AE CLI
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所属する目次：開発者ツール。検索キーワード：AE CLI、コマンドライン、インストール、ログイン、認証、Skill。
このページの従来の操作説明は以下を参照してください。
AIにAEを直接使ってもらい、データ収集の管理、データの照会、実験の確認、エンゲージタスクのフォローを任せられます。
AIは問題の分析が得意ですが、AEのプロジェクト、レポート、実験が見えなければ、あなたがデータをコピーして渡すのを待ち、それをもとに提案するしかありません。
AE CLIをインストールすると、AIはあなたの権限の範囲内でAEを直接使用できます。やりたいことを明確に伝えるだけで、たとえば「昨日の新規ユーザーが減った理由を調べて」「この実験の結果をまとめて」「最近のデータ収集エラーを確認して」のように依頼すれば、AIが対応する機能を自ら見つけ、結果を読み取って分析を続けます。
コマンドラインを学ぶ必要も、AE CLIにどんなコマンドがあるかを覚える必要もありません。一度インストールと認証を済ませれば、普段どおり自然言語でAIと対話するだけです。
対象ユーザー
プロダクト・データアナリストは、AIに既存のレポートを探させ、データを読み取り、傾向を比較して、結果を結論としてまとめさせることができます。
データ収集・データチームは、データ収集プランの管理、イベントとプロパティの照合、収集エラーの確認ができるほか、AIにプランやサンプルコードの生成を手伝わせることもできます。
グロース・実験チームは、実験の設定、指標の傾向、テストレポートを照会でき、複数のページを行き来する手間を減らせます。
運営チームは、エンゲージのフロー、タスク、運営キャンペーン、チャンネル、効果データを確認し、実施状況や振り返り資料をすばやくまとめられます。
データ開発チームは、データテーブル、タスクフロー、統合タスク、実行状態を確認でき、日々のトラブルシューティングやリリース前のチェックに役立てられます。
クイックインストール
方法1：AIにインストールしてもらう
次の文章をCodex、Claude Code、Cursor、WorkBuddy、Trae、またはターミナルを操作できるその他のAI Agentに送信します：
AE CLIと関連するSkillsをインストールしてください。まずNode.jsが20以上かを確認してください。
インストール後、ae-cli --version、hostへのログイン、auth statusを順に検証してください。
tokenは出力もコピーもしないでください。いずれかのステップが失敗したら、元のエラーを残したまま停止して知らせてください。スキップしないでください。
インストールが完了したら、AIツールをいったん閉じて開き直してから、最初のタスクを始めることをおすすめします。
方法2：手動インストール
インストール前にNode.jsを確認します。AE CLIとSkillインストーラーを両方実行するため、Node.js 20以上の使用をおすすめします：
node --version
バージョンが20未満の場合は、先にNode.jsをアップデートするか切り替えてください。バージョンが古すぎると、Skillのインストール時にEBADENGINEやstyleText関連のエラーが発生することがあります。
npm install -g @thinkingai/ae-cli
npx -y skills add ThinkingAIAgenticEngine/ae-cli -g -y
インストール後、まずバージョンを確認してから、お使いのAE環境にログインします：
ae-cli --version
ae-cli auth login --host https://your-ae-host.example.com
ae-cli auth status
ブラウザで認証ページが開きます。認証が完了すると、auth statusはログイン済みの状態と現在のhostを返します。Skillをインストールした後もAIが古いコマンドを使う場合は、AIツールを再起動するかタスクを開き直して、Skillを再読み込みさせてください。
厳選ソリューションSkillをインストール
ThinkingAIは長年のサービス経験をSkillとして蓄積しています。AIに直接インストールしてもらうことができ、LTV分析から異常診断まで幅広くそろっています。
https://github.com/ThinkingAIAgenticEngine/scenario-skills をインストールしてください
最初のタスクを始める
初めて使うときは、いきなり全量データを照会せず、まず読み取り専用の接続チェックを行います。
次の文章をAIに送信します：
AE CLIが使えるか確認してください。現在のバージョン、ログイン状態、hostを確認し、続けて私がアクセスできるプロジェクトを先頭から5件挙げて、プロジェクト名とプロジェクトIDだけを返してください。今は確認のみで、何も変更せず、データの照会も続けないでください。私がプロジェクトを選んでから次のステップに進んでください。
プロジェクトを選んだら、次を送信します：
今選んだプロジェクトで、ダッシュボードを先頭から5件挙げて、名前、ID、更新時間だけを返してください。同名のものがあれば候補をすべて残して私に選ばせてください。推測せず、内容も変更しないでください。
最後にダッシュボードを1つ選んでデータを読み取ります：
今選んだダッシュボードを読み取ってください。まず中のレポートがまだ存在するか、データがあるかを確認し、データのあるレポートを1つ選んで100行以内でプレビューしてください。実際の時間範囲、データが切り捨てられているかどうか、そして次に聞くべき最も価値のある質問を教えてください。読み取りのみで、変更はしないでください。
できること
AE CLIをインストールすると、自然言語で指示するだけで、AIにAEのデータ、レポート、実験、タスクを確認・活用させることができます。以下はよくある使い方です。
ビジネスデータが変化した理由を理解する
新規、アクティブ、継続、課金に変動があったとき、AIは既存のレポートを読み取り、異なる期間、チャネル、ユーザーグループを比較して、変化の主な要因を見つけ出します。複数のレポートのデータを一つずつコピーする必要はなく、特定の指標や特定のユーザー層の具体的な状況をさらに掘り下げて質問することもできます。
先週のゲームデータを振り返り、新規、継続、課金でどんな目立った変化があったかを確認して、変化が最も大きかったチャネルを重点的に分析してください。
要件整理からデータ検収まで
プロダクトの要件をAIに渡すと、収集すべきイベントとプロパティを整理し、データ収集プランとサンプルコードを生成します。プランの実装後も、プロジェクト内のイベントの照合、リアルタイムデータと収集エラーの確認を続けられ、送信漏れ、誤送信、プロパティタイプの不一致などの問題の調査に役立ちます。
私の公式サイトのプロジェクトをもとに、会員登録のコンバージョン、コンテンツ閲覧、フォームでの問い合わせを対象にしたデータ収集プランを設計し、各イベントのトリガータイミングと記録すべきイベントプロパティを明記してください。
実験結果をすばやく把握する
実験モジュールの開通が必要です
AIは実験の設定、グループ、指標の結果を確認し、テストグループごとのパフォーマンスを比較して、有意性、傾向、注意すべきリスクを整理できます。実験を振り返るときは、データを読みやすい結論にまとめるよう直接指示できます。
Tidy Xの両プラットフォーム向けインタースティシャル広告実験の現在のパフォーマンスを確認し、各グループのコア指標とセカンダリ指標を比較して、どの結果がすでに比較的明確になっているかを教えてください。
エンゲージタスクとキャンペーンの効果をフォローする
エンゲージモジュールの開通が必要です
AIはエンゲージのフロー、タスク、運営キャンペーンを検索し、送信、到達、失敗の原因、コンバージョン効果を確認できます。また、要望に応じてターゲットグループやキャンペーンの振り返りを整理することもできます。日々のフォローで、複数のページを行き来して探す必要はありません。
昨日の呼び戻しタスクを振り返り、送信と到達の状況、主な失敗の原因、呼び戻したユーザーのその後のアクティブと課金の状況を確認してください。
データタスクのトラブルシューティングとSQLの生成
データ開発プラットフォームの開通が必要です
AIはデータテーブル、データ統合、タスクフロー、生産インスタンスの実行状況を確認し、失敗ログを読み取って問題の特定を支援できます。一時的なデータ抽出やデータ加工のニーズがあれば、ビジネス上の定義を説明するだけで、SQLを生成またはチェックさせることもできます。
今日失敗したデータ統合タスクを確認し、失敗の原因を分析して、どう対処すべきかを教えてください。
コミュニティとユーザーのフィードバックを集約する
フルサイクル洞察機能の開通が必要です
AIはコミュニティの投稿、コメント、ライブ配信の内容を検索し、話題のトピック、ユーザーの感情、プロダクトへの提案、リスクのシグナルを整理できます。週報やバージョンの振り返りを作るときは、一定期間のフィードバックを直接集約させ、対応する内容の出典を添えさせることができます。
直近1週間のコミュニティでの新バージョンに関する議論を整理し、みんなが最も関心を持っている問題、ポジティブ・ネガティブなフィードバック、優先的に注目すべきリスクをまとめてください。
よく使う機能一覧
| やりたいこと | AIに任せられること |
|---|---|
| データを確認 | レポートとダッシュボードの検索、データの読み取り、期間の比較、ディメンションでの分割、結果のエクスポート |
| 実験を分析 | 実験情報、サンプルサイズ、指標の結果と傾向の確認、振り返り資料の整理 |
| メタデータを管理 | イベント、プロパティ、指標の検索、命名、タイプ、関連付け、影響範囲のチェック |
| データ収集を処理 | データ収集プランの生成と保守、インポート・エクスポート、チェックの実行、収集エラーとリアルタイムデータの確認 |
| エンゲージを分析 | フロー、タスク、運営キャンペーン、チャンネル、ターゲットグループ、効果データの確認 |
| データタスクを管理 | データテーブル、タスクフロー、統合タスク、SQLの実行結果、生産インスタンスの確認 |
| コミュニティのフィードバックを分析 | 投稿とコメントの検索、トピックと感情の分析、ライブ配信のパフォーマンスの確認 |
| ナレッジベースを使用 | ナレッジベースの作成と保守、ページの検索、原文の読み取り、業務に関する質問への回答 |
| Agentを管理 | Agent、モデル、MCP、Skill、添付ファイル、自動化タスクの管理 |
| チームで協働 | Agent Teamの作成、タスクの開始、対話の継続、結果と成果物の確認 |
| システム管理 | メンバー、権限、使用量、クォータ、チャンネル、システム設定の確認 |
会社、プロジェクト、アカウントによって、利用できる機能が異なる場合があります。AIは現在のログイン環境とあなたの権限に基づいて操作を実行します。
AIが正しく実行しやすい伝え方
実行しやすいタスクには、通常、次の5種類の情報が含まれています：対象の環境またはプロジェクト、実際の対象、時間範囲、どこまで実行してよいか、そして同名のものがある場合やデータがない場合にどうするか。
「プロジェクト名」で「チャネル別新規ユーザー」に関連する既存のレポートを検索してください。候補が複数ある場合は、まず名前とIDを返して私に選ばせてください。選んだ後、直近14日間の完全な暦日分を読み取り、その前の14日間と比較してください。読み取りと分析のみ行い、レポートは変更しないでください。最後に3つの結論を示し、それぞれにデータの根拠、実際の時間範囲、データが完全かどうかを添えてください。対象が存在しないかデータがない場合は、停止して説明し、似た対象に置き換えないでください。
「データを見て」とだけ伝えた場合、AIはプロジェクト、対象、時間、権限の範囲をさらに確認する必要があります。最初にこれらの情報を明確に伝えるほうが、たいていは早く進みます。
よく使う補足フレーズ：
- 「まず現状を読み取ってください。変更はしないでください。」
- 「まず候補を5件以内で、名前とIDを含めて返し、私に選ばせてください。」
- 「既存のレポートと保存済みの指標を優先して使い、定義を作り直さないでください。」
- 「まず対象が存在しデータがあることを確認してから、分析を始めてください。」
- 「同名のものがある、見つからない、データがない場合は、停止して説明してください。推測しないでください。」
- 「プレビューは最大100行までにしてください。完全な結果が必要な場合はエクスポートを使い、ページを結合しないでください。」
- 「まず計画、影響範囲、ロールバック方法を示し、確認後に書き込んでください。」
- 「完了後に結果を読み直し、変更が反映されたことを確認してください。」
- 「結論を示すときは、データソース、オブジェクトID、時間範囲、完全性の説明を添えてください。」
よくある質問
コマンドラインを学ぶ必要はありますか？
必要ありません。インストールと認証が完了すれば、その後はずっと自然言語でタスクを伝えられます。インストールやログインの問題を調べるときに限り、コマンドを1〜2行コピーする必要が出てくることがあります。
なぜログインと認証が必要なのですか？
AE CLIは、あなたがどのAE環境を使っているか、どのプロジェクトやリソースにアクセスする権限があるかを知る必要があります。現在のアカウントの範囲を超える権限が自動的に付与されることはありません。
AIがデータを直接変更・削除することはありますか？
あなたの指示とアカウントの権限によります。誤操作を防ぐため、タスクに「まず確認のみ、変更しないで」や「まず計画を示し、確認後に実行して」と明記することをおすすめします。削除などのリスクの高い操作では、通常、再度の確認も求められます。
ほかの人が使える機能が、自分の環境で見つからないのはなぜですか？
次の4つの層を順に確認してください：AE CLIのバージョン、AIが読み込んだSkillのバージョン、現在のhostにその機能がデプロイされているか、アカウントに権限があるか。CLIのインストールに成功しても、Skillが更新されたとは限りません。Skillをインストールまたは更新した後は、通常、AIツールを再起動するかタスクを開き直す必要があります。コマンドが存在しない場合は、まずae-cli --version、現在のhost、完全なエラーを控えておき、パラメータを何度も変えて試すことは避けてください。
クエリに時間がかかる場合はどうすればよいですか？
データ量が少ない場合、AIは結果を直接読み取れます。完全な明細や広範囲のクエリでは、エクスポートタスクの作成が必要になる場合があります。AIにタスク情報を保存させ、完了後にダウンロードと分析を続けさせれば、現在のページで待ち続ける必要はありません。
分析結果の信頼性を高めるには？
AIにプロジェクト、時間範囲、指標定義、比較方法を伝えてください。保存済みのレポートと指標を優先して使い、結論にデータの根拠を添えるよう求めます。実験や重要な経営判断は、引き続き責任者が確認してください。
AIに定期的に実行させることはできますか？
AE CLIはAgentの自動化タスクに対応しており、お使いのAgentで設定できます。まず一度手動で実行し、プロジェクト、権限、出力形式、例外処理がすべて想定どおりであることを確認してから、定期実行を設定することをおすすめします。
問題が発生したときは何を伝えればよいですか？
カスタマーサクセスマネージャーに、使用しているAE環境、プロジェクト名、タスクの目的、問題が発生した時刻、AIが返したエラーメッセージを伝えてください。パスワード、アクセストークン、その他の認証情報は送らないでください。