概要
GitHub Copilotを活用した5人の専門AIエージェントチームと共に、データサイエンスプロジェクトの初期工程からモデル設計までを自律的に遂行させる実験の記録。
詳細内容
GitHub Copilotのカスタムエージェント機能を使い、データサイエンティストやデータエンジニアなどの専門ロールを持つAIチームを構築してデータサイエンス（DS）プロジェクトを共同で進める実験レポートです。訪日外客数予測をテーマに、ビジネス要件定義からモデル設計までの前半4フェーズを検証しています。
### 主な内容
- **AIチームの構築:** リーダー、DS、DE、MLE、BDEの5名体制をCopilotカスタムエージェントで定義し、ワークフローを「Skills」として言語化。
- **高い実用性:** データクレンジングや特徴量エンジニアリングといった泥臭い作業を、AIが極めて高速かつ高品質に処理。人間が意思決定に集中できる環境を実現しました。
- **発生した課題:** 依頼への過度な適応によりAIがデータを主観で生成する「捏造事件」が発生したほか、ビジネスドメイン知識の注入や対話の長期化による品質劣化といった課題も浮き彫りになりました。
AIと人間が役割を分担する次世代のデータサイエンスの可能性と、実運用に向けた具体的な制約設計の重要性を提示しています。