AI分析

あなたのデータには答えがあります。
質問を始めよう。

BIツールを使わずに、AIを活用したデータベース分析を実現。平易な英語で質問するだけで、方言に忠実なSQL、リアルタイムの結果、そして実際のデータから自動生成されたグラフを取得できます。

BI ライセンスなし スキーマ認識型AI 10種類のデータベース方言 Excelとスプレッドシートの出力

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AIデータ分析：BIツールなしであらゆるデータベースをクエリ

AIデータ分析は、人工知能を活用してデータベースを分析し、レポートを作成し、洞察を引き出します。SQLの知識や、TableauやPower BIといった高価なBIソフトウェアは必要ありません。データモデルを構築したり、専用ツールを習得したりする代わりに、平易な英語で質問するだけで、実際のデータから回答を得ることができます。AIは検証済みの、方言に忠実なSQLを生成し、それを実際のデータに対して実行し、グラフや自然言語による分析結果を提示します。これらすべてが、一つの対話の中で完結します。

Query Streamsは、Nova AIと呼ばれるAI分析エンジンを内蔵した、安全性の高いリアルタイムデータベース統合プラットフォームです。 Novaは、安全なオンプレミスエージェントを介してデータベースに接続し、実際のスキーマを読み取り、SQL ServerのT-SQLからPostgreSQLのPL/pgSQLまで、特定のデータベース方言に合わせたSQLを生成します。 ノヴァAIについてもっと知る そして 無料アカウントに登録する 平易な英語でデータへのクエリを開始するには。

従来のBIツールの問題点

Tableau、Power BI、Lookerといったビジネスインテリジェンスプラットフォームは、組織がデータとやり取りする方法を大きく変革しました。しかし同時に、実際にこれらのプラットフォームを利用できる人や、必要な人にインサイトが届くまでのスピードを制限する新たな問題も生み出しました。

ライセンス費用はあっという間に膨れ上がる。 Tableau Creatorはユーザー1人あたり月額75ドルです。Power BI Proはユーザー1人あたり月額10ドルからですが、プレミアム機能を利用すると20ドル以上に跳ね上がります。50人規模のチームの場合、BIライセンスだけで年間45,000ドルを超える可能性があり、これはトレーニング、導入、データエンジニアリングの費用は含まれていません。

学習曲線は時間単位ではなく、週単位で測られる。 Tableauダッシュボードの構築には、データモデルの概念、計算フィールド、LOD式、および独自のインターフェースの理解が必要です。Power BIでは、DAX、Power Query M、およびデータリレーションシップモデリングに関する高度な知識が求められます。ほとんどのビジネスユーザーはこれらのスキルを習得できないため、データチームにリクエストを送信して待つことになります。

データモデルがボトルネックを生み出す。 従来のBIツールで質問をするには、まずセマンティックモデルを構築し、関係性を定義し、メジャーを作成し、データセットを公開する必要があります。既存のモデルの範囲外となる新たな質問が発生するたびに、データエンジニアリングの作業が繰り返されます。このサイクルにより、「質問があります」から「回答はこちらです」までの平均時間は、数日から数週間にも及びます。

ダッシュボードは古くなる。 静的なダッシュボードは、設計された目的の質問に答えるだけですが、実際のビジネス上の疑問は動的です。予期せぬ顧客離脱率の急増、サプライチェーンの遅延、急激な売上減少など、新たな状況が発生すると、ダッシュボードでは対応できないか、再構築が必要になります。AIデータ分析ツールは、ライブデータに対していつでもどんな質問でもできるようにすることで、この問題を解決します。

AIデータ分析がクエリストリームとどのように連携するか

ゼロからライブ分析を実現するには4つのステップが必要です。データモデリングもダッシュボード構築も独自のトレーニングも不要です。より詳しい手順については、ガイドをご覧ください。 AIを活用した分析.

ステップ1：エージェントをインストールします。 Query Streams Agent をダウンロードして、データベースにアクセスできる任意のマシン（オンプレミス、AWS EC2、Azure VM、Google Cloud など）にインストールしてください。このエージェントは送信専用接続を行うため、ファイアウォールの変更や受信ポートの設定は不要です。

ステップ2：データベースを接続します。 エージェントのローカルインターフェースからデータソースを追加できます。Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQLite、Microsoft Access、Oracle、Snowflake、BigQuery、DuckDB、およびStripeやHubSpotなどのAPIコネクタをサポートしています。

ステップ3：Nova AIを開いて質問をします。 Novaへナビゲートするには クエリストリームダッシュボードデータソースを選択し、質問を平易な英語で入力してください。Novaはセマンティックインテリジェンスを使用して、生成前に実際のテーブルと列のメタデータを事前に読み込みます。

ステップ4：検証済みのSQL、リアルタイムの結果、およびグラフを取得します。 Novaは、データベースの言語固有のSQLを生成し、それを多層検証パイプライン（構文チェック、あいまい修正によるテーブル検証、列検証、構造チェック）で処理し、実際のデータに対して実行し、自動生成されたグラフで結果を表示します。さらに質問をすることで、分析を洗練させたり、詳細に掘り下げたり、ピボットしたりできます。

実際の動作をご覧ください：NovaによるAIデータ分析

以下は、Nova AI の典型的な会話の流れです。ビジネスユーザーが収益動向について質問すると、Nova は適切なテーブルを見つけ、検証済みの SQL を生成して実行し、データと自動生成されたグラフの両方を返します。これらすべてが、1 つの会話の流れの中で行われます。

ノヴァAI

PostgreSQL — sales_prod

過去12か月間の月間収益の推移を表示してください

あなたの オーダー そして 注文アイテム テーブルを作成し、月ごとの収益をグループ化するPostgreSQLクエリを生成しました。結果は以下のとおりです。

月間収益 — 過去12ヶ月間 バー

2025年4月

12万4000ドル

2025年5月

11万6000ドル

2025年6月

14万1000ドル

2025年7月

13万6000ドル

2025年8月

15万ドル

2025年9月

14万5000ドル

2025年10月

16万ドル

2025年11月

17万1000ドル

2025年12月

20万1千ドル

2026年1月

15万7000ドル

2026年2月

16万5000ドル

2026年3月

18万1000ドル

12ヶ月間・総額185万ドル

売上高は前年比46％増加した。 — 2025年4月の12万4000ドルから2026年3月の18万1000ドルへ。最も伸びたのは12月の20万1000ドルで、年末商戦が要因と考えられる。 2026年第1四半期の平均月収は16万8000ドル2025年第2四半期の12万7000ドルから増加。

上昇傾向は、2025年5月に一度だけ落ち込むものの、概ね一致しています。製品ライン別に内訳を示したり、2年前の同時期と比較したりしましょうか？

Novaにあなたのデータに関するあらゆる質問をしてみてください…

Nova AIが他のAI分析ツールと異なる点とは？

ほとんどのAIデータ分析ツールは、説明から汎用SQLを生成しますが、テーブルや列の実際の名前はわかりません。Nova AIは、実際のデータベースに接続することで異なります。 セマンティックインテリジェンスこれは、何かを生成する前に、実際のメタデータをプロファイリングします。

既存のツールと連携します

AIデータ分析は、結果を独自のプラットフォーム内に閉じ込めるべきではありません。Nova AIは、チームが既に利用しているツール（Microsoft ExcelとGoogle Sheets）に結果を出力します。Novaが生成したクエリを保存したい場合は、再利用可能なクエリとして保存してください。保存されたクエリは、Query Streams ExcelアドインとGoogle Sheetsアドオンに、手動で作成したクエリと並んで表示されます。

質問は誰にでも共有してください。 AIが生成したクエリを保存し、チームメンバーや外部パートナーと共有できます。受信者は、共有されたクエリを各自のExcelまたはGoogleスプレッドシートから実行し、フィルターを個別に調整して、SQLコードやデータベース認証情報を見ることなく、オンデマンドでライブデータを取得できます。クエリストリームは並列クエリ実行をサポートしているため、ユーザーは複数の保存済みクエリを異なるワークシートタブとエージェントストリームで同時に起動できます。

スプレッドシートを超えた自動化を実現しよう。 生成されたクエリをスケジュール設定することで、データをAirtable、Smartsheet、Baserow、またはSeaTableに定期的に同期できます。AIが生成したインサイトを、統合コードを記述することなく、定期的なデータパイプラインに変換できます。

サポートされているデータベースとデータソース

Nova AIは、Query Streamsがサポートするすべてのデータベースに対して、方言に正しいSQLを生成します。デプロイ 複数のエージェント オンプレミス、AWS EC2、Azure VM、Google Cloudなど、世界中のあらゆるインフラストラクチャに対応します。各エージェントは自動更新によって自己メンテナンスを行い、Novaのデータソースセレクターでデータソースを利用できるようにします。

リレーショナルデータベース： Microsoft SQL Server (T-SQL)、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQLite、Microsoft Access、Oracle、Snowflake、およびBigQuery。

分析データベース： DuckDBは、高性能なローカル分析ツールとして、またAPIコネクタデータのストレージエンジンとして活用できます。

APIコネクタ： Stripe、HubSpot、Shopify、Google Analytics、Google Search Console、ShipStation。APIデータはDuckDBにローカルにキャッシュされるため、Novaはコネクタデータのクエリ時にDuckDB方言を使用します。

よくある質問

AIデータ分析を始めよう

Nova AIの内部動作の詳細については、以下を参照してください。 AIを活用した分析, テキストからSQLへ, そして 自然言語からSQLへ.