「AIがSQLを書いてくれる」で終わらせない

ARANK

トリビューでCTOをしている小尾（@obiyuta）です。弊社ではAIを前提とした全社業務の再構築に取り組んでおり、前回はその中で取り組んでいる社内MCPを載せる共通基盤（認証・認可・ログ）をご紹介しました。今回は具体的な活用事例として、非エンジニアが自分で本番データを分析できるような分析基盤と、作って終わらない改善ループをどう構築、運用しているかご紹介します。「SQLが書ける」と「正しく答えられる」は違う分析基盤そのものは特殊なものではなく、ClaudeやNotion AIなどから自然言語で問いを投げると、SQLを組み立てて、BigQueryで実行して結果を返すという、至ってシンプルな仕組みです。実際にこういったtext-to-SQLの事例は各社でも紹介されており、もう特別なことではなくなってきました。一方で、意思決定をするにあたって必要な情報を正しく安全に提供するためには、「AIがSQLを書いてくれる」だけの仕組みでは実用に足りないのも事実です。実際に構築・運用する中でも、ツールだけではなくコンテキストやガードレール、そしてそれらを使いながら改善するループ（仕組み）までを 使いながら育てていける基盤 として整えることが、現場で本当に求められ…