NVEIL

NVEIL Toolkit

データを説明すれば、本番環境向けのチャートを取得できます。データはローカルに保持されます。

クイックスタート • API リファレンス • サンプル • 変更履歴

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NVEIL は、AI を活用したデータ可視化ツールキットです。自然言語で一行指示するだけで、NVEIL がデータを処理し、公開可能な品質の可視化を生成します。チャートのコードは不要で、ハルシネーションもなく、データがマシンの外に出ることもありません。

import nveil

nveil.configure(api_key="nveil_...")

# Pass a file path directly — no DataFrame loading required.
spec = nveil.generate_spec("Revenue by region, colored by quarter", "sales.csv")

fig = spec.render("sales.csv")   # 100% local — no API call
nveil.show(fig)                   # opens in browser

シェルから利用する

pip install nveil を実行すると、nveil コマンドが $PATH から利用できるようになります。

export NVEIL_API_KEY=nveil_...

# Ground yourself on the dataset (shape / dtypes / head preview)
nveil describe sales.csv

# Generate HTML + PNG + a reusable .nveil spec, print the explanation
nveil generate "Revenue by region, colored by quarter" \
  --data sales.csv --format all --explain

# Re-render an existing spec on fresh data — no API call
nveil render chart.nveil --data new_sales.csv

AI エージェント向け（Claude Code / Claude Desktop / Cursor / Codex / …）

NVEIL には、すぐに使える統合機能が用意されています。

# Claude Code / Claude Desktop — install the bundled skill
nveil install-skill

# Claude Desktop, Cursor, any MCP client — add an MCP server:
# {"mcpServers": {"nveil": {"command": "nveil", "args": ["mcp"]}}}
nveil mcp                    # stdio server; launched by the MCP client

NVEIL を選ぶ理由

機能	NVEIL	チャットボットによるデータ分析¹	LLM から可視化を生成するライブラリ²	従来のプロットツール³
自然言語による入力	✓	✓	✓	✗
生データをマシン内に保持	✓	✗	✗	✓
サーバーに送信するのはスキーマと統計情報のみ	✓	✗	✗	N/A
決定論的で再現可能な出力	✓	✗	✗	✓
オフラインでの再レンダリング、API 呼び出しゼロ	✓	✗	✗	✓
持ち運び可能な保存済み仕様（.nveil ファイル）	✓	✗	✗	✗
2D + 3D + 地理空間 + 科学分野	✓	2D	2D	さまざま
マルチバックエンド（Plotly、VTK、DeckGL）	✓	✗	✗	✗
データ処理エンジン	✓	✓	一部対応	✗

_{¹ ChatGPT Advanced Data Analysis、Claude Analysis tool、Gemini Data Agent  ·  ² PandasAI、LIDA、Julius、Vanna  ·  ³ Plotly、Matplotlib、Seaborn}

仕組み

Your Data ──> Toolkit ──metadata only──> NVEIL AI ──> Processing Plan ──> Local Execution ──> Result
               ^                                                           ^
          raw data stays here                                     raw data stays here

1. 希望する内容を説明します — 自然な言葉で指示します
2. NVEIL AI が計画します — データ処理と可視化の計画を立てます（送信されるのはメタデータのみです。列名、型、統計情報が含まれます）
3. Toolkit がローカルで実行します — 結合、集計、ピボット、レンダリングをすべてマシン上で行います
4. 図を取得できます — データに応じて Plotly、VTK、DeckGL を自動選択します

主な機能

🧠 1つで2つのエンジン 単一のプロンプトから、データ処理（結合、ピボット、集計、ジオコーディング、時系列）と可視化の生成を行います。 🔒 設計段階からのデータプライバシー 生データがマシンの外に出ることはありません。送信されるのは列名、型、集計統計情報のみです。 📈 マルチバックエンドレンダリング 最適なエンジンを自動検出します。Plotly（2D チャート）、VTK（3D／医療）、DeckGL（地理空間）。

🧪 監査可能な結果 ランダム生成ではなく、制約充足に基づいています。同じ入力なら毎回同じ出力が得られます。 ⚡ オフラインレンダリング spec.render() は API 呼び出しなしで、100％ローカルに実行されます。 💾 再利用可能な仕様 .nveil ファイルに保存して後から読み込み、新しいデータでレンダリングできます。サーバーは不要です。

## シンプルなチャートの枠を超えて

NVEIL は、地理空間ヒートマップ、3D ボリューム、科学的可視化、医用画像（DICOM）、生体信号データ（EDF/EDF+）、ネットワークグラフなど、50 種類以上の可視化タイプに自然言語で対応します。

一度保存すれば、いつでも描画

# Generate once (API call)
spec = nveil.generate_spec("Monthly trend by category", df)
spec.save("trend.nveil")

# Reload anywhere — no API call, no server, no cost
spec = nveil.load_spec("trend.nveil")
fig = spec.render(fresh_data)
nveil.save_image(fig, "report.png")

インストール

pip install nveil

要件： Python 3.10+

はじめに

1. app.nveil.com でアカウントを作成します
2. Settings で API キーを生成します
3. 可視化を開始します

import os
import nveil

nveil.configure(api_key=os.environ["NVEIL_API_KEY"])

spec = nveil.generate_spec("scatter plot of price vs area", df)
fig = spec.render(df)
nveil.show(fig)

その他の使用例については、examples/ ディレクトリをご覧ください。

ドキュメント

完全なドキュメントは docs.nveil.com でご覧いただけます。

• クイックスタートガイド
• コアコンセプト — セッション、仕様、2 段階のフロー
• API リファレンス — すべての公開関数の完全なリファレンス
• プライバシーモデル — 送信されるデータとローカルに保持されるデータ
• 例 — 棒グラフ、複数データセット、オフライン描画

コントリビューション

プロジェクトのコントリビューターライセンス契約に基づくコントリビューションを歓迎します。バグ報告や機能リクエストは、GitHub Issues からお寄せください。

ライセンス

GNU AGPL v3 以降。詳しくは LICENSE をご覧ください。商用のデュアルライセンスも利用可能です。[email protected] までお問い合わせください。

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