DeskRex AIのデータベース機能は、調査データを表形式で整理・管理できる強力なツールです。従来のスプレッドシートの使いやすさに、AIによる自動データ収集・分析機能を組み合わせ、効率的な知識管理を実現します。

​
📊 データベース機能とは

データベース機能では以下のことが可能です：

構造化データ管理

行と列で情報を整理し、体系的なデータ管理を実現

AI自動調査

設定した項目に基づいてAIが自動的にデータを収集・分析

リアルタイム編集

エクセルのような編集操作

データ連携

CSV形式でのデータ入出力とテーマとの連携

​
🚀 データベースの作成方法

​
1. 新しいデータベースの作成

1

作成方法の選択

データベースは以下の方法で作成できます：

  • テーマからの自動生成: 調査テーマに基づいてAIが構造を提案
  • 手動作成: ゼロから独自の構造を設計
  • CSVインポート: 既存のデータファイルから作成
2

基本情報の設定

  • データベース名の入力
  • 概要・説明の記載
  • 公開設定の選択（公開・非公開）
3

データ構造の定義

  • 列（項目）の名前と種類を設定
  • 行（データ項目）の初期設定
  • データの関係性を定義

​
2. テーマとの連携

データベースは調査テーマと連携して、より効率的なデータ収集が可能です：

​
テーマベース自動生成

AI提案による構造設計

  1. 調査テーマを選択または作成
  2. AIがテーマに適したデータベース構造を提案
  3. 提案された列構成を確認・調整
  4. 自動的に初期データの収集を開始

​
📝 データ構造の管理

​
列（項目）の管理

​
列の種類と設定

データベースでは多様なデータ形式に対応しています：

  • 用途: 名前、説明、カテゴリなど
  • 特徴: 自由記述テキスト
  • 活用例: 企業名、商品説明、業界分類

​
列の操作

追加・削除

  • 新しい列の追加
  • 不要な列の削除
  • 列名の編集

並び替え

  • ドラッグ&ドロップで列順変更
  • 重要度に応じた配置
  • 論理的な項目順序の設定

データ型変更

  • 列のデータ型変更
  • 既存データの自動変換
  • 検証と修正

​
行（データ項目）の管理

​
行の基本操作

1

新しい行の追加

空白の行を追加して新しいデータ項目を作成

2

既存行の編集

セルをクリックして直接データを編集

3

行の削除

不要な行を選択して削除

4

一括操作

複数行を選択して同時に操作

​
🔄 データの入出力

​
CSVファイルのインポート

​
インポート手順

1

ファイルの準備

  • CSVファイル（最大5MB）を準備
  • 文字エンコーディングをUTF-8に設定
  • 1行目に列名を記載
2

アップロード

  • ファイルをドラッグ&ドロップまたはクリックで選択
  • アップロード完了を確認
3

列のマッピング

  • CSVの列と既存データベースの列を対応付け
  • 新しい列を作成するかの選択
  • データ型の自動判定と調整
4

プレビューと確認

  • インポート内容のプレビュー表示
  • データの妥当性を確認
  • 問題があれば修正
5

実行

  • インポートを実行
  • 進行状況の確認
  • 完了通知の受信

​
インポートオプション

全て新しい列として追加

CSVの全ての列を新しい列として追加する一括オプション

個別マッピング

列ごとに個別に対応関係を設定する詳細オプション

​
CSVファイルのエクスポート

データベースの内容を他のツールで活用するためのエクスポート機能：

エクスポート手順

  1. データベース画面で「エクスポート」ボタンをクリック
  2. エクスポート形式（CSV）を選択
  3. 出力オプション（全データ・選択データ）を選択
  4. ダウンロード開始

​
💬 チャット機能による編集と調査

​
データベース専用のチャットインターフェース

データベース画面では、右側にチャット機能付きのサイドバーが表示され、自然言語でデータベースの編集や調査が可能です：

​
チャットタブの機能

リサーチタブ

  • AI技術による自動調査の実行
  • 複数のAIモデルを選択可能
  • 調査結果のリアルタイム反映

ワークフロータブ

  • 調査プロセスの管理
  • テーマとの連携設定
  • 自動化フローの設定

​
チャット入力の高度な機能

1

スラッシュコマンド (/)

「/」を入力すると利用可能な検索・分析モードの一覧が表示

  • 異なる調査手法の選択
  • 専門的な分析機能へのアクセス
2

メンション機能 (@)

「@」を入力すると関連ドキュメントや情報源を参照可能

  • 過去の調査結果の引用
  • 外部文書の内容取り込み
3

ファイルアップロード

文書、画像、データファイルの直接アップロード

  • PDF、Word、Excel、PowerPointファイルの処理
  • 画像からのテキスト抽出（OCR）
4

URL統合

チャット内でのURL入力による自動的なウェブページ解析

  • ウェブサイトの内容自動取得
  • リンク先の情報抽出

​
データベース特化のチャット機能

​
選択ベースの操作

データベースの特定部分を選択した状態でチャットを使用すると、選択内容に特化した機能が利用できます：

利用可能な機能:

  • 選択した行の詳細調査
  • 行データの分析と洞察生成
  • 関連情報の自動収集
  • 類似データの検索と比較

活用例: 特定企業の行を選択して「この企業の最新ニュースを調査して」

​
チャットモードの切り替え

質問モードと編集モード

  • 質問モード: 質問応答中心の調査モード
  • 編集モード: データベース編集に特化したモード

モードに応じて利用可能な機能と提案内容が自動調整されます

​
AI調査の実行方法

​
自然言語による調査指示

チャット欄に調査したい内容を自然言語で入力するだけで、AIが適切な調査を実行します：

基本的な調査例

  • 「この業界の市場規模を調べて」
  • 「競合他社の最新動向は？」
  • 「この商品の評判を調査して」

高度な分析例

  • 「データの異常値を特定して」
  • 「売上と従業員数の相関を分析」
  • 「将来のトレンド予測をして」

​
テーマとの連携機能

​
アクティブテーマの管理

テーマベース調査

データベースに接続されたテーマが調査の文脈を提供：

  • テーマ情報の表示: 現在アクティブなテーマの確認
  • テーマ切り替え: 複数テーマ間での調査コンテキスト変更
  • 新規テーマ作成: データベースから新しい調査テーマを生成

​
調査履歴の継承

過去の調査内容を活用して、より精度の高い調査を実行：

  • 履歴の参照: 以前の調査結果を自動的に考慮
  • 文脈の継続: 調査の流れを理解した提案
  • 知識の蓄積: 調査を重ねるごとに精度が向上

​
🔍 AI自動調査機能

​
データベースモードでの調査

データベース連携調査では、設定された行・列の組み合わせに基づいて自動的にデータを収集します：

​
調査の仕組み

1

調査対象の設定

  • 行項目（調査対象）の定義
  • 列項目（調査内容）の定義
2

AI調査の実行

  • 各行・列の交差点（セル）について個別に調査
  • 複数の情報源からデータを収集
  • 信頼性の高い情報を優先選択
3

結果の反映

  • 調査結果をリアルタイムでセルに反映
  • 情報源の記録と管理
  • データの品質評価

​
調査パターンの種類

  • 行×列の組み合わせ調査: 企業×売上高、商品×価格など
  • 順次調査: 行ごとに全列を調査
  • 並行調査: 複数のセルを同時に調査

​
調査結果の品質管理

情報源の管理

  • 各データの出典記録
  • 複数ソースでの検証

データ検証

  • 自動的なAIチェック
  • 手動での確認・修正

​
⚡ 編集機能

​
直感的な操作

データベースはエクセルのように編集できます：

​
基本的な編集操作

1

セルの選択

編集したいセルをクリックして選択

2

データの入力

直接文字をクリックで編集モード

3

変更の保存

保存ボタンをクリックで保存

​
高度な編集機能

複数選択

  • Shift+クリックで範囲選択
  • 選択範囲の一括編集をAIに指示

コピー&クリア

  • 右クリックでコピー
  • 右クリックでクリア

​
🎯 効果的な活用方法

​
業界別活用例

データベース構造例:

  • 行: 競合企業リスト
  • 列: 売上高、従業員数、設立年、主力商品

調査の流れ:

  1. 業界内の主要企業をリストアップ
  2. AIが各企業の基本情報を自動収集
  3. 財務データや事業内容を詳細調査
  4. 競合分析レポートの生成

​
ベストプラクティス

データ設計のコツ

  • 明確な目的設定: 何を調べたいかを明確化
  • 適切な粒度: 詳細すぎず大雑把すぎない項目設定
  • 拡張性の確保: 後から項目追加しやすい構造
  • 命名規則: 一貫性のある列・行の命名

調査効率化

  • 優先順位付け: 重要な項目から調査開始
  • 段階的拡張: 基本データ → 詳細データの順で収集
  • 品質チェック: 定期的なデータ検証

​
🤝 データベースの共有と連携

​
公開設定とアクセス管理

1

公開レベルの選択

  • プライベート: 作成者のみアクセス可能
  • パブリック: URLを知っている人がアクセス可能
2

共有オプション

  • 直接URLでの共有
  • 他のユーザーとの協働編集
  • 読み取り専用での共有
3

発見ページでの公開

パブリック設定のデータベースは発見ページで他のユーザーが閲覧可能

​
テーマとリサーチテーマとの連携

統合ワークフロー

データベース → リサーチテーマ または リサーチテーマ → データベース の流れで包括的な調査が可能：

  1. データベース: 構造化データの収集・整理
  2. リサーチテーマ: データベースに調査データを追加

​
🛠️ トラブルシューティング

​
次のステップ

データベース機能をマスターしたら、以下の機能も活用してみてください：