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Data Analyst Agent（DANA: Data ANAlyst）は、データベースクエリの実行、データ分析、可視化に最適化された Devin の特化バージョンです。高速かつ簡潔に応答し、データ分析ワークフロー向けに特化してチューニングされています。

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Data Analyst Agent を使うべきタイミング

Data Analyst Agent は、次のようなことを行いたいときに最適です。
  • データベースをクエリする: 接続済みのデータソースに対して SQL クエリを作成・実行する
  • データを分析する: パターンを探索し、指標を計算し、データ内のトレンドを調査する
  • 可視化を作成する: seaborn を使って本格的なチャートやグラフを作成する
  • データに関する質問に答える: データに関する質問に対して、迅速かつ正確な回答を得る
  • インサイトを得る: パターンや異常値を発見し、アクションにつながる知見を導き出す

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データアナリストエージェントにアクセスする

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Webアプリから利用する場合

  1. Devinのホームページに移動します
  2. エージェント選択のドロップダウンをクリックします
  3. ドロップダウンメニューから Data Analyst を選択します
  4. データに関する質問やタスクを入力してセッションを開始します

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Slack から

Slack から Data Analyst セッションを、次のいずれかの方法で直接開始できます。 スラッシュコマンドを使用する: 
/dana 先月の売上上位10社は誰ですか？
!dana マクロでのメンションの使用: 
@Devin !dana 先月の売上高上位10社の顧客を教えてください。
どちらの方法でも Data Analyst セッションが作成され、結果が同じスレッド内に返されます。

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前提条件

Data Analyst Agent を使用する前に、MCP（Model Context Protocol）を通じて、少なくとも 1 つのデータソースを接続する必要があります。一般的な連携先としては、次のようなものがあります。
  • Database MCP: Redshift、PostgreSQL、Snowflake、BigQuery、その他の SQL データベース
  • Analytics MCP: Datadog、Metabase、その他の可観測性プラットフォーム
データソースが接続されていない場合、Data Analyst Agent から通知が表示され、続行する前に接続するよう求められます。

MCP 連携をセットアップする

MCP を通じてデータベースやその他のデータソースを接続する方法を確認してください

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仕組み

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データベースナレッジ

Data Analyst Agent は、接続済みデータベースのスキーマに関するドキュメントをまとめた Database Knowledge ノートを保持しています。このナレッジはクエリを実行する前に自動的に参照されるため、エージェントは適切なテーブルやカラムをすばやく特定できます。

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プロンプト例

Data Analyst Agent を活用するための効果的な方法をいくつか紹介します。 シンプルな質問:
  • 「先週のアクティブユーザー数はいくつですか？」
  • 「直近1か月の日次売上の推移を教えてください」
  • 「利用量が最も多いのはどの顧客ですか？」
分析リクエスト:
  • 「Q4 のコホート別ユーザーリテンションを分析してください」
  • 「Enterprise 顧客とセルフサービス顧客ごとの消費量を内訳してください」
  • 「セッション数が多い上位 10 ユーザーを抽出し、アクティビティの推移を表示してください」
調査:
  • 「先週の火曜日にサインアップ数が減少した理由を教えてください」
  • 「今週のエラー率に異常値はありますか？」
  • 「今月の各種指標を昨年の同時期と比較してください」

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ベストプラクティス

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メトリクスを具体的にする

あいまいな質問をするのではなく、何を計測したいのかを具体的に伝えましょう: 
"7 日間のアクティブユーザー数を教えてください。ここでの定義は、少なくとも 1 回セッションを開始したユーザーとします。"

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期間を指定する

知りたい期間を必ず指定してください: 
"Show me daily revenue for the past 30 days"

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可視化を依頼する

データを分かりやすく伝えられる場面では、チャートの作成を依頼しましょう: 
"過去四半期の週次サインアップ数を折れ線グラフにして"

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SQL を検証する

エージェントは、使用した SQL クエリを必ず提示します。特に結合・フィルタ・集計を含むような複雑な分析では、そのロジックが自分の想定どおりになっているかを確認してください。

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Knowledge の管理

Data Analyst Agent は、Knowledge システムを使ってセッションをまたいで知見を保持できます。次のようなことを発見した場合には:
  • 新しいスキーマ情報やテーブル同士の関係
  • ビジネスロジックやメトリクスの定義
  • データ品質に関するパターンや注意点
これらを Knowledge ノートに保存し、今後のセッションでもその知見を活用できるようにします。

Knowledge についてさらに詳しく

Devin の Knowledge システムの仕組みを理解する

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標準版 Devin との違い

機能Data Analyst Agent標準版 Devin
SQL クエリ実行最適化済みサポートあり
データ可視化seaborn の組み込みサポート手動セットアップが必要
データベーススキーマの把握事前に読み込まれた Knowledgeオンデマンドでの探索
応答スタイル簡潔でメトリクス重視詳細な説明
コード変更主な対象ではないフルサポート
MCP 連携必須任意
Data Analyst Agent はデータ関連の作業向けに特化して設計されています。コード変更、デプロイ、その他一般的なソフトウェアエンジニアリングに関わるタスクには、代わりに標準版 Devin を使用してください。