拓海さん、最近部下から「データ解析を自然言語でコードにする研究」が進んでいると聞きまして、うちの現場でも使えるものか知りたいのです。SIGMAという論文があるそうですが、要するにどんなものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！SIGMAは「自然言語の質問をPythonコードに変換して、統計解析まで自動で行えるようにするためのデータセット」です。まず結論を三つにまとめますよ。一つ、6,000件の質問と対応するPythonコードがあること。二つ、質問の半分は統計解析を要求する点。三つ、生成コードを実行するための実行器（executor）が組み込まれている点です。大丈夫、一緒に見ていけるんですよ。
コードを自動生成して実行までしてくれる、というのは面白いですね。ただ、実務で使うには正確さが心配です。実際の精度はどれくらいなんですか。
良い質問ですね！論文では複数のベースラインモデルで評価しており、構造的な一致（structure accuracy）ではLGESQLというモデルが83.37%を達成しました。実行精度（execution accuracy）ではSmBoPにGraPPaとT5を組み合わせた構成が76.38%に達しています。とはいえ、これは研究ベンチでの数字であり、現場のノイズやスキーマの差異は別問題です。
要するに、「生成したコードの構造が正しいか」と「実際に実行して期待した結果が出るか」の二つの指標で評価している、ということですね。うちの現場で使うなら、どちらを重視すべきでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！経営判断なら実行精度を重視すべきです。コード構造が正しくても、環境差で結果が変わることがありますから。まとめると三点だけ覚えてください。第一、まず小さな代表データで実行精度を検証すること。第二、生成コードのガードレール（安全チェック）を設けること。第三、業務ルールをテンプレート化して人が監督する仕組みを入れること。大丈夫、一緒に設計すれば現実的に導入できますよ。
なるほど。実務適用では「小さく試す」「人の監督を残す」ことが肝心というわけですね。ところで、このSIGMAの特徴である「統計解析パターン」って具体的にどんなことができるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！SIGMAは40種類の統計解析パターンを含み、例えば平均値や中央値、分散、相関、グルーピングしての比率算出、時間推移の集計などが想定されています。ビジネスの比喩で言えば、SQLで単純にデータを取り出すだけでなく、エクセルでピボットを組んでグラフまで作る作業を自動化できるイメージです。ですから分析の一部を自然言語から直接コード化できる利点があるんです。
これって要するに、現場の担当が「今月の製造ライン別不良率を時間軸で出して相関を見てほしい」と頼めば、自然言語をそのままPythonにして集計・解析までできる、ということですか。
そのとおりです！ポイントは三つです。まず、自然言語の曖昧さをどう解釈するか。次に、業務スキーマ（テーブル構造）に合わせた変換ルールを作ること。最後に、生成コードの実行結果を検証する人の役割を明確にすることです。大丈夫、一歩ずつ進めれば導入できるんですよ。
ありがとうございました。では私の理解を整理します。SIGMAは「自然言語→Pythonで統計解析まで自動化するデータセット」で、現場適用では実行精度の確認、小さく試す段階的導入、人間による監督が必須、という理解で合っていますか。もし合っていれば、まず試験的に小さなデータでPoCをやってみます。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で完璧です。PoCの設計なら私も付き合いますよ。まずは代表的な分析ケースを3つ選び、現場のスキーマで実行精度を測る。それと、出力コードに対する簡単なチェックリストを作るだけで効果が出ます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
