高く評価しており、複数の顧客が大規模導入に向けて評価を進めている。
ちなみに、デビッド・メイントラップとアンダーソン・メイフィールドはどちらもアシスタントのファンです。
JMPでデータを安全に操作するために自然言語によるプロンプトを使用したい場合は、Assistantをお試しください。最新バージョンはこちらです（マーケットプレイスにはまだ公開されていません）： https://jmpdiscovery.atlassian.net/wiki/spaces/JMPPRODMGMT/pages/2710175789/Assistant+Feedback+Page
アシスタントに関するフィードバックを引き続きお寄せください。時には議論を呼ぶこともありましたが、全体的には素晴らしいものです！
Re: クイックテイク #7: AIとアナリティクスの融合JMPにおけるAIの現行の指針については再確認できたと思いますが、私の英語力が低いため、以下の3つの細かい点については十分に理解できていません。私はテスターであり、JMPユーザーと頻繁にコミュニケーションを取ったり話したりする機会がないため、以下の質問は主に私の個人的な関心に基づいています。
（１）「やってはいけないこと」というタイトルのスライドには、 「 JSLを生成して実行する機能（製品または拡張機能）を提供してはならない」と書かれています。しかし、JMP Marketplaceにある現在のAssistant拡張機能は、JSLを生成して実行できます。JMP Assistanceはこの基本原則の例外なのでしょうか？それとも、 「JSLを生成して実行する」という意味を私が誤解しているのでしょうか？
（２）「AI統合の基本原則」というタイトルのスライドには、 「JMP Liveに公開された結果から情報を検索、アクセス、取得するために、LLMを賢く活用する」と記載されています。この機能が具体的に何を指すのか、私にはよく分かりません。この機能について説明している社内Confluenceページはありますか？
（３）親会社であるSAS Instituteの主要理念は「AIファースト」であるように思われますが、SASの理念はJMPの理念と矛盾しているように思えます。もしそうだとすれば、この矛盾をどのように解消すればよいでしょうか？（以前、私たちは「SASはトラックで、JMPはスポーツカーだ」というようなことを言っていました。）
