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AI時代の新しい視覚化言語「Flint」でデータ分析をブーストしよう

Flint: A Visualization Language for the AI Era

vinhnx・1日前

議論

10件
0：vinhnxスレ主▲2511日前

Flintは、AI時代を見据えて設計された次世代の視覚化言語です。複雑なデータを直感的かつ高度に可視化するために作られたこのツールは、データサイエンティストやAIエンジニアにとって強力な武器となるでしょう。今後の活用が期待される注目の新技術です。

リンク先:https://microsoft.github.io/flint-chart/
1：refactor_master約23時間前

どこまで抽象化すれば気が済むんだ？plotlyやplotly expressじゃダメなのか？また新しいJSON仕様の何々とか、正直もうお腹いっぱいだよ。

2：anigbrowl約23時間前

面白い試みだけど、本当に必要なのか？Apache echartsとか、他にも成熟したライブラリがたくさんあるだろ。車輪の再発明に見えてしまう。リリースされては機能がどんどん追加されていき、結局、元のライブラリに少しデザインや文法を変えただけの代物が登場するっていういつもの流れだな。

それぞれの強みに合わせてバックエンドを使い分ければいい：階層的なサンバーストならECharts、統計・分析系ならPlotly、ブックマークに埋め込んで編集したいならExcel、という感じで

あるいは、気に入ったライブラリを一つ見つけて、その機能を徹底的に使いこなす方がいい。中途半端にいろんなライブラリのプリセットをつまみ食いして、結局どれも調整しきれてない状態になるよりはね。

4：akst約22時間前

AIの時代になっても、やっぱりGGPlotのAPIが最高峰だ。「Grammar of Graphics（グラフィックスの文法）」という名前はただの宣伝文句じゃない。彼らは、考えうるあらゆる定性的なグラフィックを表現するための「真の文法」を作ろうと本気で取り組んだんだから。

彼らはその手法についての本まで書いている（APIの良し悪しとは別として）。 https://link.springer.com/book/10.1007/0-387-28695-0

私は昔、製図家がどうやって手書きで定性的な図を作っていたのか調べていた時にこの本に出会ったんだ。現代のライブラリよりも、当時の図の方がずっと魅力的に感じたからね。RBA（オーストラリア準備銀行）の古い年次報告書を眺めていても、1960〜80年代のチャートには味わいがあるのに、2000年代初頭になるとExcelで作ったような無機質なチャートに変わってしまうことに気づいた。

とにかく、ggplotはそうした古いチャートの魔法を完全に再現しているわけではないけど、情報を伝えるためのベースラインとして、いくつもの優れた手法を取り入れている。例えば図20.1では、ナポレオンのロシア遠征を描いた古いインフォグラフィックを再現する試みについて触れている（個人的には、ブログ記事より本の中の例の方が好みだね）。

https://www.andrewheiss.com/blog/2017/08/10/exploring-minards-1812-plot-with-ggplot2/

それに、これらのチャートはpyplot（やその上のAPI）で生成できるものより遥かに見た目がいい。pyplotはラスタベースのレンダリングに制限があるようだし、テキスト処理もかなり弱い。ggplotではそんなことで困ったことはないな。

ソフトウェアエンジニアの大半はRのエコシステムに馴染みがないから知らないんだろうね。データサイエンティストや統計学者向けの世界だから。でも、間違いなく一番使い勝手のいいAPIの一つだし、NodeやPython界隈の人たちももっとこれを真似ればいいのにと思う。Vegaも名前に文法（grammar）が絡んでいるけど、同じ理由なのかな？よくわからないけど。

5：shepherdjerred約22時間前

つまり、これを使えば複数のチャート用バックエンドを切り替えられるってこと？

もしAIがその「Flint」のコードを書くなら、最初からバックエンドのコードを書かせればいいだけじゃない？なぜわざわざプラグイン形式のバックエンドが必要なのかよくわからないな。

LLM向けにAPIをシンプルにするっていう理屈ならわからなくもない。トークン効率も良くなるだろうし。

6：Imanari約20時間前

「PlotlyでXYZのグラフを作って」って頼むのじゃダメな理由はなんなんだ？

7：data-ottawa約18時間前

Flintを試して、AIに直接Vega Liteの仕様を生成させる方法と比較してみたけど、個人的にはFlintはあまりいいソリューションだとは思えなかった。

Flintは、カスタマイズ性が低い定型的なチャートを作る分にはいい。でも、エージェントを使って直接Vegaの仕様を作らせた方が圧倒的に柔軟だし、最終的にグラフの品質も上がる（時系列データの最小値・最大値に点を打ったり、特定のイベント日に注釈を付けたりといった細かい調整のことだね）。

ただ、Vega Liteを使うとグラフ仕様を検証しなきゃいけないし、詳細な指示が必要だし、Vega特有のバグやクセと格闘しなきゃいけない。だから、チャート作りに全力を注ぎたくなくて、とにかく早く形にしたいって人にはFlintの方が堅実かもしれない。

9：siliconc0w約11時間前

AIのためのDSLなんて正直意味がないよ。既存のグラフィックライブラリで学習済みだし、AIはそれらを使いこなすのがかなり上手いんだから。

長期的には、これをリリースして「グラフィックスベンチマーク」を作り、各AI研究所に自社のDSLを過学習させようっていう戦略かもしれないけど、それだと手間がかかりすぎる気がするな。