Basedash

Basedashの中核は、書かれた質問をグラフに変える自然言語BIの画面だ。見たい内容を書き出せば、プラットフォームがグラフの種類と書式を選び、SQLを書いて結果の隣に並べる。追加の質問は同じグラフを調整するので、毎回クエリを組み直さずに調べる筋道を保てる。

ダッシュボードはグラフを1つの共有ビューにまとめ、チームが開いて見渡せるようにする。インサイトはさらに進み、エージェントが指標を24時間監視し、動いた箇所に印を付け、理由を短い要約で説明する。定期的なレポートを予約し、データが変わった瞬間に1本を走らせることもできる。業務を本番環境を監視するのと同じ感覚で追えるわけだ。

Basedashは指標、セグメント、ビジネスロジックを再利用可能なモデルとして一度定義できる。「アクティブ顧客」がどのグラフでもどのチャットでも同じ意味になる。既存のdbtプロジェクトを取り込んで作り直さずに済み、AIが会話をまたいで覚えるチームの文脈も足せる。1つの指標定義がダッシュボード、チャット、埋め込みビューを等しく支える。

ソースを接続すると、BasedashはDuckDBのマネージドウェアハウスを用意し、各テーブルを同期したままエージェントが問い合わせられる状態に保つ。ストレージは伸び、任意の時点への復元もできる。Salesforce、HubSpot、Stripe、Shopifyほか数百のソースをパイプラインを組まずに取り込み、Snowflake、BigQuery、Databricksがすでにあればそちらに接続する。

型付きのReactコンポーネントとサーバー側のJWTヘルパーを使い、ダッシュボードとAIチャットを自社プロダクトに埋め込める。ビューに自社ブランドを載せ、JWTシングルサインオンで顧客ごとに自分の行だけを見せる。エンドユーザーはセルフサービスで分析でき、エンジニアはロードマップから離れずに済む。レポートは社内ツールではなくプロダクトの機能になる。

BasedashはMCPサーバーを公開し、Claude、ChatGPT、Cursorをつないで普段使うツールから質問できるようにする。Slackアプリも備え、チャンネルで回答し自動化を投稿する。REST APIは自社アプリ向けのプログラム的なアクセスを担う。3つの経路は同じモデルと権限で動くので、どこから問い合わせても回答は同じ統制下に置かれる。

すべての質問は自分の権限で実行され、監査ログに残り、回答の背後のデータを表示する。社員が各自のAIツールに問い合わせることで生じる穴をここで埋める。プラットフォームはAIが実行する書き込みクエリへの承認、SAMLとOIDCのシングルサインオン、SCIMによるプロビジョニング、行レベルのセキュリティを加える。SOC 2 Type IIを取得し、自社VPCでのセルフホスティングに対応し、顧客データでモデルを学習しない。