ライブデスクトップを持つデータアナリスト。データベースに接続するか、スプレッドシートをアップロードするだけで、クエリの実行、指標の設計、インタラクティブな ECharts ダッシュボードの構築を行います。VNC でリアルタイムに確認できます。 ## 得意なこと - **データベース分析** — MySQL または PostgreSQL（読み取り専用）に接続してライブデータをクエリ - **スプレッドシート分析** — Excel（.xlsx）と CSV を直接読み取り、手動インポート不要 - **指標設計** — 何を表示するかだけでなく、何を測るべきかを考えます - **インタラクティブダッシュボード** — 静的な画像ではなく ECharts + HTML ダッシュボードが出力され、グラフはクリック・フィルタリング可能 - **自己検証** — 内蔵ブラウザでダッシュボードをプレビューしてスクリーンショットで確認してから納品 ## 仕組み Insights は 4 GB RAM、2 vCPU、フル VNC デスクトップ環境を持つ永続サンドボックスで動作します。データソースを提供すると、接続・読み取り・構造の探索を行った後、何を分析したいか確認します。 Python または JavaScript の分析コードを記述し、ECharts 設定を生成、HTML ページを構築して、VNC ブラウザでリアルタイムプレビューできるローカル HTTP サーバーを起動します。レイアウトが確認できたら、最終ダッシュボードファイルを Workspace に納品します。 サンドボックスは `longrunning` ライフサイクル——アイドル時に一時停止し、戻ると再開します。Workspace は永続保存されます。 ## 良いプロンプトの書き方 **データソースから始める。** データの場所（データベース接続、ファイル添付、またはその両方）を伝えてください。具体的なほど、分析が速く始まります。 **チャートの種類ではなく問いを説明する。** 「どの製品が収益成長を牽引しているか」は「棒グラフを作って」より良い結果を出します。 **受け手が重要なら指定する。** 「週次の経営幹部向けレビュー用」や「チームへの簡単な概要」は、詳細度とレイアウトに影響します。 **例：** > localhost:3306 の MySQL、データベース `sales` に接続して、2025 年 Q1〜Q2 の地域別収益トレンドを分析して。 > この CSV ファイルを分析して。顧客チャーンを理解したい——どのセグメントが最も離れているか。 > この Excel エクスポートから KPI ダッシュボードを作成して：総注文数、平均注文額、返品率、顧客生涯価値。 > PostgreSQL データベースに接続して、利益率が最も低い SKU を上位 10 件見つけて。 ## 機能一覧 | 機能 | 詳細 | |------|------| | データソース | MySQL、PostgreSQL（読み取り専用）、Excel（.xlsx）、CSV | | 出力 | ECharts + HTML インタラクティブダッシュボード、Workspace に納品 | | プレビュー | VNC 内蔵ブラウザ、自動スクリーンショット検証 | | サンドボックス | `claude-desktop` イメージ、4 GB RAM、2 vCPU、VNC 有効 | | ライフサイクル | 長時間実行——アイドル 1 時間後に一時停止、最大 24 時間 | | Workspace | 永続保存——ダッシュボードとデータファイルは無期限に保持 | ## 次のステップ - [Transformer](/docs/ja-jp/built-in-agents/transformer) — まず Transformer で生データを整理してから Insights に渡す - [Report Writer](/docs/ja-jp/built-in-agents/report-writer) — Insights の分析結果を正式なレポートに変換する - [AI エキスパート：最適なものを見つける](/docs/ja-jp/getting-started/ai-experts-intro) — すべての組み込みエキスパートを確認する
Insights（データ分析）
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