AI エージェント + MCP は Spanner クエリ最適化の夢を見るか？

最近 Model Context Protocol (以下 MCP) が流行っているので、個人的に親しんでいる Spanner のクエリ最適化を MCP を使ってできないかを試みてみた話をします。 MCP そのものについての説明はいくらでも見つかるので省略します。 AI によるクエリ最適化の課題 生成 AI に SQL クエリを書かせる時に問題になることとして、生成 AI はオプティマイザではないのでクエリがどう実行されるのかを知らないということがあげられます。 結果として、生成 AI が改善したと主張するクエリを人が確かめてがっかりすることを繰り返すようなことが起きてしまいます。 これは AI エージェントが実行計画を自分で取得して解釈し、クエリとスキーマの改善とフィードバックループを回していけるようになれば解決するのではないかと考えられます。 どのように実行計画を取得するか？そう、一つ

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"生成 AI はオプティマイザではない / エージェントが実行計画を自分で取得して解釈し、クエリとスキーマの改善とフィードバックループを回していけるようになれば解決するのでは"