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テーマ別ガイド

AIデータ分析・エージェント

ChatGPTにファイルを渡す分析と、自社データへ継続的に接続するAI分析エージェントは別物です。できること、方式の違い、精度を支える業務語彙やガードレールまで実務目線で整理します。

このガイドの対象
分析業務をAIで効率化したい事業責任者、企画担当者、データ担当者

まず読む記事

AIデータ分析エージェントとは？仕組み・できること・導入判断【2026】

AIデータ分析エージェントとは何かを解説。ChatGPT、ファイル分析、RAG、Text-to-SQLとの違い、仕組み、導入判断を整理します。

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基礎となる考え方から具体的な設計・実装へ進める順で掲載しています。

  1. 1AIデータ分析エージェントとは？仕組み・できること・導入判断【2026】AIデータ分析エージェントとは何かを解説。ChatGPT、ファイル分析、RAG、Text-to-SQLとの違い、仕組み、導入判断を整理します。13分で読める
  2. 2AIデータ分析とは？4つの方式と導入手順・選び方AIデータ分析の4方式を比較。ファイル分析、RAG、Text-to-SQL、予測の選び方と、セキュリティ・評価を含む導入手順を解説します。13分で読める
  3. 3AIエージェントとRPAの違いとは？業務自動化の選び方を解説AIエージェントとRPAの違いを比較表で解説。固定手順と自律判断の使い分け、向く業務、併用構成、安全な導入手順がわかります。11分で読める
  4. 4RAGとは？仕組み・できること・導入手順を初心者向けに解説RAGとは何かを初心者向けに解説。検索・拡張・生成の仕組み、ベクトル検索、ファインチューニングとの違い、導入手順がわかります。12分で読める
  5. 5コンテキストエンジニアリングとは？プロンプトとの違いとAIエージェントの設計コンテキストエンジニアリングとは何かを初心者向けに解説。プロンプトとの違い、AIに渡す情報、失敗例、実務での始め方を整理します。11分で読める
  6. 6MCPとは？AIと社内データをつなぐ仕組みを初心者向けに解説MCPとは何かを初心者向けに解説。AIと社内データをつなぐ構造、APIとの違い、分析での利用例、導入時の安全対策を整理します。12分で読める
  7. 7A2Aとは？MCPとの違いとAIエージェント連携をやさしく解説A2Aとは何か、MCPとの違いを比較表と業務例で解説。AIエージェント同士の連携、Agent Card、導入判断、安全な始め方がわかります。11分で読める
  8. 8AIエージェントのメモリとは？短期・長期記憶の設計を解説AIエージェントのメモリとは何か、短期・長期記憶の違いを解説。会話継続、顧客嗜好、保存・検索・削除・評価の設計方法がわかります。12分で読める
  9. 9セマンティックレイヤーとは？AI時代に指標定義をそろえる仕組みセマンティックレイヤーとは何かを初心者向けに解説。指標定義を一元化する仕組み、AIで注目される理由、導入判断を整理します。12分で読める
  10. 10GraphRAGとは？普通のRAGとの違い・仕組み・使いどころを解説GraphRAGとは何かを初心者向けに解説。普通のRAGとの違い、仕組み、検索方式、向いている用途、コストを抑えた検証手順が分かります。13分で読める
  11. 11エージェンティックアナリティクスとは？BI・生成AI分析との違いエージェンティックアナリティクスとは何かを解説。BIや生成AI分析との違い、仕組み、活用例、導入条件、安全な始め方を整理します。12分で読める
  12. 12AIエージェント評価入門｜評価セットの作り方と分析AIの採点方法AIエージェントの評価方法を初心者向けに解説。評価の基本要素、採点方法の選び方、分析AIの正答・根拠・安全性を測る手順が分かります。13分で読める
  13. 13Slack 常駐 AI 分析エージェントの選び方【2026】— 3 系統の使い分けと、本番に乗せるための 4 つの準備Slackで使うAI分析エージェントを3方式で比較。大手製品、単機能SaaS、自作の選び方と、本番導入前に必要な4つの準備を解説します。9分で読める
  14. 14なぜ AI Ready なデータ基盤が必要なのか — AI 分析が必ず失敗する 3 つの構造的理由【2026】AI分析が失敗する原因をデータ基盤側から整理。AI Readyに必要な業務語彙、データモデル、ガードレール、評価の4要素を解説します。10分で読める
  15. 15統合オントロジーとは？AI分析向けYAML設計・検証・変更管理【実装例】統合オントロジーとは何かを初心者向けに解説。省略なしのYAML例、フィールド設計、検証、変更管理、導入判断が分かります。15分で読める
  16. 16【業界の主流に逆らう】月 10,000 件の分析自動化 AI エージェントを 1 年運用してわかった、セマンティックレイヤーが要らない理由【2026】AI分析でセマンティックレイヤーが不要になる条件を実運用から整理。Text-to-SQLとの違いと、小規模組織では結論が変わる理由も解説します。11分で読める