論文の概要: The AI Data Scientist

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18113v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 15:21:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.836143
• Title: The AI Data Scientist
• Title（参考訳）: AIデータサイエンティスト
• Authors: Farkhad Akimov, Munachiso Samuel Nwadike, Zangir Iklassov, Martin Takáč,
• Abstract要約: AI Data Scientistは、大規模言語モデル(LLM)を利用した自律エージェントである 単にコードを書くか、プロンプトに応答するのではなく、質問を通じて理由付け、アイデアをテストし、エンドツーエンドの洞察を提供する。 AI Data Scientistの中核には、特殊なLLMサブエージェントのチームがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.565386491002663
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imagine decision-makers uploading data and, within minutes, receiving clear, actionable insights delivered straight to their fingertips. That is the promise of the AI Data Scientist, an autonomous Agent powered by large language models (LLMs) that closes the gap between evidence and action. Rather than simply writing code or responding to prompts, it reasons through questions, tests ideas, and delivers end-to-end insights at a pace far beyond traditional workflows. Guided by the scientific tenet of the hypothesis, this Agent uncovers explanatory patterns in data, evaluates their statistical significance, and uses them to inform predictive modeling. It then translates these results into recommendations that are both rigorous and accessible. At the core of the AI Data Scientist is a team of specialized LLM Subagents, each responsible for a distinct task such as data cleaning, statistical testing, validation, and plain-language communication. These Subagents write their own code, reason about causality, and identify when additional data is needed to support sound conclusions. Together, they achieve in minutes what might otherwise take days or weeks, enabling a new kind of interaction that makes deep data science both accessible and actionable.
• Abstract（参考訳）: 意思決定者がデータをアップロードし、数分のうちに、明快で行動可能な洞察を自分の指先に直接届ける。 AI Data Scientistは、大規模言語モデル(LLM)を利用した自律エージェントで、証拠と行動のギャップを埋める。 単にコードを書くか、プロンプトに応答するのではなく、質問を通じて理由を定め、アイデアをテストし、従来のワークフローよりもはるかに早いペースでエンドツーエンドの洞察を提供する。 仮説の科学的信条によって導かれたこのエージェントは、データの説明的パターンを明らかにし、それらの統計的意義を評価し、予測モデリングに使用する。 そして、これらの結果を厳格でアクセスしやすいレコメンデーションに変換する。 AI Data Scientistの中核には、特殊なLLMサブエージェントのチームがあり、それぞれがデータクリーニング、統計的テスト、バリデーション、プレーンランゲージ通信など、独立したタスクを担っている。 これらのサブエージェントは独自のコードを書き、因果関係を推論し、健全な結論をサポートするために追加のデータがいつ必要かを特定する。 これによって、深層データサイエンスをアクセス可能かつ実用的なものにする、新たなタイプのインタラクションが可能になる。

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