質問する
質問の 4 つの形 — 分析、自動化、構築、ウォッチ — と、Agent が正しいツールを選ぶようにするためのフレージング。
Tablize の Agent には何でも聞けます。ただし、フレージングによって良い答えが早く得られるものがあります。このページは質問が取りうる 4 つの形と、Agent を正しいモードに導く言葉の短いガイドです。
ここで何かを暗記する必要はありません — Agent は曖昧さに寛容で、自信がなければ追加質問をします。ただ、一発で答えが欲しければ、これを読んでください。
4 つの形
あなたが行うすべての質問は 4 つのバケットのいずれかに収まります。Agent はあなたが使う動詞からバケットを選びます。
Analyze — 最も一般的
デフォルトの形。たった今起きたことを理解したい。
良いフレージング:
- 「なぜ火曜日にサインアップが落ちたのか？」
- 「過去 30 日のプロダクトカテゴリ別の売上を見せて。」
- 「チャーンをコホートと料金プランで分解して。」
- 「先週と比べて今週の異常は何？」
注意点:
- 曖昧な代名詞。 「なぜそれが下がったのか？」 — 文脈から明白でなければ Agent は「それ」が何かわかりません。メトリクスを名指ししてください。
- 時間枠の欠落。 「何件の注文を受けた？」 — デフォルトは「全期間」で、通常欲しいものではありません。「先週」「今日」と言ってください。
- 複合的な質問。 「地域別の売上と地域別のトップ SKU」は動きますが、まず売上、次にドリルインと分割するほうが読みやすい答えが得られます。
Automate — 毎週欲しいとき
良い分析が動くようになったら、定期ジョブに変えましょう。
良いフレージング:
- 「毎週月曜にこのレポートをメールして。」
- 「来月のデータでこの分析を再実行して。」
- 「クライアントごとに動かせる再利用可能なスクリプトにして。」
注意点:
- 暗黙のスケジュール。 「毎週」はデフォルトで月曜 09:00 になります。別のものが欲しければ「金曜の夕方」と言ってください。
- パラメータ化。 Script は変数を名指しすると最も役立ちます: 「クライアントごと」のほうが「次のデータセット」より良い。
- 送信先。 出力をチャット以外に届けたければ、どこか指定してください: 「毎週月曜に #ops Slack チャンネルに投稿して」。
Build — チームメイトがツールを必要とするとき
Build 質問は、答えをあなたに頼まずに他の人が使えるものに変えます。
良いフレージング:
- 「users テーブルの CRUD 管理画面を作って。」
- 「これのダッシュボードをチーム用に作って。」
- 「非技術者が日付と地域でこのデータを探索できるようにして。」
注意点:
- スコープ。 「CRM を作って」は大きすぎ。「CRM テーブルに顧客を追加するフォームを作って」が実行可能。
- データ契約。 テーブルかクエリを名指ししてください。Agent はどのデータを使うか知っていればクリーンな App を書きます。
- 誰が使うか。 「チーム用」と「公開共有リンク」では権限が変わります。
Watch — 沈黙がゴールのとき
Watch 質問は静かに動き、何かが動いたときだけ口を開きます。
良いフレージング:
- 「今週、返金率が 3% を超えたら通知して。」
- 「センサーが 30°C を 5 分以上超えたらアラートを出して。」
- 「この SKU を 48 時間ウォッチ — 在庫が 20 を下回ったら教えて。」
注意点:
- 閾値の精度。 「スパイクしたら」は曖昧。「X を超えたら」はルール。
- 時間ウィンドウ。 「深夜」は理解されます — ワークスペースのタイムゾーンで 20:00〜07:00 にマップ。必要なら明示時刻で上書きしてください。
- チャネル。 デフォルトはメール。別のものなら「Slack で」「webhook 経由で」と追加してください。
フォローアップ
最初の答えのあと、フォローアップは深さへの最速ルートです。Agent はセッション全体を覚えています。
良いフォローアップ:
- 絞る: 「有料ユーザーだけで」「US 地域だけ」
- 広げる: 「過去 90 日も含めて」「アプリの売上も追加して」
- 比較: 「先月の同じチャート」「Q3 と比べてどう？」
- 分解: 「ソースで分解して」「あの落ち込みの主要因トップ 5 は？」
- 検証: 「差は統計的に有意？」「これがランダムなら何を期待する？」
元の質問を言い直す必要はありません。Agent はセッションが終わるまでターン間でコンテキストを持ち越します。
コンテキストを添付する
入力せずにコンテキストを追加する 3 つの方法:
- ファイルをドラッグしてチャットへ — 次のターンに添付されます。
- @-メンション でテーブル、統合、過去の Report を名前で呼べます。Agent が解決します。
- URL を貼り付け — 公開データソース、Gist の CSV、公開された GSheets で動作。
Agent が質問してきたとき
時に Agent は明確化のための質問を返します。通常は次のいずれかを意味します:
- 曖昧なメトリクス。 「売上」はグロスかネットか。聞いてきます。
- 曖昧な時間枠。 「先四半期」 — 会計か暦か？
- 破壊的な兆候。 質問が多くのトークンを消費しそうな場合（例: 「10 億行テーブルの全行を走査して外れ値を見つけて」）、Agent はコストを説明して確認を求めます。
短く答えてください。「グロス」「暦」「進めて」で十分です。
Agent が間違ったとき
ありえます。3 つの動き、順番に:
- チャットで反論。 「それは正しくない — 先週の売上はもっと高かった。再チェックして。」 Agent は再検査します。
- SQL を見る。 ツール呼び出しの行をクリック。クエリを読んで編集できます — そこで直すか、何が悪いか Agent に伝えてください。
- ヒントを与える。 「orders テーブルには
voidedカラムがある — true の行は除外して。」 Agent が再実行します。
基底のデータが間違っているなら、それは Agent の問題ではなくデータの問題です。Agent はテーブルに入っているものしか知りません。
次のステップ
- 回答を読む — ツール呼び出し行が何を意味するか、どう信頼するか。
- Keep ループ — 保存価値のある答えで何をするか。
- Split ビューと Artifact — 大きな出力が独自パネルを得る仕組み。