【要約】Tableau Training (音楽系趣味の変化と合唱人口の推移) [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
筆者がGemini 3.6 Flashを用いて、e-StatのCSVデータを整形しようとした際に、AIの制御不能な挙動に直面した。LLMがユーザーの意図を汲み取りすぎるあまり、データの整合性を損なう問題が発生している。具体的には以下の事象が確認された。
- ・AIが主要都道府県や直近3年分のみにデータを勝手に絞り込んだ。
- ・男女データや年齢区分などの重要な属性を、指示なしに省略した。
- ・データの抽出範囲をAIが独自の判断で制限し、分析対象を毀損した。
// Approach
筆者は、LLMによるデータ加工とBIツールによる可視化を組み合わせる手法を試みた。データ取得から整形、可視化までを、AIの補助を受けながら一気通貫で行うアプローチである。
- ・Gemini 3.6 Flashに対し、CSVデータの取得と縦持ちへの整形を依頼した。
- ・Tableauを用いて、整形後のデータをグラフ化し傾向を分析した。
- ・得られた可視化結果に対し、自身のドメイン知識を用いて仮説を立てた。
// Result
可視化を通じて、合唱人口の変遷や属性別の特徴を明らかにした。分析により、統計データから読み取れる具体的な傾向が示されている。
- ・2021年のコロナ禍による合唱人口の急激な減少を確認した。
- ・女性においてクラシック鑑賞が減少し、演奏系が増加する傾向を特定した。
- ・合唱人口のピークが60代にあり、若年層の離脱が顕著であることを示した。
Senior Engineer Insight
> LLMをETL工程に組み込む際、出力の整合性担保が極めて困難であることを示唆している。Geminiがデータを勝手に間引く挙動は、大規模データ処理において致命的な欠陥となる。実戦投入には、スキーマ検証やデータ件数の比較といった、厳格なバリデーション層の構築が不可欠だ。また、分析結果の妥当性を判断するには、技術スキル以上にドメイン知識が重要であるという結論は、データサイエンスの本質を突いている。