Codatum Japan

本日、AIデータ分析エージェント『Codatum Agent』ベータ版を提供開始しました。 「Codatum Agent」は、自然言語で分析を依頼するだけで、テーブルの検索からSQL構築・実行、チャート生成までをAIが自律的に完遂する対話型データ分析エージェントです。 チームのナレッジを学習し続けることで精度が継続的に向上し、プロフェッショナルがレビュー・修正できるコードファーストな設計により、信頼できる分析を実現します。 動画も併せてチェックしてみてください！ codatum.jp/agent?utm_sour…

／ ドキュメントはこちらから！ ＼ codatum.jp/integrations/b…

BigQueryのデータ分析を、そのままCodatumで。 BigQueryはスキャン量で課金されます。Codatumはクエリ結果をキャッシュし、実行前にスキャン量も確認できるので、コストを抑えて分析できます。AIがカタログの文脈を読んでSQLも書きます。 #codatum

【Codatumテンプレート紹介】詳細な顧客ダッシュボード 無料サインアップですぐ使えるCodatumのテンプレートを紹介します！ 顧客の企業情報や業界分類、現在の契約内容など営業観点での情報と、アカウントごとの利用状況、サポート活用などCS観点の情報が1つのダッシュボードで可能に。 主要な情報が1つにまとまり、可視化される状態は理想的 codatum.jp/templates/deta… #codatum

本日、プレイドがDatabricksのConsulting & Systems Integrator（C&SI）パートナーに認定されたことを発表しました！ PLAID ALPHAを中心に、データ・AI活用を「基盤整備」で終わらせず、「顧客理解・施策実行・事業成果」まで一気通貫で支援していきます。 plaid.co.jp/news/20260708/

📓Codatum のデータノートブック データも解釈も議論も、ひとつの場所で。 データの探索から可視化、解釈のメモ、チームへの共有まで、分析のプロセスを一つの画面で完結できます。しかも、貯まった分析がそのままAIのナレッジに。 codatum.jp/notebook?utm_s… #codatum

ダッシュボードはこちらから codatum.jp/templates/manu…

⚙️[template]製造・在庫管理ダッシュボード ケーススタディから実践的な活用方法を知るCodatumのテンプレートをご紹介。 工場長・在庫管理・調達担当向けに製品×拠点の在庫日数、欠品リスク、過剰在庫、生産計画の達成率を可視化するイメージを作成しました。データがあればagentを使って瞬時に作成することができます。

BtoBマーケターが、周りからよく聞かれる質問。 「先月CVは取れてたよね。CVRも上がった。で、結局どれが商談に効いたんだっけ？」 即答に困るのには、理由があります。 🆕 ブログ公開 マーケティング施策を振り返る Codatum Notebook 記事では、入口の数字（CV・CVR）から商談・受注まで、間に挟まった施策メモや営業コメントごと、1つのNotebookで辿れるようにする組み方を紹介しています。 codatum.jp/blog/post/mark… #codatum

記事はこちらから！ codatum.jp/blog/post/cust…

🆕 ブログ公開 CSチームの顧客ヘルスレビュー 業務ごとのCodatum Notebookの使い方を紹介します。 SaaSのカスタマーサクセスにおける、CSチームの顧客との向き合い方をどの指標使って評価するか。 また、次に顧客へ連絡するとき、どの事実を持ってどんな会話を始めるべきなのかのご参考にご覧ください！ #codatum

詳細はこちら codatum.jp/announcement/d…

🆕 導入事例 株式会社DROBE様に、次世代BIツール「Codatum（コダタム）」をご導入いただきました！ 全社員がSQLを書くデータ文化のもと、NotebookとAIエージェントが一体となった環境で日々の分析を進めています。 #codatum

【2026年版 Power BI 完全ガイド】 Power BIは、Microsoft 365を全社利用している組織に特に強いBIです。 実際にデータを取り込み、semantic model作成、report作成、dashboard作成、共有、app配布、secure embed、Copilot実行まで確認したうえで、導入前に見るべきポイントを整理しました。 codatum.jp/blog/post/powe… #codatum

【2026年版 AWS QuickSight 完全ガイド】 Amazon QuickSightは、AWSが提供するクラウド型のBI・ダッシュボードサービスです。いまは単独のBIというより、Amazon QuickというAIワークスペースの中の分析領域として整理し直されています。 特徴・料金・導入ポイント・代替ツールまで網羅しました。 codatum.jp/blog/post/aws-… #データ分析 #AI

AIにデータ分析を任せると、どこで間違えると思いますか。 最新の賢いAIでも、1回で正しく答えられたのは38%でした。間違いの85%は、データ選びではなく、その先の「どう計算するか」で起きています。 なぜ間違うのか。AIに任せるには何が要るのか、整理しました。 codatum.jp/blog/post/ai-d…

「シンプルな権限設計で、データを安全に組織全体へ」 🧩 データ活用の現場でよく聞く権限の話。 「経営層には全部見せたい、でも人事データは限られた人だけ」に。 全社に開きたいのに、見せちゃいけないものがある——この線引きは結構、悩ましいですよね。 Codatumはロール・グループ・コネクション保護の3つを組み合わせ、仕組みでさばきます。 codatum.jp/permissions?ut…

社外アドバイザーを務める株式会社CODATUMで、Databricks Data + AI Summit 2026のまとめ記事を公開しました。 実際に現地で発表を聞く中で、AIエージェントの論点は「モデル」単体ではなく、企業データ・業務文脈・ガバナンスをどうつなぐかに広がっていると感じました。 codatum.jp/blog/post/data…

記事はこちらから！ codatum.jp/blog/post/data…

🆕 Databricks Data + AI Summit 2026 のニュースまとめ記事を公開しました📝 公式発表とコミュニティの論点を整理しています。 今回の発表は、大きく見ると「AIエージェントが企業データを使って動くための土台」を広げる内容でした。 （時間がない人向けの要約あり）