ゼロコード、ドラッグ＆ドロップ

可視化フロー

ノードはロジック、接続は推論、フローはドキュメント

分析能力ごとに独立したノードにカプセル化し、ノードをDAG有向非巡回グラフにつなげると、エンジンがトポロジ順に自動スケジュールします。スクリプトコードでも、スクリーンショットのチュートリアルでもない——フローそのものが知識資産であり、読め、変えられ、再利用でき、AIが直接編成できます。

従来との比較：スクリプトの命令型 vs DAGの宣言型。ロジックがコードの中に隠れる vs 分析チェーンの可視化。変更は当てずっぽう vs パラメータの秒単位調整と即時プレビュー。

プラグインノードエコシステム

ノードの自社開発が可能、プライベートリポジトリで独立導入、アルゴリズムはプラグアンドプレイ

DevStudioブラウザ内IDE + Python SDK + TSXフロントエンドフレームワーク。開発者はアルゴリズムを書き、UIを設定し、ストアへ公開。ユーザーはワンクリックで購読・インストールします。組織のプライベートノードプールに対応し、中核アルゴリズムをノードにカプセル化すれば、知的財産は流出しません。

参入障壁：HEAD/Testlabは30年かけて自社チームだけで開発してきました。Tiniaのノードストアは業界全体に貢献を開放し、アルゴリズムエコシステムは時間とともに拡大し続け、桁違いの差になります。

AI支援構築

意図を記述すれば、ノードをインテリジェントに編成し、導入のハードルを下げます

内蔵MCP serverにより、AIは first-class クライアントです。エンジニアは自然言語でニーズを記述すれば、AIがノード選定・パラメータ設定・フロー接続・分析実行を自動で行います。対話を重ねて繰り返し最適化し、30分の手動構築が10秒のAI生成へ変わります。

アーキテクチャ上の優位：後からAIボタンを付けたのではなく、v1.0からAIワークフローのために設計されています。従来のデスクトップソフトにMCPを追加するには認証/イベントバスの書き直しが必要で、工数は3〜5年です。

再現可能な意思決定

分析の1ステップ1ステップに跡が残り、監査可能・蓄積可能

実行のたびにGraphRunインスタンスを作成し、ノード状態、入出力blob handle、開始終了時刻、エラーtracebackをすべて記録します。Blobは内容アドレッシングにより、同じ入力 → 同じ結果を保証。AutoMLの判別関数は読める数式に蒸留され、ブラックボックスがホワイトボックスに変わります。

コンプライアンス価値：生データ → 分析フロー → 指標 → 判定 → 結論まで、全工程をクリックで遡れます。ISO 17025の実験室認証が求めるデータ完全性の要件を満たします。

リアルタイムインサイト

スペクトル・波形・指標をノードで即時プレビュー、分析は見たままが結果

各ノードには可視化Viewerが内蔵——スペクトログラム、棒グラフ、ヒートマップ、指標テーブル。限値線の重ね合わせや周波数帯の階段レンダリングに対応。パラメータ変更後は影響を受けるノードのみ再実行し、秒単位で更新します。Dashboardは複数Viewerを自由に組み合わせられ、看板は保存・共有可能です。

効率向上：「分析実行 → データ書き出し → 別ツールで作図」という分断された体験を解消します。デバッグ効率は、従来のパラメータ変更から全フロー再実行と比べ95%向上します。

多ユーザー協業

組織レベルのデータ分離、権限はグループ単位で割当、チームで分析資産を共有

Orgマルチテナント体系により、データソース/フロー/ノード/ダッシュボードを組織レベルで分離。Seatシート管理 + ロール別権限割当。フローテンプレートライブラリ、データソース、Dashboardはチーム共有。AI操作は全量の監査ログを残し、企業のコンプライアンス要件を満たします。

チームの生産性：組織レベルのテンプレートは一度組めば全チームが再利用。企業のプライベートノードプールなら、中核アルゴリズムは企業の外に出ません。知識は個人の能力から組織の資産へ変わります。