テーブルデータの限界

AIにリソースとして与えるデータ構造について

結論

テーブルデータは行と列で情報を整理しますが、行間の関係を直接捉えることができない。

これらの関係を理解するためには、クエリで結合が必要。

高レベルの洞察を得るためには、データの集計や要約に特定のクエリロジックが必要。

テーブルには階層、カテゴリー、分類が固有には含まれておらず、原子的な構造を持っている。

そのため、関係性を表現することが苦手

実世界のエンティティや概念をモデル化することが欠けており、値は不透明な識別子であることが多い。

データベースIDなど

これらの制限のため、AIシステムがテーブルデータから関係を理解し推論することは困難。

事前に定義された接続や抽象化がない場合、テーブルは関係の理解や推論を引き出すために弱い構造的手がかりしか提供しません。

参考