本記事では、LLMを使ってデータ分析を手助けする仕組みのひとつを紹介します。
これまでデータ分析といえば、専門的なスキルを持つ人の仕事という印象が強く、自分には縁のない話だと思っていた方も多いかもしれません。
ですが、LLMの進化によって、自然な言葉で問いかけるだけで傾向や理由を探るような使い方が少しずつ現実になりつつあります。
今回取り上げるのは、そうした未来に向けたひとつの設計案です。分析を構成するための工夫や、それがどこまで機能しているのかを見ていきます。
背景
「データ分析」と聞くと、専門職の人が扱うものという印象が強く、自分には関係のない話だと感じている方も多いかもしれません。実際、数字や表を読み解いて、意味のあるインサイトを導き出す作業は、これまで訓練を受けた人たちの領域とされてきました。
しかし、LLMの進化によってその状況は変わりつつあります。自然な言葉で「売上の変化の理由を教えて」や「アンケート結果をまとめて」といった問いかけを行うだけで、LLMが裏側で適切な処理を行い、有用な分析結果を返してくれる未来が現実味を帯びてきました。こうした技術が広まれば、データ分析はもっと身近なものになり、エンジニアだけでなくビジネスパーソンにとっても大きな武器になる可能性があります。
とはいえ、現在の分析支援ツールは、まだ基本的な集計や簡易的な可視化にとどまっているケースが多く、複数ステップにわたる推論や柔軟な判断が求められる場面では力不足を感じることもあります。また、ツールが出力するインサイトの「質」をどう評価するかについても明確な基準がないことが多く、現場で活用するには課題が残っています。
そうしたなかで、今回トロント大学などの研究グループは、LLMに分析スキルを与えてタスクに応じて使い分けられるようにすることで、より高度で柔軟なデータ分析を誰でも実行できるようにする仕組みを作りました。そのまま業務に組み込むことも、自分なりに改良して使うことも可能です。これを手がかりに独自のプロジェクトを立ち上げることもできるかもしれません。
誰でも使える分析支援ツールが現実のものになろうとしている今、今回の研究はその一歩先を見据えた試みといえます。どのような仕組みでそれが実現されているのか、どんな工夫が凝らされているのか、続くセクションでは、その具体的な内容を詳しく見ていきます。
