データ分析の未来は、従来の「専門家が手作業で作る報告書」の時代から、自然言語で「データと対話する」新しい形へと移行しつつある。著者は、AIによる自然言語可視化（NLV）の進化を、作家・藤子・ナカヤの「霧の彫刻」にたとえる。ナカヤはアイデアを提示するが、実際の技術的作業はエンジニアが行う。同様に、NLVではユーザーが「何を知りたいか」を自然言語で伝えるだけで、システムが自動的にデータを取得し、視覚化、解釈まで行う。これは、かつてのBIツールのように複雑な操作やSQLの知識を必要とせず、誰でも即座にデータ洞察を得られるという革命的な変化だ。 特に注目すべきは、GoogleのGeminiやOpenAIのChatGPTといった大規模言語モデル（LLM）が、単なる「質問箱」から「プロアクティブな分析パートナー」へと進化している点だ。ユーザーが「北地域の売上推移を教えて」と言うと、システムは自動的にデータを読み込み、グラフを生成するだけでなく、異常値やトレンドを発見し、次の問いを提案する。これは「会話型分析」の真の姿であり、単なる情報取得を超えた探索的分析を可能にする。 しかし、現実には大きな課題がある。まず、自然言語の曖昧さ（「 ambiguities problem」）により、AIが誤った解釈をし、無意味な「幻覚（hallucination）」を生成することがある。また、ユーザーがその結果の根拠を説明できないため、「ブラックボックス問題」が生じ、信頼性が損なわれる。さらに、簡単な質問でもバックエンドで複雑な処理が必要な場合があり、現在のAIでは正確な実行が難しい。 そのため、著者は「完全なAI任せ」ではなく、ハイブリッドモデルが唯一の道だと結論づける。つまり、柔軟なLLMと、企業固有のデータ構造やビジネスルールに基づいた「厳密な意味モデル」を組み合わせる。これにより、AIは「正しい答え」を出すだけでなく、「なぜそうなるのか」を説明できるようになり、ユーザーが信頼して意思決定できるようになる。 最終的には、データアナリストの役割は「データの取り扱い人」から「戦略的パートナー」へと再定義される。AIはツールではなく、意思決定を支援する「協働エージェント」として進化する。未来のデータ分析は、星艦のキャプテンがコンピュータに「なぜ失敗したのか？」と尋ね、AIが自動的に原因を分析し、改善策まで提案するような、まさに『スタートレック』のようなリアルタイムな協働システムへと進むだろう。