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# データの可視化
> Ionworks Studio で、サイクルスタック、ナイキスト EIS、サイクルメトリクス、AI 駆動の SQL ステップフィルタを使ってバッテリーサイクリングデータをプロットします
Ionworks Studio は、アップロードしたバッテリーサイクリングデータを探索するためのインタラクティブツールを提供します。測定ビューアは、柔軟なフィルタリングオプションを備えたプロットを提供し、ブラウザ内で実験を解析するのに役立ちます。
Python からのプロットについては、[データの読み取り — Python からのプロット](/ja/data/reading#plotting-from-python)を参照してください。
## データビューアへのアクセス
測定データを表示するには:
1. **セル仕様** に移動します
2. **セルインスタンス** を選択します
3. **セル測定** をクリックします
4. 可視化ツール付きの測定詳細ビューが開きます
## 可視化タブ
データビューアには、さまざまな解析の視点に対応するタブがあります。
### 時系列タブ
時系列ビューは、時間（または他の x 軸変数）に対する高解像度の測定データを表示します。
#### 軸の選択
ドロップダウンメニューを使って、x 軸と y 軸にプロットする変数を選択します。利用可能なオプションは測定データに存在する列に依存します。
#### 第 2 y 軸
任意で第 2 y 軸を追加して、同じプロットに 2 つの変数をオーバーレイできます。「None」を選択して無効化します。
「Stack cycles」モードが有効な場合、第 2 y 軸は無効化されます。
#### 同じ単位を持つ複数系列のオーバーレイ
左右の y 軸はどちらも、追加変数の単位が軸の主要変数の単位と一致している限り、複数の変数を受け入れます。これは関連する信号の直接的な視覚比較に便利です。例えば、`Voltage [V]` を `Anode potential [V]`、`Cathode potential [V]` とともに同じ軸にプロットできます。
追加系列をオーバーレイするには:
1. いつものように軸（左または右）の主要変数を選びます。
2. その軸の下の **Add series with same unit** をクリックします。
3. 新しいドロップダウンから、単位が一致する他の任意の変数を選択します。
4. さらに系列を積み重ねるには繰り返し、系列を削除するには系列の隣の **×** ボタンをクリックします。
各追加系列は独自の色で描画され、個別のトレースを区別しやすくなります。**Add series with same unit** ボタンは、主要変数の単位を共有する他の変数が少なくとも 1 つ存在する場合にのみ表示されます。主要変数を別の単位に変更すると、その軸の追加系列は自動的にクリアされます。
#### スタックサイクルモード
**Stack cycles** を有効にすると、各サイクルの開始時に x 軸をゼロにリセットして、すべてのサイクルを重ねて表示します。次のような場合に便利です:
* サイクル間の変動を比較する
* 劣化パターンを特定する
* 容量フェードを可視化する
有効にすると、サイクルは色覚多様性に配慮したパレットを使って、青（初期サイクル）から黄色（後期サイクル）へと色分けされます。
#### ステップデータの表示
**Show step data** を有効にすると、ホバーツールチップで詳細なステップ情報が表示されます。ツールチップに表示される内容:
* サイクル番号とステップ番号
* ステップメトリクス（時間、容量、電圧統計）
* フィルタで使用する SQL 列名
SQL フィルタリングに必要な列名を見つけるには「Show step data」を使用してください。ホバーツールチップにはフィルタクエリで使用する正確な列名が表示されます。
### EIS タブ
測定にインピーダンスデータ（`Z_Re [Ohm]`、`Z_Im [Ohm]`、`Frequency [Hz]` 列）が含まれている場合、**EIS** タブが自動的に表示されます。このタブには、`Z_Re [Ohm]` を x 軸、`-Z_Im [Ohm]` を y 軸とするナイキストプロットが表示されます。
データに複数のステップが含まれる場合、各ステップは独自の色で別のトレースとしてプロットされます。ステップフィルタを使用して表示するステップを選択できます。
### サイクルタブ
サイクルビューは、サイクルごとに集約されたメトリクスを表示します。劣化と性能トレンドの追跡に最適です。
#### 利用可能なサイクルメトリクス
| メトリクス | 説明 |
| --------------------------- | --------------- |
| `Discharge capacity [A.h]` | サイクルごとの総放電容量 |
| `Charge capacity [A.h]` | サイクルごとの総充電容量 |
| `Discharge energy [W.h]` | サイクルごとの総放電エネルギー |
| `Charge energy [W.h]` | サイクルごとの総充電エネルギー |
| `Coulombic efficiency` | 放電/充電容量比 |
| `Energy efficiency` | 放電/充電エネルギー比 |
| `Capacity throughput [A.h]` | 処理された累積容量 |
| `Energy throughput [W.h]` | 処理された累積エネルギー |
| `Min voltage [V]` | サイクル内で到達した最小電圧 |
| `Max voltage [V]` | サイクル内で到達した最大電圧 |
| `Cycle duration [s]` | 合計サイクル時間 |
| `Mean temperature [degC]` | サイクル中の平均温度 |
#### 相対 / リテンションモード
容量とエネルギーメトリクスについては、**Show relative** を有効にすると、参照サイクルに対する比率として値を表示します:
1. 「Show relative」をチェックします
2. 参照サイクル番号を入力します（例: サイクル 1 またはサイクル 10）
3. 値は `value / reference_value` として表示されます
これは容量保持カーブの可視化（例: 500 サイクル後 80 % 保持）に便利です。
## データのフィルタリング
測定ビューアは、データの特定の部分にフォーカスするための複数のフィルタリング方法を提供します。
### サイクルフィルタ
複数の入力方法を使って、表示するサイクルをフィルタリングします:
Python のスライス風の構文を使ってカスタムフィルタ式を入力します:
* 単一サイクル: `1, 5, 10, 20`
* 範囲: `0:50`（サイクル 0 から 50）
* 負のインデックス: `-10:-1`（最後の 10 サイクル）
* 組み合わせ: `0:10, 50, 100:110`
最初の N サイクルをすばやく選択します。カウントを入力すると、フィルタが自動的に生成されます。
データセットから最後の N サイクルを選択します。
任意のサンプリング付きで範囲を定義します:
* **Min**: 開始サイクル（デフォルト: 0）
* **Max**: 終了サイクル（デフォルト: 最後のサイクル）
* **Step**: N サイクルごとにサンプリング（例: step=10 でサイクル 0、10、20… を表示）
全体的なトレンドを維持しながらプロット密度を減らすため、大きなデータセットにはステッピングを使用します。
### ステップフィルタ（サイクル内）
各サイクル内で表示するステップをフィルタリングします。特定のプロトコルフェーズを分離するのに便利です:
* `0` - 各サイクルの最初のステップのみ表示
* `0:2` - 各サイクルのステップ 0、1、2 を表示
* `1, 3, 5` - 特定のステップを表示
このフィルタでは、各サイクルの開始時にステップ番号が 0 にリセットされます。したがって、全体のステップカウントに関係なく、ステップ 0 は常にサイクルの最初のステップです。このフィルタは Advanced モードを使用していない場合にのみ利用できます。
### 高度なステップフィルタ（AI 駆動）
Advanced フィルタモードでは、自然言語または SQL を使ってステップをフィルタリングできます。見たい内容を説明するだけで、AI が適切なフィルタを生成します。
#### 高度なフィルタモードの使用
フィルタタイプのドロップダウンから「Advanced」を選択します。これはフィルタがアクティブでない場合のデフォルトです。
テキストフィールドに自然言語の説明を入力します。例:
* 「discharge steps longer than 1 hour」
* 「charge steps with capacity > 2 Ah」
* 「rest steps」
AI が SQL フィルタを生成して即座に適用します。プロットは一致するステップのみを表示するように更新されます。
#### フィルタの絞り込み
フィルタがアクティブな場合、フォローアッププロンプトで変更できます:
* 「also filter for steps longer than 1 hour」 → 既存フィルタに追加
* 「change to charge steps instead」 → フィルタの一部を置き換え
* 「remove the duration filter」 → 特定の条件を削除
#### SQL ダイアログ（高度な編集）
より細かい制御のために、コードアイコン `` をクリックして SQL ダイアログを開きます:
* **AI プロンプトフィールド**: 内容を記述し「Generate」をクリック
* **SQL エディタ**: SQL WHERE 句を直接編集
* **マッチモード**: フィルタの適用方法を選択（下記参照）
* **クエリ例**: 例をクリックして挿入
* **利用可能な列**: フィルタ可能な列の完全なリファレンス
#### マッチモード
フィルタリング時に、マッチの適用方法を選択します:
* **Matching steps only**: クエリに一致する特定のステップのみを表示
* **Full cycles**: 少なくとも 1 つの一致するステップを含むサイクルのすべてのステップを表示
サイクルの特性（合計サイクル放電容量など）でフィルタリングしつつ、コンテキストとして完全なサイクルデータを表示したい場合は「Full cycles」モードを使用してください。
#### 利用可能な SQL 列
SQL ダイアログには利用可能な列の完全なリストが表示されます。一般的な列:
**ステップ識別:**
* `step_count` - 全体的なステップ番号
* `cycle_count` - サイクル番号
* `step_from_cycler` - サイクラーからの元のステップ番号
* `cycle_from_cycler` - サイクラーからの元のサイクル番号
**タイミング:**
* `duration_s` - ステップ時間（秒）
**容量（ステップレベル）:**
* `charge_capacity_ah` - このステップで充電された容量
* `discharge_capacity_ah` - このステップで放電された容量
**エネルギー（ステップレベル）:**
* `charge_energy_wh` - このステップで充電されたエネルギー
* `discharge_energy_wh` - このステップで放電されたエネルギー
**容量（サイクルレベル、累積）:**
* `cycle_charge_capacity_ah` - サイクルの総充電容量
* `cycle_discharge_capacity_ah` - サイクルの総放電容量
**電圧:**
* `start_voltage_v`、`end_voltage_v`
* `min_voltage_v`、`max_voltage_v`、`mean_voltage_v`
**電流:**
* `min_current_a`、`max_current_a`、`mean_current_a`
**電力:**
* `min_power_w`、`max_power_w`、`mean_power_w`
## プロットの操作
可視化プロットは標準的な操作をサポートします:
* **ズーム**: クリックとドラッグで領域にズームイン
* **パン**: Shift キーを押しながらドラッグでパン
* **リセット**: ダブルクリックでビューをリセット
* **ホバー**: データポイント上にカーソルを移動して値を表示
### 自動データロード
時系列プロットをズームすると、Ionworks Studio はズームされた領域の高解像度データを自動的に取得します。データ取得中はローディングインジケーターが表示されます。
大きなデータセットの場合、最初のビューはパフォーマンスのためにダウンサンプリングされたデータを表示します。ズームインすると、その時間範囲の完全な解像度データが表示されます。
## ベストプラクティス
全体的なトレンドを理解するためにデータセット全体のビューから始め、その後フィルタを使って関心のある特定のサイクルや条件にフォーカスします。
スタックサイクルモードを使うと、セルの経年劣化に伴う電圧プロファイル、容量、その他の特性の変化を簡単に発見できます。
サイクルフィルタリングでサイクル範囲を選択し、その後 Advanced フィルタリングを追加してそれらのサイクル内の特定のステップタイプを分離します。
Advanced フィルタはプレーン英語を理解します。SQL を手で書く代わりに「discharge steps over 1 hour」や「cycles with high capacity」を試してみてください。
「Show step data」を有効にしてデータ上にホバーすると、ステップメトリクスとフィルタで参照できる SQL 列名が表示されます。
## 次のステップ
フィルタリングを改善するためにデータ構造を理解します。
Python API でデータを取得・解析します。