AIエージェントの社会実装が進む2026年現在、企業がデータ分析を自動化・高度化する際のスタンダードとして**「マルチエージェント構成」**が定着しています。本記事では、多くの先進事例（東京電力EP、NTTデータ等）で採用されている4つのカテゴリ分類と、その中核を担う「DS（データサイエンティスト）エージェント」の実践的なプロンプト設計を解説します。
1. データ活用を最大化する「4つのエージェントカテゴリ」
複雑なデータ分析プロセスを1つの巨大なAIに任せるのではなく、役割を分担させることで、精度・透明性・運用性が劇的に向上します。
① PM (Project Manager) Agent：司令塔
- 役割: 全体のオーケストレーションと進捗管理。
- 機能: ユーザーの曖昧な依頼をタスクへ分解。BA、DS、RWへ適切な指示を出し、最終アウトプットの品質を担保します。
- 価値: 「誰が・いつまでに・何をすべきか」を自動最適化します。
② BA (Business Analyst) Agent：戦略・仮説立案
- 役割: 業務視点での課題定義とKPI設計。
- 機能: ビジネス的な文脈から「なぜ売上が下がったのか？」という問いに対し、「価格弾力性」「競合流入」といった検証可能な仮説を立てます。
- 価値: 分析が「計算の羅列」に終わるのを防ぎ、ビジネスインパクトに直結させます。
③ DS (Data Scientist) Agent：技術・実行
- 役割: データの抽出・統計解析・モデリング。
- 機能: SQL生成、Pythonコード実行、統計検定、機械学習モデルの構築を自律的に行います。
- 価値: データから客観的な事実（インサイト）を抽出するコアエンジンです。
④ RW (Report Writer) Agent：可視化・提言
- 役割: ステークホルダー向けの情報集約。
- 機能: 複雑な分析結果を、経営層が数秒で理解できるスライド形式やダッシュボード構成に変換します。
- 価値: 意思決定のスピードを劇的に加速させます。
この記事のライター
