Domery：ひとつの質問で結論にたどり着くデータAIアシスタント

Domery は Tencent が提供する全工程対応のデータAIアシスタントです。対象は「利用者自身が持っているデータ」そのもので、自社アプリのイベント計測、複数システムから書き出したレポート、アップロードした文書が含まれます。SQLを書く必要も、表計算をチャット欄に貼り付ける必要もありません。自然言語で質問すれば、整理・分析・要約までをこなし、結論をグラフやダッシュボード、さらには報告用のスライドにまで仕上げます。

解こうとしているのは非常に具体的な状況です。データはある、定義は揃っていない、数値を出すには順番待ちが要る。新しい機能の先週の転換率を知りたいと思っても、データチームの対応待ちになり、返ってきた数字が項目定義の違いで噛み合わないこともあります。Domery の狙いは、質問した本人が自分で答えを取れるようにすることです。

製品は工程全体を覆います。イベント計測、複数ソースの接続、分析、そして可視化された納品まで。計測は複数端末向けのSDKコードを一段階で生成できます。分析はデータベース、データウェアハウス、表計算を受け入れ、AIが項目と定義を自動で揃えます。納品は4種類の可視化形式を用意し、そのまま報告に載せられる水準です。

入口は WeChat のミニプログラムと domery.cn の公式サイトです。Tencent 社内で孵化した製品で、現在は社内テスト段階にあります。

Domery の主な機能

ワンクリックのイベント計測

iOS、Android、H5、ミニプログラム、サーバー側の5種類を対象に、SDKの計測コードをその場で生成して公開できます。データチームの日程調整を待たずに計測を始められる点が要点です。

複数ソースの一括分析

データベース、データウェアハウス、表計算をつなげ、AIが項目と定義を自動で揃えます。雑多な複数ソースを一度の質問で並べて見られ、事前に手作業の対応表を作る必要がありません。

ナレッジガーデン

アップロードした文書をナレッジベースとして蓄積し、繰り返しの質疑に再利用できます。会話ではナレッジベース、過去の会話、ローカルファイルという3種類の文脈を同時に参照できるため、毎回背景を説明し直さずに済みます。

対話型のデータ分析

自然言語の質問だけで要約・抽出・分析まで完了します。内容をチャット欄に貼り付ける必要も、SQLを手書きする必要もありません。

4種類の可視化納品

回答はAIデータイラスト、HTML静的ページ、HTML動的ダッシュボード、報告レベルのスライドにできます。4形式は短い説明から正式な報告まで、場面に応じて使い分けられます。

モデルの自由な切り替え

DeepSeek、Kimi、GLM、Hunyuan などに対応し、ひとつのモデルに全てを任せるのではなく、作業に合ったモデルを選べます。

機能の再利用

調整済みの分析フローはエージェント、スキル、定時タスクとしてまとめられ、毎回質問し直さずに継続して自動実行できます。

Domery の使い方

1. Domery の公式サイト（domery.cn）を開いて開始を押すか、WeChat のミニプログラムから入ります。
2. ナレッジガーデンで新しいナレッジベースを作り、文書をアップロードするか、データベース、データウェアハウス、表計算などのデータソースをつなぎます。
3. データ資産のアクセス権限を設定し、必要に応じてSQLテンプレートを用意して、AIの出力を自社の業務定義に合わせます。
4. 会話の中で自然言語のまま質問し、必要に応じてナレッジベース、過去の会話、ローカルファイルを文脈として参照します。
5. AIが生成した分析結果を確認し、データイラスト、HTMLダッシュボード、報告スライドのいずれかで出力します。
6. よく使う分析フローはエージェントや定時タスクとしてまとめ、バックグラウンドで動かし続けます。

Domery が向いている場面

• 経営レポートの自動分析：業務責任者が売上や流入などの主要指標を自然言語で問い合わせ、ツールが自動で数値を取り出してグラフ付きの結論を返します。順番待ちは不要です。
• 計測データのセルフサービス：アプリやミニプログラムのチームが複数端末向けSDKコードを生成して公開し、新機能の利用ファネルをいつでも自分たちで確認できます。
• 文書ナレッジの質疑応答：製品マニュアル、調査レポート、契約書PDFをナレッジベースに入れておけば、営業やサポートが質問するだけで原文に基づく答えを得られ、ファイルを探す時間が減ります。
• 報告資料のワンクリック生成：週報、月報、振り返り用のスライドを手作業で作る必要がなく、質問から報告レベルのスライドとデータイラストが出力されます。
• 複数ソースの定義統一：データベース、データウェアハウス、表計算で定義が食い違うとき、AIが項目を揃えたうえで一貫した回答を返すため、数字が噛み合わない事態が減ります。

利用前に知っておきたい制限

• 製品は社内テスト段階にあるため、機能範囲や入口はバージョンによって変わる可能性があります。本番利用の前に現在の可用性を確認してください。
• 項目と定義の自動調整は手作業を減らしますが、指標ガバナンスが完了したことと同じではありません。主要指標は業務側が定義を確認したうえでAIに再利用させるべきです。
• 分析の品質は基盤データの完全性と正確性に依存します。計測の欠落や定義の混乱があれば、出力も歪みます。
• データベースやデータウェアハウスの接続は権限とデータセキュリティに関わるため、アクセス範囲は設定段階で明確に決めるべきで、高権限アカウントで済ませるのは避けるべきです。
• 生成された報告スライドやダッシュボードは初稿や定例報告に向きます。対外公開や重要な意思決定では、人の確認が依然として必要です。

よくある質問

Domery はSQLを書く必要がありますか？

基本の利用では不要です。自然言語で質問すれば取得・要約・分析まで完了します。定義が固定された指標については、設定段階でSQLテンプレートを用意し、自社のロジックで計算させられます。

どのデータソースに接続できますか？

データベース、データウェアハウス、表計算系のソースに対応し、文書をアップロードしてナレッジベースも作れます。計測データは生成したSDKで iOS、Android、H5、ミニプログラム、サーバー側から収集します。

分析結果は何として出力できますか？

AIデータイラスト、HTML静的ページ、HTML動的ダッシュボード、報告レベルのスライドの4形態で、短い説明、ページ共有、動的監視、正式報告にそれぞれ対応します。

対応しているモデルは？

DeepSeek、Kimi、GLM、Hunyuan などを切り替えられ、作業に合わせて最適なものを選べます。

分析を自動で走らせられますか？

できます。設定済みの分析フローをエージェント、スキル、定時タスクとしてまとめれば、毎回手で質問せずに計画どおり実行できます。