R&D適性：（Research & Development）で利用するツールや技術が、研究開発のスピード、柔軟性、再現性をどれだけ高められるかを評価する指標。
① スピード（開発・試行速度）
R&D では意思決定のスピードが圧倒的に重要。
評価ポイント
- 初期セットアップが早いか（1日以内が理想）
- API / SDK / CLI が使いやすい
- モデル・メトリクス・データ構造の変更反映が速い
- サーバレス or 自動スケールで「待ち時間」がない
適性例（高い）：Snowflake、Cube、dbt、Power BI（Copilot）、Looker
適性例（中〜低）：AtScale（企業向けのため速度より統制重視）
② 柔軟性（自由度・拡張性）
研究開発では仕様が頻繁に変わる。
厳密すぎる統制は逆に足枷になる。
評価ポイント
- コードでモデル管理できるか（YAML/DSL/コードファースト）
- データスキーマの変更に強いか（スキーマレス対応）
- 外部プログラミング言語（Python/JS）との親和性
- カスタム計算／独自ロジックを自由に埋め込める
柔軟性の高いツール：Cube、dbt、Superset、Databricks
柔軟性が低い（統制寄り）：Power BI、AtScale
③ AI / LLM 連携適性（自然言語インタフェース、SQL生成）
これは今回の R&D の最重要評価項目。
評価ポイント
- LLM 用のメタデータ（メトリクス定義）を提供可能か
- LLM が正しい SQL を生成できるか
- セマンティックモデルの構造化が AI 向けか
- API 経由で LLM 推論ワークフローに組み込めるか
AI適性が高い
- Looker（LookML の構造化がLLM向き）
- Cube（SchemaがYAML/JSで扱いやすい）
- Snowflake Cortex（AIネイティブ）
- dbt Semantic Layer（構造化API）
AI適性が中
- Power BI（Copilotは強いが外部AI統合限界がある）
- AtScale（AI-Link対応で徐々に強化）
④ 実験性（PoC向けの使いやすさ）
「小さく試しやすい」ことはR&Dでは重要。
評価ポイント
- 無料で使えるか（OSS、Trial、Free Tier）
- 環境を使い捨てできるか（サーバレス・Docker）
- ドキュメントやサンプルの豊富さ
- 実験結果の共有と再現が容易か（Notebook/SQL履歴/Versioning）
PoC向き：Superset、Cube OSS、Snowflake Free Trial、dbt、BigQuery
PoC向きでない：AtScale（初期コストが高め）
⑤ 再現性とバージョン管理
研究成果を他者が再現できないと R&D としての価値が低い。
評価ポイント
- セマンティックモデルのGit管理
- SQL・ダッシュボード・メトリクスのバージョン管理
- IaC（Infrastructure as Code）対応
- テスト機能（モデルテスト・データテスト）
再現性が高い：dbt、Looker、Cube、Fabric（Git連携）, Snowflake（支援強化中）
再現性が低い：Power BI（Desktop主体）、Superset（一部対応）
⑥ マルチスタック連携（API/API-first・他ツールと使える）
R&Dでは複数ツールを“組み合わせる力”が重要。
評価ポイント
- SQL / REST / GraphQL / Postgres Wire などAPIが揃っている
- BI・ML・LLM と自由につなげる
- データモデルを外部にPublish可能か（Metric Layer公開）
API-firstでR&D適性が高い：Cube、Snowflake、dbt、Superset
密結合のためR&D適性やや低め：Power BI、AtScale（ガバナンス重視）
⑦ コスト・トライアル性
R&D らしい「少額で動かす」「必要になったらスケール」が理想。
評価ポイント
- 無料枠やOSSで始められるか
- 少額でPoCできるか
- スモールスタートできるか（席課金よりリソース課金が望ましい）
コスト柔軟：Cube OSS、Superset、Snowflake、BigQuery、dbt初期負荷が大きい：Looker（初期導入コスト高）、AtScale（企業向け価格）
