大規模言語モデル（LLM）は、データ分析を強化する技術として注目されています。データ専門家単独では見つけられないような洞察を発見できる可能性がありますが、専門家でない人々にとっては信頼性がまだ十分ではありません。このため、熟練した分析者であっても、慎重に使用することが必要です。
LLMは数値データの分析に利用できるほか、テキストや音声の解析、さらには画像や動画内容の分析も可能です。これにより、非構造的なデータを構造化データセットに変換し、予測分析での活用ができるようになります。
ただし、これらの機能を完全に活用するには、正しいデータセットでのトレーニングと、出力結果のセキュリティ、正確性、倫理的妥当性の確保が不可欠です。現段階では、データ分析を行う専門家にとっては有効なアシスタントツールであり、置き換えるものではないと言えるでしょう。
分析者が独自の知識を組み合わせることで、LLMのモデルトレーニングを調整し、予測分析の精度を高めることも可能です。この分野の専門家、ジョン・バーク氏によれば、データプロフェッショナルはLLMの能力を把握し、モデルの正直さを維持するための学びを深める必要があります。
出典 : How LLMs can improve data analysis | TechTarget https://www.techtarget.com/searchbusinessanalytics/tip/Use-LLMs-for-data-analysis-to-improve-business-operations
