DataForest よくある質問

個人と小規模チーム向けのAIデータ分析デスクトップソフトです。データ処理、機械学習、可視化、レポート作成を通じて、散在するデータを理解・確認・活用できる成果に変えます。

はい。目的を自然言語で伝えることで、AIがデータ整理、分析コード、レポート作成を支援します。データの意味を説明し、手法と結論が実情に合うかを確認してください。

学生・教員・研究者はアンケートや実験・教育データを整理できます。EC・起業チームは売上や費用、運営を分析し、クリエイターはコンテンツと視聴者の反応を調べられます。個人投資家の過去の市場・公開財務データの整理にも役立ちます。

データ整理、探索、グラフ、レポート作成のハードルを下げます。AIによる専門的な分析でデータを理解し、課題の発見と判断を支援して、仕事や学習の効率を高めます。プランと条件は料金ページをご覧ください。

DataForestは継続的な分析のために、データ処理、実行、グラフ、レポートを一つのワークスペースにまとめます。ローカルのコード実行環境は長時間の機械学習や継続計算、繰り返し分析に対応し、過程と成果を確認できます。

Excel、CSV、TSV、JSON、Parquet、XML、Pickleに加え、Word・TXTなどのテキスト形式のデータソースにも対応しています。ファイル内のデータと情報を整理・分析・統合できます。データベース接続など、さらに多くのデータソースを今後追加する予定です。

分類、クラスタリング、時系列予測などに対応し、pandas、NumPy、scikit-learnを内蔵しています。目的とデータに合う手法を選び、性能、誤差、適用範囲を確認してください。予測は不確実で、将来を保証しません。

はい。結果を可視化し、PPT、Word、PDF、Excelの成果物を学習、研究、コンテンツ制作、チームでの検討に活用できます。共有前に定義、出典、結論の整合性を確認してください。

内蔵のWebツールでAIがインターネットを検索できます。公開情報と手元のデータを組み合わせ、整理、比較、レポート作成に利用できます。

AIは各タスクに計画を立て、疑問や洞察の根拠を文書に記録します。出力ファイル、コード、内容をすべて確認し、結論を検証してAIのハルシネーションを見つけることができます。

DataForestはPythonを内蔵し、グラフと確認可能なコードを備えた専門的なデータ分析・機械学習環境を提供します。分類、要因の寄与分析、時系列予測などを実行できます。

送信内容はモデル設定によります。信頼する提供元やローカルで動くモデルAPIを自分で選べます。ローカル保存・計算とモデルへのリクエストは別の処理なので、送信内容と提供元の方針を確認してください。三重のファイル保護により、元データの直接変更を防ぎ、実際のローカルパスをモデルが読み取りにくくし、プロジェクト出力先以外での直接のファイル操作を防ぎます。

利用するモデル提供元の方針と設定によります。信頼する提供元やローカルモデルAPIを選択できます。DataForestはローカルデータを取得せず、学習用に収集しません。外部提供元の学習利用、保存期間、プライバシー設定を確認してください。