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SQLを書けなくてもデータが取れる時代へ。Geminiが切り開く“質問するだけ分析”の世界
自然言語を SQL に自動変換する Text-to-SQL は、専門知識がなくてもデータを呼び出せる仕組みで、ビジネス側の意思決定を大幅に早める技術です。Google の Gemini では「〇〇の売上を知りたい」と入力するだけで適切な SQL を生成でき、BigQuery や Cloud SQL などの主要サービスで利用できます。
実際の業務データで正確な SQL を作るには三つの壁があります。まず、モデルに「会社固有のデータの意味」を理解させる必要があり、テーブル構造や列の意味が分からないと正しいクエリが作れません。次に、ビジネス質問は多くが曖昧で、意図を取り違えれば誤った結果につながります。最後に、SQL は製品ごとに書き方が異なるため、その方言差をモデルが正しく扱う必要があります。
Google はこれらを解決するために、必要なテーブル情報を意味ベースで抽出してモデルに渡し、曖昧な質問には自動で追加質問を返して意図を確認し、複数の SQL 候補を生成して最適なものを選ぶ仕組みを用意しています。生成された SQL は内部的に検証され、不正確な場合は修正プロセスが走るため、安定した品質を維持できます。
さらに、実務に近いデータ構造を使った独自ベンチマークや LLM による自動評価を組み合わせ、継続的に精度を向上させています。結果として、Text-to-SQL は「質問するだけで必要なデータが手に入る」状態を現実的なレベルで実現し、ビジネススピードを大きく底上げする技術となっています。
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