【ThoughtSpot】SpotIQについて

2026年1月13日 2026年1月13日 17分11秒

AkimasaKajitani

ThoughtSpotの機械学習（AI）機能の一つ、SpotIQについてご紹介します

AkimasaKajitaniです。今回はThoughtSpotのSpotIQについてご紹介します。SpotIQは機械学習の機能をThoughtSpotで利用できる機能で、隠れたインサイトを発見するための機能です。

SpotIQとは？

SpotIQはThoughtSpot内で利用できる機械学習機能の名称です。SpotIQでは以下の機能を提供しています。

「SpotIQ分析」から呼び出し
- 予測（KPIチャートのみ）
- 異常値
- 傾向分析
- 相互相関
KPIアラート
KPIチャートの異常検出
変更分析

一般的にSpotIQとして目にするのは「SpotIQ分析」から呼び出すところかと思いますが、ここでは、KPIアラート系の話もまとめて行いたいと思います。

「SpotIQ分析」から呼び出し

一般的にSpotIQといえば、回答（Answers）の詳細メニューから呼び出す「SpotIQ分析」になるかと思います。ここでは、予測、異常値、傾向分析、相互相関の４つから選択することができます。

以下は、KPIチャートからSpotIQ分析メニューを呼び出した時の画面です（旧バージョンでは一気に全機能を試せたのですが、現在（10.15時点）は一つずつ呼び出す形になっています）。４つあるSpotIQ分析のうち、「予測」はKPIチャートから呼び出す場合のみ利用可能です。

重要な考え方：

「SpotIQ分析」の考え方として、ユーザーが気づいていないインサイトを得るということを主眼にした設計になっており、SpotIQ分析の呼び出し元の検索結果が主軸になるものの、そこで使われている以外の項目やメジャー（数値項目）に何か隠れたインサイトがないか、というのを探るようになっています。そのため、表示しているチャート内にインサイトがあっても分析対象とならないケースがあります。

分析対象の項目は、項目数やその中のアイテムが多い場合無限大の組み合わせになることが考えられるため、すべての項目に対して分析が行われるわけではありません。また、分析対象はユーザーベースのランキングの影響を受けるため、モデルの設定にある「インデックス優先度」を高く設定している項目が優先的に選択されます（ドキュメントによれば、重要な項目は8～10を推奨しています）。

逆に、ユーザー側で分析範囲をコントロールしたい場合は、「分析を現在の結果セットに限定」というオプションをオンにすることで、分析の元となる検索結果の項目に限定して分析を行うことができるようになります。少しずつインサイトを探っていくにはこちらの方が確実かもしれません。

このあたりはうまく使い分けが必要です。

話を戻します。

前述のSpotIQ分析のメニューからそれぞれのメニューを選択し、「次へ」ボタンをクリックすると、それぞれの分析を行うことができます。

どのように元のクエリ（検索トークン）を作成し、「列の選択」で何を加えるか

そもそも各SpotIQの機能について受け入れることのできるデータについて、時系列データもしくはどのようなデータでも受け入れるものの2つに分かれています。受け入れることのできる対象データが時系列データの場合、日付項目が必須となります。

また、SpotIQ分析を呼び出す元のチャートの属性項目がSpotIQ分析のベースとなりますが、機能によって分析に影響を受けるものと受けないものがあります。また、設定途中で行う「列の選択」においても属性とメジャーで利用されるもの、されないものがあります。

表にまとめると以下のようになります。

機能	対象データ	元の検索トークンの影響	列の選択
予測	時系列データ	属性項目は日付のみとなり、日付項目の粒度の影響を受ける（月単位なのか年単位なのか）	なし
異常値	問わない	受ける	利用される
傾向分析	時系列データ	受ける	メジャーのみ利用される（属性を選択しても利用されません）
相互相関	時系列データ	属性項目は無視される	メジャーのみ利用される（属性を選択しても利用されません）

元々複数の機能を一括で処理できるようになっていたため、インターフェースが共通化されており、少しわかりにくくなっているかもしれませんが、実は機能によってかなり動きが異なります。

元の検索トークンの影響を受ける機能はしっかりと検索結果で分析を行いたい形にしておく必要があります。例えば、KPIチャートで予測をする場合、月単位なのか年単位なのか、といったところは最初の検索時点でしっかり設定しておく必要があります。特に日付項目については時間バケット（日単位なのか月単位なのか）は検索時のものがそのまま使われます。また、属性項目は、元の検索結果の粒度で分析が行われます（相互相関、予測以外）。つまり棒グラフで売上とカテゴリを表示しているチャートの場合、カテゴリごとに分析が行われるということです。例えば、カテゴリ内のアイテムが「野菜」「果物」「飲料」であれば、それぞれのアイテムにしぼった状態にして分析が行われます。なお、未使用項目に属性項目が入っている場合も分析対象となるため不要なら外しましょう（場合によってはインサイトが得られない要因となります）。

少し具体的に解説すると、以下は、元のクエリ（検索トークン）として「オーダー日　サブカテゴリ、売上」とし、列の選択で「都道府県」を追加し、異常値分析を行っているものです。元のクエリの検索項目でフィルタがかかり、それを列で選択した属性項目（もしくは他の結果では元のクエリの検索項目の属性項目）でスライスし、異常値分析を行っています。

なお、「分析を現在の結果セットに限定」をオンにした場合、列の選択は完全に無視され、元の検索トークンの影響のみ受けるようになります。このオプションは、以下のように「列を選択」の画面でオプション選択メニューに入ることができます。

実際の設定は、「すべての選択された質問に対する設定」のところにあります。

SpotIQ分析結果の賞味期限について

基本的にすべてのSpotIQ分析の結果は、ナビゲーションのインサイトの「SpotIQ分析」内に一時的に保存されます。ただし、そのままですと24時間で賞味期限切れとなり削除されます。これを保存しておきたい場合は、「インサイトの保存」ボタンから保存する必要があります。これにより、有効期限なし、として保存されます。

SpotIQ分析の共有について

共有は可能です。

ライブボードへのピン留めについて

ライブボードへのピン留めは、可能なものと不可能なものがあります。

可能なもの：

異常値
傾向分析
相互相関

不可能なもの：

予測

制限事項

SpotIQ分析では、Group_Aggregation 系の関数は利用できません。

予測

予測は、LSTM（Long Short-Term Memory）と呼ばれる機械学習のアルゴリズムによって行われます。これは、重要な情報を長期的に記憶することができる、というアルゴリズムです。基本的には、過去のパターン、季節性、成長率などから時系列予測を行うモデルですので、日付項目を持つデータに対して、単一の数値を予測することとなります。

得られる結果について

これを実行すると、以下のようなグラフが得られます。

右端のグレー部分が予測の結果で、95%の信頼区間の予測結果となります。なお、予測するためには、データポイントが最低15個必要です。

異常値

異常値というと悪い印象を持つかもしれませんが、元の英単語が「Outlier」なので、「外れ値」ということになります。

外れ値分析は、手法として以下から選択可能です（同時実行が可能です）。

「中央Zスコア」もしくは「Zスコア」（デフォルトで実行される）
季節性ハイブリッドESD
線形回帰（日付列に対してのみ実施）（デフォルトで実行される）

実行する場合は、元のクエリ（検索トークン）に入っている属性の項目の中身のアイテムごとに分析が行われるため、しっかりと分析したい内容を検索トークンで表現する必要があります。

得られる結果について

異常値分析を実行すると、以下のようなグラフが得られます。

こちらは、月単位の日付項目に対して分析が行われています。アルゴリズムは「中央Zスコア」です。

日付以外の属性項目の場合、以下のような結果が得られます。

注意事項：

「季節性ハイブリッドESD」は速度がかなり遅いです
「線形回帰インサイトの最大数」はデフォルト設定のほうが良いようです。値を変更した時に結果が出ないことがありました。

傾向分析

傾向分析は、時系列データに対しておおまかな傾向（右肩上がりなのか、下がりなのか）を見つけるための分析手法です。時系列データに対して最小二乗法（いわゆる線形回帰ですね）で近似直線を決定するため、必ず日付項目が必要になります（日付項目は日時型である必要があります）。

得られる結果について

傾向分析を実行すると、以下のようなグラフが得られます。

「線形モデル」という水色の直線が分析結果となります。

注意事項：

傾向分析で、検索トークンで設定している属性の傾向でインサイトが得られない場合、「パラメーターをカスタマイズする」のところで「分析を現在の結果セットに限定」にチェックを入れて実行してみてください。ただし、この場合「列を選択」で設定したメジャーについて分析が行われなくなるため、追加したいメジャーがある場合は検索トークンに加えてください（チャートに表示しなくても未使用項目に入れておけば分析対象となります）。