要約

大規模言語モデル（LLM）の急速な進展に伴い、「データエージェント」——複雑なデータ関連タスクに取り組むためのデータ＋AIエコシステムを統合的に運用する自律型システム——が登場しつつある。しかし、「データエージェント」という用語は現在、用語の曖昧さと定着の不一致に直面しており、単純なクエリ応答機能と高度な自律的アーキテクチャが混同されがちである。この用語的曖昧さは、ユーザーの期待と実態の不一致、責任の所在の曖昧さ、さらには業界成長の障壁を生み出している。自動運転のSAE J3016規格に着想を得て、本調査では、データエージェントに関する初めての体系的階層的分類体系を提案する。この分類体系は、手動操作（L0）から生成的で完全自律型のデータエージェント（L5）を想定するまでの、自律性の段階的進化を明確に定義・追跡する6段階から構成され、各段階における能力の境界と責任の配分を明確化する。この視点から、自律性の高さに応じて整列された既存研究の体系的レビューを提示する。これには、データ管理、前処理、分析に特化したデータエージェントの研究に加え、より汎用的かつ包括的な自律性を有する次世代システムへの取り組みも含まれる。さらに、データエージェントの進化における重要な転換点と技術的ギャップを分析し、特にプロシージャルな実行から自律的オーケストレーションへと進化するL2からL3への移行段階に焦点を当てる。最後に、前向きなロードマップを提示し、能動的かつ生成的（generative）なデータエージェントの実現を展望する。