論文の概要: LLM-Based Data Science Agents: A Survey of Capabilities, Challenges, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04023v1
• Date: Sun, 05 Oct 2025 04:04:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.40566
• Title: LLM-Based Data Science Agents: A Survey of Capabilities, Challenges, and Future Directions
• Title（参考訳）: LLMに基づくデータサイエンスエージェント:能力,課題,今後の方向性に関する調査
• Abstract要約: この調査は、データサイエンスエージェントのライフサイクルに整合した最初の包括的分類である。 エンド・ツー・エンドのデータサイエンス・プロセスの6段階に45のシステムを解析する。 それぞれのステージにおける強みと制限を強調し、新たなベンチマークと評価プラクティスをレビューします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.70253280146778
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) have enabled a new class of AI agents that automate multiple stages of the data science workflow by integrating planning, tool use, and multimodal reasoning across text, code, tables, and visuals. This survey presents the first comprehensive, lifecycle-aligned taxonomy of data science agents, systematically analyzing and mapping forty-five systems onto the six stages of the end-to-end data science process: business understanding and data acquisition, exploratory analysis and visualization, feature engineering, model building and selection, interpretation and explanation, and deployment and monitoring. In addition to lifecycle coverage, we annotate each agent along five cross-cutting design dimensions: reasoning and planning style, modality integration, tool orchestration depth, learning and alignment methods, and trust, safety, and governance mechanisms. Beyond classification, we provide a critical synthesis of agent capabilities, highlight strengths and limitations at each stage, and review emerging benchmarks and evaluation practices. Our analysis identifies three key trends: most systems emphasize exploratory analysis, visualization, and modeling while neglecting business understanding, deployment, and monitoring; multimodal reasoning and tool orchestration remain unresolved challenges; and over 90% lack explicit trust and safety mechanisms. We conclude by outlining open challenges in alignment stability, explainability, governance, and robust evaluation frameworks, and propose future research directions to guide the development of robust, trustworthy, low-latency, transparent, and broadly accessible data science agents.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩により、テキスト、コード、テーブル、ビジュアルにわたる計画、ツールの使用、マルチモーダル推論を統合することで、データサイエンスワークフローの複数のステージを自動化する新しいAIエージェントのクラスが実現された。 この調査では、ビジネス理解とデータ取得、探索的分析と可視化、機能工学、モデル構築と選択、解釈と説明、デプロイメントと監視の6段階に、45のシステムを体系的に分析し、マッピングする、データサイエンスエージェントのライフサイクル整合型分類を初めて提示する。 ライフサイクルカバレッジに加えて、推論と計画スタイル、モダリティ統合、ツールオーケストレーションの深さ、学習とアライメントの方法、信頼、安全、ガバナンスのメカニズムの5つの横断的な設計側面に沿って、各エージェントに注釈を付けます。 分類以外にも、エージェント機能のクリティカルな合成、各ステージにおける強みと制限の強調、新たなベンチマークと評価プラクティスのレビューを提供しています。 多くのシステムは、ビジネス理解、デプロイメント、監視を無視しながら探索的分析、可視化、モデリングを強調しており、マルチモーダル推論とツールオーケストレーションは未解決の課題であり、90%以上が明確な信頼と安全メカニズムを欠いている。 我々は、安定性、説明可能性、ガバナンス、堅牢な評価フレームワークの整合性に関するオープンな課題を概説し、堅牢で信頼性が高く、低レイテンシで透明で、広くアクセス可能なデータサイエンスエージェントの開発を導くための今後の研究方向性を提案する。

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