"forward-looking" statements that are based on our beliefs and assumptions and on information currently available to us only as of the date of this presentation. Forward- looking statements involve known and unknown risks, uncertainties, and other factors that may cause actual results to differ materially from those expected or implied by the forward-looking statements. Further information on these and other factors that could cause or contribute to such differences include, but are not limited to, those discussed in the section titled "Risk Factors," set forth in our most recent Annual Report on Form 10-K and Quarterly Report on Form 10-Q and in our other Securities and Exchange Commission filings. We cannot guarantee that we will achieve the plans, intentions, or expectations disclosed in our forward- looking statements, and you should not place undue reliance on our forward-looking statements. The information on new products, features, or functionality is intended to outline our general product direction and should not be relied upon in making a purchasing decision, is for informational purposes only, and shall not be incorporated into any contract, and is not a commitment, promise, or legal obligation to deliver any material, code, or functionality. The development, release, and timing of any features or functionality described for our products remains at our sole discretion. We undertake no obligation, and do not intend, to update the forward-looking statements.
AI 自動化 + + Now Assist AI を、あらゆる部門の すべてのエンドユーザーの役に立つものへ 平均解決時間 (MTTR) の短縮 33% 開発者の生産性を向上 22% 重大なインシデント あたりの時間 (分) 削減 15-25 セルフサービスを変革 スマートな会話型 AI アシスタントを使用して、顧客と従業員に 迅速かつパーソナライズされたヘルプを提供。 生産性と効率性を向上 AI アシスタントによる時間のかかる反復的なタスクの処理。 2 つの生成 AI アシスタントのパワーを Microsoft Copilot 連携 と組み合わせ。 開発者の生産性と創造性を向上 IT バックログを削減し、ワークフローを作成および構成し、 カスタムアプリをより速く AI で構築。 価値実現までの時間を短縮 世界をリードする自動化プラットフォームで動作する 構築済みの AI 搭載ワークフローにより、価値をより迅速に実 現。
Why did we build it? • 技術に詳しくないユーザーは、データの視覚化を構築するために必要な テーブル スキーマ、条件、および集計について理解していません • この障壁は、リードタイムの長期化、双方向性の欠如、タイムリーで情 報に基づいた意思決定の妨げとなり、企業がデータを効果的に活用す る能力を制限します Solution • Now Assist Panelでグローバルスキル(テキストからアナリティクスへ) を作成し、ユーザーがアナリティクスのビジュアライゼーションを生成し、テ キストを通じてデータを探索できるようにします。このスキルは、本番環 境を含むすべてのインスタンスタイプでサポートされています。 Outcomes • 非技術系(つまりビジネス)のユーザーがテキストで分析ビジュアライゼー ションを簡単に作成できるようにする • ビジネスユーザー向けの継続的なデータ探索と分析クエリの改良を可 能にします • 動的に更新されるビジュアライゼーションへの即時アクセスにより、情報 に基づいた意思決定を促進 X a n a d u ( X 1 )
Why did we build it? • ユーザーは、生成されるものに対するAIの理論的根 拠に対する透明性が限られています • フローを再生成する必要がある場合、ユーザーはプロ ンプトのどの部分がどのアクションを生成したかわからな いことがよくあります。 • 生成されたアクティビティを埋めるときに、プロンプトの コンテキストが失われる可能性があります Solution • 生成されたアクションに注釈を付けて、AIの選択につ ながったAIの理解を伝えます Outcomes • AIの精度に対するユーザーの信頼を高める • ユーザーは、プロンプトテキストと生成されたアクション の間のリンクを確認でき、プロンプトの再送信に役立 ちます • ユーザーは、フローの入力を続行するために次に何を する必要があるかを明確に理解しています X a n a d u ( X 1 )
Assistants vs AI Agents 業務をアシストするものから自律的に稼働するものへ Humans “In” the loop Humans “On” the loop Today AI アシスタント (Now Assist) 自律型 AI エージェント AI は意思決定のための提言を行う 人間は AI のオペレーターであり、監督者であり、設計者である 信頼、技術、政策の成熟度
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