🙂

gpt-ossが想像以上にすごかった！

マッサン (Masanori Yoshida)

2025/08/06に公開

 1. はじめに日本時間2025年8月6日未明にOpenAIからgpt-ossが発表されました。gpt-ossは、gpt-oss-120b（1170億パラメータ）とgpt-oss-20b（210億パラメータ）の2つのモデルが発表されました。

https://openai.com/ja-JP/open-models/

120bはo4-mini相当、20bはo3-mini相当と言われています。 この辺の性能は、Introducing gpt-ossに詳しく記載されているのでぜひご参照ください。

 2. 実際の精度実際に試してみましょう。

下記プロンプトでgpt-oss-120b、gpt-oss-20bそれぞれに聞いてみます。
プロンプト
Rdbmsで管理しているチケットのステータスのトランザクション情報を活用したい。自然言語によるデータ検索や、傾向分析はどのような方法で実現できそう？
結果は、下記でした。

かなりの精度、、、すごいですね！
gpt-oss-120bの出力結果
 1. 全体像 ― 何をしたいか、どんな課題があるか

目的
具体的にやりたいこと


自然言語検索
「過去１週間でステータスが Open → In‑Progress に遷移したチケットは？」「“支払いエラー” を含むクローズ済みチケットの一覧」など、ユーザーが日本語で質問できるようにしたい。

傾向分析
ステータス遷移頻度の時系列推移、平均解決時間の変化、遅延が多いステータス遷移パターンなどを可視化／予測したい。

前提
チケット情報は RDBMS（例：PostgreSQL / MySQL / Oracle）に格納され、ステータス遷移ログ（トランザクション情報）を別テーブルで管理している。

この 2 つの要件は、（1）データの整形・集計 と （2）自然言語 → SQL/ベクトル検索 の橋渡しがキーになります。以下では、実装フローと具体的な技術・コード例を示します。

 2. データモデルの整理 ― トランザクション情報を分析しやすくする-- チケットマスタ
CREATE TABLE tickets (
    ticket_id      BIGINT PRIMARY KEY,
    title          TEXT,
    description    TEXT,
    created_at     TIMESTAMP,
    created_by     VARCHAR(64)
);

-- ステータス遷移履歴 (トランザクションテーブル)
CREATE TABLE ticket_status_history (
    history_id     BIGINT PRIMARY KEY,
    ticket_id      BIGINT REFERENCES tickets(ticket_id),
    from_status    VARCHAR(32),   -- NULL の場合は「作成時」(NULL → Open)
    to_status      VARCHAR(32) NOT NULL,
    changed_at     TIMESTAMP NOT NULL,
    changed_by     VARCHAR(64) NOT NULL,
    comment        TEXT
);
分析しやすくするための追加テーブル／ビュー


用途
例


集計ビュー

daily_status_counts – 1 日ごとのステータス別チケット数

マテリアライズド・ビュー

ticket_latest_status – 現在のステータス（高速検索用）

ウィンドウ関数
各チケットのステータス遷移間の時間差 (lead/lag) を計算した列

ETL/ELT
定期的に ticket_status_history から「滞在時間」「遅延回数」などを算出し、分析用 DW にコピー

-- 例: チケットごとの最新ステータスを取得するマテリアライズドビュー
CREATE MATERIALIZED VIEW ticket_latest_status AS
SELECT h.ticket_id,
       first_value(h.to_status) OVER (PARTITION BY h.ticket_id ORDER BY h.changed_at DESC) AS latest_status,
       max(h.changed_at) OVER (PARTITION BY h.ticket_id) AS latest_at
FROM ticket_status_history h;

 3. 自然言語検索（NL → SQL）を実装するパターン
 3‑1. LLM（大言語モデル）で NL → SQL 変換

メリット
デメリット


・日本語を含む自然な質問がそのまま SQL に変換できる
・汎用的で拡張が楽
・LLM の出力を SQL インジェクション から守る必要がある
・生成される SQL の正確性を検証する工程が必須


 主なツール・ライブラリ

ツール
主な特徴


OpenAI GPT‑4 / ChatGPT
高精度な NL→SQL 変換。プロンプト設計次第で日本語対応も可能。

Google Gemini
日本語に強い。API 経由での利用が可能。

LangChain
LLM 呼び出し、プロンプトテンプレート、SQL データベースチェーンを簡単に構築できる Python ライブラリ。

LlamaIndex (GPT Index)
ドキュメントインデックスと LLM を統合し、質問とデータベースへのクエリを自動マッピング。


Fine‑tuned Text‑to‑SQL モデル (e.g., SQLova, T5‑SQL, UnifiedSKG)
オープンソースで自前のモデルを走らせられる。


 実装例（Python + LangChain + OpenAI）# pip install langchain openai psycopg2-binary
import os
from langchain import OpenAI, SQLDatabase, SQLDatabaseChain

# 1) 環境変数に OpenAI API キー
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."

# 2) データベース接続情報
db = SQLDatabase.from_uri(
    "postgresql+psycopg2://user:pwd@host:5432/ticket_db"
)

# 3) LLM（GPT‑4）設定
llm = OpenAI(temperature=0, model_name="gpt-4")   # 低温度で「決定的」な出力

# 4) NL → SQL チェーンの構築
db_chain = SQLDatabaseChain.from_llm(
    llm,
    db,
    verbose=True,
    # 例示的な「シラバス」プロンプト。テーブル構造を先に伝えると精度が上がります。
    prompt=(
        "以下のテーブル構造を考慮して、質問をSQLに変換してください。\n"
        "テーブル: tickets(id, title, description, created_at, created_by)\n"
        "テーブル: ticket_status_history(id, ticket_id, from_status, to_status, changed_at, changed_by, comment)\n"
        "質問: {question}\n"
        "SQL:"
    )
)

# 5) 質問例
question = "過去1週間でステータスが Open → In-Progress に遷移したチケットの ID とタイトルを教えて"
result = db_chain.run(question)
print(result)
ポイント

prompt でテーブル構造（スキーマ）を明示的に渡すと、LLM が生成する SQL が正確になります。

verbose=True にすると、LLM が生成した SQL 文がログに出力され、デバッグがしやすくなります。
取得した SQL を パラメータ化（%s など）して、SQLインジェクション対策を必ず行います。

 3‑2. 生成された SQL の安全性検証
正規表現チェック – SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE のみ許可し、DROP, ALTER などは禁止。

クエリプランの取得 – EXPLAIN で実行計画を取得し、意図しないフルテーブルスキャンが起きていないかチェック。

ロールベース制御 – ユーザーごとに実行できるテーブル・カラムを制限（PostgreSQL の ROW LEVEL SECURITY など）
def safe_execute(sql: str, db):
    # 禁止文字列チェック
    forbidden = ["DROP", "ALTER", "TRUNCATE", "CREATE"]
    if any(word in sql.upper() for word in forbidden):
        raise ValueError("Forbidden SQL detected")
    # パラメータ化されたクエリに変換 (例：psycopg2 の execute)
    with db._engine.connect() as conn:
        result = conn.execute(sql)   # 本番では `conn.execute(text(sql))` とする
    return result

 3‑3. Embedding+ベクトル検索で「意味的」な検索NL → SQL が 完全に特定の構造（例：集計）を求める場合は有効ですが、「支払いエラーが起きたチケットを探したい」 のように自由テキスト検索が主眼になるケースはベクトル検索が適しています。
構成例


コンポーネント
役割



Embeddingモデル（OpenAI text-embedding-ada-002、Sentence‑BERT、日本語に特化した cl-tohoku/bert-base-japanese）
チケットの title・description・comment をベクトル化


ベクトルDB（Pinecone、Milvus、Weaviate、pgvector）
ベクトルインデックス＋フィルタ（status, changed_at など）


RDBMS（PostgreSQL）
正規化データ・トランザクション履歴の保持、集計


API層（FastAPI）
NL クエリ → Embedding → ベクトル検索 + RDB フィルタ → 結果返却


 実装例（Python + pgvector + OpenAI embeddings）# pip install psycopg2-binary openai pgvector fastapi uvicorn
import os, openai, psycopg2
from pgvector.psycopg import register_vector
from fastapi import FastAPI, Query

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."

# DB 接続
conn = psycopg2.connect("dbname=ticket_db user=pguser password=pgpwd host=localhost")
register_vector(conn)

# ベクトル列を持つテーブル（例: ticket_embeddings）
# CREATE TABLE ticket_embeddings (
#   ticket_id BIGINT PRIMARY KEY,
#   embedding vector(1536) -- OpenAI ada 1536-dim
# );

def get_embedding(text: str):
    resp = openai.Embedding.create(model="text-embedding-ada-002", input=text)
    return resp["data"][0]["embedding"]

app = FastAPI()

@app.get("/search")
def semantic_search(q: str = Query(...), top_k: int = 5):
    emb = get_embedding(q)
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("""
        SELECT t.ticket_id, t.title, t.description, 
               1 - (e.embedding <=> %s) AS cosine_similarity
        FROM tickets t
        JOIN ticket_embeddings e ON t.ticket_id = e.ticket_id
        ORDER BY cosine_similarity DESC
        LIMIT %s
    """, (emb, top_k))
    rows = cur.fetchall()
    return [{"ticket_id": r[0], "title": r[1], "desc": r[2], "score": r[3]}]

ベクトル検索はコサイン類似度 (<=>) で高速に計算できます（pgvector がサポート）。

RDB のフィルタ（例：WHERE e.changed_at >= now() - interval '7 days' AND e.to_status = 'In-Progress'）は通常の SQL 条件として追加可能。

 4. 傾向分析（Trend Analysis）を実装する流れ
 4‑1. 必要な指標（KPI）例

指標
計算例
用途


ステータス遷移件数（日次）

COUNT(*) を changed_at::date と to_status で集計
時系列トラフィック把握

平均滞在時間
AVG(lead(changed_at) OVER (PARTITION BY ticket_id ORDER BY changed_at) - changed_at)
ボトルネック発見

遅延率
COUNT(*) FILTER (WHERE to_status='Closed' AND (changed_at - created_at) > interval '7 days') / COUNT(*)
SLA 達成度

遷移パターン頻度
COUNT(*) GROUP BY from_status, to_status
主要トランジションの可視化

予測
時系列モデル（Prophet / ARIMA / LSTM）で次月の Open 件数を予測
リソース計画


 4‑2. データウェアハウス（DW）を活用した分析基盤
ETL（Airflow、Prefect、dbt）で ticket_status_history → analytics スキーマへコピー。

マテリアライズドビューで日次・週次集計テーブルを作成（SQL のみでロジックが完結）。

BI ツール（Metabase、Superset、Power BI、Tableau）と連携し、自然言語クエリ機能を活用（例：Metabase の「Ask a Question」機能）。
ポイント：分析用テーブルは インデックスと パーティショニング（date 列で）を施すと、数十万件規模でも瞬時に集計できます。

 例: 日次ステータス件数のマテリアライズドビューCREATE MATERIALIZED VIEW daily_status_counts AS
SELECT
    DATE(changed_at) AS day,
    to_status,
    COUNT(*) AS cnt
FROM ticket_status_history
GROUP BY DATE(changed_at), to_status
WITH DATA;

-- 毎日自動リフレッシュ（PostgreSQL の cron + pg_cron）
SELECT cron.schedule('0 2 * * *', $$REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY daily_status_counts$$);

 4‑3. 時系列予測の実装例（Python + Prophet）# pip install prophet pandas psycopg2-binary
import pandas as pd
from prophet import Prophet
import psycopg2

conn = psycopg2.connect("dbname=ticket_db user=pguser password=pgpwd host=localhost")
sql = """
    SELECT day::date AS ds, cnt AS y
    FROM daily_status_counts
    WHERE to_status = 'Open'
    ORDER BY ds;
"""
df = pd.read_sql(sql, conn)

m = Prophet(yearly_seasonality=False, weekly_seasonality=True, daily_seasonality=False)
m.fit(df)

future = m.make_future_dataframe(periods=30)  # 30日先まで予測
forecast = m.predict(future)

# 結果を DataFrame で表示
print(forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail(10))

結果を可視化するだけでなく、予測値を DB に書き戻す（例：forecast_open_tickets テーブル）ことで、BI ダッシュボードで「予測」タブを追加できます。

 4‑4. クラスタリングで「遅延パターン」を抽出
特徴量設計

duration_open_to_inprogress, duration_inprogress_to_resolved, total_time_to_close, num_reopens, priority, category 等。


スケーリング → StandardScaler

K‑Means / DBSCAN でクラスタリング

可視化 → t‑SNE / UMAP + matplotlib
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 例: ticket_features テーブルに集計済み特徴量が入っていると仮定
df = pd.read_sql("SELECT * FROM ticket_features", conn)

features = df[['duration_open_to_inprogress',
               'duration_inprogress_to_resolved',
               'total_time_to_close',
               'num_reopens']]

scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(features)

kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=42)
df['cluster'] = kmeans.fit_predict(X)

# 可視化（2Dに削減）
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
proj = pca.fit_transform(X)

plt.figure(figsize=(8,6))
sns.scatterplot(x=proj[:,0], y=proj[:,1], hue=df['cluster'], palette='Set2')
plt.title('Ticket Delay Patterns (KMeans)')
plt.show()

結果の活用例：cluster=2 が「長期遅延かつ再オープン頻度高」パターンと判明したら、担当チームへアラートを自動送信。

 5. エンドツーエンドのアーキテクチャ例┌───────────────────────┐
│  ユーザー（Web / Slack）│
└───────┬───────────────┘
        │ (自然言語クエリ)
        ▼
┌───────────────────────┐   ┌─────────────────────┐
│  API Gateway (FastAPI)│──►│   LLM (OpenAI/Gemini)│
│  - NL→SQL 変換          │   │ - Prompt: テーブル構造│
│  - Embedding 呼び出し   │   │ - 出力: SQL/ベクトル │
└───────┬───────────────┘   └───────┬─────────────┘
        │                         │
        │ (SQL or ベクトル検索)   │
        ▼                         ▼
┌───────────────────────┐   ┌─────────────────────┐
│  RDBMS (PostgreSQL)    │   │  Vector DB (pgvector│
│  - 事実データ・集計   │   │    / Milvus)       │
└───────┬───────────────┘   └───────┬─────────────┘
        │                         │
        │ (集計結果/検索結果)    │
        ▼                         ▼
┌───────────────────────┐   ┌─────────────────────┐
│  データウェアハウス   │   │  BI / ダッシュボード │
│  (Snowflake/BigQuery)│   │  (Metabase, Superset)│
│  - 時系列予測・集計   │   │  - NLクエリ機能     │
└───────────────────────┘   └─────────────────────┘

バッチ ETL（Airflow）で ticket_status_history → DW と VectorDB の両方へデータをコピー。

リアルタイム（Kafka → Flink）でステータス遷移が起きたら即座にベクトル埋め込みを生成し VectorDB に追加。

認証・認可は API Gateway で JWT／OAuth2 によりユーザーごとにアクセス権を制御。

 6. セキュリティ・ガバナンスのベストプラクティス

項目
推奨策


SQLインジェクション防止
生成された SQL は必ず プレースホルダー（%s / :param）で実行し、ホワイトリスト化したテーブル名・カラム名のみ許可。

データマスキング
個人情報（名前、メール）を含む列はビューでマスクし、LLM に渡す際は匿名化（***）したテキストを利用。

監査ログ

api_gateway → query_log テーブルに ユーザーID、クエリ、実行時間、結果件数 を記録。

LLM 出力検証
LLM が生成した SQL が EXPLAIN できるか確認し、エラー時はユーザーに「質問が曖昧です」とリファインを促す。

アクセス制御

pg_vector のインデックスは READ ONLY ロールに限定し、書き込みは ETL/Batch のみ。

プライバシー
埋め込み生成時に PII を除去（正規表現で電話番号・クレジットカード番号除去）してから OpenAI API に送信。


 7. 具体的な実装ステップまとめスキーマの整理

ticket_status_history にタイムスタンプ・ステータス遷移を正規化。
集計用マテリアライズドビュー／パーティションテーブルを作る。
ETL/ELT パイプライン構築
Airflow DAG：extract → transform (dbt) → load to DW & VectorDB。
必要なら Change Data Capture (CDC)（Debezium）でリアルタイムにベクトル化。
自然言語インタフェース

LLM + LangChain で NL → SQL 変換エンドポイントを作る。

Embedding + pgvector で意味検索 API を提供。
プロンプトは「テーブル構造」「許可するステータス」「日付フィルタ」などを明示的に書く。
傾向分析基盤
日次・週次の集計ビューを作り、BI に接続。
Prophet/ARIMA で時系列予測、K‑Means で遅延パターンクラスタリング。
予測結果やクラスタラベルを DW に保存し、ダッシュボードで可視化。
フロントエンド / UI
Web UI（React/Vue）や Slack ボットで「/ticket 〇〇」と打つだけで結果が返る。
BI ツールの「Ask a question」機能と連携し、非エンジニアでも自然言語で分析可能に。
テスト・デプロイ

ユニットテスト：NL→SQL 変換ロジックの期待出力テスト。

統合テスト：LLM → DB → 結果の一貫性チェック。

CI/CD（GitHub Actions / GitLab CI）でコンテナ化（Docker）した API と ETL ジョブを自動デプロイ。
運用・モニタリング

Prometheus + Grafana で API レイテンシ、クエリ実行時間、ベクトル検索 QPS を監視。

Alert：予測された Open 件数が閾値を超えたら自動的に Slack/メールで通知。

 8. 参考リソース・学習リンク

カテゴリ
リンク


LLM と NL→SQL
- OpenAI Cookbook: https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/SQL_Chatbot.ipynb 
 - LangChain → SQLDatabaseChain ドキュメント

テキスト埋め込み
- OpenAI Embeddings API: https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings 
 - SBERT (Japanese) : https://github.com/cl-tohoku/bert-japanese


ベクトルDB
- pgvector: https://github.com/pgvector/pgvector 
 - Milvus: https://milvus.io/


時系列予測
- Prophet (Python) : https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html


ETL/BI
- dbt (Data Build Tool) : https://www.getdbt.com/ 
 - Metabase NL query: https://www.metabase.com/docs/latest/questions/native


セキュリティ
- OWASP SQL Injection Prevention Cheat Sheet: https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/SQL_Injection_Prevention_Cheat_Sheet.html



 9. まとめ
自然言語検索は「LLM に NL→SQL を生成させる」か「テキスト埋め込み＋ベクトル検索」で実装でき、どちらも RDB のスキーマ情報を活かすことが重要です。

傾向分析は、ステータス履歴から 集計ビュー／マテリアライズドビュー を作り、DW と BI ツールで可視化・予測モデルに供給すれば実現できます。

リアルタイム性が必要なら CDC + ベクトル埋め込みパイプラインを構築し、バッチは dbt+Airflow で安定運用すると効果的です。

安全性（SQLインジェクション防止・PII マスキング）は、LLM の出力を必ず検証し、データアクセスはロールベースで制限することでリスクを低減できます。
上記の構成・ツール・コード例をベースに、まずは 「NL→SQL API」 と 「ベクトル検索エンドポイント」 をプロトタイプとして作り、そこから ETL → DW → BI のパイプラインを拡張していくと、段階的に要件を満たす堅牢な分析基盤が構築できます。ぜひ実装を進めてみてください！ 🚀
ご不明点や、特定の技術スタック（例：Oracle、MySQL、Snowflake）に合わせた実装例が必要な場合は遠慮なく質問してください。
gpt-oss-20bの出力結果
 ① 目的と前提DB構造例
ticket_transactions
├── id                (PK)
├── ticket_id         (FK → tickets)
├── status            (VARCHAR)         -- e.g. "open", "in_progress", "resolved" …
├── updated_at        (TIMESTAMP)
├── changed_by        (VARCHAR)
├── comment_text      (TEXT)            -- 変更理由や備考
└── additional_meta   (JSONB)           -- カスタムメタ情報
期待する機能

自然言語検索 → 「昨日のステータスが resolved だったチケットを教えて」

傾向分析 → ステータス遷移頻度、平均解決時間、異常検知などを可視化
利用可能技術
RDBMS (PostgreSQL / MySQL / MSSQL)
拡張機能・サンドボックス (pgvector, PostgreSQL → ElasticSearch, Azure Cognitive Search)
生成系 LLM (OpenAI GPT, Azure OpenAI, Claude, LlamaIndex 等)
データパイプライン (Airflow, dbt, Kafka)
分析/可視化 (Grafana, Metabase, Superset, Power BI)
以下では「① データ設計・パイプライン構築」「② 自然言語検索実装」「③ 傾向分析／可視化」という3軸で説明します。

 ② ① データ設計・パイプライン構築

目的
アプローチ
実装例


全ステータス遷移の履歴保存
すべての変更をアプリレイヤーでトリガー付きテーブルに書き込む

AFTER UPDATE トリガー、もしくはアプリ側で INSERT


検索用テキストカラム
テキスト検索は comment_text と additional_meta を統合
concat_ws(' ', comment_text, additional_meta::text)

ベクトル埋め込みの生成
生成済みテキストを埋め込みベクトル化
Python ↔ SentenceTransformers → pgvector へのINSERT

時系列管理

updated_at をインデックスに
CREATE INDEX idx_ticket_time ON ticket_transactions(updated_at DESC);


 パイプライン例（Airflow + Python）# dag.py
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta

def embed_and_store(**context):
    import psycopg2, pandas as pd, sentence_transformers
    conn = psycopg2.connect(...)
    df = pd.read_sql_query("""
        SELECT id, concat_ws(' ', comment_text, additional_meta::text) AS ct
        FROM ticket_transactions
        WHERE updated_at > now() - interval '5 min';
    """, conn)

    model = sentence_transformers.SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
    df['vec'] = model.encode(df['ct'].tolist(), show_progress_bar=True, convert_to_numpy=True)

    # pgvector へ bulk insert/update
    cur = conn.cursor()
    for _, row in df.iterrows():
        cur.execute("""
            UPDATE ticket_transactions SET embedding = %s WHERE id = %s;
        """, (row['vec'].tobytes(), row['id']))
    conn.commit()
    cur.close()
    conn.close()

dag = DAG(
    'ticket_embeddings',
    default_args={'owner': 'airflow', 'retries': 1},
    schedule_interval=timedelta(minutes=5),
)

task = PythonOperator(
    task_id='embed_step',
    python_callable=embed_and_store,
    dag=dag,
)

頻度：5min など短周期で実行し、検索は常に最新に。

スケール：大規模なら Debezium + Kafka で CDC を流し、Kafka Streams で埋め込み生成。

 ③ ② 自然言語検索実装
 ① Semantic Search（ベクトル検索）
インデックス
ALTER TABLE ticket_transactions ADD COLUMN embedding vector(384);
CREATE INDEX idx_ticket_embedding ON ticket_transactions USING ivfflat(embedding vector_l2_ops) WITH (lists = 100);
検索フロー
ユーザーが入力 q = "昨日の resolved ステータスのチケット"
前処理 → tqdm で埋め込みquery_vec = model.encode([q])[0].tobytes()
ベクトル検索SELECT id, ticket_id, status, updated_at, comment_text
FROM ticket_transactions
ORDER BY embedding <#> query_vec ASC   -- L2 distance
LIMIT 10;
近傍 10件をフロントエンドで表示
利点
形態素解析やキーワード一致に依存せず、意味相違に強い

embedding カラムを pgvector で管理すると Postgres 内部で高速

 ② LLM を用いた質問→SQLへの変換


ステップ
例


1
ユーザー質問:「最近3日間で解決したチケット数は？」

2
LLM (例: GPT4) に SQL 生成を依頼 (プロンプトにサンプルSQLを含める)

3
生成されたSQLを RDBMS に送信し、結果を返す

prompt = f"""
You are a database assistant. Convert this question into SQL:

Question: {question}
Database schema: ticket_transactions(id, ticket_id, status, updated_at, comment_text)

Answer in plain SQL without any explanation:
"""

generated_sql = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role":"user","content":prompt}],
    temperature=0
).choices[0].message.content.strip()

メリット
非技術者でも自然言語で検索可能

pgvector ベクトル検索結果と組み合わせれば “Semantic + SQL” のハイブリッド検索


 ③ RAG（Retrieval-Augmented Generation）

文脈検索: 先ほどのベクトル検索でトップ N を取得
LLM で回答生成:prompt = f"以下の情報をもとに質問に答えて：\n{docs}\n質問：{question}"
answer = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4", messages=[{"role":"user","content":prompt}])

応用: チケットのステータスチェーンを説明、原因を推理、アクション案を提案

 ④ ③ 傾向分析／可視化
 ① 時系列データを扱う SQL

目的
SQL例


ステータス別平均解決時間

avg + date_trunc


日次解決件数

count + group by


異常検知
3σ閾値、Moving Average, Prophet など

-- ステータスごとの平均解決時間(分)
WITH resolved AS (
  SELECT ticket_id, 
         min(updated_at) FILTER (WHERE status = 'open') AS opened_at,
         max(updated_at) FILTER (WHERE status = 'resolved') AS resolved_at
  FROM ticket_transactions
  GROUP BY ticket_id
)
SELECT status,
       avg(EXTRACT(EPOCH FROM (resolved_at - opened_at))/60) AS avg_minutes
FROM ticket_transactions t
JOIN resolved r ON t.ticket_id = r.ticket_id
WHERE status = 'resolved'
GROUP BY status;

 ② ダッシュボード

ツール
特徴


Grafana
Prometheus, PostgreSQL, TimescaleDB 連携。アラート機能付き。

Metabase
シンプルな質問インタフェース。SQL自動生成。

Superset
SQL Lab + Visual Editor。スケジューリング。

Power BI / Tableau
商用。高度な分析機能。

TimescaleDB へ移行すると time_bucket 関数を使って高速に集計できます。

 ③ 異常検知 / 予測統計ベース
# Python
from statsmodels.tsa.seasonal import STL
series = pd.read_sql("SELECT date, count FROM daily_resolved")
stl = STL(series['count'], period=7).fit()
stl.plot()
ML ベース
Prophet、SARIMA、AutoARIMA
Scikit-learn で RandomForestRegressor, XGBoost
アラート例
平均解決時間が 1.5倍以上上昇 → オペレーターへ通知

resolved ステータスの遅延率 5% 超 → スキル向上の検討

 ⑤ 推奨構成例┌──────────────────────┐   ┌──────────────────────┐
│  Frontend (React/Web) │   │  GraphQL / REST API   │
│   (natural language  │   │  (Node.js/Python)     │
│    query入力)         │   │  (LLM & DB Query)    │
└───────▲───────────────┘   └───────▲───────────────┘
        │                           │
┌───────▼───────┐        ┌──────────┴─────────────┐
│  pgvector     │        │  LangChain (LLM,RAG)    │
│  + Postgres   ├────────►│  + OpenAI              │
│  + Timescale  │        │  + Redis Cache         │
└───────▲───────┘        └───────▲─────────────────┘
        │                           │
┌───────▼───────┐        ┌──────────┴─────────────┐
│  Airflow /    │        │  Grafana / Metabase     │
│  dbt / Kafka  │        │ （Dashboard）            │
└───────────────┘        └──────────────────────────┘

主なフロー
チケットステータス変更 → ticket_transactions に INSERT/UPDATE
Airflow で 5 min でテキスト → ベクトル化 → embedding 列へ書き込み
フロントで自然言語を入力 → LLM/pgvector で検索 → フロントへ結果返却
ダッシュボードで日次/週次統計・異常を可視化


 ⑥ まとめ

やりたいこと
技術選択
ざっくりしたフロー


自然言語検索
pgvector + ベクトル検索 / LLM→SQL
テキスト → 埋め込み → Postgres ベクトル検索 → 結果

傾向分析
PostgreSQL / TimescaleDB + SQL + Tableau / Grafana

date_trunc, avg, count などで集計 → ビジュアル化

異常検知
StatsModels / Prophet / XGBoost
時系列を抽出 → モデルで予測 → アラート

LLM支援
LangChain + OpenAI
質問 → LLM で SQL 生成 → 実行・結果返却

ポイント

埋め込みは 300 次元以内（pgvector は 300 で安定）

検索はインデックス化 (ivfflat, hnsw)

データ更新頻度 は「変更時瞬時」ではなく「バッチ化」推奨

ダッシュボードは 1 日 1 回の集計 で十分
この構成をベースに、業務プロセスや規模に合わせてスケールアウト（分割テーブル、Sharding、クラウド RDS/Redshift など）を検討してください。
質問や細かな実装調整が必要なら、ぜひ具体的な DB スキーマやテストケースを共有してください。Happy coding! 🚀

 3. 試してみるいくつかの方法でgpt-ossを試してみました。3.1. 気軽に試す(Playground) 3.2. 高速出力を体感する(Groq/Cerebras) は外部Cloudで試す方法です。3.3. PC(Copilot+PC)で動かしてみる(Ollamaを使用) は自身のPC上で試す方法です。これら以外にも様々なアプローチがあるようです。

gpt-ossのcookbook に様々なアプローチが紹介されているので、ぜひご覧ください！

 3.1. 気軽に試す(Playground)下記でプレイグラウンドが公開されていて、120bおよび20bを試すことができます。

gpt-ossのPlayground

実際の画面は下記となります。



Playground上でgpt-oss-120bを使っている様子

 3.2. 高速出力を体感する(Groq/Cerebras)AI推論およびトレーニングのための高性能なAIハードウェアを開発する企業で有名な Groq と Cerebras について、それぞれのPlaygroudで高速処理させることができます。Cerebrasでは1300T/s超えのパフォーマンスがでました。gpt-oss-120bがo4-mini相当の精度と言われている中でこのパフォーマンスは驚異的ですね！

Groq

Cerebras


Cerebrasでgpt-oss-120bを使っている様子

 3.3. PC(Copilot+PC)で動かす(Ollamaを使用)昨年(2024年)6月に購入したCopilot+PCで動かしてみました。今回Ollamaを使っています。

Ollamaのインストール手順は下記を参考にしてください。

https://zenn.dev/acntechjp/articles/026a4af5870e5f
このPCのGPUメモリが16GBなので、gpt-oss-20bがギリギリ動く算段です。Copilot+PCが持つAIチップ NPU に対応するとまた状況が変わってくると考えています。（心待ち）
それでは、Ollamaにgpt-oss-20bをインストールしてみましょう。
ollama pull gpt-oss:20b
インストールしたら起動します。
ollama run gpt-oss:20b
実際に動いている様子は下記です。NPUを使わないCopilot+PCだとまだまだ厳しい様子。。。


 4. おわりにgpt-ossの登場により、精度が高いモデルが比較的安価なスペックでローカル上で動く世界観が見えてきました！また、OpenAIがリリースしたOSSということで、信頼性が高いものとなっているのがポイントかなと考えています。今後、ローカルLLMの活用がさらに進んでいくと考えられます。私含めて、ローカルLLMでどのように業務を変えていくか考えるターニングポイントが到来したと考えています。引き続き、追って試行錯誤して考えていきましょう！

目的	具体的にやりたいこと
自然言語検索	「過去１週間でステータスが Open → In‑Progress に遷移したチケットは？」「“支払いエラー” を含むクローズ済みチケットの一覧」など、ユーザーが日本語で質問できるようにしたい。
傾向分析	ステータス遷移頻度の時系列推移、平均解決時間の変化、遅延が多いステータス遷移パターンなどを可視化／予測したい。
前提	チケット情報は RDBMS（例：PostgreSQL / MySQL / Oracle）に格納され、ステータス遷移ログ（トランザクション情報）を別テーブルで管理している。

用途	例
集計ビュー	`daily_status_counts` – 1 日ごとのステータス別チケット数
マテリアライズド・ビュー	`ticket_latest_status` – 現在のステータス（高速検索用）
ウィンドウ関数	各チケットのステータス遷移間の時間差 (`lead/lag`) を計算した列
ETL/ELT	定期的に `ticket_status_history` から「滞在時間」「遅延回数」などを算出し、分析用 DW にコピー

メリット	デメリット
・日本語を含む自然な質問がそのまま SQL に変換できる・汎用的で拡張が楽	・LLM の出力を SQL インジェクションから守る必要がある・生成される SQL の正確性を検証する工程が必須

ツール	主な特徴
OpenAI GPT‑4 / ChatGPT	高精度な NL→SQL 変換。プロンプト設計次第で日本語対応も可能。
Google Gemini	日本語に強い。API 経由での利用が可能。
LangChain	LLM 呼び出し、プロンプトテンプレート、SQL データベースチェーンを簡単に構築できる Python ライブラリ。
LlamaIndex (GPT Index)	ドキュメントインデックスと LLM を統合し、質問とデータベースへのクエリを自動マッピング。
Fine‑tuned Text‑to‑SQL モデル (e.g., `SQLova`, `T5‑SQL`, `UnifiedSKG`)	オープンソースで自前のモデルを走らせられる。

コンポーネント	役割
Embeddingモデル（OpenAI `text-embedding-ada-002`、Sentence‑BERT、日本語に特化した `cl-tohoku/bert-base-japanese`）	チケットの `title`・`description`・`comment` をベクトル化
ベクトルDB（Pinecone、Milvus、Weaviate、pgvector）	ベクトルインデックス＋フィルタ（`status`, `changed_at` など）
RDBMS（PostgreSQL）	正規化データ・トランザクション履歴の保持、集計
API層（FastAPI）	NL クエリ → Embedding → ベクトル検索 + RDB フィルタ → 結果返却

指標	計算例	用途
ステータス遷移件数（日次）	`COUNT(*)` を `changed_at::date` と `to_status` で集計	時系列トラフィック把握
平均滞在時間	`AVG(lead(changed_at) OVER (PARTITION BY ticket_id ORDER BY changed_at) - changed_at)`	ボトルネック発見
遅延率	`COUNT() FILTER (WHERE to_status='Closed' AND (changed_at - created_at) > interval '7 days') / COUNT()`	SLA 達成度
遷移パターン頻度	`COUNT(*) GROUP BY from_status, to_status`	主要トランジションの可視化
予測	時系列モデル（Prophet / ARIMA / LSTM）で次月の Open 件数を予測	リソース計画

項目	推奨策
SQLインジェクション防止	生成された SQL は必ずプレースホルダー（`%s` / `:param`）で実行し、ホワイトリスト化したテーブル名・カラム名のみ許可。
データマスキング	個人情報（名前、メール）を含む列はビューでマスクし、LLM に渡す際は匿名化（`***`）したテキストを利用。
監査ログ	`api_gateway` → `query_log` テーブルにユーザーID、クエリ、実行時間、結果件数を記録。
LLM 出力検証	LLM が生成した SQL が `EXPLAIN` できるか確認し、エラー時はユーザーに「質問が曖昧です」とリファインを促す。
アクセス制御	`pg_vector` のインデックスは READ ONLY ロールに限定し、書き込みは ETL/Batch のみ。
プライバシー	埋め込み生成時に PII を除去（正規表現で電話番号・クレジットカード番号除去）してから OpenAI API に送信。

カテゴリ	リンク
LLM と NL→SQL	- OpenAI Cookbook: https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/SQL_Chatbot.ipynb - LangChain → SQLDatabaseChain ドキュメント
テキスト埋め込み	- OpenAI Embeddings API: https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings - SBERT (Japanese) : https://github.com/cl-tohoku/bert-japanese
ベクトルDB	- pgvector: https://github.com/pgvector/pgvector - Milvus: https://milvus.io/
時系列予測	- Prophet (Python) : https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html
ETL/BI	- dbt (Data Build Tool) : https://www.getdbt.com/ - Metabase NL query: https://www.metabase.com/docs/latest/questions/native
セキュリティ	- OWASP SQL Injection Prevention Cheat Sheet: https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/SQL_Injection_Prevention_Cheat_Sheet.html

目的	アプローチ	実装例
全ステータス遷移の履歴保存	すべての変更をアプリレイヤーでトリガー付きテーブルに書き込む	`AFTER UPDATE` トリガー、もしくはアプリ側で `INSERT`
検索用テキストカラム	テキスト検索は `comment_text` と `additional_meta` を統合	`concat_ws(' ', comment_text, additional_meta::text)`
ベクトル埋め込みの生成	生成済みテキストを埋め込みベクトル化	Python ↔ SentenceTransformers → `pgvector` へのINSERT
時系列管理	`updated_at` をインデックスに	`CREATE INDEX idx_ticket_time ON ticket_transactions(updated_at DESC);`

ステップ	例
1	ユーザー質問:「最近3日間で解決したチケット数は？」
2	LLM (例: GPT4) に SQL 生成を依頼 (プロンプトにサンプルSQLを含める)
3	生成されたSQLを RDBMS に送信し、結果を返す

目的	SQL例
ステータス別平均解決時間	`avg` + `date_trunc`
日次解決件数	`count` + `group by`
異常検知	3σ閾値、Moving Average, Prophet など

ツール	特徴
Grafana	Prometheus, PostgreSQL, TimescaleDB 連携。アラート機能付き。
Metabase	シンプルな質問インタフェース。SQL自動生成。
Superset	SQL Lab + Visual Editor。スケジューリング。
Power BI / Tableau	商用。高度な分析機能。

やりたいこと	技術選択	ざっくりしたフロー
自然言語検索	pgvector + ベクトル検索 / LLM→SQL	テキスト → 埋め込み → Postgres ベクトル検索 → 結果
傾向分析	PostgreSQL / TimescaleDB + SQL + Tableau / Grafana	`date_trunc`, `avg`, `count` などで集計 → ビジュアル化
異常検知	StatsModels / Prophet / XGBoost	時系列を抽出 → モデルで予測 → アラート
LLM支援	LangChain + OpenAI	質問 → LLM で SQL 生成 → 実行・結果返却

Accenture Japan (有志)

アクセンチュア株式会社に所属する社員有志による運営です。アクセンチュアの社員による様々な発信をまとめています。なお、投稿内容は社員個人の見解であり、所属する組織を代表するものではありません。

1. はじめに

2. 実際の精度

1. 全体像 ― 何をしたいか、どんな課題があるか

2. データモデルの整理 ― トランザクション情報を分析しやすくする

3. 自然言語検索（NL → SQL）を実装するパターン

3‑1. LLM（大言語モデル）で NL → SQL 変換

主なツール・ライブラリ

実装例（Python + LangChain + OpenAI）

3‑2. 生成された SQL の安全性検証

3‑3. Embedding+ベクトル検索で「意味的」な検索

実装例（Python + pgvector + OpenAI embeddings）

4. 傾向分析（Trend Analysis）を実装する流れ

4‑1. 必要な指標（KPI）例

4‑2. データウェアハウス（DW）を活用した分析基盤

例: 日次ステータス件数のマテリアライズドビュー

4‑3. 時系列予測の実装例（Python + Prophet）

4‑4. クラスタリングで「遅延パターン」を抽出

5. エンドツーエンドのアーキテクチャ例

6. セキュリティ・ガバナンスのベストプラクティス

7. 具体的な実装ステップまとめ

8. 参考リソース・学習リンク

9. まとめ

① 目的と前提

② ① データ設計・パイプライン構築

パイプライン例（Airflow + Python）

③ ② 自然言語検索実装

① Semantic Search（ベクトル検索）

② LLM を用いた質問→SQLへの変換

③ RAG（Retrieval-Augmented Generation）

④ ③ 傾向分析／可視化

① 時系列データを扱う SQL

② ダッシュボード

③ 異常検知 / 予測

⑤ 推奨構成例

⑥ まとめ

3. 試してみる

3.1. 気軽に試す(Playground)

3.2. 高速出力を体感する(Groq/Cerebras)

3.3. PC(Copilot+PC)で動かす(Ollamaを使用)

4. おわりに

Discussion