分析レポートの標準フォーマット
認知負荷の低い HTML レポートを共有リンク付きで生成。プロットライブラリとスタイルを制約することで、どのハーネス・LLM でも一貫した品質を保ちます。
ChatGPT vs Claude Code + Phaide
対照実験 — すべてのレポートは同じデータセット・同じプロンプトから生成: Which feature should we improve first to drive revenue growth?
データセットを見る ↗
Phaide MCP は、いまお使いの AI エージェントにデータコネクタ、リアルタイムダッシュボード、共有メモリ、専用探索ツールを追加します。
あなたのAgentにMCPを追加
phaide.aiを使い始めたい。以下の手順に従ってください。 まず、https://beta.phaide.ai/signupからサインアップし、オンボーディングと組織の作成を完了する。 その後MCPサーバー(https://api.beta.phaide.ai/v1/mcp/)を追加し、OAuth認証を行う。 phaide_get_contextツールを使用し、セットアップを開始。
“百聞不如一見” — 趙充国
認知負荷の低い HTML レポートを共有リンク付きで生成。プロットライブラリとスタイルを制約することで、どのハーネス・LLM でも一貫した品質を保ちます。
ChatGPT vs Claude Code + Phaide
対照実験 — すべてのレポートは同じデータセット・同じプロンプトから生成: Which feature should we improve first to drive revenue growth?
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気づいていなかったインシデントや、埋もれた顧客の不満を深夜のうちに見つけ出します。休憩時間に発見フィードをスクロールするのは、きっと楽しいはず。
実行時間はそのままに、分析はより深く。エージェン トは、データ分析に特化した高速の仮説検証ループを呼び出せます。
Phaide は会話からセマンティックレイヤーとビジネスコンテキストを学習し、組織全体で共有します。あるエージェントの間違いを、チームが二度繰り返すことはありません。
エージェントの暴走を防ぎます。全てのデータソースへのクエリは記録/監視されます。あなたが設定したポリシーを使用し、監視モデルによって危険なクエリをブロックします。
ドラッグ&ドロップで編集できる美しいダッシュボード。静的な HTML 出力と違い、すべての値とグラフがリアルタイムに更新されます。
“私たちは、優れたデータビジュアルとはメッセージを伝えるものだと信じています。生成されるビジュアルの一貫した品質と柔軟性を両立するため、プロットツールそのものを再設計しました。”
まず試してみたい個人に。
成長するチームに。
大規模な組織に。
高度なセキュリティと規模に。
URL を 1 つ貼り付けて、ブラウザで「許可」を押すだけ。Claude をはじめとする MCP 対応アプリから、自社のデータにそのまま質問できるようにするまでの手順をひととおり解説します。
AI に本番 DB を読ませるとき、読み取り専用ユーザーを作るだけでは不十分です。PostgreSQL を例に、AI と DB の間に Query Broker を置き、見せるデータと実行できる処理を絞る方法を Python のコードとともに解説します。
オープンソースの quelmap と Lightning-4b から Phaide AI へ。自律的なデータ探索、自動マスキング、ダッシュボード、ドキュメント生成。本日 Product Hunt でローンチします。
エージェント型BIとは何か、Tableau・Power BI・Metabase とどう違うのか、そして Hex・Omni・Basedash がどこに位置づけられるのかを解説します。
従来のBIやAIコパイロットは、誰かがすでに問題を疑っているときにしか機能しません。エージェント型アナリティクスが、データチームを受動的なクエリから自律的な発見へとどう移すのかを解説します。
AIデータ分析の基礎から、ビジネスでの具体的な活用方法、導入のメリットと課題、そして代表的な関連サービスまでを体系的に解説します。
名前と目的を一文で入力すれば、AIエージェントが自分たちのデータからウィジェットのコードを書いて検証し、共有可能なダッシュボードを組み上げます。
Phaide は取り込み時に機密カラムを伏せ字へ変換し、チャットに入力した瞬間にも機密値を検知します。AI が見るのは傾向だけで、その先にいる「人」は見えません。
Claude・ChatGPT・Perplexity は各社の製品です。