自分の言葉で質問。
ビジネスの問いから始めましょう。FastBIが接続済みデータに対するSQLに変換します。
質問する。チームが信頼できる答えを得る。
FastBI Analysisが接続済みデータを意思決定に変えます。普段の言葉での質問、監査可能なSQL、共有できるレポートを、データチームの構築なしで。
Analysisの動作を見る
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普段の言葉で質問
FastBIはチャット内で、問いを検証済みSQL、信頼できる説明、その裏付けとなる根拠に変えます。
01問いから理解へ
問いから始め、根拠をたどる。
売上が変わった。注文は増えた。何かが合わない。普段の言葉で質問し、数字と回答のSQLを探索しましょう。
1つのデータセット。3つの取り込み方法。例示データ · 2026年2〜3月
なぜ純売上が減ったのですか？
数字をたどる
注文は増加。残る売上は減少。
純売上は$31k減少しました。返金は$28k増加し、総売上は$3k減少しました。次の問いは、どの商品が返金の原因になったかです。
ソース：
analytics.orders純売上−7.9%
2月$394k
3月$363k
総売上から返金を差し引く
SQLの例を確認
SELECT
month,
SUM(gross_sales - refunds) AS net_revenue
FROM analytics.orders
WHERE month IN ('2026-02', '2026-03')
GROUP BY month
ORDER BY month;仕組みを確認。
説明の根拠となるクエリと結果を確認し、回答に至った過程を理解できます。
さらに掘り下げる。
結果を商品、期間、顧客ごとに掘り下げる。1つの答えを、より良い問いにつなげましょう。
02あなたのデータ。あなたのビジネスロジック。
正しい答えは、正しい背景から。
テーブルが語るのは全体の一部です。定義やソース間の関係が残りを補います。その背景を分析に取り込みましょう。
その指標はあなたにとって何を意味しますか？
よく知る指標名でも、計算方法が異なる場合があります。定義をデータのそばに保持しましょう。
ビジネス定義の例
総売上 − 返金
返金後に残る売上を測定。
問いはツールを横断する。分析も同じように。
顧客レコードを注文やキャンペーンデータと接続し、単一のダッシュボードを超えてジャーニーを探索。
顧客レコード
注文履歴
キャンペーンデータ
リピート購入者を獲得するキャンペーンはどれですか？
活用の土台となるカタログ。
テーブル、列、リレーションの背景を分析に提供。
どこでも使える定義。
ビジネスの知識をデータのそばに保持し、使い慣れた指標を毎回説明し直す手間を省きます。
ツールを横断する問い。
接続済みソースをまとめて探索。プランに応じてソース横断分析を利用できます。
03役立つ答えから共通のビューへ
良い分析はチャットで終わらない。
見つけたグラフやテーブルを、チームが見返せるレポートに。数字のそばに説明を保持します。
何度も見返したくなるビュー。
主要指標、トレンド、説明を1か所にまとめる。
インタラクティブレポートの図解レポートプレビュー
月次売上についての会話
注文量は増えましたが、返金の増加により残る売上は減りました。
会話から作り上げる。
必要なレポートを説明し、役立つグラフとテーブルをまとめましょう。
すべてのチームにビューを。
経営層、マーケティング、業務部門が答えたい問いを中心にレポートを整理。
アクセスを管理して共有。
StartupとSMEのプランでアクセス制御付きレポートを公開。
MCPサーバー
あなたのAIツール。あなたのデータ。あなたのルール。
FastBIのModel Context Protocol（MCP）サーバーを通じて、他のAIアシスタントに管理されたアクセスを提供します。FastBIを接続済みのすべてのデータソースのゲートキーパーとして、AIがデータにアクセスする方法を一元管理できます。
AIワークフローを接続
MCP対応アシスタントは、1つの接続でFastBIの分析、レポート、データカタログを利用できます。
アクセスの範囲を設定
許可する機能を選択できます。FastBIは接続ユーザーの権限を適用し、アクセスを許可されたデータに限定します。
FastBIで管理を維持
データソースの認証情報を各AIツールと共有せず、FastBI内で管理します。範囲と有効期限を設定したトークンを使用し、アクセスが不要になったら取り消せます。
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