Dry解析に関するAI活用術

近年の生成AIの急速な発展により，Dry解析は大きな転換期を迎えている．従来，Dry解析は解析者のRやPythonによるプログラミング能力（もしくはプログラミングが好きか嫌いか）に強く依存していたが，現在ではAIがコード生成や実行，さらにはエラー修正まで担うようになり，解析者に求められる役割そのものが変化しつつある．本稿では，AI時代のデータ解析において重要となる考え方と実践的な活用術を整理する．特に，AIにデータ解析用のプログラムを書かせる際の注意点や，AIが生成した解析結果を検証・解釈するために便利なしくみ，Computational Notebookやエージェント技術を用いた再現性確保に焦点を当てる．