【Launch HN】AIエージェントと人間が協働する次世代分析プラットフォーム「BitBoard」が登場

こんにちは！BitBoard (https://bitboard.work) 開発チームのConnorとAmbarです。BitBoardは「エージェントのための分析ワークスペース」です。AIがデータを分析するためのインフラストラクチャと可視化レイヤーを提供します。本日、人間とAIエージェントが共同作業できるダッシュボード機能をリリースしました。お手持ちのコーディングエージェントやAIチャットをBitBoardに接続するだけで、ライブレポートの構築が可能です。デモはこちら：https://www.youtube.com/watch?v=HPl0K565a7c 。現在のAIツールはデータ分析を一過性のものとして扱うため、レポート作成やコラボレーションが困難です。一方で、従来のBIツールはAI時代の利用を想定しておらず、チャットボットを付け足した程度ではエージェントに実用的な制御を提供できません。私たちは、人間とエージェントが同じデータ基盤を共有しつつ、それぞれの作業に最適化されたツールを使える環境を作りました。ダッシュボードは、コードやSQLクエリから始まり、最終的には完全な埋め込みアプリへと発展します。すべての回答には根拠（provenance）が提示され、同じパラメータであれば常に同じ結果が返される一貫性を担保しています。今後は、長期間稼働する自律的なエージェントがビジネス内で動作し、メトリクスの変動やファネルの漏れといった課題を自動的に特定・検証する仕組みを構築しています。技術的には、DuckDBやApache Arrowを活用した列指向分析、アイソモーフィックな更新処理、エージェントコンテナによる長時間タスクの実行基盤などを備えています。ぜひ https://app.bitboard.work からお試しください（アカウント設定のためメールアドレスが必要です）。LLM時代のデータ分析の在り方について、皆さんの率直なフィードバックをお待ちしています！

特定の業種（バーティカル）に絞ることを強くおすすめするよ。君の経験を考えると、ヘルスケア分野がちょうどいいんじゃないかな。それに、なんでCockroachDBやSnowflakeじゃなくてDuckDBを使ったの？

いいコンセプトだね。実は自分も最近同じアイデアを持ってたよ。

Google OAuthを使わずにサインアップする方法はある？

良さそうだね！フルスタックなデータ環境を構築するのはかなりの手間だし、みんなもうETLやデータウェアハウス、BIといった要素を繋ぎ合わせることに飽き飽きしてるからね。

エージェントがビジネスの文脈を理解していないために不適切な推論をしてしまう

うちはChatGPTがリリースされる前からこの問題に取り組んできたよ。

最初はセマンティックレイヤーから始めたんだ。当時すでに良いオープンソースの選択肢があったし、LLMもセマンティッククエリを実行するためのJSONを書くのが得意だったからね（関数呼び出しを覚えてる？）。

でもLLMが賢くなって、ユーザーがエージェントでより高度なデータ分析を求めるようになるにつれて、もっと柔軟なものが必要だと気づいた。そこで「オントロジー」を構築したんだ。会社で使われているすべての用語を保存して、重要なデータポイント（テーブル、カラム、メトリクスなど）と紐付けられるようにしたよ。

https://www.definite.app/blog/ontology-ai-analytics

まず、このコンセプトは大好きだし、デモもすごくいいと思う！既存のツール群（ハーネス）との連携は理にかなってるよ。ちょうどさっき、IT系以外の知り合いがClaudeについて絶賛してたところなんだ。

いくつか質問がある：

• ChatGPT CanvasやAnthropicのArtifactsのように、ユーザーが普段使っている環境にネイティブで組み込まれていて共有も簡単な機能と、どう差別化していくつもり？

• 「ダッシュボード」は分析専用なの？それともレポート作成などにも広げる予定はある？

チームはすでにGranolaやSlackのようなMCP（Model Context Protocol）を繋いでいるから、BitBoardがデモやPRD（製品要求仕様書）、顧客レポートの共有を促進してくれると想像できる。これは自然な拡張だし機能的には簡単そうだから、今の売り込みの一部なのか、それとも成長するにつれて拡大しようとしている分野なのか気になってる。

いいね！自分も最近似たようなことをもっとシンプルにやって、MITライセンスで公開したんだ。使える部品があるかもしれないよ。https://github.com/eatmydata-org/eatmydata

例えば、MITライセンスのSQLiteベクター検索拡張とかね。

全体として、オーケストレーター、SQLコーダー、JSコーダー、ダッシュボードをすべてバックエンドなしで、ブラウザ上でローカルに動かしているよ。基本的にはGemini Flash Liteを使って小規模な分析や質疑応答のテストをしていて、データ共有や待ち時間を含め、「質問から回答まで」のスピードを最優先にしているんだ。

自分もまさに同じことをしてるよ（自分の役割の方がもっと広範囲だしアプローチも違うけど）。ヘルスケア業界（急成長中の自己資本経営の会社から、近々IPOするような会社まで）で複数の企業のプロダクト、データ、オペレーション責任者を兼務してるんだ。君たちが最初にローンチしたとき、自分と同じようなことに取り組んでいる人たちがいて安心したし、今回のピボットでもその思いを強くしたよ。自分一人では捌ききれないほどの仕事量があるから、アドバイスならいつでも歓迎するよ。HNのハンドルネームをググるか、最後にドットコムを付ければ連絡先がわかるはず。

多様なデータソースにはどうやって接続してるの？