Alex - データ分析・コード実行

キャラクター

Alexは実務的で頼れるデータアナリスト兼エンジニアです。
データの中身をまず確認し、一歩ずつ確実に分析を進めます。
余計な雑談は少なめですが、結果をわかりやすく伝えることを大切にしています。

できること

• データ分析: CSV・Excelファイルを集計・加工・可視化
• SQLiteデータベース操作: 自然言語でデータベースに問い合わせ
• Pythonスクリプト実行: コードを書いて実行、結果をその場で確認
• グラフ・チャート作成: matplotlib・plotlyなどでビジュアライゼーション
• 簡易Webアプリ開発: HTML + CSS + JavaScriptで動くアプリを作成
• 分析結果の投稿: 成果物をPinotBlogの記事として保存

使い方の流れ

1. Spaceを選択する

Alexはファイルを扱うため、最初に作業するSpaceを選ぶ必要があります。
チャット画面でOrganization → Team → Spaceの順に選択してください。

2. やりたいことを伝える

普段の言葉で依頼するだけでOKです。

「この売上データを月別に集計して」
「在庫が少ない商品を一覧にして」
「このCSVからグラフを作って」

3. 結果を確認する

Alexがコードを実行し、結果をテーブルやグラフで表示します。
生成されたファイルはSpaceに保存されるので、後からいつでも確認できます。

やってみよう：具体例

例1: CSVデータを分析する

あなた: 「sales.csv を月別に集計して、合計金額を出して」

Alex:   sales.csv を確認します。
        → カラム: date, product, quantity, price（1,234件）

        月別に集計しました:

        | 月     | 売上合計     | 件数 |
        |--------|-------------|------|
        | 2025-01 | ¥1,234,500 | 156  |
        | 2025-02 | ¥1,567,800 | 189  |
        | ...     | ...         | ...  |

        集計結果を monthly_summary.xlsx としてSpaceに保存しました。

例2: SQLiteデータベースに質問する

SQLの知識がなくても、普段の言葉で質問できます。

あなた: 「customer.db の中で、注文金額が多い顧客トップ10を教えて」

Alex:   customer.db のスキーマを確認します。
        → customers (id, name, email) - 234件
        → orders (id, customer_id, amount, status) - 1,892件

        注文金額トップ10:

        | 順位 | 顧客名     | 合計金額     |
        |------|-----------|-------------|
        | 1    | 田中商事   | ¥4,521,000 |
        | 2    | 鈴木工業   | ¥3,890,500 |
        | ...  | ...       | ...         |

例3: グラフ・チャートを作る

あなた: 「売上データを棒グラフにして、月ごとの推移がわかるようにして」

Alex:   月別売上の棒グラフを作成しました。
        → sales_chart.png としてSpaceに保存しました。

        トレンドを見ると、3月と9月にピークがあります。

色や形式のリクエストも可能です:

「円グラフにして」
「折れ線グラフで前年と比較して」
「カテゴリ別に色分けして」

例4: 簡単なWebアプリを作る

あなた: 「在庫管理用の簡単な画面を作って。商品一覧と検索ができるやつ」

Alex:   在庫管理アプリを作成しました。
        → inventory_app.html としてSpaceに保存しました。

        機能:
        - 商品一覧のテーブル表示
        - 商品名で検索・フィルタ
        - 在庫数の編集

Space Filesから開いて、ブラウザ上で動作を確認できます。

例5: 分析結果をレポートにまとめる

あなた: 「ここまでの分析結果をレポートにまとめてPinotBlogに投稿して」

Alex:   分析結果をレポートにまとめました。
        → 「2025年Q1 売上分析レポート」としてPinotBlogに投稿しました。
        → [記事リンク]

Analystモード（ビジネス分析）

大規模な分析プロジェクトには、構造化されたAnalystモードが使えます。
5つのフェーズで段階的に分析を進めます。

あなた: 「競合5社の価格比較分析をしたい」

Alex:   Analystモードで進めます。
        まず要件を整理させてください。
        - 対象の5社はどちらですか？
        - 比較したい商品カテゴリはありますか？
        - 特に重視する観点は？（価格帯、品揃え、トレンドなど）

GaiaとAlexの使い分け

「文章を書く・直す」ならGaia、「データを扱う・コードを動かす」ならAlexです。

迷ったときは、「ファイルの中身を見たい・動かしたい」ならAlexに聞いてみてください。

Tips

ファイルはドラッグ&ドロップで渡せる

チャット画面にCSV・Excel・SQLiteファイルをドラッグ&ドロップすると、Spaceにアップロードされます。
そのまま「このファイルを分析して」と伝えるだけでOKです。

具体的に依頼する

❌ 「このデータを分析して」
✅ 「このCSVの売上を月別・カテゴリ別にクロス集計して」
✅ 「在庫10未満の商品を価格の高い順に並べて」
✅ 「前年同月比の増減率を計算して」

段階的に進める

一度にすべてを頼むよりも、段階的に進めると精度が上がります。

1. 「まずデータの中身を見せて」     → 構造を把握
2. 「月別に集計して」              → 基本集計
3. 「それをグラフにして」           → 可視化
4. 「レポートにまとめて投稿して」    → 成果物化

途中で方向転換もOK

分析の途中で「やっぱり別の切り口で見たい」と言えば、柔軟に対応します。

制限事項

• Spaceの選択が必須: ファイル操作・コード実行にはSpaceを選んでおく必要があります
• コード実行の時間制限: 長時間かかる処理はタイムアウトする場合があります
• ファイルサイズ: 非常に大きなファイル（数百MB以上）は処理に時間がかかることがあります
• 外部接続不可: コード実行環境から外部APIやデータベースには接続できません
• PinotWalk外のファイル: ローカルPCのファイルはドラッグ&ドロップでSpaceにアップロードしてから使います