Shaper - SQLでデータを可視化し共有できるDuckDBベースのMetabase代替

 (github.com/taleshape-com)
19 ポイント 投稿者 GN⁺ 2026-02-19 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • すべての分析をSQLだけで記述できる、DuckDBベースのオープンソースデータダッシュボードプラットフォームで、
  • ビジネスインテリジェンス、埋め込み分析、自動レポート生成機能を含み、セルフホスト(Self-Hosted) をサポート
  • Gitベースのワークフロー、JWTベースの行レベルセキュリティ、React SDKによるiframeなしの埋め込みなど、開発者フレンドリーな構成を提供
  • PDF, PNG, CSV, Excel形式のレポート生成と、スケジュール通知およびパスワード保護リンク共有機能をサポート
  • MPL-2.0ライセンスで公開されており、Docker実行だけで素早く試せるため、スタートアップやデータチーム向けの軽量BIツールとして有用

Shaper 概要

  • ShaperはDuckDBを基盤に動作するSQL中心のデータ可視化・共有ツール
    • ユーザーはSQLクエリだけでダッシュボードとチャートを作成可能
    • 例のクエリではdate_trunc, count(), BARCHART_STACKEDなどを使って週次セッション数を可視化
  • オープンソースとして提供され、セルフホストが可能
  • 公式ドキュメントは taleshape.com/shaper/docs で提供

主な機能

  • ビジネスインテリジェンス
    • SQL-FirstアプローチとAI-Readyな構造を備える
    • Gitベースのワークフローを通じてバージョン管理とコラボレーションを支援
    • 複数のデータソース間でクエリ実行が可能
  • 埋め込み分析
    • ホワイトラベリングとカスタムスタイルをサポート
    • JWTトークンベースの行レベルセキュリティ(Row-level security) を提供
    • JSおよびReact SDKを通じてiframeなしで埋め込み可能
  • 自動レポート
    • PDF, PNG, CSV, Excel形式のレポートを自動生成
    • スケジュール通知およびレポート送信機能を提供
    • パスワード保護リンクを通じて安全に共有可能

クイックスタート (Quickstart)

  • インストール不要でDockerコマンドからすぐに実行可能
    • コマンド: docker run --rm -it -p5454:5454 taleshape/shaper
    • ブラウザで http://localhost:5454/new にアクセスして利用開始
  • Getting Started GuideとProduction Deployment Guideドキュメントを提供

サポートとホスティング

  • Shaperは完全な無料オープンソース
  • Taleshapeがマネージドホスティングおよび技術サポートサービスを別途提供

ライセンスと技術構成

  • Mozilla Public License 2.0 (MPL-2.0) を適用
  • 主な言語構成: Go (48.8%), TypeScript (48.1%), Python (1.0%) など

要約

  • ShaperはMetabaseやSupersetに近いSQLベースのBIダッシュボードツールで、DuckDBの軽量性と高速性を活用
  • 開発者フレンドリーな構成、簡単なデプロイ、オープンソースライセンスにより、スタートアップやデータ分析チームに適した代替手段

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1件のコメント

 
GN⁺ 2026-02-19
Hacker News のコメント

  • このプロジェクトは本当に素晴らしい。特に PDFレポート生成 機能が印象的だ。
    今では、どんな製品でもダッシュボードを自前で作るのは愚かに感じる。
    エンタープライズ顧客はどうせ ERP への統合を望む。
    私は以前から、顧客が自分で可視化を作れるよう 読み取り専用DB接続 を提供すべきだと主張してきた。
    こうしたアプローチは10年前から標準になっているべきだったし、今のように LLM が普及した時代ではその必要性はさらに高い。
    顧客も結局は人間だということを忘れてはいけない。
    誰もまた別のアカウントを管理したいとは思わない。
    分析と通知はプッシュベースであるべきで、自動生成されたレポートがメールで送られ、顧客が自分でダッシュボードを構成できる選択肢が必要だ。
    デフォルトも重要だが、コンテキスト も同じくらい重要だ。

    • 30年ほど前は、むしろそうしたアプローチが 標準 だった。
      当時は Crystal Reports が広く使われ、ソフトウェアにバンドルされることも多かった。
      ただし 共有SQLクエリリポジトリ がなかったため、データモデルをよく理解していないと時間を無駄にするか、同僚から直接もらうしかなかった。
      SAP に買収されて以降は使っていない。
    • 1999〜2000年ごろ、私が働いていた会社でも SAP 導入後に主要ユーザーへ HR を除く 読み取り権限 を付与していた。
      そのおかげで全社プロセスが一目で見渡せるようになり、部門間の協業速度が驚くほど速くなった。
      今ではこうした権限を持つ人はほとんどいない。
    • 複雑なエンタープライズアプリなら、読み取り専用レプリカ(read-replica) を提供するのは必須だと思う。
      顧客はこれによってカスタムレポート作成、データウェアハウス保管、通知・監査・規制対応などさまざまな作業を行える。
      だから私は、中途半端な組み込み分析UIや制限の多い REST API より、こうしたパターンを好む。
      上級顧客なら認証、モデリング、クエリを自分で処理できる。
      オプションで PostgREST、Hasura、Microsoft DAB のような Data API を提供するとよい。
      AI エージェントがデータ消費主体になる時代には、直接の読み取りアクセスが必須だ。
      顧客データアクセスに料金や制限を設ける時代は終わったと思う。
    • 「業界は道を見失った」という言葉には同意するが、ほとんどのエンタープライズアプリでは トランザクションDBをデータウェアハウスとして使うべきではない。
      プッシュベースの動作は、トランザクション環境から分析環境へデータを移すためにのみ使うべきだ。
      単純な静的レポート程度なら、ウェアハウスはやりすぎだ。
    • Shaper の開発者として言うと、私も レポート配信中心 のアプローチに賛成だ。
      多くのユーザーが Shaper をデータフィルタリング UI として使い、PDF、PNG、CSV にエクスポートしている。
      現在は、これらのファイルを Shaper の task 機能でメッセージとして自動送信する機能を開発中だ。

  • この製品が Metabase の代替 なのか気になっていた。
    私は Metabase をよく使うが、この製品はかなり違う感じがする。

    • 私たちは Definite で複数の Metabase アカウントを置き換えた。
      DuckDB + DuckLake ベースの組み込みレイクハウス を備えているので、「DuckDB ベースの Metabase 代替」と呼べる。
      Snowflake、Fivetran、BI ツールを別途購入してつなぎ込む必要がない 組み込みBI を目指している。
    • Shaper の開発者として説明すると、Metabase は非技術ユーザーでも簡単にダッシュボードを作れる セルフサービスBI に強みがある。
      一方で Shaper は、すべての構成を SQLコードで定義 する。
      設定はシンプルだが、SQL 中心のワークフローを好む人には非常に生産的だ。

  • 素晴らしい仕事だ。
    以前 Jorin にミートアップで会ったときは単なるアイデアだったのに、ここまで着実に発展したのを見ると驚かされる。

  • 良いツールだ。同じようなアプローチの SQLPage にも触れておく価値がある。
    SQLPage は UI 生成に重点を置いていて、DuckDB は使わない。
    Shaper は 分析・ダッシュボード中心 で、PDF 生成機能と DuckDB を使う。

  • Metabase も DuckDB と高い互換性 がある。
    MotherDuck の metabase_duckdb_driver のおかげだ。

  • クエリ → レポート生成の流れを スタンドアロン で回せるのか気になる。
    HTML だけを出力したり、React コンポーネントをそのままプロジェクトで使えたりするといいと思う。
    私は VSCode 拡張 を作っているので参考にしたい。

  • MPL ライセンスとは本当に素晴らしい、ありがとう。

  • DuckDB は使ったことがあるが Shaper は初めてなので、何に使うツールなのか 気になった。
    README には詳しい説明があまりない。

    • Shaper の開発者として説明すると、SQL だけでデータを可視化し、ダッシュボードを作れる。
      SQL は DuckDB 上で実行されるので、DuckDB のすべての機能を活用できる。
      コードベースで作業したい人に向いた ミニマルなツール だ。
      社内向けダッシュボードにも、顧客向けの組み込みダッシュボードにも対応できる。

  • 私たちの会社では、顧客向け Metabase ダッシュボードの代替として Shaper を統合 した。
    このシンプルさが本当に気に入っている。

  • 私も似たようなものを作っていたが、DuckDB のサイズ のせいで断念していた。
    でも結局は使うことになりそうだ。