<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>D2B Blog</title><description>AI data analysis, spreadsheets made for people, lineage and provenance, agents and MCP.</description><link>https://d2b.dev/</link><language>ja</language><item><title>乱雑なスプレッドシートは「汚いデータ」ではない。業務のデータだ。</title><link>https://d2b.dev/ja/blog/messy-spreadsheets-are-business-data/</link><guid isPermaLink="true">https://d2b.dev/ja/blog/messy-spreadsheets-are-business-data/</guid><description>結合されたヘッダー、小計行、1 枚のシートに 3 つの表、先月はテキストで今月は数値になっている列。データチームはこれを「汚い」と呼びます。しかし、それは業務情報が実際に取る形です。ツールがその形に合わせるべきです。</description><pubDate>Tue, 22 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>messy-spreadsheets</category><category>excel-ai</category><category>ai-data-analysis</category><category>data-provenance</category></item><item><title>AI にデータ分析させても、結局 Excel に戻ってしまう理由</title><link>https://d2b.dev/ja/blog/ai-data-analysis-sends-you-back-to-excel/</link><guid isPermaLink="true">https://d2b.dev/ja/blog/ai-data-analysis-sends-you-back-to-excel/</guid><description>AI エージェントは数秒でスプレッドシートの質問に答える。だが「その数字はどこから来たのか」と聞かれた瞬間、結局 Excel を開くことになる。問題は答えそのものではなく、答えが後に何も残さなかったことにある。</description><pubDate>Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>ai-data-analysis</category><category>excel-ai</category><category>data-provenance</category><category>reproducible-analysis</category><category>messy-spreadsheets</category></item></channel></rss>