分析ワークフローのあらゆる場面でAIを活用
Exploratoryでは、データを集めるところから、分析結果を伝えるところまで、それぞれのステップでAIを活用できます。
AIを別のツールとして使うのではなく、いつもの分析ワークフローの中でそのまま使うことができます。
欲しいデータを、自分の言葉で。
欲しいデータを自然言語で指示すると、AIが取得方法を考え、必要なRスクリプトを自動的に作成して実行します。
ExcelやCSVはもちろん、PDF、データベース、API、Webサイト、オープンデータなど、Rからアクセスできるさまざまなデータソースを利用できます。
作成された処理はRスクリプトとして残るため、その後も同じ方法で再実行できます。
やりたいデータ加工を、言葉で伝える。
「年齢から年代を作る」「2つのデータを結合する」「文字列から必要な部分だけ取り出す」など、やりたいことを自然言語で伝えるだけで、AIが必要なデータ加工を作成します。
生成された処理はExploratoryのデータ加工ステップとして残るため、後から確認、編集、再実行できます。
複雑なデータ加工をAIに手伝ってもらいながら、透明で再現可能なワークフローを維持できます。
自分の言葉で、AI関数を作る。
テキストデータに対して行いたい処理を、自然言語で関数として定義できます。
AIによって作られた結果は新しい列としてデータに追加され、そのまま集計、可視化、分析へつなげることができます。
データが変わっても、分析を止めない。
列名やデータ型の変更などによってデータ加工エラーが発生したとき、AIが原因を分析し、修正方法を提案します。
エラーが起きたステップだけでなく、前後のデータ加工との関係も確認しながら、現在のワークフローをできるだけ維持できる修正方法を考えます。
例えば、変更された列名への参照の更新や、必要なデータ型変換の追加などが提案されます。
チャートから「何がわかるか」をAIが説明。
AI サマリは、チャートから読み取れる重要なパターンやトレンドを、分かりやすい文章で説明します。
上昇や下降、グループ間の違い、特徴的な変化など、チャートの中で注目すべきポイントを素早く把握できます。
複雑な分析結果を、まず重要なポイントから。
統計分析や機械学習の結果には、多くのチャートや指標が含まれます。
AI サマリは、その中から重要なポイントを整理し、分析結果の全体像を分かりやすく説明します。
まずAIサマリで何が重要なのかをつかみ、その後で詳細な分析レポートを見ることで、分析結果をより効率的に理解できます。
分析結果から、伝わるレポートへ。
Exploratoryで作成したチャートや分析結果をもとに、AIがレポートの文章を作成します。
AIはノートの中にあるチャートの内容も読み取り、結果を解釈しながら自然な文章としてまとめます。
自分のレポート形式をテンプレート化
カスタム・プロンプトを使えば、「経営層向けに3つのポイントにまとめる」「各チャートについて結果と次のアクションを書く」といった、自分自身のレポート形式を指定できます。
よく使うプロンプトはテンプレートとして保存し、定期的なレポート作成にも再利用できます。
AIを使っても、分析ワークフローはあなたのもの。
AIによって分析作業を速く、簡単にできても、何を行ったのか分からなくなってしまっては意味がありません。
Exploratoryでは、AIが作成した処理や分析結果をブラックボックスにしません。
確認できる
AIが何を行ったのかを確認できます。
修正できる
必要に応じて内容を変更できます。
再実行できる
同じ処理を繰り返し実行できます。
AIのスピードと柔軟性を活かしながら、分析者自身がワークフローを理解し、コントロールし続けることができます。