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BIダッシュボード作成・データ分析

BI dashboard creation and data analysis

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

定型的なKPIダッシュボードやトレンド分析はデータアナリストの初動作業を代替する水準

できること

自然言語でのデータ質問応答、グラフ生成、異常値のハイライト

まだできないこと

指標設計そのものの妥当性検証、データ品質問題（欠損・重複）の業務文脈に応じた判断

なぜそうなのか

可視化自体はコモディティ化しているが『何を測るべきか』の設計は業務戦略の理解が必要

これからの予測の根拠

LLMのコード実行・データ処理能力向上に伴い、2028年には中規模データセットの探索的分析は自律化が進むと予測

いま使える主な道具

Claude Fable 5.1、Microsoft Copilot、Gemini Enterprise、Tableau AI

根拠

• Measuring the performance of our models on real-world tasks 2026
  データ分析系タスクを含む経済価値評価で専門家水準に接近

同じ分野のほかの仕事（表計算・業務分析）

• Excel数式・マクロの自動生成
• 財務モデル構築（三表統合モデル等）
• 大量データのクレンジング・異常検知

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。