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コース概要

AIが活用されるSQL環境の概要

  • データシステムにおけるAI統合の重要性
  • 従来型SQLからAI支援型クエリ処理への進化過程
  • 企業向け主要な活用事例とそのメリット

SQL環境におけるLLMの役割と仕組み

  • LLMが構造化クエリをどのように解釈・生成するか
  • SQL用途に適したGPT、LLaMA、DeepSeek、Qwen、Mistralの比較分析
  • データベース操作向けモデルのファインチューニング方法

自然言語からSQLへの変換システム(NL2SQL)

  • NL2SQLの基本アーキテクチャと実装手法
  • 自然言語からSQLへの変換パイプラインの構築および運用手順
  • 生成されたクエリの正確性やユーザーの意図との適合度を評価する方法

人工知能によるクエリ最適化技術

  • AIを用いた非効率的なクエリの検出・修正手法
  • 性能向上に向けたLLMによるクエリ書き換え技術
  • PostgreSQLやSQL ServerにおけるAI最適化機能の実装例

セキュリティ、ガバナンスおよび監査性の確保

  • AI生成クエリへのアクセス制御手法
  • 説明可能性と法令遵守の担保策
  • 企業規模でのAIガバナンス体制構築の実践例

LLM統合およびワークフローの調整方法

  • SQLエンジンとAIサービスAPIの接続方法
  • LangChainやLlamaIndexなどの開発フレームワークの活用術
  • ハイブリッド環境やクラウド基盤でのAIコンポーネント導入手法

実践的な演習セッション

  • AIとSQLを連携させるテスト環境の構築手順
  • AI生成クエリの作成および評価プロセス
  • 最適化前後でのパフォーマンス変化の計測手法

今後の技術動向と企業導入戦略

  • AI専用データベースシステムおよびSQL仕様の発展方向性
  • データレイク、BIツールや処理パイプラインとの連携技術
  • 社内用AIクエリ支援ツール開発のアプローチ例

まとめおよび今後の取り組みについて

要求

  • SQLの基礎的な知識
  • データベース管理やデータエンジニアリングに関する実務経験
  • AIまたは機械学習に関する基本的な理解

対象者

  • データエンジニアおよびデータベース管理者
  • 企業向けシステム設計担当者や分析業務責任者
  • AI統合やプラットフォーム構築を担う技術チーム
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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