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分析作業をどこまで任せるか自分で決められる
AIネイティブBI『Golden Analytic...

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November 04, 2026

分析作業をどこまで任せるか自分で決められる
AIネイティブBI『Golden Analytics』が
良さげな話 /golden-analytics-is-ai-native-bi

2026年11月04日開催のイベント『Yokohama North Meetup #18』でのLT登壇資料です。
直近触り始めたBIサービスの"Golden Analytics"というサービスを紹介する内容となっています。

Yokohama North Meetup #18 - connpass https://yokohama-north.connpass.com/event/406572/

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November 04, 2026

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Transcript

  1. #yokohamanorth 自己紹介 @shinyaa31/しんや ・横浜の南寄りな場所に生息 ・好きな映画:マッドマックス 怒りのデス・ロード(All Time Best: 24回鑑賞=V8 x

    3) ・趣味:ラジオ(#annkw など)、ドライブ、ライブ&イベント観戦 ・ざっくり経歴(前職〜現職はデータ寄り&並行して技術広報活動を継続中) ・2025年07月〜現在:株式会社truestar ・データエンジニア、マーケ&広報、ブロガー ・2013年08月〜2025年06月:クラスメソッド株式会社 ・在籍期間中13年で1600本ブログ執筆 ・ソリューションアーキテクト,データエンジニア、PdM、コミュニティマネージャ、ブロガー ・〜2013年07月:中小SIer ・ブログは13年連続で年間100本投稿を継続中 3 Xアカウント https://x.com/shinyaa31 LinkedInアカウント https://www.linkedin.com/in/shinyaa31/ ブログ情報 - shinyaa31ʼs Blog Hub https://blog-hub.shinyaa31.jp/
  2. 4

  3. #yokohamanorth 本日は… ・当初はSigma ComputingというBIサービスに於いて 『BI as Code』に取り組んでいる話をする予定でした ↓ ・発表スライドを作っていったら総ボリュームで50ページ になっちゃった(LTなのに)

    ↓ ・せっかくなのでブログに「完全版」としてまとめておき LTでダイジェストな内容を話そう ↓ ・ブログ書いたら満足しちゃった♥(※後述) ↓ ・合わせて、直近面白そうな「新たなBIサービス」に遭遇 ↓ ・今回はその話をしました🙇 5
  4. #yokohamanorth Golden Analyticsとは 接続から共有までの分析ワークフロー全体を、AIを中心に 据えて作り直した「AIネイティブBI」なサービス。 創業者は元Tableau CPOのFrancois Ajenstat氏、 2026年04月に公開。2026年11月初旬時点では正式公開前 AIネイティブ:

    ・既存BIにAIを後付けするのではなく、最初からAIを前提に設計 ・AIと人が同じ分析を作成・編集可能 AIに任せる範囲を選べる: ・「自律性スライダー(Slider of Autonomy)」の考えに基づいた機能設計 質問やインサイトをAIが先に示してくれる: ・データを接続するとAIが「答えられる問い」や次のアクションを提示 ・生データから数クリックでダッシュボードまで作れる 8 <Francois Ajenstat> 創業者・CEO ・Microsoftで約10年 (SQL Server、Of ce) ・Tableauに13年、うち7年以上CPO ・Tableau上場とSalesforceによる 買収を経験 fi AI Business Intelligence Platform | Golden Analytics https://goldenanalytics.com/
  5. #yokohamanorth Golden Analyticsとの出会い 面白そうなBIサービスがある @VToshikuni 株式会社truestar 代表取締役 元Snow ake Super

    Hero 2023,2024 早速試してみましょう 毎週月曜の朝会(全体朝礼的なやつ)でBOSSがサービスについて言及。 サービス利用のWaitlistに早速申し込み、なんやかんやあって 会社としてのトライアル利用に進み、みんなでGolden Analyticsを触りつつ今に至る fl 9
  6. #yokohamanorth “AIネイティブBI”について AIを取り除いたら、製品として成り立つか? 観点 設計の出発点 AIの役割 計算の担い手 10 AI後付け型 AIネイティブ

    チャット中心型 人が画面操作で作る既存BIに 最初からAIが分析を AIアシスタントを追加 作る前提で設計 助言・要約・質問応答。 人と対等な作り手。 質問に答え、その場で 作業するのは人 ダッシュボードを直接生成・編集 コードやグラフを生成 既存の計算エンジン 決定的なエンジン・検証済み LLMが書いたSQL・Pythonを (AIはSQLへの翻訳役) ロジックをAIも人も通る その都度実行 画面操作とAIが同じ場所に 原則なし 任せる度合いを選べる 修正もチャットで依頼 中核の体験が成立しない 製品そのものがなくなる 人間の操作UI 従来の画面操作が主役、AIは脇役 AIを取り除いたら? 少し不便な同じ製品が残る チャット欄が製品の全体 AI Native vs. AI Bolted On ‒ Golden Analytics https://goldenanalytics.com/blog/ai-native-vs-ai-bolted-on What Is AI Native? | IBM https://www.ibm.com/think/topics/ai-native
  7. #yokohamanorth BIサービス群の「エージェント型分析」における現在地 「AIエージェントが正しい定義を使って分析出来るBI」をゴールとしたときの立ち位置を整理 ※異論は認めます AI後付け型 再構築中 AIネイティブ 既存ツールにAIアシスタントを追加 AIエージェント型へ作り替え中 最初からAI前提

    Power BI ビルダー (画面操作)中心 Tableau(Desktop / Cloud) Qlik Sense Domo Tableau Next Looker Sigma ThoughtSpot Golden Analytics Hex Omni Snow ake(Cortex系) チャット・ エージェント中心 Power BI Copilot Databricks Genie ChatGPT / Claude / Gemini Tableau Pulse Amazon Quick Julius AI Qlik Answers Gartner 2026 Magic Quadrant for Analytics & BI Platforms https://www.concordusa.com/blog/what-gartners-2026-magic-quadrant-for-abi-tells-us-about-the-tools-we-work-in-every-day What AI-native analytics startups offer that BI vendors donʼt | TechTarget https://www.techtarget.com/news/What-AI-native-analytics-startups-offer-that-BI-vendors-dont/842093/ Startup Golden Analytics aims to shine with AI-native BI | TechTarget https://www.techtarget.com/news/Startup-Golden-Analytics-aims-to-shine-with-AI-native-BI/842042/ fl 11
  8. #yokohamanorth Slider of Autonomy(自律度のスライダー) AIに「どこまで任せるか」を、作業ごとにユーザーが選べる設計。 自分でやる(You Drive)・提案から選ぶ(AI Assist)・AIに任せる(AI Creates)を自由に行き来可能。 ※元ネタはAndrej

    Karpathy氏が2025年に提唱した「autonomy slider」 例)チャート作成の場合 段階 12 例 自分でやる(You Drive) ユーザーが自ら項目をドラッグ&ドロップしてチャートを組む 提案から選ぶ(AI Assist) AIが幾つかチャートを提示、ユーザーはその中から任意のものを選ぶ AIに任せる(AI Creates) ユーザーがチャットで「月別・地域別の売上を積み上げ棒で」と頼むとAIが初版を作成 Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again) - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=LCEmiRjPEtQ The Slider of Autonomy ‒ Golden Analytics https://goldenanalytics.com/blog/the-slider-of-autonomy
  9. #yokohamanorth Slider of Autonomy(自律度のスライダー) Golden Analyticsが提供するどの工程にもこの考え方に沿った操作が用意されている (ただし工程ごとに「寄り」がある) ・Connect (データに接続) ・Discover

    (データの中身を把握) ・Prepare (データを整える) ・Analyze (データをチャートで分析) ・Communicate (データをダッシュボード化) 13 Golden Analyticsの『Slider of Autonomy』はサービスでどう実装されているのか? 実際に画面で確かめてみたhttps://zenn.dev/truestar/articles/12aa74a683bdc2
  10. #yokohamanorth Discover(データの中身を把握) 以下要素をAIが自動で作成・提案 ・Key questions (重要な問い) ・Quick insights (インサイト) ・Suggested

    visualizations (推奨する可視化) 可視化についてはわずか2クリックで 複数要素をダッシュボード化可能 18
  11. #yokohamanorth その他気になること ・費用はどんな感じ? ・シンプル料金体系、Teamプラン:$24/ユーザー/月、Enterpriseプラン:$36/ユーザー/月から。 ・AI利用に関してトークン制限無し。 ・日本語情報の取り扱いは? ・メニューは英語のみ対応、AIが生成する文章や回答はユーザー設定でロケール切り替え可能。 ・データ内の日本語表記や取り扱い、オブジェクト要素などの命名も特に問題無く使えている。 ・Golden Analyticsではデータを抱える?

    ・DWHのデータは複製しない(クエリはDWH側で実行) ・クエリはお客様のウェアハウス、お客様のインフラ上で実行され、Goldenは問いを立てるためのI/Fを提供するだけ ・ファイルをアップロードした場合はGolden側に保存される ・AIが見るのはスキーマ・統計・サンプルで、学習には使わない ・セキュリティ周りの対応はどんな感じ? ・現在SOC2認証の取得対応中、その他転送時・保存時の暗号化やロールベースのアクセス制御など業界標準の対策対応 ・Enterpriseプランではきめ細かなセキュリティコントロールとSSOを提供 ・MCPには対応している? ・料金ページにはEnterpriseプランの機能として「MCPサーバー接続」の記載あり(詳細仕様は未公開) 20