生成AIによるデータ分析を「仕様」から始める：仕様駆動データ分析（SDA）の実践 - NTT docomo Business Engineers' Blog

生成AIを使えば、SQLやPythonコード、グラフなどのたたき台を短時間で作れます。 しかし、分析目的や指標、対象データなどの前提が曖昧なままでは、生成された結果が正しく見えても、そのまま意思決定に使えるとは限りません。 そこで私たちは、分析に必要な前提を「仕様」として整理し、その仕様を基準に人間とAIが段階的に分析を進める仕様駆動データ分析（Specification-Driven Analytics、以下SDA）というアプローチを検討しました。 なお、SDAは、仕様駆動開発などの考え方を基に、私たちが生成AIを使ったデータ分析で試行している進め方を整理したものです。新しい標準手法を提唱するのではなく、検討した内容と、そこから得た知見を紹介します。 本記事では、SDAの考え方と基本的な進め方を、架空のB2B（Business-to-Business）営業データを使った分析例とともに紹介

[mytechnote]

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[misshiki]

生成AI分析を「仕様」から始めるSDA。目的・データ・指標・検証条件を明文化し、各工程の成果物を引き継ぎながら人間がレビュー。AIへの丸投げではなく、判断過程と再現性を残す進め方。