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# レポーティング

> データを包括的なレポートのインサイトとチャートに分析する

## 概要

データを実行可能なインサイトと可視化に変換します。Shieldbase レポーティングは AI を使ってデータセットを分析し、関連するチャート、グラフ、分析インサイトを自動的に生成します。

<Info>
  レポーティングはテーブル形式のデータセットで最も効果を発揮します。データセットがクリーンであるほど、分析の精度が高まります。
</Info>

## はじめに

### 動画チュートリアル - インサイトの特定

<Note>
  💡 **ヒント**: 動画プレーヤーの歯車アイコン (⚙️) から再生速度を調整してください。詳細なチュートリアルでは 0.5 倍速での視聴がおすすめです。
</Note>

<iframe width="100%" height="400" src="https://drive.google.com/file/d/1LtK39bOQG3p9tRXdei8TbE9jBvnlVTo_/preview" frameBorder="0" allow="autoplay; fullscreen" allowFullScreen />

### 最初のレポートを作成

<Steps>
  <Step title="新規レポートを開始">
    レポーティングセクションで **New Report** をクリック
  </Step>

  <Step title="データソースを選択">
    分析するデータセットを Library から 1 つ以上選択
  </Step>

  <Step title="インサイトを生成">
    **Analysis** にプロンプトを入力し、関連するチャート付きで **Visualization** にインサイトを生成
  </Step>

  <Step title="レビューと改善">
    生成されたインサイトをレビューし、より良い結果のためにプロンプトを改善
  </Step>
</Steps>

## プロのヒント: インサイトの発見

どんなインサイトを生成すべきか分からない場合は、次の強力なプロンプトを使ってみてください。

```text theme={null}
このデータセットから生成できるインサイトを提案してください。インサイトを生成するためのプロンプトと、データを可視化するためのチャートタイプを提案してください。応答は表形式で生成してください。

列 1: データの種類 (記述的、診断的、予測的、処方的)
列 2: プロンプト形式の質問
列 3: チャートタイプ
```

### 動画チュートリアル - インサイトの発見

<Note>
  💡 **ヒント**: 動画プレーヤーの歯車アイコン (⚙️) から再生速度を調整してください。詳細なチュートリアルでは 0.5 倍速での視聴がおすすめです。
</Note>

<iframe width="100%" height="400" src="https://drive.google.com/file/d/1GqcmNfMMhR8dPaJ4GubSPtJo8f1bum_V/preview" frameBorder="0" allow="autoplay; fullscreen" allowFullScreen />

## 分析の種類

<Tabs>
  <Tab title="記述的">
    **何が起きたか?**

    過去のパフォーマンスを把握するために履歴データを要約します:

    * 四半期ごとの売上合計
    * 顧客属性
    * 製品パフォーマンス指標
    * 地域別の分布
  </Tab>

  <Tab title="診断的">
    **なぜ起きたか?**

    原因と相関を特定します:

    * 根本原因分析
    * パフォーマンス要因
    * トレンドの相関
    * 異常検知
  </Tab>

  <Tab title="予測的">
    **何が起きるか?**

    将来の結果を予測します:

    * 売上予測
    * 需要予測
    * リスク評価
    * 成長予測
  </Tab>

  <Tab title="処方的">
    **何をすべきか?**

    最適なアクションを推奨します:

    * リソース配分
    * プロセス最適化
    * 戦略的な提案
    * アクションの優先順位
  </Tab>
</Tabs>

## データ可視化の種類

レポーティングを使用すると、構造化されたデータをレポート上のインサイトと可視化に変換できます。Library から 1 つ以上のデータセットを選択し分析を生成すると、Shieldbase がデータとプロンプトに基づいて様々なチャートタイプを描画します。

<Tip>
  適切なデータに対して適切な可視化タイプを選ぶことは、重要なインサイトをすばやく理解するうえで不可欠です。互換性のないデータセットに対してチャートタイプを強制すると、データ可視化が表示されない可能性があります。
</Tip>

| チャートタイプ               | 最適な用途                                                                                |
| --------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ |
| **テーブル**              | 行と列で生データや集計データを表示。詳細なビュー、参照テーブル、ドリルダウンに最適。                                           |
| **棒グラフ (Bar Chart)**  | カテゴリ間の値を比較 (例: 地域別売上、ステータス別チケット数)。縦棒/横棒に対応。                                          |
| **積み上げ棒グラフ**          | 各カテゴリの構成を示しつつ (例: 地域別売上を製品ラインで分解)、カテゴリ間の合計も比較可能。                                     |
| **折れ線グラフ**            | 時系列のトレンドを可視化 (例: DAU、月次売上)。時系列データやモニタリングに最適。                                         |
| **エリアチャート**           | 折れ線グラフに似ているが線の下を塗りつぶす形式。累積値や時間軸でのボリュームを強調するのに有用。                                     |
| **積み上げエリアチャート**       | 時間経過の中で複数の系列が合計にどう寄与するかを表示 (例: 月ごとのチャネル別流入)。                                         |
| **円グラフ**              | 全体に対する各カテゴリの割合をパーセンテージで表示 (例: 市場シェア、予算配分)。                                           |
| **ドーナツチャート**          | 円グラフの変形で中央が空洞。中心に主要指標を表示しつつカテゴリ比率を示すのに使われます。                                         |
| **コラムチャート**           | 棒グラフの縦方向版で、しばしば棒グラフと同義に使われ、離散カテゴリや時間バケットの比較に利用します。                                   |
| **散布図**               | 2 つの数値変数の関係を表示 (例: マーケティング費用 vs 売上)。相関や外れ値の検出に有用。                                    |
| **バブルチャート**           | 散布図にバブルサイズで 3 次元目を追加 (例: x = 売上、y = 利益率、サイズ = 顧客数)。                                  |
| **ヒストグラム**            | 1 つの数値変数の分布を、値をビンにまとめて表示 (例: 取引規模、応答時間)。                                             |
| **ヒートマップ**            | 色の強度を使って行列の値を表現 (例: 地域 × 製品のパフォーマンス、時間帯 × 曜日のアクティビティ)。                               |
| **ファネルチャート**          | 営業ファネルやオンボーディングなど、ステージごとのプロセスを表現し、ステージ間の脱落を可視化。                                      |
| **レーダー (スパイダー) チャート** | 複数の指標を異なる次元で比較 (例: 機能スコア、部門 KPI) するための放射状のレイアウト。                                     |
| **ゲージチャート**           | 単一の重要指標を強調表示し、目標やしきい値と比較するのによく使われます (例: SLA 達成率、稼働率)。                                |
| **トルネードチャート**         | 中央軸から左右に伸びる特殊な棒グラフ。感度分析やシナリオ分析で、変数が結果に与える相対的な影響を比較するのに使われます。                         |
| **ガントチャート**           | タスクや活動を時間軸上に表示し、開始日・終了日・期間・重複を示す。プロジェクトのタイムライン、ロードマップ計画、依存関係の追跡に最適。                  |
| **コントロールチャート**        | プロセスの安定性や変動を監視するため、上下の管理限界線とともに指標を時系列でプロット。品質管理における異常やトレンドの検知に有用。                    |
| **組織図 (Org Chart)**   | 人、役職、エンティティ間の階層関係をツリー状に表示。組織構造や所有関係の可視化に役立ちます。                                       |
| **サンキーダイアグラム**        | ステージやカテゴリ間のフローとその相対的な量を可視化 (例: トラフィックの流入元 → ページ、予算の支出カテゴリ)。各フローの幅は値に比例。              |
| **チェックリストマトリックス**     | 一連のカテゴリやエンティティに対して項目 (機能、要件、タスク) を表示し、有無・完了状況・ステータスをグリッドで示します。監査、機能比較、実装カバレッジの追跡に有用。 |

## ベストプラクティス

<Warning>
  **データ品質が重要**: データセットがクリーンであるほど、AI がコンテキストを理解しやすくなり、分析の精度が高まります。
</Warning>

### データの準備

<Steps>
  <Step title="データをクリーニング">
    重複を削除し、不整合を修正し、欠損値を処理
  </Step>

  <Step title="適切に構造化">
    一貫した列名、適切なデータ型、明確なヘッダーを使用
  </Step>

  <Step title="正確性を検証">
    分析前にデータの正確性を検証
  </Step>

  <Step title="コンテキストをドキュメント化">
    データソースと定義に関するメタデータを含める
  </Step>
</Steps>

### 可視化のガイドライン

<Tip>
  **データとチャートを合わせる**: 適切なデータに対して適切な可視化タイプを選ぶことは、重要なインサイトをすばやく理解するうえで不可欠です。チャートタイプがデータセットと互換性がない場合、可視化が表示されないことがあります。
</Tip>

<Accordion title="チャート選択ガイド">
  **比較**: 棒グラフ、コラムチャート
  **トレンド**: 折れ線グラフ、エリアチャート
  **構成**: 円グラフ、積み上げ棒グラフ
  **分布**: ヒストグラム、箱ひげ図
  **相関**: 散布図、バブルチャート
  **地理**: 地図、地域別チャート
</Accordion>

## 連携オプション

<Info>
  レポーティングは **ダッシュボード**、**チャットボット**、**ワークフロー** と組み合わせて、包括的な自動化に活用できます。
</Info>

### ダッシュボードでの利用

<Steps>
  <Step title="レポートを作成">
    指標ごとに個別のレポートを構築
  </Step>

  <Step title="ダッシュボードに追加">
    複数のレポートを 1 つのダッシュボードビューに統合
  </Step>

  <Step title="タブで整理">
    関連するレポートを論理的なセクションにグループ化
  </Step>

  <Step title="アクセスを共有">
    関係者にダッシュボードへのアクセスを提供
  </Step>
</Steps>

### ワークフローでの利用

レポート生成を自動化:

* 定期レポートをスケジュール
* データ更新でトリガー
* メールで配信
* コンプライアンス用にアーカイブ

### チャットボットでの利用

会話的な分析を実現:

* データの質問に回答
* オンデマンドでレポート生成
* インタラクティブにインサイトを提供
* トレンドやパターンを解説

## よくあるユースケース

<Tabs>
  <Tab title="セールス分析">
    * 製品/地域別の売上トレンド
    * 営業チームのパフォーマンス
    * 顧客獲得コスト
    * パイプラインのコンバージョン率
    * 予測精度
  </Tab>

  <Tab title="マーケティングレポート">
    * キャンペーンのパフォーマンス指標
    * ROI 分析
    * チャネルの有効性
    * 顧客セグメンテーション
    * エンゲージメントの動向
  </Tab>

  <Tab title="オペレーション指標">
    * 生産効率
    * 品質管理指標
    * 在庫レベル
    * サプライチェーンのパフォーマンス
    * リソース稼働率
  </Tab>

  <Tab title="財務分析">
    * 損益計算書
    * キャッシュフロー分析
    * 予算 vs 実績
    * コストセンター分析
    * 財務比率
  </Tab>
</Tabs>

## 高度な機能

### マルチデータセット分析

複数のデータソースを組み合わせて包括的なインサイトを得ます。

<Accordion title="クロスデータセット分析">
  1. Library から複数のデータセットを選択
  2. AI が自動的に関係性を特定
  3. ソースを横断した統合インサイトを生成
  4. 統合された可視化を作成
</Accordion>

### カスタムプロンプト

効果的な分析プロンプトの例:

```text theme={null}
「収益で上位 10 の好調な製品を、月次トレンドとともに表示してください」
```

```text theme={null}
「顧客行動の季節パターンを特定し、最適なマーケティング期間を提案してください」
```

```text theme={null}
「今四半期と前年同期のパフォーマンスを比較し、主要な差分をハイライトしてください」
```

## トラブルシューティング

<Accordion title="可視化が表示されない">
  * データ形式の互換性を確認
  * チャートタイプがデータ構造に合うか確認
  * データセットに必要な列があるか確認
  * 別の可視化タイプを試す
</Accordion>

<Accordion title="インサイトが不正確">
  * データ品質と完全性を確認
  * より具体的なプロンプトを与える
  * データの不整合を確認
  * 日付形式と範囲を確認
</Accordion>

<Accordion title="パフォーマンス問題">
  * 最初の分析でデータセットサイズを縮小
  * 大規模データセットにはサンプリングを使用
  * 分析前にクエリを最適化
  * データ集約を検討
</Accordion>

## プロのヒント

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="広く始める" icon="expand">
    まずは高レベルのインサイトから始め、必要に応じて具体に絞り込む
  </Card>

  <Card title="プロンプトを反復改善" icon="repeat">
    初期結果を踏まえてプロンプトを改善し、より良いインサイトを得る
  </Card>

  <Card title="ビューを組み合わせる" icon="layer-group">
    複数のチャートタイプを組み合わせ、データのストーリーを伝える
  </Card>

  <Card title="定期的な更新" icon="clock">
    一貫したモニタリングのためにレポートを自動化
  </Card>
</CardGroup>