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SQLを手で書いてる人は全員今すぐこの記事を読んでGPTsを構築すべき。テーブル構造が複雑であればあるほど生産性が爆増する。SQLを書かない人もプロンプトの構築に何が必要かが100倍簡単に理解できる。

無神論者の神話

こんにちは。今回は、社内でSQLクエリ生成用のGPTを構築した経験についてお話しします。

これがどれだけ業務効率を爆発的に向上させるかを実感していただければと思います。

私たちの会社では、営業チームが日々大量のデータを扱う必要があります。しかし、営業が自力でSQLクエリを作成するのは容易ではありませんでした。

そこで、私は社内でSQLクエリ生成用のGPTを構築することに決めました。

GPTを導入してからの変化

最初に感じたのは、営業チームが自分たちでクエリを作成できるようになったことです。これにより、彼らの依頼を待たずに即座にデータを抽出し、業務を進めることができるようになりました。

そして私自身も、AIが生成するクエリを使うことで、手動で書くよりも遥かに速く、正確にクエリを生成できるようになりました。その結果、業務効率は約10倍以上向上したのを実感しています。

GPT構築に必要な要素

GPTを構築する際に必要な要素は大きく3つあります。それは、

  • 1.テーブル定義

  • 2.カラム定義

  • 3.サンプルクエリ

です。これらがしっかりと定義されていれば、GPTは簡単に構築でき、強力なSQLクエリ生成ツールとなります。

これらは例のため、皆さんが普段使っている会社のデータセットについて、自己責任でGPTにぶち込んでください。

1. テーブル定義

まず、テーブル定義が必要です。以下はECサイトを例にした基本的なテーブル定義です。

ユーザーテーブル:

CREATE TABLE Users (
    user_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    username VARCHAR(50),
    email VARCHAR(100),
    password VARCHAR(255),
    created_at DATETIME
);

商品テーブル:

CREATE TABLE Products (
    product_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100),
    description TEXT,
    price DECIMAL(10, 2),
    stock_quantity INT,
    created_at DATETIME
);

注文テーブル:

CREATE TABLE Orders (
    order_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    user_id INT,
    order_date DATETIME,
    total_amount DECIMAL(10, 2),
    status VARCHAR(20),
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES Users(user_id)
);

注文詳細テーブル:

CREATE TABLE OrderDetails (
    order_detail_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    order_id INT,
    product_id INT,
    quantity INT,
    price DECIMAL(10, 2),
    FOREIGN KEY (order_id) REFERENCES Orders(order_id),
    FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES Products(product_id)
);

カテゴリーテーブル:

CREATE TABLE Categories (
    category_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(50)
);

商品カテゴリー関連テーブル:

CREATE TABLE ProductCategories (
    product_id INT,
    category_id INT,
    FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES Products(product_id),
    FOREIGN KEY (category_id) REFERENCES Categories(category_id)
);

2. カラム定義

各テーブルのカラム定義も明確にしておきます。例えば、Usersテーブルのカラムは以下の通りです。

  • user_id: INT

  • username: VARCHAR(50)

  • email: VARCHAR(100)

  • password: VARCHAR(255)

  • created_at: DATETIME

3. サンプルクエリ

最後に、サンプルクエリを用意します。これにより、GPTが生成するクエリの参考になります。

ユーザーの注文履歴と注文詳細を取得するクエリ:

SELECT 
    Users.username,
    Orders.order_id,
    Orders.order_date,
    Orders.total_amount,
    Orders.status,
    Products.name AS product_name,
    OrderDetails.quantity,
    OrderDetails.price
FROM 
    Users
JOIN 
    Orders ON Users.user_id = Orders.user_id
JOIN 
    OrderDetails ON Orders.order_id = OrderDetails.order_id
JOIN 
    Products ON OrderDetails.product_id = Products.product_id
WHERE 
    Users.user_id = 1;

カテゴリーごとの商品リストを取得するクエリ:

SELECT 
    Categories.name AS category_name,
    Products.name AS product_name,
    Products.price,
    Products.stock_quantity
FROM 
    Categories
JOIN 
    ProductCategories ON Categories.category_id = ProductCategories.category_id
JOIN 
    Products ON ProductCategories.product_id = Products.product_id
ORDER BY 
    Categories.name, Products.name;

注文の合計金額が高いユーザーを取得するクエリ:

SELECT 
    Users.username,
    SUM(Orders.total_amount) AS total_spent
FROM 
    Users
JOIN 
    Orders ON Users.user_id = Orders.user_id
GROUP BY 
    Users.user_id
ORDER BY 
    total_spent DESC
LIMIT 10;

この程度にまとまっていれば、そのままGPTに投げ込んでOKです。

あとは作りたいクエリについて、要望を伝えれば勝手に爆速でクエリが出来上がります。


まとめ

この記事を読んで、GPTを使ったSQLクエリ生成の利便性とその構築方法について理解していただけたでしょうか。GPTを構築する際に必要な要素は大きく3つあり、それは

  • 1.テーブル定義

  • 2.カラム定義

  • 3.サンプルクエリ

です。これらの要素が揃っていれば、テーブル構造が複雑であればあるほど、生産性は飛躍的に向上します。

さらに、この原則はSQLに限らず、あらゆるGPT構築にも当てはまります。

テーブル定義は全体の構造を理解するための骨組みであり、カラム定義は詳細なデータの意味と関係性を示し、サンプルクエリは実際の応用方法を示します。

これらの要素が揃うことで、どのようなGPTを作るときでも効率的かつ効果的に構築できるのです。

  • 全体の構造

  • 具体の詳細

  • 具体例

例えば、カスタマーサポート用GPTを構築する場合、以下の要素が対応します。

  1. テーブル定義: サポートケースの全体的な構造とフロー（例：問い合わせ、対応、解決）。

  2. カラム定義: 各ケースの詳細（例：顧客名、問い合わせ内容、対応者、ステータス）。

  3. サンプルクエリ: 典型的な対応例や解決方法（例：特定の問い合わせに対する標準的な回答）。

このように、GPTを構築する際には、目的に応じたテーブルとカラムの定義、そして実用的なサンプルが不可欠です。ぜひ、あなたの業務にもGPTを取り入れてみてください。業務効率が劇的に向上することをお約束します。

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