AIでSQLを書かない時代へ — 自然言語データ操作

はじめに

SQLを書けなくても、自然言語でデータに問いかけるだけで即座にSQLが生成され、分析・変換できる。 FivetranとCensusの統合により、業務ユーザーもデータユーザーになれる世界が現実になりました。

1. そもそも何が変わるのか？

• 背景：SQLが書けないとBIツールや分析チームに依存し、現場での即時対応が難しい。新規データセットや分析を試すたびに遅延が発生し、アジリティが低下します。

• 解決策：Censusと連携した自然言語インターフェースにより、例えば、「open opportunitiesがあるアカウント」などの自然文を直接投げるだけで、SQLがAIによって自動生成されるようになりました。しかも、生成されたSQLやデータ変換処理は、お客様の環境内（APIキー＋メタデータ利用）で完結し、データの外部流出はありません。

2. AI Columnsによるデータ強化を自動化

• SQL生成に続き、生成されたデータ — つまり “生成されたデータセット” に対して、さらにAIでの変換・エンリッチが可能に。
• 具体的な例：
  • 営業案件の「インテント分類」
  • コールノートの「要約」
  • LinkedInから取得した「職種の補完」
• 特に、LLM（OpenAI、Claude、Geminiなど）を使った AI Columns による分類・補完が、データウェアハウス内で安全かつスケール可能に自動実行**されます。

• 重要なポイント：すべてのAIロジックは倉庫や利用環境のセキュリティ／ガバナンス下で実行され、必要に応じて機能の無効化も可能です。

3. メリット整理

現場・現場ユーザーへのメリット	エンジニア・管理者へのメリット
SQLスキル不要でデータを自力で操作・分析可能	メタデータのみ外部AIと共有、データセキュリティ維持
アドホックな分析が容易になり現場の自走性が向上	ガバナンス・ログ・管理下でのAI実行が可能
自然言語によりデータ探査の敷居が大幅に下がる	AI処理は倉庫内実行、依存先も制御可能
データスキルに関係なく“データスーパーユーザー”へ	機能オフも簡単、構成・安全性も担保済み

4. 実現技術のポイント

• APIキー＋メタデータのみ外部処理：実際のデータ（行・列）は外に出ず、安全性を保ちながらAI推論可能。
• LLMの活用：OpenAI, Anthropic, Gemini などを後ろに使い、柔軟かつ文脈的なSQL生成とデータ変換。
• ガバナンス対応：アクセス制御、監査ログ、機能のオン／オフ機構が用意されており、企業運用でも安心。

意訳のため正確な情報は以下を参照してください。

参考リンク

• Unlock AI-powered SQL with Fivetran and Census
  https://www.fivetran.com/blog/unlock-ai-powered-sql-with-fivetran-and-census