アップデート、チュートリアル、ユースケース
Tablize の Deep Analysis モードにおける 9 ステップの完全ウォークスルー。各ステップが naive なエージェントが見逃す何を捕捉するかの具体例付き。
Shopify を接続し、1 文を入力し、動作するダッシュボードを得る。Tablize を使ってダッシュボード作成ステップを完全にスキップするウォークスルー。
ステップバイステップ：読み取り専用の Postgres ロールを Tablize に接続し、自然な日本語で最初の質問をし、生成された SQL を見て、分析を再利用可能なレポートとして保存する。
CSV をアップロードした ChatGPT は本物のワークフローです。Data Agent が埋める 5 つの明確なギャップもあります。両方を使う者からの率直な比較。
欠品、デッドストック、補充計算。ほとんどの DTC 在庫問題は、良いエージェントと Shopify への接続で解決できます。プレイブックを公開します。
ほとんどのコールドチェーン監視ツールは月額 $200 で開発者が必要。Tablize で動作する MQTT 温度アラートを約 10 分でセットアップする方法。
バックテスト探索、ファクター研究、レジーム検出 — クオンツリサーチャーの日々の仕事は、ほとんど同じ SQL 質問を異なるフィルターで繰り返すこと。それを日本語で行う方法。
両方を使った者からの率直な比較。Metabase はオープンソースダッシュボードの標準。Tablize は Data Agent。両者の境界線。
AI は自信ありげな回答を作るのは得意で、数値で正しいのは苦手です。それを修正するために Tablize の Deep Analysis モードに組み込んだ 9 ステッププロトコル。
BI ツールと AI チャットボットの間に新しいカテゴリが生まれつつあります。Data Agent が実際に何をするのか — そしてなぜそのどちらにもなろうとしないのかを解説します。
5 つのプロダクトドメイン、Python サンドボックス、ストリーミングエージェントランタイム — すべて 1 つの Docker イメージから実行される単一バイナリ内に。理由、制約、違ったやり方をするとしたら何か。
Tablize のご紹介 — あなたが必要なことを言い、エージェントが作業を行い、結果は再利用可能な資産として永続的に残るプラットフォーム。