製品一覧へ

NL2SQL

自然言語によるデータベース分析

自然言語で質問すると、複雑なデータベース構造を解析して最適なSQLを生成し、実行結果まで可視化してお届けします。

最終更新:

WHY

データはあるのに活かせない理由

企業の中核資産であるデータはDBにありますが、SQLを扱える社員はごく一部です。分析依頼が情報システム部門に集中し、平均3〜5日の待ち時間が発生します。その間に意思決定のタイミングを逃す、という状況が繰り返されています。

HOW

非エンジニアがその場でデータを分析するには?

SQLの知識は不要です。「先月の売上上位10製品を教えて」のように自然言語で尋ねると、AIが最適なクエリを生成し、結果をグラフで表示します。事業部門の担当者がIT部門を介さずに、リアルタイムでデータを分析できます。

SUVSOFT

SUVsoftのNL2SQLとは

オンプレミス環境で運用できるため、機密性の高い企業データを外部へ送信しません。MySQL、PostgreSQL、Oracleなど主要RDBMSと連携し、企業のデータスキーマに特化した学習により90%以上のクエリ精度を実現します。

主な機能

自然言語クエリ

SQLの知識がなくても、自然言語でデータベースの情報を照会・分析できます。

クエリ最適化

LLMがデータスキーマを理解し、高性能かつ正確なSQLを生成します。

可視化レポート

取得したデータをグラフやチャートに即時変換してレポートします。

主要DBに対応

MySQL、PostgreSQL、Oracleなど主要RDBMSと連携します。

技術仕様

対応データベース

MySQL・MariaDB
最も広く使われる構成。変換なしで連携
PostgreSQL
スキーマ・ビュー構造を認識してクエリを生成
Oracle Database
パッケージ・シノニムなど固有オブジェクトは導入時に個別分析
MS SQL Server
T-SQL構文で生成

動作環境

提供形態
オンプレミス・プライベートクラウド
LLM実行
社内サーバーで直接実行。外部API呼び出しなし
ネットワーク
インターネットから分離した閉域網構成が可能
アクセス権限
データベースのアカウント権限をそのまま継承

入力と出力

入力
自然言語の文章
出力
データ表・グラフ・生成されたSQL原文
クエリ精度
ドメイン特化学習後90%以上

導入の流れ

  1. 1

    スキーマ分析

    テーブル・カラム・リレーションの構造を把握し、業務で使う用語と実際のカラム名を結びつけます。精度はここでほぼ決まります。

  2. 2

    精度検証(PoC)

    実際に尋ねる質問を30〜50件用意し、精度を測定します。導入可否をこの結果でご判断いただけます。

  3. 3

    チューニング

    誤答が出た類型を分析し、スキーマのコメントと用語辞書を補強します。同じ質問で繰り返す誤りを減らす段階です。

  4. 4

    構築・連携

    社内サーバーへ導入し、ユーザーアカウントとデータベース権限を接続します。参照専用アカウントの使用を推奨します。

  5. 5

    運用

    実際の照会履歴をもとに、誤りが多い部分を継続的に改善します。

活用シーン

営業・マーケティング

“前四半期の地域別 売上上位10製品”

週次報告の資料を担当者が自分で抽出できます。情報システム部門への依頼と待ち時間がなくなります。

財務・経理

“前年同期比の部署別 費用増減”

締め前に確認したい数値をその場で照会します。数字に違和感があればすぐ追加で質問できます。

製造・品質

“先月のライン別 不良率の推移”

現場担当者が直接照会し、異常の兆候を早期に把握します。

公共・行政

“年度別の受付件数を種別ごとに”

統計照会の依頼を担当部署が自ら処理します。閉域網で運用するため、内部データが外部に出ることはありません。

よくあるご質問

はい、SQLの知識は一切不要です。「先月の部署別経費の合計を見せて」のように自然言語で尋ねるだけで、NL2SQLが自動でクエリを生成し、結果を可視化します。

MySQL、PostgreSQL、Oracle、MS SQL Serverなど主要RDBMSに対応します。既存の社内データベースに変換作業なしで、そのまま接続できます。

オンプレミス構成で運用する場合、すべての処理が社内サーバー内で完結し、データが外部へ送信されることはありません。機密性の高い営業・財務データも安心してご活用いただけます。

はい、Oracle Databaseに対応しています。ただしOracle環境ではパッケージやシノニム、ビューなど固有オブジェクトを多用するケースが多いため、導入初期のスキーマ分析でこれらを確認しマッピングします。

参照専用のデータベースアカウントを接続する構成を推奨しています。アカウント権限のレベルで書き込みと削除が遮断されるため、生成されたクエリがどのような形であってもデータを変更できません。

データベースのアカウント権限をそのまま継承します。部署ごとにアクセスできるテーブルが異なる場合は、その権限のアカウントを接続することで、範囲内でのみ照会されるよう構成します。

ドメイン特化の学習により90%以上のクエリ精度を実現します。導入初期のスキーマ分析・チューニング期間を通じて、精度を継続的に最適化します。

テーブル数よりもスキーマの明確さが精度を左右します。カラム名が略語でコメントもない場合、AIが意味を把握しにくくなります。そのため導入初期に、業務で使う用語と実際のカラムを結びつける作業を併せて行います。

BIツールはあらかじめ作成したダッシュボードを見る方式のため、新しい問いが生じるたびに担当者へ修正を依頼する必要があります。NL2SQLは問いそのものをその場で投げられます。定期的に見る指標はBIで、都度発生する問いはNL2SQLでと使い分ける構成も可能です。

スキーマの規模と照会の種類によって異なります。実際に尋ねる質問30〜50件で精度を先に測定するPoCを経てから、日程を協議する進め方を推奨しています。

NL2SQL の導入をご検討ですか?

簡単な情報をご記入いただければ、担当者より速やかにご連絡いたします。