LangGraph + SciPy：統計的意思決定を支援するAIエージェント

統計学とデータサイエンスの複雑な世界は、特に与えられたデータセットに適切な統計テストを選択する際に、常に手ごわい課題を提示してきました。膨大な数の概念、テスト、分布に直面し、経験豊富な専門家でさえ、しばしば分厚いドキュメントや古いチートシートを参照していました。しかし、大規模言語モデル（LLM）の登場は、この状況を急速に変えつつあり、複雑な情報を迅速に抽出し、特定のニーズに適応させる動的な「第二の脳」を提供しています。

正しい統計テストを選択する上での本質的な混乱 — 変数の種類、根底にある仮定、データ分布にしばしば左右される決定 — を認識し、新しいAIアシスタントが開発されました。この革新的なツールは、洗練された多段階のLLMアプリケーションを構築するために設計された強力なライブラリであるLangGraphを活用しています。厳格なシーケンシャルプロセスとは異なり、LangGraphはAIワークフローを柔軟なグラフとして構築し、各「ノード」が関数またはツールを表すことで、エージェントが以前のステップと条件に基づいて動的な決定を下せるようにします。

この統計アドバイザーエージェントは、その中核において、明確でインテリジェントなワークフローで動作します。「2つのグループの平均を比較する方法は？」といった統計関連のクエリが提示されると、エージェントはまず質問の意図を評価します。直接的な回答で十分か、それともドキュメントへのより深い掘り下げが必要かを判断します。後者の場合、エージェントはRetrieval-Augmented Generation（RAG）ツールを使用し、SciPyの広範な統計ドキュメントから派生した組み込み知識ベースをクエリします。このプロセスには、ドキュメントを管理しやすいセグメントに分割し、それらを数値の「埋め込み」に変換し、その後ChromaDBのようなベクトルデータベースに保存して効率的な検索を行うことが含まれます。次に、エージェントはOpenAIのGPT-4oのような強力なLLMを活用して、取得した情報を一貫性のある回答に統合します。重要なことに、クエリがSciPyを使用して実行できる統計テストに関するものである場合、エージェントはPythonコードスニペットのサンプルも提供し、理論的なアドバイスを直接実用的なアプリケーションに変換します。

エージェントのアーキテクチャの優雅さは、LangGraphの「状態」管理にあります。ユーザーの意図の分類から情報の取得、応答の形成、コードの生成に至るまで、エージェントのグラフ内の各関数または「ノード」は、中央の状態辞書から読み書きします。この共有状態は唯一の真実の源として機能し、ワークフロー全体でのシームレスな通信と調整を保証します。たとえば、初期分類ノードはユーザーのニーズを特定し、「意図」フラグで状態を更新します。後続のノードは、このフラグにアクセスして、ドキュメント検索に進むか、直接応答するかを決定し、最終的に最終的な回答とそれに付随するコードに貢献します。

この強力なエージェントをアクセスしやすくするために、Streamlit（迅速なWebアプリケーション開発のための人気のあるPythonライブラリ）を使用して構築されたユーザーフレンドリーなフロントエンドと統合されています。このインターフェースにより、ユーザーは統計に関する質問を入力でき、クエリ用の明確なテキストボックスを提供し、エージェントの応答を適切にフォーマットされた形式で表示します。ユーザーはOpenAI APIキーも入力でき、基盤となるLLMへの安全でパーソナライズされたアクセスを保証します。

結果は驚くほど正確です。「2つのグループの平均を比較するのに最適なテストは何ですか？」という質問に対して、エージェントは独立した正規分布データには独立2標本t検定を、ノンパラメトリックなケースにはMann-Whitney U検定を、関連するグループには対応のあるt検定を正確に提案します。これは、エージェントが微妙な統計的考慮事項をナビゲートし、文脈に関連するアドバイスを提供する能力を示しています。

LangGraphは非常に柔軟でスケーラブルなアーキテクチャを提供しますが（新しいノードを導入するだけで開発者が簡単に新機能を追加できる）、より構造化された開発アプローチを要求します。AgnoやCrewAIのようなより抽象化されたフレームワークとは異なり、LangGraphは開発者が初期のクエリから最終的な出力まで、情報フローのすべてのステップを綿密に検討することを奨励します。この意図的な設計は、学習曲線が急峻であるものの、最終的にはよりクリーンで堅牢、適応性の高いAIエージェントにつながり、精度とスケーラビリティが最重要視される複雑な意思決定駆動型アプリケーションに理想的な選択肢となります。フレームワークの選択は、最終的に解決される特定の問題と、望ましいワークフロー制御の程度に依存します。