著者のJared氏は、2020年からデータツールを開発しており、最新のAthenicは自然言語で質問するとチャートやダッシュボードが生成され、自動化も可能であると紹介しています。Postgres、Salesforce、Google Adsなど様々なデータソースに接続できます。

「Claudeをデータベースに繋ぐだけで良い」という意見に対し、著者はビジネスシーンでの定義の衝突や分析の矛盾が生じる可能性を指摘します。「収益はいくら？」と二度尋ねた場合や、異なるモデルで質問した場合、同じ結果が得られる保証はないと述べ、非技術者全員にそのような曖昧な情報を提供するリスクを強調しています。

これはモデル自体の問題ではなく、過去の経験から学んだ教訓だと説明しています。2022年にローンチしたAskEdithの際にも、「SQLをチェックする必要がある」「信頼性が重要」「回答の一貫性がない」といったフィードバックがあったことに触れ、それらが正しかったと認めています。

Athenicでは、KPIや計算式をセマンティックモデル内で決定論的に定義します。このセマンティックモデルは、複雑な分析を可能にするモジュール式の構成要素で成り立っており、決定論と正確性を保証します。LLMの役割は質問の解釈のみであり、非技術者でもその解釈が正しいか確認できます。例えば、「収益 = SUM(注文合計 − 返金) WHERE ステータス = ‘完了’」のように、収益を尋ねれば、誰がいつ尋ねても常に同じ数値が得られます。

トップスタートアップやFortune 500企業との3年間の経験を経て、Athenic 2.0をリリースしました。チャットでのインサイト取得に加え、スケジュール実行可能なダッシュボードやメール通知機能も備えています。