What is DataLang?
DataLangは、SQLデータベースやスプレッドシートからNotionページ、ウェブサイトコンテンツに至るまで、複雑に散在するビジネスデータを、強力なカスタムAIチャットボットへと変革させる不可欠なプラットフォームです。自然言語クエリを可能にすることでデータアクセシビリティの課題を解決し、あらゆるユーザーが一行のコードも書くことなく、即座に正確なインサイトを得られるようにします。DataLangは、組織が独自の知識のみに基づいて訓練された、高度にインテリジェントなアシスタントを迅速に展開できるよう支援し、社内サポートや顧客エンゲージメントに即座に活用できます。
Key Features
DataLangは、広大なデータランドスケープを結びつけ、会話型AIの導入を簡素化する堅牢なフレームワークを提供し、アシスタントが常に知識豊富で最新の状態であることを保証します。
🔌 Unified Data Connectivity
DataLangは、主要なリレーショナルデータベース（PostgreSQL、MySQL、SQL Server、Snowflake、Oracle）、クラウドサービス（Google Sheets、Notion、HubSpot）、および各種ファイル（HTML、テキスト）を含む幅広いデータソースをサポートすることで、データサイロを解消します。この広範な互換性により、運用データがどこに存在しようとも、カスタムチャットボットは包括的な「単一の情報源 (single source of truth)」に基づいて学習します。
💬 Natural Language Querying (Chat with Your Data)
ユーザーが複雑なデータベースと、シンプルで会話的な言語でやり取りできるようにすることで、データアクセスを民主化します。データソースを設定すると、「先月の売上データを見せてください」や「今月最もパフォーマンスの高い製品は何ですか？」といった高レベルな質問をユーザーが投げかけることができます。システムはこれらのリクエストを即座にデータベースクエリに変換し、SQLの専門知識を必要とせずに、迅速かつ正確なインサイトを提供します。
⚙️ Automated Database-to-API Conversion
DataLangは、定義されたSQLスクリプト（Data Viewsとして知られる）を、即座にアクセス可能なAPIエンドポイントに安全に変換する独自の機能を提供します。この抽象化レイヤーは、設定詳細を暗号化してアクセス不能に保つことでセキュリティを強化します。そして、接続されたGPTアシスタントがこれらのエンドポイントをリアルタイムで呼び出すことを可能にし、あらゆるインタラクションでデータの同期と最新性を保証します。
🚀 Flexible Deployment and Sharing
最大限の柔軟性をもって、ユーザーがいる場所へカスタムアシスタントを展開できます。DataLangは主に4つの共有方法をサポートしています：直接的なPublic URL、ウェブサイトに埋め込み可能なChatbot Widget、公式 GPT Store との連携、そしてカスタムアプリケーション統合のための専用APIを介したアクセスです。
Use Cases
DataLangは、組織の知識や運用データとの各チームの関わり方を変革し、静的なレポートを超え、動的で会話型のインサイトへと移行させます。
1. Internal Knowledge Base Assistant
企業ドキュメント、ファイルに保存された人事ポリシー、Notionで管理されているプロジェクト詳細を接続します。無数のドキュメントを検索する代わりに、従業員はDataLangアシスタントに「リモートワークの費用償還ポリシーは何ですか？」や「最新のQ4マーケティング戦略ドキュメントを見つけてください」といった具体的な質問を投げかけ、正確で、根拠のある回答を即座に受け取ることができます。
2. Real-Time E-commerce Customer Support
Eコマースデータベース（例：MySQLやRedshift）とCRM（HubSpot）を連携させることで、顧客対応チャットボットウィジェットを展開できます。このアシスタントは、「注文番号5678のステータスを確認してください」や「Model Xノートパソコンの寸法は何ですか？」といった複雑でデータ駆動型のクエリを処理し、リアルタイムで正確な応答を提供することで、サポートチケットの件数を大幅に削減します。
3. Streamlined Data Analysis for Non-Technical Users
財務データベースや販売データベースから主要業績評価指標（KPI）を公開する特定のData Viewsを作成します。SQLに習熟していない可能性のあるリーダーシップチームやマーケティングチームも、「ヨーロッパ市場における前年比収益成長率を比較してください」のように、重要なビジネス指標を会話形式で照会でき、レポート作成を簡素化し意思決定サイクルを加速させます。
Why Choose DataLang?
DataLangを選択するということは、効率性、セキュリティ、そして統合を最優先することを意味し、インフラの管理ではなく、データインサイトの活用に注力できるようになります。
迅速な4ステップワークフロー: DataLangはセットアップ時間を最小限に抑えます。プロセスは、データソースのセットアップ、Data Viewの追加（データの範囲設定）、データとのチャット（GPTのトレーニング）、共有（展開）という4つのシンプルなステップに合理化されています。このスピードにより、即座な概念実証と迅速な反復が可能になります。
抽象化によるセキュリティ: 生のデータベースアクセスを公開するソリューションとは異なり、DataLangはDatabase-to-API機能を活用します。これにより、機密性の高い接続文字列は暗号化されたままに保たれ、使用直前に一時的にのみ復号化されます。また、Data Viewを使用することで、必要なデータ範囲のみを公開し、厳格なセキュリティ制御を維持できます。
シームレスなGPTエコシステム統合: DataLangは現代のAIランドスケープのために特別に設計されており、GPT Storeへの直接公開機能を提供します。これにより、組織は独自のデータモデルを収益化したり、高度に専門化されたアシスタントをChatGPTエコシステム内のユーザーに直接配布したりすることが可能になります。
Conclusion
DataLangは、組織のインテリジェンスを解き放つための決定的なツールであり、高度でデータ認識型のチャットボットの作成と展開を簡潔かつ安全にします。データを接続し、会話型インターフェースを利用することで、あらゆるユーザーが必要な答えを即座に見つけられるよう支援します。
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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
DataLang was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-06-18.
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