Tomat
Tomat · コーディング · 生産性向上
Tomatは、大きなCSVやExcelファイルをAIの処理ステップで探索・整理・自動化するデスクトップアプリ。数式もコードも不要で、実行はすべてローカル、データは自分のPCに残る。
Tomat について
What Is Tomat
Tomatは、表計算でデータを扱うものの、SQLやPython、複雑なExcel関数は書きたくない人向けのデスクトップのデータ分析ソフトだ。ローカルのCSVまたはExcelファイルを読み込むか、PostgreSQLやSnowflakeに接続し、ドラッグ＆ドロップのステップで視覚的なフローを組み立てる。このステップをアプリはノードと呼ぶ。
中心にあるのは再利用できるフローの考え方だ。各フローはソースで始まり出力で終わり、間のステップがデータを絞り込み、結合し、ピボットし、あるいは拡張する。Excelや稼働中のデータベースも扱えるCSV分析ツールとして使える。フローを実行すると、Tomatは結果をジョブとして保存し、あとから開き直したりエクスポートしたりできる。
Tomatがクラウド型のデータツールと違う点は2つある。1つ目は、処理が自分のマシンで動くこと。公式はファイルがPCの外に出ないと説明する。2つ目は、AIが行単位で動くことだ。AIカラムを追加し、欲しい内容を普通の言葉で書けば、そのプロンプトが表の全行に適用される。このノーコードのデータ分析のやり方なら、Excelが音を上げるファイルでも数式を一切書かずに整理して組み替えられる。
最大の制約は規模で、それは自分のハードウェア次第だ。ローカル実行はPCがスリープせず、アプリを開いたままにしておくことが前提になる。さらにAIカラムはプロンプトで名指しした列しか見えないため、複数行をまたぐ判断は自分ではできない。
Getting Started
- WindowsまたはmacOS版のTomatデスクトップアプリをダウンロードしてインストールする。Windowsでは起動前にMicrosoft Visual C++ Redistributableが必要な場合がある。
- メールアドレスとパスワード、またはGoogleアカウントでサインインし、ブラウザのウィンドウで「Open Tomat」を押してアプリに戻る。
- Sourceノードを追加し、ローカルのCSVまたはExcelファイルを読み込むか、PostgreSQLやSnowflakeのデータベースに接続する。
- Filter、Group By、Pivot、AIカラムなどの変換ノードを足すと、各結果をその場でプレビューできる。
- Outputノードを追加し、保存先フォルダかデータウェアハウスを選んでRunを押すと、結果がJobsに保存される。
AIツール情報
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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
- 複数システムからの雑然とした書き出しを何時間も整理しているデータアナリスト：このExcelデータ分析アプリは、表とステップで考えることに慣れた人に向き、ライセンスは1人分。
- 大量の見込み客、注文、アンケート回答を扱う運用やマーケティングのチーム：データをクラウド事業者に渡さずにAIで行を拡張できる。ただしブラウザではなくデスクトップへのインストールが前提になる。
- 専任エンジニアがいない創業者や小さなチーム：Excelが扱えれば、数式もコードも書かずに同じ種類のフローをTomatで組める。
タスク
- 大きなCSVファイルの整理と重複排除：空行を消し、大文字小文字を直し、形式をそろえ、別々の出所の表を1つの整合したデータに結合する。AIカラムによるデータ整理を規模を上げて行う作業だ。
- AIによる大量の行の拡張：列を翻訳し、感情を分類し、固有表現を抜き出し、自由記述の列を数千行まとめて要約する。
- 長いリストのウェブ調査：AIノードでウェブ検索を有効にし、行ごとに情報を調べる。企業の確認や欠けた連絡先の補完に役立つ。
- レポート向けのデータ組み替え：表を結合し、積み上げ、ピボットと逆ピボットを行い、グラフを付けてPDFに書き出す。アプリを閉じる必要はない。
シーン
- 毎月のデータ下準備：フローを一度組み、あとは期間ごとに再実行する。Excelで同じ手作業を繰り返さなくて済む。
- CRM、請求、広告プラットフォーム間のデータ統合：ばらばらの書き出しを1か所に集め、分析前に突き合わせる。
- 初期のデータ品質チェック：新しいデータセットをプロファイリングし、重複しない値や分布、外れ値を先に見てから深掘りするか決める。
主な機能
標準でローカル処理
Tomatはデスクトップで動き、ファイルは手元に残る。公式は起動時に認証情報を確認するだけで、データをサーバーに送らないと説明する。顧客情報や機密を扱う場合に効いてくる。SnowflakeやPostgreSQLに接続した場合は、そのウェアハウスの資源でフローを実行する。
AIカラムとAIテーブル
AIカラムのノードは各行にプロンプトを送り、AIテーブルのノードは1つのプロンプトから新しい表を作る。数行のサンプルでプロンプトを試してから全体に適用でき、多段の作業はプロンプトをつないで処理し、使うモデルも選べる。AIが読むのはプロンプトで挙げた列だけだ。
ビジュアルなフロー作成
変換はすべてキャンバスに置くノードで、SourceやFilterからJoin、Group By、Pivotまでそろう。結果は即座にプレビューされ、フロー全体を走らせる前に各ステップの効果を確認できる。フローは名前変更、複製、エクスポートができ、チームプランでは共有も可能だ。
150以上の変換とSQL水準のロジック
Tomatは標準的なSQLの機能を備え、JSONの自動フラット化といった追加機能も載せる。数学、文字列、日付、集計の関数に加え、ウィンドウ関数とカスタム関数があり、ノードで対応できない処理を補える。慣れた人は式を書き、初心者はクリックのステップに留まる。
ローカルとクラウドのデータ接続
CSVとExcelはそのまま読み込め、PostgreSQLとSnowflakeはソースとターゲットとして接続できる。1つのフローで最大1024のソースノードを扱え、公式によれば450以上の追加データソースも問い合わせれば利用できる。
グラフ、レポート、エクスポート
フローにグラフを付けるか、独立したレポートを作ってPDFで書き出せる。実行が終わるとJobsに変換後の表と補助的な図が並び、別のBIツールを開かずに共有できる成果が手に入る。
メリットとデメリット
メリット
- ローカルで動くため、機密の表や顧客リストが自分のマシンに残る。
- 表計算が音を上げる大きなCSVやExcelを扱え、組み立てながらプレビューが更新される。
- AIカラムが1つのプロンプトを数千行に適用し、大量の拡張と整理に向く。
- 視覚的なステップが結合、ピボット、ウィンドウ関数をカバーし、SQLやコードを書く場面はほとんどない。
デメリット
- ローカル実行はアプリを開いたまま、PCをスリープさせないことが条件で、無人での実行はできない。
- AIカラムはプロンプトで名指しした列しか見えず、行をまたぐロジックや他フィールドとの照合はできない。
- 現状のコネクタはPostgreSQLとSnowflakeだけで、他のデータベースは一度CSVに書き出す必要がある。
- 価格は基本プランにAIクレジットを足す形で、クレジット制は予算を合わせるまで何度か試すことになる。
よくある質問
Tomatは、CSVとExcelファイルを視覚的なステップで探索・整理・自動化するデスクトップアプリで、行単位で拡張するAIカラムも備える。コードを書くのが苦手な人にとって、表計算の手作業やスクリプトの代わりになる。
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Tomatの代替ツール
Forefront
Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
Startkit
StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
Testim
Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。