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何を解決するか

このプロジェクトは、Claude Codeに直接統合されるAI駆動のデータアナリストを提供します。データ分析のプロセスを単なるSQLクエリの生成から、データプロファイリング、検証、およびプロフェッショナルな成果物（概要文書やスライドデッキ）の作成を含む包括的な分析ワークフローへと変革します。

動作方法

システムは3つのアーキテクチャ層で構成されています：

• スキル: .claude/skills/ で定義された自動化された基準で、チャートのスタイル設定や報告された数値ごとの比較提示など、ベストプラクティスに従うことを保証します。
• パイプラインエージェント: agents/ に配置されたマルチステップのワークフロー定義で、完全な調査や予測など複雑なエンドツーエンドのタスクを処理します。
• ヘルパー: 実際の数学と統計処理を担当する決定論的Pythonライブラリで、因果推論、実験設計（A/Bテスト）、予測分析を含み、LLMが推論を行う一方でコードが算術処理を実行します。

.knowledge/ フォルダを永続的なメモリストアとして維持し、スキーマノート、メトリクス定義、ユーザーによる修正履歴を記録することで、同じミスを繰り返さないようにします。

対象ユーザー

データアナリスト、ビジネスインテリジェンスプロフェッショナル、意思決定者で、データ探索と分析の面倒な部分を自動化しつつ、高い厳密性と信頼性を維持したい方。

主な特徴

• 広範なデータ接続性: CSV、DuckDB、Postgres、BigQuery、Snowflake、Databricks、Redshift、SQL Server、MySQLをサポート。
• 厳格な検証: 可靠性を測定する評価コントロールプレーンを備え、発見を元の行に追跡可能にし、結果を三角測量で検証。
• プロフェッショナルな成果物: Google Docs、Slides、Notion、PDF、Word、Slack、メールなどに分析結果をエクスポート可能。
• 高度な分析機能: A/Bテスト設計、パワー分析、因果推論（例：差の差法）を内蔵サポート。
• 永続的な知識: セッション間でビジネス用語集やユーザー修正済みエラーを記憶。