【要約】AIにアンケートの生データを丸投げしたら、対応表を読んで前処理を一瞬で終わらせてくれた話 [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
データ分析者が、コード化されたアンケートの生データと、それに対応するコードブックの突き合わせ作業に直面した。手動での置換作業は、以下の要因により極めて高負荷であった。
- ・列名や値が「SC1」「1」のように抽象化されており、意味の特定にコードブックが不可欠である。
- ・コードブックの設問文が一部の行にしか記載されておらず、空欄の補完が必要である。
- ・質問タイプ（SA、MA、NUM）ごとに、異なる処理ロジックを適用しなければならない。
- ・作業工程が膨大であり、手作業による工数増大とミスへの懸念が存在する。
// Approach
分析ツール「Exploratory」の「AIデータ」機能を利用した。自然言語による指示と、AIエージェントによるデータ推論を組み合わせる手法である。
- ・CSVデータとコードブックの2ファイルをAIに投入する。
- ・AIがファイル間の関係性を分析し、最適なインポート方法を提案する。
- ・「列名を設問文に、値を回答ラベルに変換する」という方針を選択する。
- ・AIが内部的にR言語のスクリプトを生成し、空欄補完や質問タイプ別の分岐処理を実行する。
// Result
データ分析者が、半日を要すると予想した前処理作業をわずか2〜3分で完了させた。具体的な成果は以下の通りである。
- ・作業時間の劇的な短縮（数時間から数分への削減）。
- ・生成されたR言語スクリプトにより、次月以降のデータ差し替え時も再実行が可能となる。
- ・AIの処理が「スキル」として保存され、次回以降の処理がさらに高速化される。
- ・人間がルールを明示せずとも、AIがデータ構造から暗黙のルールを抽出した。
Senior Engineer Insight
> 本件の肝は、AIに「結果」ではなく「再現可能なコード」を出力させている点だ。LLMの出力を直接利用するのは、非決定的な挙動がリスクとなる。しかし、Rスクリプトとして出力させることで、エンジニアはロジックを検証・固定できる。これは、データパイプラインの構築において極めて実戦的なアプローチである。また、空欄補完などの「暗黙的なルール」をAIが読み取る能力は、ETL工程の自動化において高い期待が持てる。