Golden Analyticsが定義公開

この定義記事は、口で言うのは簡単だが検証は難しい区別に立脚している。Golden Analyticsは「機能としてのAI」と「基盤としてのAI」を分けている。AIを取り除くテストは、よくある2つの代替案に真っ向から向けられている。人間が従来のビルダー画面で作業する中でAIが助言するだけのBIツールと、チャットボックスが実質的に製品のすべてであるチャット中心のツールだ。Goldenはこれらは別の軸に位置すると主張し、AIネイティブ製品はチャットやエージェントのモードを必要に応じて取り入れつつ、ユーザーが手作業で操作することもできるとしている。

基準はFERRARO Consultingの2026年レポートにさかのぼる。同レポートは「偽物」「革新者」「真の考案者」が混在する市場を描いている。注目すべきは、7原則がFERRAROのPDFとGolden自身の選定ガイドという微妙に異なる2つの版で示されている点で、どちらのリストを指すのか明示することが推奨されている。Goldenのガイドは原則をベンダーへの質問と危険信号に変換しており、AIがオンかオフの二者択一で中間がないかどうかから、AIの出力がベンダーのUI内でしか得られないかどうかまでを問う。

Goldenはこの枠組みの下での自社評価も開示しており、弱点も含む。継続的学習はBase評価、高忠実度ガバナンスは今後の課題とされた。枠組みも評価者もベンダー側に属するため、評価は独立した比較ではなくベンダーが公開した評価として読むべきだ。また「最大10倍」のアナリスト生産性や「2分で動くダッシュボード」といった未検証のベンダー主張も挙げ、買い手がPoCで自社データを使って確認するよう促している。