ビッグデータの時代において、多様で複雑に関連する多次元データから深い洞察を抽出することは重要な課題となっています。本論文では、大規模言語モデル（LLM）エージェントと知識グラフ（KG）の相互作用に基づく新たな多次元データ分析手法を提案しています。LLMは自然言語の理解と生成に優れていますが、構造化された知識の処理時に「幻影」問題に悩まされ、リアルタイムでの更新が難しいという欠点があります。一方、KGは構造化された知識を明示的に保存できますが、その静的な性質により、動的な相互作用や分析能力が制限されています。本手法は、LLMエージェントを活用して非構造化データから自動的に製品データを抽出し、リアルタイムでKGを構築・視覚化します。ユーザーはインタラクティブなプラットフォームを通じてグラフノードの深い探索と分析を行うことができるようになります。実験結果は、製品エコシステム分析や関係マイニング、ユーザー主導の探索的分析において本手法が顕著な利点を有することを示しています。