私たちの仕事や生活に大きな影響を与えるとされている生成AI技術。その先駆けとしてChatGPTが、データ分析者の役割を果たせるかどうかへの関心が高まっています。特に、記述的分析やレポート作成タスクを真似ることから始め、その範囲を拡げていくことが考えられています。
LLMエージェントと呼ばれるテクノロジーを使って、データに関する基本的な疑問を理解させるのがまずはスタートとなります。本記事では、LLMがどのようにツールを活用し、単純なタスクを実行するか学ぶところから段階を追って説明していきます。
分析の各段階を理解するためには、Gartnerが提案する４つの分析技術に注目し、データの成熟度を判断する枠組みを理解する必要があります。LLMエージェントの動作原理や開発手法、さらにはOpenAIの機能を活用する方法も紹介。
最終的にはLLMが外部ツールを使うシナリオや異なるツール間でのルーティング方法もクローズアップ。モデルが複雑な問いかけにも答えられるように訓練され、データ分析者を補完するモデルが展開されます。本シリーズの次回記事では、データベースへのアクセスや基本的な質問への回答に焦点を当てたエージェントの作成に挑戦する予定です。
出典 : https://medium.com/towards-data-science/can-llms-replace-data-analysts-building-an-llm-powered-analyst-851578fa10ce