AIDA：頼まれなくてもビジネス洞察を発見するエージェント

すべての企業データウェアハウスは未発見の洞察の墓場だ。データはある——200以上の指標、100以上の次元——しかしボトルネックは常に人間の分析者だった。

新論文 Towards Autonomous Business Intelligence via Data-to-Insight Discovery Agent は、AIDA（自律洞察発見エージェント） を提案——LLMベースのエージェントが企業データを自律的に探索する。

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中核問題：SQLがボトルネック

ビジネス質問から正しいSQLへのマッピングは本質的に損失を伴う。既存のText-to-SQLは質問したことしか答えない。天気とカート放棄率の相関を質問しようと思わなければ、LLMも思わない。AIDAはスクリプトを反転：エージェントがプロアクティブに探索する。

アーキテクチャ：DSLブリッジ

中核的革新：NL推論とSQL実行の間のドメイン固有言語（DSL）。DSLは意味的に精密な中間表現——ビジネス概念を形式的に定義された語彙で捕捉。DSLがコンパイルされればSQLは正しい。コンパイル失敗時はエージェントが誤ったクエリを実行せずにリトライ。

探索エンジン：パレート誘導RL

状態＝データ空間の現在の理解。行動＝探索する次元/指標の選択。報酬＝統計的有意性×ビジネス関連性。方策＝探索予算の80%を最も成果の多い20%の次元に集中。学習された探索戦略であり、パラメータスイープではない。

ワークフローエージェントを凌駕する理由

ワークフローエージェントは事前定義クエリで「何が起きたか」に答える。AIDAは「質問すら思いつかなかった興味深いこと」を発見する。分岐を伴う多次元探索。DSLがSQLの正しさを保証。ワークフローは静かに失敗する。

工学的意義

1. DSLこそ真の革新——すべてのLLM-DBインターフェースは形式的中間言語を検討すべき。
2. 探索予算はデータチームの新しい運用ハイパーパラメータ。
3. 洞察≠行動——AIDAはパターンを発見するが介入を推奨しない（まだ）。そのループを閉じることが次のステップ。

限界

DSLはドメインごとに手作業で設計が必要。報酬関数はドメイン専門知識を要する。コード/DSLは執筆時点で非公開。

AIDA論文