新しい分析AIの登場
今回、掘り下げていくのは、SQL、データベース言語の知識がなくても、結構高度なデータ分析ができるようになるかもしれないという、画期的な方法についてです。
株式会社miiboの代表、くぬぎさんのノート記事が元になってるんですね。
なんと、わずか15分くらいで、普段私たちが使っている言葉でデータベースに質問ができる分析AIっていうのを作れちゃうそうなんです。
15分ですか。
この誰でもデータ分析の可能性を秘めた技術、今日はあなたと一緒にちょっと詳しく見ていきたいと思います。
これは非常に興味深いですね。データの活用の仕方そのものが大きく変わるかもしれない、そんなアプローチだと思います。
と言いますと?
特にこれまで専門知識がないと難しかった、そういう方々でもデータに基づいて素早く判断ができるようになる、その点が大きいかなと。
なるほど。
つまりデータが専門家の宝の山みたいなものから、もっと現場の誰もが扱える道具に変わっていくということかもしれませんね。
まず驚いたのは、やっぱりSQLが全くいらない。しかもプログラムのコードとか書かずに実現できるっていう点ですよね。
そうなんです。
今の売上は?みたいに普通に聞くだけで、AIが裏で適切なSQLを作って実行して答えを返してくれると。
ええ。
これ、にわかには信じがたい手軽さじゃないですか。
まさにおっしゃる通り、その手軽さが鍵ですね。中心になっているのはテクストトゥSQLっていう技術なんです。
テクストトゥSQL。
はい。自然な言葉での質問をSQLクエリ、つまりデータベースへの命令文に自動で変換してくれるんですね。
へえ。
資料では、このAIを作るために会話AIのプラットフォームのmiiboとGoogleクラウドのビッグクエリ、これを連携させる手順が紹介されてましたね。
はいはい。miibo側の設定も記事読む限りではかなりシンプルそうに見えましたけど、
miiboが用意しているテンプレートを選んでビッグクエリにつなぐためのいくつかの情報を入力するだけみたいな。
そうですね。
へえ。専門的なスキルなくてもいけちゃいそうな感じがしましたけど、実際はどうなんでしょうか。
そうですね。記事で紹介されている手順自体はかなり簡略化されている印象です。
miiboの新しい機能、カスタマーアクションとかWebhook、こういう外部連携の仕組みを使ってサービスアカウントの認証情報とかプロジェクトIDを設定すればビッグクエリとはつながると。
なるほど。
もちろん実際の運用では、セキュリティ面、特に誰がどのデータにアクセスできるかとか、その認証情報の管理とか、そういうのはすごく重要になります。
ああ、それはそうですよね。
ええ。その手も資料ではちゃんと注意喚起されてますね。でも、従来の開発プロセスを考えたら、これはもう格段にスピーディーなのは間違いないです。
データ分析の民主化
AIへの支持、プロンプトっていうんですかね。あれも具体的で面白いなと思って。
はい。
ただ質問に答えるだけじゃなくて、AI自身の役割を決めたり、あと答え方の形式に制約を設けたり。
ええ。
さらに、もしSQLの実行でエラーが出たら、AI自身にどう直したらいいか考えてみたい、支持するっていうのはかなり実践的だなと感じました。
まさに。ここで注目したいのは、この手法がもたらす組織全体へのインパクトかもしれませんね。
組織へのインパクトですか。
ええ。これまでだと、データ分析が必要になったら、専門チームにお願いして結果を待つみたいなことが多かったと思うんです。
はい。よくありますね。ボトルネックになりがちで。
そうですよね。でもこの方法なら、例えば営業担当の方とか、マーケティングの方とか、現場に近い人が自分で直接データにアクセスして、必要な時にすぐ洞察を得られるようになるかもしれない。
うわあ、それは大きいですね。データ分析の民主化って言葉が記事にもありましたけど、まさにそれが現実味を帯びてくると。
ええ。
ただそうなると、誰でも簡単にデータに触れるってことは、何か解釈を間違えたり、誤った使い方しちゃったり、そういうリスクも考えられませんか?
ああ、それは非常に重要なご指摘ですね。資料では直接は触れてなかったですけど、二伝性が上がるのと同時に、やっぱりデータリテラシーの教育とか、組織の中でのガイドライン作りとか、そういうのが一層大事になってくるでしょうね。
なるほど、なるほど。
ただ一方で、良い面もあって、例えば分析専門チームの負担が減って、彼らがもっと高度な分析に集中できるようになったり。
ああ、それは助かりますね。
あとは、非エンジニアの方がAIが作ったSQLを見て、ええ、こうやってデータ出すんだって自然と学習する機会になったりとか。
あ、副次的な効果もあるわけですね。
ええ、そういう可能性も考えられます。
なるほどなあ。非エンジニアの学習機会っていう点では、教育分野への応用とかも面白そうですね。
ええ、もっと広く見れば、そういう応用も十分期待できると思います。SQLの文法を細かく覚えるところからじゃなくて、まずデータから何を知りたいかとか、どういう問いを立てるかみたいな、もっと本質的なスキルに早くから焦点を当てられるようになるかもしれないですね。
SQL不要で、誰がデータと対話できる未来。なんかデータとの付き合い方、根本から変わりそうでちょっとワクワクしますね。
ええ、本当に。
で、これは結局どういうことなんでしょう?
まさにデータとの新しい関係性の始まりと言えるんじゃないでしょうか。今回ご紹介した手法は、その可能性の一端を見せてくれたと。
新しい関係性。
ええ。そこで一つ考えてみたい問いが浮かぶんですよ。
はい。
もし誰でも本当に簡単に必要なデータを引き出せるようになったとしたら、次に重要になるのはこれはもう間違いなく、何を問うか。その問いの質じゃないかと。
ああ、なるほど。何を問うか。
で、あなたならこの分析AIにどんな問いをまず投げかけてみたいですか?
