お知らせ：当社は、お客様により充実したサポート情報を迅速に提供するため、本ページのコンテンツは機械翻訳を用いて日本語に翻訳しています。正確かつ最新のサポート情報をご覧いただくには、本内容の英語版を参照してください。

GenAI 設定では、Zoho 分析内で生成 AI スキルがワークスペース全体でどのように動作するかを細かく調整できます。これらの設定を使用して、利用可能な AI スキルの管理、対応する言語モデルとの接続、関連性と精度の高い応答を返すためのデータ利用方法の定義を行えます。

日常業務を効率化する特定のスキルを有効化できます。たとえば、列の変換、パイプラインの構築、数式の作成、クエリの作成、ダッシュボードの作成、コードの生成などです。また、接続する言語モデルを選択し、AI の精度向上のためにコンテキストメタデータを共有するかどうかも指定できます。

メモ:

• GenAI スキルはプレミアムおよびエンタープライズプランでのみ利用できます。
• アカウントの管理者のみが、これらの GenAI 設定スキルを管理できます。
  

設定

GenAI 設定パネルは、スキルの有効化、言語モデルの認証、アクセス管理を行いやすいように、分かりやすいセクションに整理されています。各項目を設定するには、次の手順に従ってください。

1. Zoho 分析アカウントにログインします。
2. 組織設定> コントロール / 設定> GenAI 設定に移動します。
   
   

メモ:

• これらのスキルを有効にすると、Zoho 分析は選択した言語モデルと必須のメタデータおよびコンテキスト情報を共有します。
• 共有されるメタデータには、レポート名、テーブル名、列名、データ型、同義語、説明などが含まれます。コンテキスト情報には、フィルター条件、クエリロジック、プロンプト内容などが含まれる場合があります。
• 個人を特定できる情報（個人情報）は共有されません。
• 各スキルは一度に 1 つの言語モデルでのみ有効にできます。同じスキルを複数の LLM で同時に有効化することはできません。
  

Zoho LLM を使用してスキルを有効化する

このセクションでは、Zoho の環境内で安全に実行され、ファインチューニングされたオープン言語モデルを基盤とする GenAI スキルを有効化できます。

• レポートの作成と操作
  シンプルで自然な言語プロンプトを入力してレポートを生成します。モデルが入力内容を解釈し、利用可能なデータに基づいて関連するレポートを作成します。また、レポートのエクスポート、共有、スケジュール設定などの操作も実行できます。
• Zia インサイト - 記述的 & 診断的
  重要な変化を引き起こしている要因をより深く理解できるよう、インテリジェントな列の提案や洗練されたインサイトを取得します。

OpenAI を使用してスキルを有効化する

このセクションでは、OpenAIと接続し、言語モデルとして OpenAI を使用するスキルを有効化できます。

前提条件

1. 以下に認証情報を入力します。
   OpenAI シークレットキー
   OpenAI 組織 ID
   
   
2. 以下のチェックボックスから 1 つ以上を選択し、有効化するスキルを選びます。

Ask Zia スキル

これらのスキルにより、Ask Ziaがプロンプトをより適切に解釈し、レポート作成、データ準備、自動化などのタスクを支援できるようになります。

• レポートの作成と操作
  自然言語を使用して新しいレポートを作成したり、既存レポートの表示、一覧表示、オープン、共有、エクスポート、メールスケジュールなどの操作を実行できます。詳細はこちら
• 数式の提案
  正確な数式をより迅速に作成できるよう、提案を取得します。詳細はこちら
• クエリの提案
  入力内容に応じたコンテキスト付きの提案を受けながら、SQL クエリをより簡単に作成できます。詳細はこちら
• ダッシュボードの作成と操作
  会話形式のプロンプトからダッシュボードを生成したり、ダッシュボードのオープン、一覧表示、メールスケジュール、エクスポートなどの操作を実行できます。詳細はこちら
• スライドショーの作成と操作
  プロンプトからレポートをスライドショーに変換したり、既存のスライドショーを開く、一覧表示する、スケジュールする、エクスポートするなどの管理を行えます。詳細はこちら
• 同義語の提案
  自然言語の解釈精度を高めるため、列の同義語に関するインテリジェントな提案を取得します。詳細はこちら
• コードの提案
  データ変換や機械学習タスク向けの Python コードを生成・改善します。詳細はこちら

インサイトスキル

これらのスキルにより、Zia から取得するインサイトの品質が向上し、より正確かつデータドリブンになります。

• Zia インサイト – 記述的および診断的
  インテリジェントな AI 生成インサイトを活用して、データの変化要因を把握できます。このスキルは関連する列の提案を行い、記述的・診断的分析を通じて、パターンや外れ値、主要指標の変動要因を特定するのに役立ちます。
• Zia インサイト – 推奨事項の生成
  ビジネス指標に大きな変化をもたらしている要因に基づいた推奨事項を取得します。このスキルは Zia のキードライバー分析の一部として機能し、「何が変化したか」だけでなく、「なぜ変化したのか」「次に何をすべきか」を理解するのに役立ちます。

メモ

このスキルは、関係するテーブルから集計データおよび選択された実データ値を使用して、精度の高い推奨事項を生成します。個人を特定できる情報（個人情報）は共有されません。

DataPrep スキル

これらのスキルにより、自然言語を使ってデータ変換やパイプライン構築を効率化できます。

データ準備とパイプライン作成
シンプルなプロンプトを使用して列を変換し、数式を適用し、パイプラインを効率的に作成できます。詳細はこちら

メタデータ共有による GenAI 結果の最適化

このオプションを有効にすることで、GenAI の応答の精度と関連性を向上させることができます。

メモ: US、EU、INのデータセンターでは、GenAI スキルの埋め込み処理はZoho LLMによって実行されます。それ以外のデータセンターでは、埋め込み処理はOpenAIによって実行されます。

このオプションをオンにすると、Zoho 分析はワークスペースのメタデータを対応する埋め込み API と共有し、メタデータのベクトル表現（テキストを数値形式に変換したもの）を生成します。これらのベクトルは Zoho 分析内に安全に保存されます。この処理はバックグラウンドで非同期に行われます。

Ask Zia で質問した際には、必要に応じて同じプロセスで入力内容もベクトル表現に変換されます。その後、入力内容に基づいて最も関連性の高いメタデータを取得するための類似度検索が実行されます。このメタデータが言語モデルに渡されるコンテキストに含まれることで、より正確でコンテキストに即した応答が得られます。

このプロセスは、Retrieval Augmented Generation (RAG) に基づいています。

これにより、言語モデルがデータ構造をより深く理解できるようになり、対応するスキル全体で提案やインサイトの品質が向上します。

埋め込みの仕組みについて詳しくは、OpenAI のベクトル埋め込みガイドを参照してください。

メモ

• 共有されるのはワークスペースのメタデータとコンテキスト要素のみです。
• 共有されるメタデータには、レポート名、チャート種別、X 軸・Y 軸・色・ツールチップなどのレイアウト要素を含むレポートメタデータ、テーブル名、列名、データ型、同義語、説明などが含まれます。コンテキスト情報には、フィルター条件、クエリロジック、プロンプト内容などが含まれる場合があります。
• 個人を特定できる情報（個人情報）は共有されません。
  

GenAI 設定へのアクセス管理

アカウント管理者は、組織内で誰が GenAI スキルを使用できるかを制御できます。この設定により、組織管理者またはワークスペース管理者が、それぞれのワークスペースで有効化されたスキルにアクセスして使用できるかどうかが決まります。

• すべての組織管理者 – 組織レベルの管理者のみが、選択した GenAI スキルを使用できます。
• すべてのワークスペース管理者 – 組織管理者とワークスペース管理者の両方が、選択したスキルを使用できます。
  

組織のポリシーに応じて適切なオプションを選択し、適用をクリックして選択内容を保存します。

データの取り扱い

Zoho 分析の GenAI スキルは、必要最小限のデータのみを扱うモデルに基づいています。プロンプトに回答するために必要な情報だけが、接続済みの言語モデルと共有されます。このフローは透明性が高く、監査可能であり、各段階で機密データを保護するよう設計されています。

1. 共有される内容

2. 共有されないもの

• メールアドレス、電話番号、顧客 ID などの個人を特定できる情報（個人情報）。
• 完成したダッシュボード、レポート全体のレイアウト、または数式全体。
• 現在のリクエスト以外の利用状況メトリクス。