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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