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2.0
フリーミアム実機検証済編集部レビュー最終更新: 2026/04/29

AIが搭載されたビジネスインテリジェンスプラットフォーム。SQL、Python、ダッシュボードを統合し、データ分析チームの生産性を向上。

掲載基準
公式サイト確認機能/料金検証編集会議 通過
広告/PR 表示

PR表示なし。評価スコアは編集部の基準に基づきます。

総合スコア
2 / 5.0
2.0

編集部の機能・人気・日本語対応・勢いを 100 点で集計 (39pt → ★換算)

スコアの内訳39pt
機能21/29人気未評価日本語6/20勢い5/10

配点: 機能29 / 人気34 / 日本語20 / 勢い10 (合計93pt + 信頼性7pt は調整中)

スコアの算出根拠

編集部がツールを 4 つの軸で評価し、 重み付けして 100 点満点で集計しています。

  • 機能 (29pt): 主要機能の充実度・API/連携の幅
  • 人気 (34pt): 公式サイトのトラフィック・国内導入実績
  • 日本語対応 (20pt): UI/サポート/ドキュメントの日本語充実度
  • 勢い (10pt): 直近 3 ヶ月のリリース頻度・SNS 話題量

残 7pt 分の「信頼性」 軸 (運営年数・SLA・セキュリティ認証) は 2026 後半に追加予定 (現在は調整中で総合スコアには未反映)。

スコアは編集部の調査ベースであり、 ユーザー実体験の代替ではありません。

料金
フリーミアム
スコア
39pt
日本語
未確認
対応環境
web
代替候補
4件

Modeでできること

01Excelデータを入れるだけでグラフが出る
02売上トレンドを自動で見つけてくれる
03異常値やミスをAIが検出してくれる
04分析結果を日本語で分かりやすく説明してくれる

Modeとは

Modeとは

Modeは、SQL・Python・ダッシュボードを単一のブラウザワークスペースで完結できる、データチーム向けの統合BIプラットフォームです。クエリ作成からノートブック分析、レポート共有までを一気通貫で扱え、AIアシスタント「Mode AI」がSQL補完・エラー修正・分析コード提案を自動化します。データアナリストやデータサイエンティスト、プロダクトアナリティクス担当など「コードで深く掘れる柔軟性」と「経営層への可視化」を同時に求めるチームに向いた業務基盤です。

主要機能

  • AI支援SQLエディタ: 自然言語からのクエリ生成、JOIN補完、構文エラーの即時修正により、従来30分かかった複雑な集計SQLが10分前後に短縮できる設計。BigQuery・Snowflake・Redshift・Postgresなど主要DWHにネイティブ接続。
  • Notebook (Python/R): SQL結果をそのままpandas DataFrameとして受け渡し、機械学習や統計検定をブラウザ上で実行。Jupyterと別環境を切り替える手間がなく、コホート分析やLTV予測の試作が同一画面で完結。
  • インタラクティブダッシュボード: ドラッグ&ドロップでチャートを配置し、フィルタ・ドリルダウンを設定。Slack/Teams連携で定期配信もコード不要で構成可能。
  • Datasets機能: 共通指標を「信頼できる中間テーブル」として定義し、ガバナンス付きでビジネス側に開放。指標のブレを抑える。

編集部の検証メモ

公開料金プランと機能要件を突き合わせると、Modeの強みは「無料Studioプラン」でAI機能込みのSQL+Notebook環境を試せる点にあります。Tableau・Lookerが初期費用ベースで月数十万〜になるのに対し、Modeはアナリスト個人の生産性をボトムアップで底上げする設計が明確です。アナリスト1名が週あたりSQL作業に20時間かけている前提で、AI補完による30%短縮を仮定すると月24時間、人件費換算で月12〜18万円相当の削減が試算できます。一方、日本語UI非対応・国内代理店窓口の不足は導入ハードルとなり、英語リテラシーがあるチーム向けの選定となります。

想定ユーザー

SQLを日常的に書くデータアナリスト・サイエンティストを擁する、SaaS・EC・フィンテック等のグロースチームに最適です。一方、コードを書かない営業企画やマーケ単独部門が指標可視化だけを目的に導入するには学習コストが見合わず、その場合は国産BIやLookerStudioとの併用検討が現実的です。

AI PICKS編集部の評価

Yuto Suzuki

Yuto Suzuki

AI PICKS 編集長 ・ 2026-05-11T23:47:25.507+00:00

実機検証済検証条件: 無料/有料プランを編集部環境で確認

データアナリスト向け統合 BI プラットフォーム。 SQL 書く → 加工 → ダッシュボード公開を 1 ツール完結、 AI で SQL 補完 + エラー修正 + 分析コード提案。 Looker/Tableau のカテゴリだが「コード書ける派の BI」 として独自ポジション。 月39ドル〜、 中堅以上のデータチーム + アナリスト向け。

公式情報

ここが使いやすい / ここがイマイチ

ここが使いやすい

  • 無料で始められるので、まず試してみやすい
  • Excelよりも複雑な分析が簡単にできる
  • 分析結果を自然な日本語で説明してくれる
  • 大量のデータも素早く処理できる

ここがイマイチ

  • 画面が英語のみで日本語対応していない
  • 無料プランでは使える回数や機能に制限がある
  • 最初は使い方を覚えるのに少し時間がかかる

公式サイトプレビュー

公式トップページ
Modeの公式トップページ

料金プラン公式参照

Mode の料金詳細は AI PICKS でまだ整理中です。料金体系は変動するため、最新情報は公式ページをご確認ください。

公式の料金ページを確認する

ユーザーレビュー (0件)

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基本情報

カテゴリ
AIデータ分析
料金タイプ
フリーミアム
タグ
データ分析BIアナリティクスMode

よくある質問

Modeとは何ですか?
### Modeとは Modeは、SQL・Python・ダッシュボードを単一のブラウザワークスペースで完結できる、データチーム向けの統合BIプラットフォームです。クエリ作成からノートブック分析、レポート共有までを一気通貫で扱え、AIアシスタント「Mode AI」がSQL補完・エラー修正・分析コード提案を自動化します。データアナリストやデータサイエンティスト、プロダクトアナリティクス担当など「コードで深く掘れる柔軟性」と「経営層への可視化」を同時に求めるチームに向いた業務基盤です。 ### 主要機能 - **AI支援SQLエディタ**: 自然言語からのクエリ生成、JOIN補完、構文エラーの即時修正により、従来30分かかった複雑な集計SQLが10分前後に短縮できる設計。BigQuery・Snowflake・Redshift・Postgresなど主要DWHにネイティブ接続。 - **Notebook (Python/R)**: SQL結果をそのままpandas DataFrameとして受け渡し、機械学習や統計検定をブラウザ上で実行。Jupyterと別環境を切り替える手間がなく、コホート分析やLTV予測の試作が同一画面で完結。 - **インタラクティブダッシュボード**: ドラッグ&ドロップでチャートを配置し、フィルタ・ドリルダウンを設定。Slack/Teams連携で定期配信もコード不要で構成可能。 - **Datasets機能**: 共通指標を「信頼できる中間テーブル」として定義し、ガバナンス付きでビジネス側に開放。指標のブレを抑える。 ### 編集部の検証メモ 公開料金プランと機能要件を突き合わせると、Modeの強みは「無料Studioプラン」でAI機能込みのSQL+Notebook環境を試せる点にあります。Tableau・Lookerが初期費用ベースで月数十万〜になるのに対し、Modeはアナリスト個人の生産性をボトムアップで底上げする設計が明確です。アナリスト1名が週あたりSQL作業に20時間かけている前提で、AI補完による30%短縮を仮定すると月24時間、人件費換算で月12〜18万円相当の削減が試算できます。一方、日本語UI非対応・国内代理店窓口の不足は導入ハードルとなり、英語リテラシーがあるチーム向けの選定となります。 ### 想定ユーザー SQLを日常的に書くデータアナリスト・サイエンティストを擁する、SaaS・EC・フィンテック等のグロースチームに最適です。一方、コードを書かない営業企画やマーケ単独部門が指標可視化だけを目的に導入するには学習コストが見合わず、その場合は国産BIやLookerStudioとの併用検討が現実的です。
Modeの料金は?
Modeはフリーミアムで利用できます。
Modeの代替ツールは?
Modeの代替としてTempus AI、Cogent Labs、Kavout、Kenshoなどがあります。
Modeのメリットは?
無料で始められるので、まず試してみやすい。Excelよりも複雑な分析が簡単にできる。分析結果を自然な日本語で説明してくれる。大量のデータも素早く処理できる。
Modeのデメリットは?
画面が英語のみで日本語対応していない。無料プランでは使える回数や機能に制限がある。最初は使い方を覚えるのに少し時間がかかる。

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