【プロンプト付き】AIエージェントと社内DBをつなげて、SQL不要なデータ分析基盤を構築する - BigQuery編｜maKunugi

【プロンプト付き】AIエージェントと社内DBをつなげて、SQL不要なデータ分析基盤を構築する - BigQuery編 本記事を読むとわかること 1. なぜ今「AIでのデータ分析」が注目されているか 2. SQL不要でデータ分析ができるAIを爆速構築する方法 3. 導入時に気をつけたい“誤回答対策”や“運用”のポイント はじめに「社内にある膨大なデータを活用したいけれど、SQLが書けない…」「エンジニアの協力を仰がないとデータ分析が進まない…」 そんな悩みを持つ方、多いのではないでしょうか。 ここ数年のAI技術の進歩はめざましく、いまやプログラミングスキルがなくてもAIを通して扱うハードルが下がっているツールが増えています。特に、自然言語で指示すると裏側でAIがSQLクエリを生成し、必要なデータをサッと引っ張ってきてくれる――そんな仕組みがいま大注目。いわゆる「Text-to-SQL」と呼ば

[Eiichiro]

で、出てきたデータが間違ってるから、原因調べて。っていう依頼が、エンジニアに来て、調べたらクエリが間違ってるか参照してるデータセットが古いっていう調査をするだけの仕事になるわけですね。

[otchy210]

読み取り権限のみ与えて分析の初速を上げるには非常に良いと思う。精密な分析は従来通りの方法でやるにしても。

[doko]

作らせるものを数字そのものではなくコードにしたうえで、そのコードを実行した結果としての数字を見るアプローチにすると、コードという検証可能な作成物を手元に残せるよ

[hiby]

数字に関しても簡単にウソ付くからなあ。最低限検算用のクエリも吐いてもらった方が良さそう。

[yojik]

完全に隠蔽するよりクエリを作るのを支援する方向にいった方が良いと思う。(2025年現在は)

[hogetax]

agent用のレプリカにつなげるならともかくまだアカンと思うよ。