Ada: CSVおよびExcelからビジネスインテリジェンスを提供するAIソフトウェア (LLMだがそれ以上)

ADA — CSVおよびExcelからのAI駆動型ビジネスインテリジェンス ビジネスファイルをドロップインしてください。ダッシュボード、その根拠、次のアクションを取得します。 ライブダッシュボードを試す · エンジニアリングストーリーを読む · ロードマップを見る · 貢献する · バグを報告する ADAは、BIツールを設定せずに回答を必要とするオペレーター向けのオープンソースの自動データアナリストです。CSV、XLSX、またはXLSMファイルをアップロードすると、ADAはそれをクリーニングし、ビジネススキーマを検出し、インタラクティブなPlotlyダッシュボードを作成し、異常な期間をフラグ付けし、保護されたベースライン予測を投影し、重要な変更を説明し、次に調査すべきことを推奨します。そして、計算の根拠を添えて、平易な英語の質問に答えます。これは、分析ソフトウェアがしばしば困難にするシンプルなユースケースのために設計されています。初めてのユーザーでもスプレッドシートをアップロードして、ビジネスで何が起こっているかを理解できるはずです。 ADAの動作を見る ビジネスの質問をしてください。数値とその計算を取得します。セグメントに焦点を当てます。分析全体が再編成されるのを見てください。異常、予測、ドライバー、および証拠は、生成された文章の背後に消えるのではなく、検査可能のままです。 製品のアーキテクチャ、トレードオフ、および障害モードについては、「AIデータアナリストを構築し、それが幻覚を見るときを教えてくれる」をお読みください。 ADAが異なる理由 ほとんどのCSVアナライザーはチャートで止まります。ADAは4つのレイヤーを明示的に保持します。 レイヤー | 何をするか | 信頼境界 計算 | トレンド、ドライバー、異常、集中度、関係、例外、データ品質を検出 | 決定論的で追跡可能 会話 | 平易な英語の質問を監査可能なpandasクエリプランに変換し、ローカルで実行 | 毎回の回答でその計算が表示されます 解釈 | 計算を優先的な調査に変換 | 明確にラベル付け; 因果関係の証明はしない オプションAI | ルールが読み取れないクエリを実行し、計算された証拠に対する戦略的な読み取りを記述 | オプトイン; アップロードされた生行は送信されない すべての証拠カードとチャット回答は、その計算を公開します。決定論的な製品は、モデルが構成されているかどうかにかかわらず、権威を持ち続けます。 ADAがどのように比較されるか | | Chat-with-CSV | AIツール | 従来のBI | ADA ---|---|---|---|--- セットアップ | プロンプトにアップロード | データモデリング、数週間 | アップロードのみ | アップロードのみ 回答 | 尤もらしい文章; 推論は隠されている | 正確だが、すべてのチャートを自分で構築 | 決定論的な計算と数学の表示 | 決定論的な計算と数学の表示 行をモデルに送信 | 通常 | ベンダーによる | なし — オプションAIはスキーマと証拠のみを見る | なし — オプションAIはスキーマと証拠のみを見る 異常と予測 | 要求に応じて、検証不可能 | 有料アドオン | 内蔵、バックテストされたエラーを表示可能 | 内蔵、バックテストされたエラーを表示可能 コスト | サブスクリプション | ライセンス | 無料およびMITライセンス | 無料およびMITライセンス スプレッドシートから意思決定フローチャートへ A[CSVまたはExcelワークシートをアップロード] --> B[クリーニングと型の推論] B --> C[メトリック、日付、セグメント、IDの検出] C --> D[証拠、異常、予測の計算] D --> E[ダッシュボード、エグゼクティブブリーフ、ドリルダウン] C --> G[ADAに質問: 質問 → QueryPlan → ローカル実行] G -. "スキーマ + 質問のみ、ルールが解析できない場合" .-> H[オプションAIクエリプランナー] D -. "計算された証拠のみ" .-> F[オプションAI戦略的読み取り] ADAは自動的に以下を探します。 * 収益、売上、利益、コスト、金額、または単位などの主要な成果 * 期間の動き、異常検知、ベースライン予測のための時間フィールド * 製品、カテゴリ、チャネル、地域、顧客、またはステータスなどの有用なセグメント * 識別子、欠損値、外れ値、集中度、および数値関係 * 観察された事実から分離された、最も強力な証拠に基づいた次の調査 ソーススキーマが異常な場合、ユーザーはダッシュボードを再構築することなく、検出されたメトリック、日付、セグメントを上書きし、分析全体を単一のセグメントスライスにドリルダウンできます。 製品機能 * デモ付きのゼロコンフィギュレーションCSVおよびExcel分析 * ADAに質問: 自然言語の質問 (合計、ランキング、内訳、トレンド、成長、カウント、時間およびセグメントフィルター) をローカルで計算を表示して回答 * アノマリーレーダー: 期間集計の堅牢なトレンドラインバンド外の期間を、チャート、証拠台帳、および推奨アクションにフラグ付け * 保護されたベースライン予測: 月ごとの季節性、不確実性バンド、およびバックテストされたエラーをチャートの横に表示 * ドリルダウンフォーカス: セグメント値を分析し、次の有用な次元で自動的に再グループ化 * セグメントごとの期間強度ヒートマップと最新の変更を調整するムーブメントウォーターフォール * ワークシートピッカー (マルチシートExcelワークブック用) * 控えめなクリーニング、型推論、重複削除、および可視化されたクリーニング監査 * エグゼクティブヘッドライン、4つのビジネスKPI、および平易な英語のブリーフィング * 表示されるすべてのシグナルの背後にある計算を示す証拠台帳 * 決定論的な証拠にリンクされた優先順位付けされた推奨事項 * オプションAIクエリプランナーと構造化された戦略合成 (OpenAI Responses APIを使用) * ダウンロード可能なMarkdownエグゼクティブブリーフとクリーニング済みCSV * レスポンシブStreamlitインターフェース (非技術者向け) * 予測可能なホストパフォーマンスのためのファイル制限と行キャップ プライバシーとモデル設計 ADAはAPIキーなしで完全に機能します。決定論的モードでは、モデル呼び出しは行われません。Ask ADAのすべての回答も、ルールベースのパーサーが計画できる限り、モデル呼び出しなしで行われます。キーが存在する場合、2つの限定的なモデル呼び出しが可能になります。どちらも型付けされ、同じローカルエンジンに対して実行されます。 * クエリプランナー — 決定論的パーサーが質問を読み取れない場合にのみ使用されます。列スキーマ (名前、タイプ、役割) と質問を受け取り、型付けされたQueryPlanを発行し、ADAがそのプランをローカルで実行します。解決できないプランは推測されるのではなく拒否され、AIで計画された回答には目に見えるバッジが付けられます。 * 戦略的読み取り — 計算されたスキーマ、要約、証拠カード、推奨事項、およびユーザー提供のコンテキストのみを受け取ります。 どちらの呼び出しも、アップロードされた行やセル値をモデルプロンプトに入力しません。応答は型付けされたPydanticスキーマに一致する必要があり、リクエストのストレージは無効化され、安全管理のためにハッシュ化された匿名セッション識別子が使用されます。 デフォルトモデルはgpt-5.6-lunaで、効率的な戦略的読み取りのために低推論設定です。gpt-5.6-terra (中推論) は、決定がより高いコストを正当化するほど曖昧な場合に利用可能です。モデル呼び出しはボタンでトリガーされ、偶発的な支出を避けるために証拠ペイロードごとにキャッシュされます。完全なデータ処理および秘密管理ポリシーについては、SECURITY.mdを参照してください。 アーキテクチャ パス | 責任 app.py | 薄いStreamlitオーケストレーションとセッション状態 pipeline.py | 境界準備、クリーニング、スキーマ選択、ドリルダウン、および監査フレーム analysis.py | 控えめなクリーニングとデータプロファイリング business_insights.py | スキーマ検出、計算、証拠、および決定論的な推奨事項 nlq.py | 自然言語質問 → 監査可能なクエリプラン → ローカル実行 anomalies.py | 期間集計に対する堅牢なトレンドライン異常検出 forecasting.py | 季節性と可視化されたバックテストを備えた保護されたベースライン予測 ai_insights.py | オプションの型付けされたResponses APIクエリプランニングと証拠合成 ui.py | 再利用可能なプレゼンテーションコンポーネントとPlotlyスタイリング file_io.py | ワークシート選択を備えた検証済みCSVおよびExcel解析 tests/ | 単体テスト、プライバシー契約テスト、パイプラインテスト、ビジネスロジックテスト、レンダリングテスト コードベースは、純粋な分析関数とモデル境界での依存性注入を優先します。これにより、Streamlit、ネットワークアクセス、またはAPIクレジットなしでビジネスエンジンをテスト可能に保ちます。 ローカルで実行 git clone https://github.com/saineshnakra/automated-data-analyst.git cd automated-data-analyst python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate python -m pip install -r requirements.txt streamlit run app.py 秘密鍵は不要です。訪問者はセッション限定のサイドバーフィールドに独自のAPIキーを入力できます。信頼できるプライベートデプロイメントは、代わりに環境変数または.streamlit/secrets.tomlにOPENAI_API_KEYを設定できます。 OPENAI_API_KEY = "your-key" そのファイルは決してコミットしないでください。既に無視されています。所有者が資金提供したキーを公開デプロイメントに配置しないでください。ただし、認証と支出制御を追加する場合を除きます。 テストと開発 python -m pip install -r requirements-dev.txt ru