生データからインサイトまで。自動で。
Buda のデータ分析 AI Agent は、データクリーニング、複数ソースの集約、アドホッククエリ、異常検知、定期レポート、経営向けブリーフを、永続コンテキストとともに実行します。
データアナリストは、分析よりもデータ準備に多くの時間を使っています。
データを理解する AI Agent が、同じ文脈を何度も説明する手間を減らします。
データワークフロー全体を実行する AI Agent
クエリ、クリーニング、集約、検知、レポートの Agent が同じデータワークスペースを共有します。ビジネス質問からレビュー済みインサイトまでを一連の流れで進められます。
機能を見る
データ分析ワークフロー全体を支える 6 つの AI 機能。
Buda は、クエリ、クリーニング、集約、異常検知、定期レポート、経営向けインサイトのための永続的な Agent をデータチームに提供します。
自然言語データクエリ
自然言語で質問できます。Agent が関連テーブルを特定し、クエリを作成・実行し、結果を整えて構造化された回答を返します。
自動データクリーニング
欠損、重複、形式の不一致、キー不一致を検出・処理し、各変換をレビュー用に記録します。
複数ソースのデータ集約
CRM、決済、分析ツール、社内システムのデータを統合データセットにまとめ、照合ログを残します。
異常・外れ値検知
売上急変、解約集中、データ欠損、統計的外れ値を監視し、文脈付きで担当分析者にルーティングします。
定期データレポート
スケジュールに沿ってデータを取得し、セグメント別内訳と差分を含む構造化レポートを作成してレビューに回します。
経営向けインサイト生成
データセットから最大の機会、重要なリスク、最も明確なアクションを抽出し、経営層が読める形式にします。
最初のデータワークフローを 30 分で自動化。
繰り返し発生する業務を 1 つ選び、コンテキストを接続し、最初の出力をレビューしてからスケジュール化します。
毎週もっとも時間を奪うデータ業務から始めましょう。
入力が明確で、信頼できるレビュー担当者がいて、出力を確認できる反復データ業務を選びます。
4 ステップで AI データ分析 Agent を試験導入。
繰り返し業務を 1 つ選び、データソース文脈を接続し、実データで実行し、レビュー後にスケジュール化・拡張します。
最も時間のかかるデータ業務を選ぶ
アドホック分析、週次レポート、異常監視、経営向けブリーフから始めます。
データソースとスキーマを接続
ソース文脈、スキーママップ、データ辞書、過去クエリ、既知の異常パターンを追加します。
実データで Agent を実行
Agent にクエリ、清掃、集約、検知、レポート作成を行わせ、各変換と解釈をレビューします。
スケジュール化して拡張
信頼できるようになったら、より多くのソース、関係者、レポート種別へ広げます。
データ準備を任せられる AI Agent をチームに。
データクリーニング、アドホック分析、集約、異常検知、定期レポート、経営向けブリーフを、永続的な Buda ワークスペースで実行します。