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Clarity新機能「Reporting Workspace」×「生成AI」でレポーティングを革新。JasperReportsサポート終了を見据えた次世代のデータ活用戦略
はじめに:Clarityのレポート作成は「新時代」へ
プロジェクト管理の意思決定を支えるClarityのレポート機能が、今、大きな進化を遂げようとしています。
これまで長らく親しまれてきたJasperReports(拡張レポート)は、2026年9月のバージョン16.4.3をもってサポート終了(削除)が決定しています。一見すると大きな環境変化ですが、実はこれ、Clarity独自の新しいレポート機能や外部連携により直感的で高度なデータ活用を実現するための絶好の機会なのです。そして、円滑なユーザーの移行には「生成AI」が大きな役割を果たしてくれるでしょう。
本記事では、将来のレポート環境に備えつつ、いかにしてデータ活用のハードルを下げていくべきかを解説します。選択肢1:Clarityの新機能「Reporting Workspace」を活用する
JasperReportsのサポート終了に伴い、第一の選択肢となるのがClarityに統合された独自のレポート機能Reporting Workspaceです。
- シームレスな操作性:Clarityのアプリケーションとして一貫したUIとアクセス権限が利用できるため、管理が非常にシンプルになります。
- 標準データプロバイダ:プロジェクト情報などを直感的に扱える標準のデータソースが用意されています。
- 柔軟なカスタマイズ:SQLを使用して独自の「カスタムデータプロバイダ」を作成し、高度なグラフ化を行うことも可能です。
Reporting WorkspaceではClarityの一貫したUI上でレポートの作成、表示が可能
選択肢2:OData Connectorを介して外部BIツールを利用する
「使い慣れたツールで分析したい」というニーズに応えるのが、OData Connectorを利用した外部連携です。
- 主要BIツールへの対応:Power BIやTableauといった世界標準のBIツールをClarityのデータに接続できます。
- Excelでの活用:Microsoft Excelからも接続可能なため、身近なツールでデータウェアハウスの情報を抽出・加工してレポートを作成できます。
- 柔軟なデータ加工:Power Queryなどを通じて、データウェアハウスの構造を活かした自由度の高いレポート構築が可能です。
生成AIという「先生」をパートナーに迎える
レポートは、利用者ごとに必要な情報などが異なるため、セルフサービスでの構成、タイムリーな修正などが求められることが多くあります。しかしながら、Reporting Workspaceのデータプロバイダ構築時のSQL作成や、ODataでのデータ抽出には、Clarityのデータ構造に対する理解が必要であり、これが導入のハードルとなることがあります。
丸文では、この技術的な壁を「生成AIエージェント」との協働によって解決することをご提案します。
- AIによるクエリ生成:専門的なSQLやPowerQueryのコードも、AIに自分の言葉で質問することで、やり方を教えてもらうことが可能です。
- 情報の補完:Clarityのような、Webでは活用情報の少ない専門的な製品でも、生成AIは公開された情報を広くカバーしており、新しく実装された機能にも実用的なアドバイスを提供してくれます。
生成AIのおかげで技術的なハードルが大幅に低下。思い通りのレポートが自社で構築可能に。
「一発で正解」は出ないかもしれないけれど、AIとの対話と必要十分なサポートで解決
ただし、生成AIの回答は常に100%正しいわけではありません 。現時点では、標準的なAIに質問しても、Clarity固有のデータウェアハウス構造を正確に捉え、一発で機能するクエリを生成するのは難しいのが実情です。
そこで重要になるのが、「AIとの対話を繰り返して精度を高めるノウハウ」と、「アプリ運用・環境構築の経験に基づく専門知識」の組み合わせです。
- 対話型の調整:期待した結果が出ない場合でも、AIに具体的な差異をフィードバックし、修正案を提示させる作業を繰り返しながら正解に近づけていくプロセスが有効です。
- 丸文の支援サービス:AIとのやり取りだけでは解決が困難なケースや、AIのご利用に制限があるお客様には、私たちがこれまでの知見を活かしてお手伝いすることも可能です。お客様自身での構築を優先しながら、必要に応じたサービスをご提供します。
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