はじめに

株式会社NTTデータデジタルサクセスソリューション事業部の nttd-saitouyun です。

今回は、DATA + AI Summit 2024 で発表された Databricks SQL の AI Functions を使って kaggle で公開されているデータを分析してみようと思います。

AI for SQL アナリスト

これまでSQLでAIを利用するには、データサイエンティストがAIモデルをAPI化し、データアナリストがSQLのUDFにAPIを登録をして呼び出すなど、一手間かかっており、データアナリティクス・BIとAIの間には壁がありました。

Databricksでは、AI Functions を活用することでシームレスにAIのパワーをデータアナリティクス・BIに活用することができます。

The Best Data Warehouse is a Lakehouse at DATA+AI Summit 2024

Databricks SQL AI Fuctions によるデータ分析

事前準備

前回と同様に、kaggle が公開してる「PII | External Dataset」を活用します。データはここから入手できます。

ai_mask function を活用したマスキング処理

ai_mask function を活用して textカラムに含まれる PII（個人情報）をマスキングしてみようと思います。マスキングする項目は氏名、メールアドレス、電話番号、住所とします。

以下のSQLを実行してみます。

CREATE OR REPLACE TABLE masked_pii_dataset_100 AS
SELECT
  document,
  text,
  ai_mask(text, array('person', 'email', 'phone', 'address')) AS masked_text
FROM pii_dataset_100

次のような結果が得られました。指定した項目が [MASKED] の文字に置き換わっています。

nullもあるためマスキングに失敗しているケースもありそうです。確認したところ、14件はマスキングに失敗していました。

補足：ai_query function を活用したマスキング処理

AI Functions には、ai_query function という基盤モデルにプロンプトを与えて回答を得るという汎用的な関数があります。この関数を使ってマスキングをやってみようと思います。

基盤モデルは最近リリースされた Meta Llama 3.1 405B Instruct を使ってみます。

CREATE OR REPLACE TABLE masked_aiquery_pii_dataset_100 AS
SELECT
  document,
  text,
  ai_query("databricks-meta-llama-3-1-405b-instruct", 
  CONCAT('次の文章の中で、氏名、メールアドレス、電話番号、住所を[MASKED]という文字列に置き換えてください。:\n', text)) AS masked_text
FROM pii_dataset_100

以下のような結果となりました。ai_mask function で null となっていたレコードもマスクされました。

ai_summarize function を活用したテキスト要約

次に、ai_summarize function を活用し、文章を要約してみます。

CREATE OR REPLACE TABLE summarized_pii_dataset_100 AS
SELECT
  document,
  text,
  masked_text,
  ai_summarize(masked_text, 20) AS summarized_text
FROM masked_pii_dataset_100
WHERE masked_text IS NOT NULL

以下のような結果になりました。短く要約されました。

しかし、5、6行目を見てみると、マスキングされたはずの氏名が表示されています。確認すると、マスキング処理が不十分な場合は、氏名などの特徴的なワードは要約で拾われてしまうようです。いくつかのレコードは同様の状況になっていました。

要約とマスキング処理の順序には気をつけましょう。

ai_fix_grammar function を活用した文法修正

要約などAIで生成された文章は文法が間違っているケースがあるので、ai_fix_grammar function を使って文章を修正してみます。

以下のクエリを実行します。

CREATE OR REPLACE TABLE fix_grammar_pii_dataset_100 AS
SELECT
  document,
  text,
  masked_text,
  summarized_text,
  ai_fix_grammar(summarized_text) AS fixed_text
FROM summarized_pii_dataset_100

以下のような結果となりました。

うーん、ちょっとどこが変わったかわかりにくいです。

ai_similarity functionを使って類似度を計算してみます。

CREATE OR REPLACE TABLE compare_fix_grammar_pii_dataset_100 AS
SELECT
  document,
  summarized_text,
  fixed_text,
  ai_similarity(summarized_text, fixed_text) AS similarity
FROM fix_grammar_pii_dataset_100

パッと見では、ai_fix_grammar function では文章が変わらないように見えましたが、ほとんども文章が微妙に修正されていることがわかりました。67行目「quest → the quest」、68行目「student → the student」のように冠詞が補われているケースが多そうです。

生成AIの時代になり、非構造データであるテキストを扱うことも増えてきています。
AI Functions を使えば SQL で簡単に高度なテキスト処理ができますね。

おわりに

いかがでしたでしょうか？

使い慣れたSQLからAIの力を利用することで、高度な分析がこんなに簡単にできることをご理解いただけたのではないかと思います！

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