2025年8月21日·1 分
Palantir Foundry と従来の BI：ダッシュボードを超えて
Palantir Foundry 型のオペレーショナル意思決定システムが、従来の BI（ダッシュボード、レポーティング、セルフサービス分析）とどう異なるか、どんな場合にどちらが適切かを解説します。
Palantir Foundry 型のオペレーショナル意思決定システムが、従来の BI（ダッシュボード、レポーティング、セルフサービス分析）とどう異なるか、どんな場合にどちらが適切かを解説します。
多くの「BI と Foundry の比較」は機能面で行き詰まります：どのツールがより良いチャートを持っているか、クエリが速いか、ダッシュボードの見た目がよいか。これらはめったに決定要因にはなりません。真の比較は「何を達成したいか」にあります。
ダッシュボードは何が起きたか（あるいは何が起きているか）を教えてくれます。オペレーショナル・ディシジョン・システムは、人が次に何をすべきかを決めるのを支援し、その決定を再現可能で監査可能にし、実行に結びつけるよう作られています。
インサイトはアクションと同じではありません。在庫が少ないと知ることと、再発注をトリガーし、配送経路を変更し、計画を更新し、その決定が機能したかを追跡することは別です。
この記事では以下を整理します：
Palantir Foundry は参考になる事例ですが、ここでの概念は広く適用されます。データ、意思決定ロジック、ワークフローを結びつけるプラットフォームは、主にダッシュボードとレポーティング用に設計されたツールとは異なる振る舞いをします。
サプライチェーン、製造、顧客オペレーション、リスク、フィールドサービスなど、時間的プレッシャーの下で決定が行われる業務を率いている方に役立ちます。ツールを実際の業務遂行方法に合わせ、今日どこで意思決定が破綻しているかを見極めるのに役立ちます。
従来のビジネスインテリジェンス（BI）ツールは、ダッシュボードやレポーティングを通じて組織が「何が起きているか」を把握するのを助けるために作られています。指標、トレンド、サマリを共有化し、リーダーやチームがパフォーマンスを監視できるようにする点で優れています。
ダッシュボードは迅速な状況把握のために設計されています：売上は上がっているか下がっているか？ サービス水準は目標内か？ どの地域が低調か？
良いダッシュボードは主要指標を素早く確認し、比較し、ドリルダウンできるようにします。チームに共通の言語（「これが我々の信頼する数字だ」）を提供し、アラートや定期更新と組み合わせると変化を早期に察知できます。
レポーティングは一貫性と再現性にフォーカスします：月次報告、週次運用パック、コンプライアンスサマリ、経営層スコアカード。
目標は安定した定義と予測可能な配信です。同じ KPI が同じ方法で計算され、決まった周期で配布されること。ここでセマンティックレイヤーや認定済みメトリクスの概念が重要になります—誰もが結果を同じように解釈する必要があります。
BI ツールはまた、新しい問いが生じたときの探索もサポートします：先週のコンバージョンが下がったのはなぜか？ どの商品が返品を引き起こしているか？ 価格改定後に何が変わったか？
アナリストはセグメントでスライスし、フィルタをかけ、新しいビューを作り、エンジニアリングを待たずに仮説を検証できます。この低摩擦のインサイトアクセスが、従来の BI が広く使われ続ける大きな理由です。
BI は「理解」が成果となる場面で強みを発揮します：ダッシュボードまでの時間が短く、馴染みのある UX、幅広いユーザーへの採用。
共通の限界は「その後に何が起きるか」です。ダッシュボードは問題を浮き彫りにできますが、通常は応答を実行しません：作業を割り当てる、意思決定ロジックを強制する、運用システムを更新する、アクションが実行されたかを追跡することは少ないです。
その「で、どうする？」というギャップが、真の「分析から実行」や意思決定ワークフローが必要になる大きな理由です。
オペレーショナル・ディシジョン・システムは、業務が進行している「その場で」下される選択のために作られています—事後ではなく。これらの決定は頻繁で、時間に敏感で、再現可能であることが多い：「次に何をすべきか？」が問いです。
従来の BI はダッシュボードとレポーティングに優れています。オペレーショナル・ディシジョン・システムはさらに進み、データ + ロジック + ワークフロー + 責任追跡 をパッケージ化して、分析が実際の業務プロセス内で確実にアクションに変わるようにします。
オペレーショナルな意思決定には共通の特徴があります：
ダッシュボードタイルを出す代わりに、システムは業務に組み込める実行可能な出力を作ります：
例えば、在庫傾向を示す代わりに、オペレーショナル・ディシジョン・システムは再発注の提案（閾値、サプライヤー制約、人の承認手順つき）を生成するかもしれません。カスタマーサービスのダッシュボードの代わりに、ケース優先順位付けを作成し、ルール、リスクスコア、監査トレイルを添付することもあります。フィールドオペレーションでは、容量と新しい制約に基づくスケジュール変更案を提示することがあります。
成功は「レポートが多く見られた」ことではありません。業務プロセスの結果改善が成功指標です：在庫切れの減少、解決時間の短縮、コスト削減、SLA 遵守率の向上、そして明確な責任追跡など。
Palantir Foundry と BI の違いで最も重要なのは、チャートの種類やダッシュボードの見栄えではありません。システムがインサイトで止まるか（オープンループ）、実行と学習まで続けるか（クローズドループ）です。
従来の BI は ダッシュボードとレポーティング に最適化されています。典型的な流れは：
最後のステップが重要です：意思決定は誰かの頭の中、会議、メールスレッドで行われます。探索的分析や四半期レビュー、次のアクションが曖昧な問いにはこの形が有効です。
BI のみのアプローチで遅延が起きるのは通常「問題を見た」後に「何かをした」までの間です：
オペレーショナル・ディシジョン・システムはパイプラインをインサイトの先まで延ばします：
「決定」と「実行」がプロダクトの一部であり、人手によるハンドオフではない点が違いです。承認／拒否、優先付け、配分、ルーティング、スケジューリングのような繰り返し可能な決定をワークフローと決定ロジックとしてエンコードすれば、レイテンシと不整合を減らせます。
クローズドループではあらゆる決定が入力・ロジック・結果に紐づいて追跡可能です。次のことを測れます：我々は何を選んだか？ 次に何が起きたか？ ルールやモデル、閾値を変えるべきか？
時間とともに、システムは人々の記憶ではなく実際の運用から学習し、継続的改善が進みます。これが「分析から実行」への実践的な橋渡しです。
従来の BI は通常、各ステップに最適化されたコンポーネントの連鎖です：ストレージとしてのデータウェアハウス／レイク、データを移動・整形する ETL/ELT、指標を標準化するセマンティックレイヤー、可視化のためのダッシュボード。
これは一貫したレポーティングと分析には適していますが、「アクション」はシステム外で会議やメール、手作業の引き継ぎを通じて行われることが多いです。
Foundry スタイルのアプローチは、データ、変換ロジック、運用インターフェースがより近接して存在するプラットフォームに似ています。分析をパイプラインの終点と見なすのではなく、意思決定を生み、タスクをトリガーし、運用システムを更新するワークフローの一要素と見なします。
多くの BI 環境では、特定のダッシュボードや問いのためにデータセットが作られます（例：「Q3 の地域別売上」）。時間が経つと類似テーブルが多数できて乖離していきます。
「データプロダクト」マインドセットでは、再利用可能で定義が明確なアセット（入力、オーナー、更新動作、品質チェック、期待される利用者）を目標にします。これにより複数のアプリケーションやワークフローを同じ信頼できる基盤で構築しやすくなります。
従来の BI はバッチ更新に依存しがちです：夜間ロード、スケジュールされたモデル更新、定期レポート。オペレーショナルな意思決定はより新鮮なデータ—場合によっては準リアルタイム—を必要とします。遅れて行動するとコストが高いため（出荷ミス、在庫切れ、介入の遅延など）です。
ダッシュボードはモニタリングに優れますが、オペレーショナルシステムは作業を記録・ルーティングするインターフェースを必要とします：フォーム、タスクキュー、承認、軽量アプリ。これは「数字を見る」から「手順を完了する」へのアーキテクチャ的な転換です。
ダッシュボードは「ほぼ合っていれば」許容されることがあります：二つのチームが顧客を異なる基準で数えていても、チャートは作れてミスマッチは会議で説明できることがある。しかしオペレーショナル・ディシジョン・システムはその余裕がありません。
決定が作業をトリガーするとき—出荷を承認する、保守チームを優先する、支払いをブロックする—定義がチームやシステムで一貫していなければ自動化はすぐに危険になります。
オペレーショナル決定は共有されたセマンティクスに依存します：何が「アクティブな顧客」か、「出荷済み」か、「遅延」か？ 定義が一致しなければ、ワークフローの一段が同じレコードを異なる解釈で処理してしまいます。
この点で、セマンティックレイヤーやよく所有されたデータプロダクトは、見た目の良い可視化より重要になります。
システムが「このサプライヤーは同じか？」に確実に答えられないと自動化は壊れます。オペレーショナル構成では通常以下が必要です：
これらが欠けると、統合ごとに一度きりのマッピングになり、ソースが変わった瞬間に壊れます。
複数ソース由来のデータ品質問題は一般的です—重複 ID、欠落したタイムスタンプ、不一致な単位。ダッシュボードはフィルタや注釈で対処できますが、オペレーショナルワークフローは明示的な処理が必要です：検証ルール、フォールバック、例外キューで人が介入できるようにする必要があります。
オペレーショナルモデルはエンティティ、状態、制約、ルール（例：「注文 → 梱包 → 出荷」や容量制限、コンプライアンス制約）が必要です。
こうした概念を中心にパイプラインを設計し、変化を前提にしておくことで、新製品、地域、ポリシーが増えても脆弱な統合で崩壊しないようにできます。
「インサイトを見る」から「アクションをトリガーする」へ移行すると、ガバナンスはコンプライアンスのチェックボックスではなく運用上の安全装置になります。
自動化はミスの影響を拡大できます：一つの誤ったジョイン、古いテーブル、または広すぎる権限が、短時間で何百件もの決定に波及する可能性があります。
従来の BI では間違ったデータは誤った解釈につながります。オペレーショナル・ディシジョン・システムでは誤ったデータは誤った結果につながる可能性があります—在庫が再配分され、注文がルート変更され、顧客が拒否され、価格が変わることがあります。
だからこそガバナンスはデータ → 決定 → アクションの経路上に直接置かれるべきです。
ダッシュボードは通常「誰が何を見られるか」に焦点を当てます。オペレーショナル・システムではより細かな分離が必要です：
これにより、チケットングや ERP、注文管理と統合するときに「読めるだけの権限が誤って書き込み権限になってしまう」リスクが減ります。
良いラインエージは単なるデータ出所ではなく、決定の出所です。チームは推奨やアクションを次のように辿れるべきです：
同様に重要なのはなぜ推奨が出されたかを記録すること（入力、閾値、モデルバージョン、ルールのヒット理由）であり、単に何が推奨されたかを記録するだけでは不十分です。
オペレーショナルな決定は承認、上書き、制御された例外を必要とすることが多いです。ビルダー vs 承認者、推奨者 vs 実行者などの職務分離は、サイレントな失敗を防ぎ、エッジケースに遭遇したときにレビュー可能な履歴を作ります。
ダッシュボードは「何が起きたか？」に答えます。決定ロジックは「次に何をすべきか、そしてなぜか？」に答えます。オペレーショナル環境では、そのロジックは明示的で、テスト可能で、安全に変更できる必要があります—承認、ルーティング、保留、連絡を引き起こす可能性があるからです。
ルールベースはポリシーが単純な場合によく機能します：「在庫が X 未満なら迅速発注」「書類が不足しているケースは審査前に要求する」など。
利点は予測可能性と監査可能性です。リスクは脆弱性：ルールが矛盾したり、ビジネス変化で古くなったりします。
多くの実際の決定は二択ではなく、配分問題です。最適化は限られたリソース（スタッフ時間、車両、予算）と競合する目標（スピード vs コスト vs 公平性）があるときに有効です。
単一閾値ではなく、制約と優先度を定義し、「利用可能な最良プラン」を生成します。重要なのは、その制約がモデラーだけでなくビジネスオーナーに読みやすいことです。
機械学習は多くの場合スコアリングステップとして適合します：リードのランク付け、リスクのフラグ付け、遅延の予測。オペレーショナルワークフローでは、結果が顧客やコンプライアンスに影響する場合、ML は通常「推奨」役として働き、黙って自動実行するべきではありません。
人は推奨の主要因を見たい：使用した入力、理由コード、結果を変えるには何が必要か。これが信頼構築と監査対応を支えます。
オペレーショナルロジックは監視が必要です：入力データの変化、性能の変化、意図しないバイアス。
シャドウモードや限定ロールアウト、バージョニングなどの制御されたリリース手法を使い、結果を比較して迅速にロールバックできるようにします。
従来の BI は「見る」ことに最適化されています：ダッシュボード、レポート、スライス＆ダイスビューで何が起きたかとその理由を理解するのを助けます。
オペレーショナル・ディシジョン・システムは「行う」ことに最適化されています。主なユーザーはプランナー、ディスパッチャー、ケースワーカー、スーパーバイザーなどで、多くの小さな時間感度の高い決定を行い、「次に何をするか」が会議や別ツールのチケットでは済まないことが多いです。
ダッシュボードは広い可視性とストーリーテリングに優れますが、アクションが必要な瞬間には摩擦を生みます：
このコンテキストスイッチが遅延、エラー、一貫性の欠如を生みます。
オペレーショナル UX は信号から解決までユーザーを導くデザインパターンを使います：
「チャートを出す」の代わりに、インターフェースは「どんな決定が必要か、どの情報が重要か、そしてここで何ができるか」を直接答えます。
プラットフォームによっては、基礎データとロジックを組み上げる同じ環境に意思決定ステップを埋め込むことが多く見られます（たとえば Palantir Foundry のような事例）。
BI 成功は報告書の利用度で測られがちです。オペレーショナルシステムはプロダクションツールのように評価されるべきです：
これらの指標はシステムが実際に成果を変えているかを明らかにします。
オペレーショナル・ディシジョン・システムは「何が起きたかを知る」ことではなく、「次に何をすべきかを決め、それを一貫して迅速に、監査可能に行う」ことが目的の場面で価値を発揮します。
ダッシュボードは在庫切れや遅延を示せます。オペレーショナルシステムはそれらを解決する手段を提供します。
DC 間の再配分を推奨したり、SLA とマージンに基づいて注文を優先付けし、補充要求をトリガーし、なぜその決定が下されたか（制約、コスト、例外）を記録します。
品質問題が発生したとき、単に欠陥率のチャートがあるだけでは不十分です。決定ワークフローはインシデントをルーティングし、封じ込めアクションを提案し、影響を受けるロットを特定し、ライン変更を調整します。
保守スケジューリングではリスク、技術者の可用性、生産目標を天秤にかけてスケジュール案を作り、承認されたスケジュールを日々の作業指示に反映できます。
臨床運用やクレームでは優先付けがボトルネックになります。オペレーショナルシステムは重症度、待ち時間、書類の有無などのシグナルとポリシーを使ってケースをトリアージし、正しいキューに割り当て、“what-if” シナリオでキャパシティ計画を支援します—監査可能性を失わずに。
停電時には迅速かつ調整された決定が必要です。オペレーショナルシステムは SCADA/テレメトリ、天候、クルーの位置、資産履歴を統合して派遣計画、復旧順序、顧客への連絡を推奨し、状況変化に応じて実行と更新を追跡します。
不正や与信チームはレビュー、情報要求、承認／拒否、エスカレーションといったワークフローに依存しています。オペレーショナル・ディシジョン・システムはこれらの手順を標準化し、一貫した決定ロジックを適用し、適切なレビュワーへルーティングできます。
カスタマーサポートでは意図、顧客価値、必要スキルに基づきチケットを振り分け、単にレポートするだけでなく業務結果を改善します。
オペレーショナル・ディシジョン・システムは「データプロジェクト」ではなく製品として実装すると失敗が減ります。目標はエンドツーエンドで一つの意思決定ループを証明すること：データが入り、決定が下され、アクションが実行され、結果が測られる—これを拡大する前に検証します。
明確なビジネス価値と責任者を持つ一つの決定を選びます。基本を文書化します：
こうすることでスコープが絞られ、成功が測定可能になります。
インサイトは終端ではありません。「完了」をターゲットシステムで変更された実際のアクション（例：チケッティングツールのステータス更新、ERP の承認、CRM のコールリスト）として定義します。
良い定義には対象システム、変更される正確なフィールド／状態、そしてそれが実行されたことをどう検証するかが含まれます。
初日にすべてを自動化しようとしないでください。例外優先ワークフローから始めると良いです：システムは対応が必要な項目をフラグして適切な人にルーティングし、解決を追跡します。
ERP/CRM/チケッティングなどの高レバレッジな統合を優先し、承認ステップを明示します。これによりシステム外での“影の決定”を防ぎリスクを下げられます。
オペレーショナルツールは行動を変えます。ロールアウト計画にトレーニング、インセンティブ、新しい役割（ワークフローオーナーやデータスチュワードなど）を含めて、プロセスが定着するようにします。
オペレーショナル・ディシジョン・システムの実務的課題の一つは、キュー、承認画面、例外処理、ステータス更新といった軽量アプリが必要になることです。これがないと価値を証明できません。
Koder.ai のようなプラットフォームは、チャット駆動の vibe-coding アプローチでこれらのワークフロー画面を素早くプロトタイプするのに役立ちます：意思決定フロー、データエンティティ、役割を記述すると、初期の Web アプリ（多くは React）とバックエンド（Go + PostgreSQL）を生成して反復できます。
これはデータ統合やガバナンスの重要性を置き換えるものではありませんが、ステークホルダーを整合させ、スナップショット／ロールバックで変更を安全にテストし、ソースコードエクスポートで後の環境移行リスクを低減することで「意思決定定義から使えるワークフロー」までのサイクルを短くできます。
Palantir Foundry と BI のどちらを選ぶかの最も簡単な方法は、売りたい機能から始めるのではなく、改善したい決定から始めることです。
以下が目的のときは従来の BI を選びます：
主な成果が理解の向上であり、即時の運用アクションが不要なら BI で十分です。
以下の条件が当てはまる場合はオペレーショナル・ディシジョン・システムが適しています：
ここでのゴールは 分析から実行へ：データを意思決定ワークフローに変え、次のステップを確実にトリガーすることです。
多くの組織は BI を広範な可視化と探索に使い、実行を標準化すべき特定プロセスにのみ決定ワークフローとガバナンスを追加します。
意思決定インベントリを作成し、各項目をビジネスインパクトと実現容易性でスコアリングして、明確な成功指標を持つ高インパクトな一つの決定をパイロットとして選んでください。
従来の BI はダッシュボード、レポート、アドホック分析を通じてパフォーマンスを可視化・説明することを目的としています。オペレーショナル・ディシジョン・システムは、データ + 意思決定ロジック + ワークフロー + 監査可能性を組み合わせ、実際の業務プロセス内で意思決定を一貫して実行・追跡できるようにすることを目的としています。
「オープンループ」はインサイトで終了します：取り込み → モデル化 → 可視化 → 人が解釈。実行は会議やメールなど別の手段で行われます。
「クローズドループ」はその先まで含みます：取り込み → モデル化 → 決定 → 実行 → 学習。アクションがトリガーされ、結果が記録され、実運用からロジックが改善されます。
以下のような「理解」が主目的の場合、BI が適しています：
明確で繰り返し実行される“次のアクション”が不要であれば、BI で十分なことが多いです。
以下の条件があるとき、オペレーショナル・ディシジョン・システムが必要になります：
こうした場合、意思決定レイテンシや不整合、手作業による引き継ぎを減らすことで価値が生まれます。
ダッシュボードは通常、指標や傾向を表示し、それを元に誰かが別のツールで作業を始める必要があります。決定ワークフローは次のような出力を直接生成します：
成功はレポート閲覧数ではなく、例えば在庫不足の減少などの業務結果で測定されます。
オペレーションでは自動化が安全に動作するために一貫した定義が必要です。典型的な要件は：
基盤が弱いとワークフローは壊れやすく、安全に自動化できません。
インサイトがアクションを直接引き起こすとミスの波及範囲が大きくなります。実務で必要な統制は次の通りです：
ガバナンスはチェックボックスではなく運用上の安全機構になります。
明示的でテスト可能なロジックから始めるのが安全です：
さらに、シャドウモードや限定ロールアウト、バージョニングなどの管理手法で安全に展開・監視します。
製品として実装することで失敗リスクを下げられます。低リスクのパイロット作り方：
こうして範囲リスクを抑えつつ、実運用での価値を検証します。
はい。多くの組織はハイブリッドで運用しています：
実務的には意思決定インベントリを作り、影響度と実行可能性でスコアリングして、まずは高インパクトのループをパイロットするのが良い進め方です。