WindyFlo Tutorial
CSVデータ活用AI作成
CSV Agent Pipeline
どんな機能ですか？
企業や組織内で蓄積された無数のCSVファイルをより簡単に活用できるパイプラインで、CSVデータを迅速に分析し、必要な情報を即座に提供します。
個人事業主から企業のマーケティング、開発、企画部門など、社内文書を効率的に分析・活用できます。
活用例
顧客満足度分析
顧客ごとの購入パターンやフィードバックデータを基に、「直近3カ月でクレームが最も多かった製品は？」といった質問に即時回答します。
マーケティング成果の評価
広告キャンペーンごとのクリック率、コンバージョン率、売上データを一括で確認し、「先月ROIが最も高かった広告チャネルは？」といった迅速な意思決定を支援します。
財務指標モニタリング
月次売上・費用データを基に「今期の損益分岐点はいつ達成したの？」といった即時の財務インサイトを提供します。
Csv Agnet の構造
まず、ウィンディフロに登録後、ログインします。
新しいPipelineの作成
1) メニューから My Pipelines に移動し、「Create Pipeline」をクリックします。
2) パイプラインの詳細情報を入力した後、「Create AI Model Pipeline」をクリックします。
Pipeline Name: パイプラインの名前を指定します。
Description: パイプラインの説明を簡潔に記述します。
Tags: パイプラインを簡単に見つけられるようにタグを追加します。
Public/Private: パイプラインの公開・非公開を選択します。
Pipelineの作成
1) 左側のメニューから Pipeline を選択します。
パイプライン用の作業スペースが開きます。
2)Add Node をクリックし、必要なノードを選択して作業スペースにドラッグします。
必要なノード一覧 :
ChatOpenAI または ChatAnthropic
CSV Agent
3) 各ノードを接続します。
ノード接続順:
1. ChatOpenAI -> CSV Agent
4) 追加のパラメーターを設定します。
ChatOpenAI
Connect Credential : 外部サービスのAPIを入力します。
Model name : スムーズな会話のために GPT 4(last) を選択します。
Temperature : 応答の創造性と一貫性のために 0.7 に設定します。
CSV Agent
Upload File : ユーザーのCSVファイルをアップロードします。
保存とテスト実行
1) Saveをクリックし、Runをクリックします。
2) パイプラインをテストするためのコマンドを入力します。
例 )
{今期の損益分岐点はいつ達成しましたか？}
パイプラインの共有
APIで連携する
1) パイプラインを保存した後、
'Embed as API'をクリックします。
APIでアクセスしたり、ウェブサイトに埋め込むことができます。
2) 希望の言語(HTML、React、Python、JavaScriptまたはCURL)を選択した後、生成されたコードをコピーしてサービスに貼り付けます。
チャットボットとして使う
1) 統合作業なしでチャットボットで共有する場合は、Share Chatbotを選択します。
この機能は、チャットボットとして動作するパイプラインでのみ使用できます。
データ処理用に設計されたパイプラインはこの機能をサポートしない場合があります。
2) チャットボットの設定をカスタマイズした後、新しいタブのアイコンをクリックして実行します。
左のアイコン： リンクコピー
右側のアイコン： リンクを開く
3) "Type your question」 フィールドに質問を入力してチャットボットをテストします。
テストが完了したら、リンクをコピーしてユーザーと共有してください！
コーディングやAIの専門知識がなくても
カスタマイズされたAI機能を構築してみましょう。
WindyFlo
Resources
FAQ
Learning Center
Help Center
© 2025 Copyright Hamadalabs Inc. All rights reserved.
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顧客満足度分析
顧客ごとの購入パターンやフィードバックデータを基に、「直近3カ月でクレームが最も多かった製品は？」といった質問に即時回答します。
マーケティング成果の評価
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財務指標モニタリング
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1) メニューから My Pipelines に移動し、「Create Pipeline」をクリックします。
2) パイプラインの詳細情報を入力した後、「Create AI Model Pipeline」をクリックします。
Pipeline Name: パイプラインの名前を指定します。
Description: パイプラインの説明を簡潔に記述します。
Tags: パイプラインを簡単に見つけられるようにタグを追加します。
Public/Private: パイプラインの公開・非公開を選択します。
Pipelineの作成
1) 左側のメニューから Pipeline を選択します。
パイプライン用の作業スペースが開きます。
2)Add Node をクリックし、必要なノードを選択して作業スペースにドラッグします。
必要なノード一覧 :
ChatOpenAI または ChatAnthropic
CSV Agent
3) 各ノードを接続します。
ノード接続順:
1. ChatOpenAI -> CSV Agent
4) 追加のパラメーターを設定します。
ChatOpenAI
Connect Credential : 外部サービスのAPIを入力します。
Model name : スムーズな会話のために GPT 4(last) を選択します。
Temperature : 応答の創造性と一貫性のために 0.7 に設定します。
CSV Agent
Upload File : ユーザーのCSVファイルをアップロードします。
保存とテスト実行
1) Saveをクリックし、Runをクリックします。
2) パイプラインをテストするためのコマンドを入力します。
例 )
{今期の損益分岐点はいつ達成しましたか？}
パイプラインの共有
APIで連携する
1) パイプラインを保存した後、
'Embed as API'をクリックします。
APIでアクセスしたり、ウェブサイトに埋め込むことができます。
2) 希望の言語(HTML、React、Python、JavaScriptまたはCURL)を選択した後、生成されたコードをコピーしてサービスに貼り付けます。
チャットボットとして使う
1) 統合作業なしでチャットボットで共有する場合は、Share Chatbotを選択します。
この機能は、チャットボットとして動作するパイプラインでのみ使用できます。
データ処理用に設計されたパイプラインはこの機能をサポートしない場合があります。
2) チャットボットの設定をカスタマイズした後、新しいタブのアイコンをクリックして実行します。
左のアイコン： リンクコピー
右側のアイコン： リンクを開く
3) "Type your question」 フィールドに質問を入力してチャットボットをテストします。
テストが完了したら、リンクをコピーしてユーザーと共有してください！
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