M.S.です。本記事は、2024/07/08 に公開した「ABテストの自動化の取り組みについて」の続編です。前回で整備した “ABテスト自動化パイプライン” を土台に、さらに 意思決定 の速度と質を高めるために開発した AI Agent の全貌を解説します。

まとめ

• AI Agent の構築により、ABテストの結果の解釈やチャットによる質問機能を追加した。
• 今後はユーザーフィードバックを通じた継続学習 と 施策の自動提案 を進め、真の “意思決定エンジン” へ進化が期待される。

1. はじめに

プロダクトやマーケティング施策の “勝ち筋” を素早く見極めるためには、A/Bテスト結果から高速に洞察を得ることが不可欠であることは、いうまでもないでしょう。
前回の記事で構築した DAGベースの自動データパイプライン により、データのETLとt検定等の統計的処理はbatch化・自動化されています。
しかし「統計的な敷居の高さ」「分析レポート作成の手間」「ビジネス文脈とのズレ」などが律速になっているという課題感がありました。
そこでAI Agent をゼロベースで再構築。非エンジニアでも高度な統計解析を扱え、リアルタイムにビジネス示唆を受け取れる環境を実現しました。

2. 既存のビジネス課題

意思決定スピード:

集計・報告書作成に平均3–5日かかり、この時間を短縮したい。

アクセシビリティ:

SQL・統計処理の習熟が障壁となっており、データ分析ロールに負担が集中する。

洞察の質:

高度な分析が要求され、統計的妥当性95%＋ビジネス文脈を踏まえた示唆といった有意差は前提としてプラスアルファの洞察のある分析が要求される

スケール:

月次10件超のテストを処理”,”データ量・質問件数が今後増加”

3. 新生 AI Agent のコア機能

1) インテリジェント質問理解

– 統計用語とビジネス用語を相互翻訳し、質問意図を正確に把握。

2) 高度データ分析エンジン

• 基本統計から効果量・検定力分析までワンストップで実行。
• BigQuery からリアルタイム取得し、結果を キャッシュ して高速応答。

3) インサイト自動生成

• ペルソナ（PM／アナリスト／マーケ担当）ごとに語調・粒度を最適化。
• 改善アクションやリスクもプロアクティブに提案。

4) RAG (Retrieval-Augmented Generation) による知識強化

• テーブルスキーマなどのドメインメタ情報を Vector DB (Chroma) に格納し、質問内容に応じて参照。

5) レポート自動化＆コラボレーション

• ワンクリックでエグゼクティブサマリーを生成し、Slack / Notion 共有。

4. 技術アーキテクチャ概要

Streamlit UI → OpenAI GPT-3.5-Turbo (LLM)
→ RAG: Chroma Vector DB
→ Data Layer: BigQuery (+キャッシュ)

LLM構成: 現行は GPT-3.5-turbo を採用。将来的に GPT-4系列 や claude-4-sonnet など強いモデルを併用し、用途別にレイヤー分けする構想

5. 代表的ユースケース

• プロダクトマネージャー: ROI が高い施策候補順に教えて
• データアナリスト: 効果量と95%信頼区間を図示して
• マーケ担当: セグメント別に CVR 改善要因を抽出して

今後の展望

• マルチモデル切り替え: GPT-4o や Claude 3 など複数 LLM をワークロードごとに自動でスワップし、コストと回答品質を最適化
• 自動サンプルサイズ推定 & パワーアナリシス: 事前に必要セッション数を算出し、実験計画をセルフサービス化
• SRM(割付不均衡) 早期検知アラート: ストリーミングデータを監視し、異常時に Slack へ通知
• Vector Store の自動再インデックス & データ品質スコア: スキーマ変更や新規テーブル追加を検知して Embeddings を更新
• ロールベースアクセス制御 & プロンプト監査ログ: セキュリティ強化とコンプライアンス対応
• エージェントによる施策レコメンド → JIRA/Trello チケット自動生成: 分析から実行フェーズまでをシームレス化

最後に

グループ研究開発本部 AI研究開発室では、データサイエンティスト/機械学習エンジニアを募集しています。ビッグデータの解析業務などAI研究開発室にご興味を持って頂ける方がいらっしゃいましたら、ぜひ募集要項一覧からご応募をお願いします。 一緒に勉強しながら楽しく働きたい方のご応募をお待ちしております。