Excel MCP サーバー
Excel MCP サーバーは、AI エージェントが Microsoft Excel をインストールせずに Excel ワークブックをシームレスに作成・読み取り・編集・管理できるようにし、Model Context Protocol を通じて自動化されたデータワークフロー、レポート作成、スプレッドシート管理を実現します...
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AI
Excel
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Data Analysis
Strava MCPサーバー
Strava MCPサーバーは、大規模言語モデル（LLM）とStrava APIを橋渡しし、AIアシスタントがアクティビティ、統計、ルート、セグメントなどのフィットネスデータへ安全にアクセス・分析・対話できるようにします。Stravaとのスマートかつ効率的な統合を求める開発者やAIシステムに最適です。...
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MCP Server
Strava
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MySQL MCPサーバー
MySQL MCPサーバーは、AIアシスタントとMySQLデータベース間の安全な橋渡しを行います。堅牢なModel Context Protocol（MCP）インターフェースを通じて、構造化されたデータベース探索、クエリ、データ分析を実現し、AIワークフローへの安全な統合をサポートします。...
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MCP
MySQL
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Quickchart MCPサーバー
QuickChart.ioサービスをFlowHuntと統合するQuickchart MCPサーバーは、AIアシスタントやクライアントがプログラム的に動的なチャートを生成できるようにします。データ分析、自動レポート作成、視覚的なドキュメント化などに最適で、AIワークフロー内でシームレスなチャート作成と可視化を実現します。...
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AI
MCP Server
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Typesense MCPサーバー
Typesense MCPサーバーは、AIエージェントをTypesense（オープンソースの検索エンジン）に接続し、LLMによる構造化データコレクションのリアルタイム検索・取得・分析を可能にします。強力なドキュメント検索、アナリティクス、スキーマ発見ツールを安全なAPIキー管理のもと、AIワークフローに直接統合できます...
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AI
Search
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データ探索MCPサーバー
データ探索MCPサーバーは、AIアシスタントと外部データセットを接続し、インタラクティブな分析を可能にします。ユーザーはCSVやKaggleデータセットを探索し、分析レポートや可視化を生成でき、データ駆動型の意思決定を効率化します。...
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AI
Data Science
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VegaLite MCPサーバー
VegaLite MCPサーバーは、大規模言語モデルがVega-Lite構文を用いて表形式データを可視化・管理できるようにします。データセットの保存やカスタムチャート・グラフの生成をサポートし、テキストベース仕様およびPNG画像出力の両方を提供して、シームレスなデータ分析、レポート作成、教育用途に対応します。...
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AI
Visualization
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AIデータアナリスト
AIデータアナリストは、従来のデータ分析スキルと人工知能（AI）、機械学習（ML）を融合し、インサイトの抽出、トレンド予測、意思決定の向上をあらゆる業界で実現します。...
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AI
Data Analysis
+4
Pandas
Pandasは、オープンソースのPython用データ操作・分析ライブラリであり、その多用途性、強力なデータ構造、複雑なデータセットの扱いやすさで高く評価されています。データアナリストやデータサイエンティストにとって不可欠な基盤であり、効率的なデータクリーニング、変換、分析をサポートします。...
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Pandas
Python
+4
SciPy
SciPyは、科学技術計算のための堅牢なオープンソースのPythonライブラリです。NumPyを基盤として、高度な数学アルゴリズム、最適化、積分、データ操作、可視化、そしてMatplotlibやPandasのような他のライブラリとの連携性を提供し、科学計算やデータ解析に不可欠な存在となっています。...
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SciPy
Python
+5
インサイトエンジン
インサイトエンジンとは何かをご紹介します。これは、高度なAI駆動のプラットフォームで、コンテキストや意図を理解することでデータ検索・分析を強化します。インサイトエンジンがNLP、機械学習、ディープラーニングをどのように統合し、構造化・非構造化データソースから実用的なインサイトを提供するのか学びましょう。...
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AI
Insight Engine
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クラスタリング
クラスタリングは、ラベル付けされていないデータで類似したデータポイントをグループ化する教師なし機械学習手法です。種類や用途、埋め込みモデルがクラスタリングをどのように強化するかについて学びましょう。...
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AI
Clustering
+3
コンテンツエンリッチメント
AIによるコンテンツエンリッチメントは、生の非構造化コンテンツに人工知能技術を適用し、有意義な情報、構造、洞察を抽出することで、データ分析、情報検索、意思決定などの用途においてコンテンツをよりアクセスしやすく、検索可能で、価値あるものにします。...
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AI
Content Enrichment
+7
パターン認識
パターン認識は、データ内のパターンや規則性を特定するための計算処理であり、AI、コンピュータサイエンス、心理学、データ分析などの分野で重要な役割を果たします。音声・テキスト・画像・抽象的なデータセット内の構造を自動的に認識し、コンピュータビジョン、音声認識、OCR、不正検出などのインテリジェントなシステムやアプリケーシ...
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Pattern Recognition
AI
+6
教師なし学習
教師なし学習は、ラベル付けされていないデータに対してアルゴリズムを訓練し、隠れたパターンや構造、関係性を発見する機械学習手法です。代表的な手法にはクラスタリング、アソシエーション、次元削減などがあり、顧客セグメンテーション、異常検知、マーケットバスケット分析などに応用されています。...
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Unsupervised Learning
Machine Learning
+4
構造化データ
構造化データの概要やその活用方法、具体例、他のデータ構造との比較について詳しく学びましょう。
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Structured Data
Data Management
+3
探索的データ解析（EDA）
探索的データ解析（EDA）は、視覚的手法を用いてデータセットの特徴を要約し、パターンの発見、異常の検出、データクリーニングやモデル選択、分析の指針を提供するプロセスです。Python、R、Tableauなどのツールが利用されます。...
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EDA
Data Analysis
+3
非構造化データ
非構造化データとは何か、構造化データとの違いについて知りましょう。非構造化データの課題や活用ツールについても学べます。...
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Unstructured Data
Structured Data
+4
予測分析
AIの予測分析技術、その仕組み、さまざまな業界へのメリットについて詳しくご紹介します。
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Predictive Analytics
AI
+4