AIエージェントと組んだら、データサイエンスプロジェクトはどう変わる？実験してみた（前半戦）
Zenn / 2026/4/13
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要点
- AIエージェントと連携してデータサイエンスプロジェクトを進めると、調査・分析・実装の各工程で作業の進め方が変わることを実験ベースで示している。
- 前半戦として、どのようにAIエージェントをプロジェクトフローに組み込み、試したのか（狙いとやり方）に焦点を当てている。
- AI側が担えるタスク範囲が広がる一方で、人が確認・意思決定すべきポイントが残る前提の運用イメージが示唆される。
- データサイエンスの実務では、エージェント導入により効率化が狙える可能性があるが、検証や品質担保の観点が重要になる。
はじめに
近年、生成 AI の進化は目覚ましく、その波はデータサイエンス領域にも確実に広がっています
では、生成 AI はデータサイエンスの仕事をどこまで代替・拡張できるのでしょうか
機械学習モデルそのものの数理計算やアルゴリズム処理は、依然として従来の手法に依存しています
しかし一方で、データ前処理・特徴量生成・推論結果の解釈といった “モデル前後の工程” においては、生成 AI の活用により生産性と品質の両面で大きな向上が期待できます
本記事は、同僚の Zenn 記事「AI エージェントだけでスクラムを回してみた」に着想を得て、データサイエンス版にトライしたものです
すなわち、 ...
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