AIによるメトリクスの可視化

1） AIイメージングとは

1.適切なグラフの種類と軸の選択

2.ハイライトパターン/異常/トレンド骨折、

3.説明テキスト（洞察/物語）を整形し、

4.提案アクション（Next Best Action）、

5.ユーザーとデバイスのコンテキストにビューを適合させます。

目標は、質問から回答へのパスを短縮することです。手動のチャート選択が少なく、検証可能な意味があります。

2）手のひらの中の建築

1.セマンティックレイヤー：メトリック/ディメンション（用語集、数式、集計、アクセス）の統一的な定義。
2.NL→Query-自然言語クエリをSQL/SPARQL/DSLに変換します。
3.Query→Viz：グラフィック文法とパラメータ（軸、ログスケール、色/形/サイズ）の自動選択。
4.洞察エンジン：異常検出、ブレークポイント、季節性、因果ヒント；シグナルの優先順位。
5.物語：値と信頼区間を参照した実際のテキストの生成。
6.RAG：データ/構成カタログ（メタデータ、ビジネスルール）からのコンテキストブレンド。
7.Policyガードレール：プライバシー/アクセス/マスキング、番号と参照の確認。
8.配信：Webウィジェット、モバイルカード、PDF/スナップショット、 CRM/SlackのWebhook。

3）グラフの文法と自動選択

• 時間→ライン/エリア；カテゴリー（≤ 8）→列/タイル；ランキング→棒/leadboard；ディストリビューション→ヒストグラム/バイオリン/ボックス；散布/ヒートマップ→相関。
• 指数成長時の対数軸；分数で正規化（％）；小さな倍数-多くのエピソードがある場合。
• 色の選択：ステータスのセマンティックパレット；色≠順序および部門チャネルの両方です。
• 署名には意味のみが含まれています：「インク」を最小限に抑えます。

yaml chart:
mark: line encoding:
x: {field: dt, type: temporal, timeUnit: day}
y: {field: ggr, type: quantitative, aggregate: sum}
color: {field: region, type: nominal, legend: top, limit: 6}
transforms:
- filter: "dt >= now()-90d"
- calculate: {expr: "rolling_mean(ggr,7)", as: "ggr_7d"}
annotations:
- rule: {type: "changepoint", method: "cusum"}
- band: {type: "confidence", metric: "ggr", level: 0.9}
interactions: {tooltip: true, zoom: "x", brush: "x"}

4） NL→Viz： 質問からスケジュールまで

意図解析：メートル、セクション、期間、フィルタ、集計。
セマンティックレイヤーでの検証：許可されているフィールド/数式のみ。
後処理：フィールドタイプとカーディナリティ、自動しきい値ビニング/サンプリングによるチャート選択。
フィードバック：信頼を構築するためにSQL/DSLとデータダウンロード（マスク）を表示します。

yaml ask: "Покажи GGR по странам за 90 дней, выдели резкие изменения"
metric: ggr dims: [country, dt]
filters: {dt: "last_90d"}
viz_hint: "line + changepoints"

5）インサイトエンジン： 「意味」を生成する方法"

• 異常：STL分解、ESD/預言者、BOCPD；ラベルの方向/等級/信頼。
• 傾向の骨折：CUSUM/Chowテスト；ローカルリグレッション。
• 季節性/キャンペーン：比較「休日と通常の日」、ベースラインへのアップリフト。
• ドライバーセグメント：表形式の回帰またはグラデーションのブーストに対するShapley/featureの重要性。
• 因果関係の手掛かり：（観察の中で）付随的な変化の徴候+「これは相関関係である」というリマインダー。

1.ビジネスメトリックへの影響、2）効果の強さ、3）目新しさ、4）信頼。

6）物語（テキスト）生成

要件：数字と日付の事実、比較基準の表示、用語の正確性。

7）コンテキスト適応（パーソナライゼーション）

役割：Cレベル-KPIカードと物語；管理者-カットとアラート；analytics-SQL/DSLおよびモデルパラメータ。
デバイス：モバイル上のコンパクトな輝線、デスクトップ上のフルビズ。
地理/言語/通貨/タイムゾーン-自動。

8）説明と信頼

グラフ上の各シグニチャはクリック可能です→計算（数式、集計、フィルタ）を明らかにします。
統計的な不確実性（信頼バー、エラーバー）を示します。
LLM説明の場合：メタデータによるRAG、ソース別の数値の調整（量/範囲のチェック）。
変更ログ：数式、データセット、チャートのバージョン。

9）視覚化の質およびSLO

レイテンシp95レンダリング、タイムツーファーストインサイト、成功したNLリクエストの共有。
説明可能スコア（ナラティブ内の数字/リンク/CIの存在）。
精度NL→SQL（参照クエリで正確に一致）。
アクセシビリティ：コントラスト、alt-text、キーボード、カラーブラインドネスモード。

10）可用性（A11y）およびUXパターン

色の認識に依存しないカラーパレット。複製color-form/pattern。
グラフの横にあるテキストの選択肢とデータテーブルビュー。
焦点のトラップ、適度なタブ順序；軸を壊さずにスケーリングします。

11）セキュリティとプライバシー

リクエストとツールチップのデータレベルでのRLS/CLS。
再識別を避けるためにまれなカテゴリのマスキング/ビニング。
NL質問ログ-PD Safe：トークン化/潜在的なPIIの改訂。
スクリーンショット/CSVのエクスポート-ウォーターマークとバージョンのメタデータ。

12）経済とコスト

コスト配慮：キャッシングタイル/結果、「ホット」ストアフロントの具現化、プレビューのサンプリング。
「重い」NLリクエスト（スキャンキャップ）の制限、大規模シリーズの遅延レンダリング。
夜の基本的な検出+重いオフライン評価のための安いモデル。

13） Antipatterns

"自動チャートは常に正しい。"タイプ/カーディナリティ/メトリックロジックの検証が必要です。
インクが多すぎます。→歪みを必要としない複雑な3D/dual-axis。
不確実性はありません。歌詞は「カテゴリカル」に聞こえるが、誤解を招く。
意味レイヤーなしのNL→SQL。脆弱性と集約エラー。
数字を参照せずに魔法の洞察。楽器の不信と放棄。

14）実装ロードマップ

1.基礎：セマンティック層、メトリクスの用語集、アクセス（RLS/CLS）、 NL→SQLのテストセット。
2.MVP NL→Viz：トップ10の質問、文法自動チャート、タイプ/カーディナリティ検証。
3.洞察エンジン：異常/ブレークポイント、優先順位、CIによる基本的な物語。
4.RAG&Trust：メタデータ/数式を接続します。
5.A11yとモバイル：アダプティブカード、alt-text、コントラスト/キーボード。
6.FinOps：キャッシュ/マテリアライゼーション、スキャン制限、ロードプロファイル。
7.スケール：役割別のパーソナライズ、シナリオNLGテンプレート、CRM統合/アラート。

15）プレリリースのチェックリスト

• メトリックと寸法はセマンティックレイヤーで記述されます。SELECTは許可されていません。
• 自動グラフの選択は、type/cardinality/rulesによって検証されます。
• 物語には、数字、比較、基礎、信頼範囲が含まれています。
• エラーバー（該当する場合）が含まれます。
• NL→SQL/DSLはベンチマークを渡します；ユーザーのSQLを表示します。
• ツールチップ/エクスポートでのRLS/CLSおよびマスキング作業。
• A11y：コントラスト、altテキスト、タブナビゲーション、カラーブラインドネスモード。
• キャッシュ/マテリアライゼーション/スキャン制限が設定されています。収集されたSLO/コストパネル。
• 数式/チャートバージョンログ；ボタン「洞察力について不平を言う」。

16）ミニテンプレート

16.1オートフィットスケジュールポリシー

yaml auto_chart_policy:
time_series: ["line","area"]
categories_max: 8 distribution: ["histogram","boxplot"]
correlation: ["scatter","heatmap"]
choose_log_scale_if: growth_rate>0.15/week small_multiples_if: series_count>6

16.2インサイトカード

yaml insight:
id: "ggr_tr_spike_2025_10_12"
metric: ggr segment: {country: "TR", device: "Android"}
change: {type: "wow", delta_pct: 12.4, ci95: [9.8,14.7]}
drivers: ["Sports +18%", "Slots +7%"]
confidence: 0.86 actions: ["увеличить лимит кампании TR Android на 10%"]
disclaimer: "наблюдение, не доказанная причинность"

16.3 UIでのNL→SQLの例（バックライト付き）

sql
-- Вопрос: "Как менялся ARPPU по устройствам за 30 дней?"
select dt::date as dt, device_os, avg(revenue_per_payer) as arppu from mart_daily_player where dt >= current_date - interval '30 day'
group by 1,2 order by 1,2;

16.4 NL→Viz用テストキット

yaml tests:
- ask: "Покажи распределение депозитов за неделю"
expect:
chart: "histogram"
binning: true field: "deposit_amount"

17）ボトムライン

AIによるメトリックの可視化は「巧妙な画像」ではなく、セマンティックレイヤー→NL→クエリ→クエリ→Viz→Insight Engine→説明可能なナラティブ→アクションと信頼の制御というプロセスを通じて行われます。適切なガードレール（プライバシー、番号チェック、不確実性、A11y、 FinOps）により、レポートを運用ソリューションに変え、分析を迅速化し、組織全体でデータを扱う文化を高めます。