Data Formulator 0.7：エンタープライズデータ分析のための AI パワー搭載システム
Microsoft Research が公開したデータ分析ツール「Data Formulator 0.7」は、エンタープライズ環境における断片化したデータの統合と、SQL不要の AI 支援型分析ワークフローを可能にするオープンソースシステムである。
キーポイント
ガバナンス対応データコネクタ機能
データベース、ウェアハウス、BI システム、オブジェクトストア、ローカルファイルなど多様なソースに対して、認証・メタデータ管理・権限管理を備えた統一的な接続機能を提供し、プラットフォームチームの統合負荷を軽減する。
文脈認識型エージェントによる分析支援
データ準備、探索的解析、可視化生成、および長期間・分岐する分析ワークフローのナビゲーションにおいて、ユーザーの文脈を理解した AI エージェントが支援を行う。
SQL不要のインタラクティブな共同作業環境
プログラミングや SQL の専門知識を必要とせず、断片化したデータソース間での反復的な探索・分析・共有を可能にするマルチモーダルな対話型ワークスペースを提供する。
Data Connectorsによる統合の簡素化
認証、永続接続、メタデータなどをサポートする統一されたワークスペースモデルにより、各データソースごとの接続再構築や手動ファイルアップロードを不要にし、プラットフォームチームの統合作業を削減します。
文脈認識型AIエージェントによる高度な分析
単なるプロンプトではなく、ワークスペース全体へのアクセス権限を持つエージェントがツールを通じて推論・行動し、不明確な場合は質問を行いながら複雑な分析ワークフローを自動化します。
反復的な分析のための双方向インターフェース
Data Threadで分析プロセスを追跡可能にしつつ、インタラクティブキャンバス上で視覚化を直接編集・調整できるため、探索からコミュニケーションへのスムーズな移行と報告書の作成が可能になります。
Data Thread の機能強化
AI エージェントとの対話履歴を保存し、分析の再訪や再利用を可能にする「Data Thread」機能が導入されました。
重要な引用
Data Formulator 0.7 is an open-source AI-powered system for enterprise data analytics that combines data connectivity, agent-guided exploration, and visualization refinement in a shared workspace.
An interactive, multimodal interface allows teams to iteratively explore and refine analyses across fragmented data sources, with no SQL or programming expertise required.
Unlike a single prompt, Data Formulator gives agents access to the full analysis workspace... Agents reason and act through tools rather than text alone.
When users shift from exploration to communication, they can refine charts directly on the canvas or describe changes in natural language and let the agent adjust labels, annotations, layout, color, and emphasis.
"Threads preserve the history of long analysis sessions, making it possible to revisit, reuse, and build on earlier work."
"The interactive canvas allows users to refine visualizations directly by adjusting settings, redesigning charts, and inspecting the underlying data and code side by side."
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
本リリースは、AI を活用したデータ分析において最も障壁となる「データ接続の複雑さ」と「専門知識の不足」を同時に解決する重要な一歩です。特にガバナンス機能を内蔵したオープンソースツールが提供されることで、大企業における AI 分析ツールの導入ハードルが大幅に低下し、現場での実装スピードが加速すると予想されます。
編集コメント
エンタープライズ向け AI ツールにおいて、セキュリティとガバナンスを担保しつつユーザーフレンドリーな分析を実現するバランスの取れたアプローチが評価されます。特に「SQL不要」かつ「永続的ワークフロー」という点は、実務現場での採用拡大に直結する強力な機能です。
At a glance
Data Formulator 0.7 は、データ接続性、エージェントによるガイダンス付きの探索、共有ワークスペースにおける可視化の洗練を組み合わせる、エンタープライズ向けデータ分析のためのオープンソース AI パワーシステムです。
これには「Data Connectors」機能が含まれており、データベース、ウェアハウス、BI システム、オブジェクトストレージ、ローカルファイルにわたって管理された再利用可能な接続をサポートすることで、プラットフォームチームの統合作業を削減します。
文脈認識型エージェントが、データの準備、分析の探索、可視化の生成、および長時間実行される分岐する分析ワークフローのナビゲーションをユーザーに支援します。
対話式でマルチモーダルなインターフェースにより、チームは SQL やプログラミングの専門知識を必要とせずに、断片化されたデータソース間で分析を反復的に探索・洗練させることができます。
エンタープライズチームは分析のために AI システムへの依存を強めていますが、エンタープライズのデータワークフローは多くの場合、ストレージシステムやツールにまたがって分断されています。分析を開始する前に、チームは管理された接続の確立、メタデータの準備、権限の管理、複数のシステムにわたるデータの結合と整形のためのワークフロー構築を必要とするケースが多々あります。
データ接続を超えて、分析自体もアナリストやドメイン専門家にとって依然として困難です。多くの人が深いコーディングの専門知識を持っていないからです。彼らは頻繁に新しい指標を計算したり、データを整理する異なる方法を比較したり、中間出力を検査したり、ニーズの変化に応じてビジュアライゼーション（可視化）を洗練させたりする必要があります。これらのワークフローは、エンタープライズデータへの永続的なアクセスや、ワークフロー履歴、ビジュアライゼーションの文脈を持たない孤立したチャット対話内では再現が困難です。
私たちの新リリース、Data Formulator 0.7（新しいタブで開く）は、これらの課題に対処するために設計されています。これは、断片化されたエンタープライズデータと反復的な分析ワークフローを接続する、オープンソースの AI パワー型データ分析システムです。多様なデータソース間を軽量に接続する方法を提供し、データの準備、探索、可視化を支援する文脈認識エージェント（context-aware agents）を搭載しています。また、ユーザーが分析結果を反復的に洗練させ、共有できるインタラクティブなワークスペースも備えています。
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Data Connectors を介したエンタープライズデータとの連携
Data Formulator は、各データソースに対して同じ接続を再構築する必要なく、チームが企業データを AI 対応ワークスペースに持ち込むのを支援します。Data Connectors 機能は、認証、永続的な接続、プレビュー、メタデータ、およびデータベース、ウェアハウス、BI システム、オブジェクトストレージ、ローカルファイルにわたる統一されたワークスペースモデルをサポートしています。これにより、プラットフォームチームの統合作業が削減され、ユーザーは繰り返し手動でファイルをアップロードするのではなく、中央管理された再利用可能なデータ接続を使用して作業できるようになります（図 1 を参照）。
image 図 1. Data Connectors は、企業データソースと Data Formulator の間に永続的な接続を提供し、アナリストや AI エージェントが共有データをロード、クエリ、可視化できるようにします。
データ分析のための文脈認識型エージェント
文脈認識型 AI エージェントは、Data Formulator の中核をなすものです。単一のプロンプトとは異なり、Data Formulator はエージェントに接続されたデータソース、読み込まれたテーブル、過去のチャート、およびユーザーの目的を含む、完全な分析ワークスペースへのアクセスを提供します。エージェントはテキストだけでなくツールを通じて推論し行動します。1 つの対話の中で、エージェントはデータを検査し、隔離された環境でコードを記述して実行し、チャートの仕様を生成し、中間ステップを示しながらその結果を説明することができます。
リクエストが曖昧な場合、エージェントは処理を進める前に確認質問を行います。これにより、エージェントはより複雑な分析ワークフローを実行できるようになります：ユーザーの目標に合わせた分析の実施、データの準備と変換、フォローアップ質問の提案、表やチャートのバッチ生成、そしてすべての結果に対して検証可能で再現性のあるコードの作成です。
反復的なデータ分析のためのワークスペース
Data Formulator は、これらのエージェントをオープンエンドな分析ワークフロー向けに設計されたマルチモーダルインターフェースと組み合わせています。ユーザーは「Data Thread」と呼ばれる構造化チャットを通じてエージェントと連携し、分析プロセス全体で発生するすべての質問、中間的な発見、およびチャートを記録します。長時間のセッションでもナビゲーションが可能で、ユーザーは以前のステップに戻ったり、別の分析分岐を試したり、文脈を失うことなくそれらを並列比較したりできます。
図 2 に示すように、インタラクティブなキャンバスは Data Thread を補完し、ユーザーが視覚化結果を直接編集できるようにします。探索からコミュニケーションへ移行する際、ユーザーはキャンバス上でチャートを直接洗練させるか、自然言語で変更点を記述してエージェントにラベル、注釈、レイアウト、色、強調表示の調整を行わせることができます。アナリストはまたレポートを生成し、発見した内容を他者と共有することも可能です。
image図 2. (左) Data Thread を利用すると、ユーザーは質問をしたり、データ可視化を要求したり、追跡分析を探求したりすることで AI エージェントと対話できます。スレッドは長期間にわたる分析セッションの履歴を保持するため、以前の作業に戻ったり、再利用したり、それを基盤として発展させたりすることが可能になります。(右) インタラクティブなキャンバスでは、設定の調整やチャートの再設計、そして背後にあるデータとコードを並べて確認することで、ユーザーは可視化を直接微調整できます。
Data Formulator のデモはこちら (新しいタブで開く)、または Data Formulator の GitHub リポジトリ (新しいタブで開く) を探索してください。エンタープライズデータの分析ワークフローを開発するチームは、これらの機能を自社のシステムや要件に合わせて適応させるための基盤としてこのプロジェクトを利用できます。
新しいタブで開きます投稿「Data Formulator 0.7: エンタープライズデータ向けの AI パワー型データ分析」は Microsoft Research で最初に公開されました。
原文を表示
At a glance
Data Formulator 0.7 is an open-source AI-powered system for enterprise data analytics that combines data connectivity, agent-guided exploration, and visualization refinement in a shared workspace.
It includes a Data Connectors feature, which supports governed, reusable connections across databases, warehouses, BI systems, object stores, and local files, reducing integration work for platform teams.
Context-aware agents help users prepare data, explore analyses, generate visualizations, and navigate long-running and branching analytical workflows.
An interactive, multimodal interface allows teams to iteratively explore and refine analyses across fragmented data sources, with no SQL or programming expertise required.
Enterprise teams increasingly rely on AI systems for analytics, but enterprise data workflows are often fragmented across storage systems and tools. Before analysis can begin, teams often need to establish governed connections, prepare metadata, manage permissions, and build workflows for combining and reshaping data across multiple systems.
Beyond data connection, analysis itself remains challenging for analysts and domain experts, many of whom lack deep coding expertise. They frequently need to compute new metrics, compare different ways of organizing data, inspect intermediate outputs, and refine visualizations as needs evolve. These workflows are difficult to reproduce inside isolated chat interactions that lack persistent access to enterprise data, workflow history, and visualization context.
Our new release, Data Formulator 0.7 (opens in new tab), is designed to address these challenges. It is an open-source AI-powered data analysis system that connects fragmented enterprise data and iterative analytical workflows. It provides a lightweight way to connect across a variety of data sources, context-aware agents that assist with data preparation, exploration, and visualization, and an interactive workspace where users can iteratively refine and share their analyses.
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Connecting enterprise data with Data Connectors
Data Formulator helps teams bring enterprise data into an AI-ready workspace without needing to rebuild the same connections for every source of data. The Data Connectors feature supports authentication, persistent connections, previews, metadata, and a unified workspace model across databases, warehouses, BI systems, object stores, and local files. This reduces integration work for platform teams and allows users to work from centrally managed, reusable data connections rather than relying on repeated manual file uploads, as shown in Figure 1.
imageFigure 1. Data Connectors provide persistent connections between enterprise data sources and Data Formulator, allowing analysts and AI agents to load, query, and visualize shared data.
Context-aware agents for data analysis
Context-aware AI agents form the core of Data Formulator. Unlike a single prompt, Data Formulator gives agents access to the full analysis workspace, including connected data sources, loaded tables, prior charts, and the user’s objective. Agents reason and act through tools rather than text alone. In a single interaction, an agent can inspect data, write and run code in an isolated environment, generate chart specifications, and explain its results while showing intermediate steps.
When a request is ambiguous, the agent asks clarifying questions before proceeding. This allows agents to carry out more complex analytical workflows: aligning analyses with the user’s goal, preparing and transforming data, suggesting follow-up questions, generating tables and charts in batch, and creating verifiable, reproducible code for every result.
A workspace for iterative data analysis
Data Formulator pairs these agents with a multimodal interface designed for open-ended analysis workflows. Users work with agents through the Data Thread, a structured chat that records every question, intermediate finding, and chart throughout the analysis process. Long sessions stay navigable: users can revisit earlier steps, branch into alternative analyses, and compare them side by side without losing context.
As illustrated in Figure 2, the interactive canvas complements Data Thread by allowing users to directly edit visualizations. When users shift from exploration to communication, they can refine charts directly on the canvas or describe changes in natural language and let the agent adjust labels, annotations, layout, color, and emphasis. Analysts can also generate reports and share their findings with others.
imageFigure 2. (Left) Data Thread allows users to interact with AI agents by asking questions, requesting data visualizations, and exploring follow-up analyses. Threads preserve the history of long analysis sessions, making it possible to revisit, reuse, and build on earlier work. (Right) The interactive canvas allows users to refine visualizations directly by adjusting settings, redesigning charts, and inspecting the underlying data and code side by side.
View the Data Formulator demo here (opens in new tab), or explore the Data Formulator GitHub repository (opens in new tab). Teams developing analytics workflows for enterprise data can use the project as a foundation for adapting these capabilities to their own systems and requirements.
Opens in a new tabThe post Data Formulator 0.7: AI-powered data analytics for enterprise data appeared first on Microsoft Research.
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