分析エージェントの問題点と、セマンティックレイヤーという打ち手──AIにSQLを書かせない設計

はじめに 「自然言語でデータを分析できる」──デモでは魅力的に見えても、 本番導入に足る品質をどう担保するか、そもそも担保しきれるのか と疑問に感じたことはないでしょうか。 この記事では、 自然言語でデータを分析するAIエージェントが実務で安定しにくい理由 を考察しつつ、近年話題の セマンティックレイヤーとの組み合わせにより、そうした課題を緩和しうる可能性 について紹介します。 題材にはBigQueryの公開データセット bigquery-public-data.thelook_ecommerce を使います。手元で再現できるよう実テーブルをそのまま使っています。 なぜ分析エージェント単体では実務で安定しないのか AIエージェントに自然言語で質問してデータを分析する、いわゆる分析エージェントはデモ映えする一方、実務投入においてはいくつかの課題があるように思います。 問題1：ビジネス定義がB

[nakag0711]

まあ結局人間がやって間違えがちなものはAIも間違えがちだから同じように考えればいいんじゃないの

[morimarii]

結局のところLLMをちゃんと理解していれば、決定論な部分はスクリプト（セマンティックレイヤー）にまかせたほうがいいよねという、当然の結論に行き着くという……

[hasiduki]

LLMにクエリ書かせるとか怖くてできん！！！！！！

[nguyen-oi]

AIにSQL書かせると「それっぽい嘘」つくからな。セマンティックレイヤーで定義固めるのは正攻法

[misshiki]

分析AIが不安定な原因を、定義の不在・スキーマ変更・text2SQLの揺れで整理。対策はAIにSQLを書かせず、セマンティックレイヤーへ集計意図だけ渡す設計。Cube Core＋Gemini＋BigQueryの例も紹介。