Quills.ai
Kloudhunt · コーディング · チャットボット
Quills.aiは、自然言語の質問をSQLやグラフ、CSV出力に変えるデータチャットボットだ。データベース、表計算、PDFに対応する。

Quills.ai について
About
Quills.aiとは
Quills.aiは、ヒューストンに拠点を置くKloudhuntが2023年に発表した生成BIツールである。データベースをつなぐかファイルをアップロードし、チャット画面で質問を打ち込む。ボットは表、グラフ、あるいは単一の数値を返し、実行したSQLを回答の下に表示する。
製品が狙うのは、どのデータチームにもたまる依頼の行列だ。営業責任者は契約数の多い顧客を知りたく、運用担当者は昨日の注文を知りたい。どちらもアナリストがクエリを書くのを待つ。Quills.aiなら、その二人が同僚に話すのと同じ言葉で直接聞ける。アナリストの居場所も残してある。自分でクエリを制御したいときは、SQLをそのままチャットに打ち込める。
デモの前に知っておきたい制約もある。料金は公開されておらず、公開APIはなく、連携できるチャットツールは今のところSlackだけだ。画面自体が回答の誤りを警告しているため、報告書に載せる数字は人が確認する必要がある。導入の質はスキーマにも左右される。整ったテーブル名と分かりやすい列名は、略語だらけのデータベースよりはるかに多くの手がかりをモデルに与える。
使い始める
- quills.aiのカレンダーリンクからデモを予約するか、登録ボタンからダッシュボードへ進む。ワークスペースの設定と見積もりは営業チームが担当する。
- データベースを接続するか、CSV、Excel、PDF、DOCX、DOCをアップロードする。関連するソースはコレクションにまとめ、ボットが何を一緒に扱うべきか分かるようにする。
- 最初の質問を自然言語で投げるか、「SQLを生成」に切り替えて返ってきたクエリを編集する。SQLに慣れていれば、文をそのままチャットに貼ればよい。
- 回答の形式に表、グラフ、単一値を選び、グラフは画像として、データはCSVかExcelとして書き出す。
AIツール情報
Quills.aiの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 事業部門のマネージャー
- データアナリスト
- 医療、保険、小売の顧客対応チーム
タスク
- 会議前に数字を一つ用意する
- 表計算をスライドにする
- 毎週同じ質問に答える
シーン
- 月曜のパイプライン確認
- データに不慣れな新入社員
- データタブ付きの顧客ポータル
主な機能
自然言語でのチャット
思いついた質問をそのまま打てば、Quills.aiがクエリを組み立て、表やグラフ、単一値で返す。SQLは各回答の下に出るので、論理を確かめたり、文を別の場所で再利用したりできる。データベースとチャットするのにスキーマを暗記する必要はなく、SQLクエリ生成の過程もブラックボックスにならない。
SQL直接入力
アナリストの仕事を奪わない設計だ。手で書いたSQL文をチャットが受け取り、接続したソースに対して実行する。答えが欲しい人にも、制御を握りたい人にも同じ画面で応える。生成されたクエリを先に出させ、修正してから走らせることもできる。
データベースとファイル取り込み
データベースに接続でき、CSV、Excel、PDF、DOCX、DOCも受け付ける。経理の書き出しファイルと本番テーブルを同じ作業空間に置ける。コレクションはソースをプロジェクトや部署ごとに整理する。PDFとDOCの対応は見た目より効く。保険証券や契約書には、人が探す数字が載っていることが多い。
グラフ・表・エクスポート
回答は表、グラフ、単一値で表示され、質問を言い直さずに形式を変えられる。グラフは見た目を調整して画像で保存でき、データのプレビューはCSVかExcelに書き出せる。自然言語からSQLへ進み、そのまま資料に落とす流れを一画面で完結させ、日常のデータ可視化もここで済む。
ブランド別チャットボット
チャットボットはQuillsの管理画面に閉じない。ロゴ、タイトル、サブタイトル、配色、既定メッセージ、入力欄の案内文、送信アイコンを設定し、自社サイトのウィジェットとして公開できる。ロゴの位置や見出しの配置も変えられるため、既存製品の見た目に合わせたいときに効く。
SlackとWebサイトへの設置
Slackのチャンネルにボットを追加すれば、チームは普段使う場所から質問できる。Webサイトへの埋め込みは顧客向けにも社内ポータルにも使える。連携先はまだ少ない。現時点で選べるのは、SlackとWebウィジェットの二つだけ。Teamsなど別のツールを標準にしているチームは、計画前に現状を確かめたい。
メリットとデメリット
メリット
- 基本操作にSQLは不要: マネージャーは一言で数字を得られ、生成されたクエリは監査したい人のために画面に残る。
- 二つのモードが同居: 速さなら自然言語、精度ならSQL直接入力。アナリストと事業部門が同じ道具を使える。
- 扱えるファイル形式が多い: CSV、Excel、PDF、DOCX、DOCがデータベース接続と並び、単発の分析はほぼこれで足りる。
- 書き出しが短い: グラフは画像、データはCSVかExcel。一度きりの依頼のために別のレポートツールを開かなくてよい。
- 自社ブランドで出せる: WebウィジェットとSlackアプリで、同じデータチャットボットを自社ロゴのまま顧客や同僚の前に置ける。
デメリット
- 料金は見積もりだけ: サイトから費用を推計できず、小規模チームは営業との通話を終えるまで金額を知れない。
- 回答の確認が要る: 画面がQuills AIの誤りを明示しているため、役員会資料に載る数字は必ず人が見る。
- 公開APIがない: 回答を社内アプリ、データウェアハウスの処理、自作ダッシュボードへ流し込めない。
- 連携先が少ない: 選択肢はSlackとWebウィジェットだけ。TeamsやNotionを標準にしたチームにはコネクタがない。
よくある質問
Quills.aiは、データベースやアップロードしたファイルに自然言語で質問できる生成BIツールだ。SQLを書き、表かグラフを返し、結果を書き出す。
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