株式会社ベストスキップのロゴ
課題から探す/最新テクノロジー活用

データベースを自然言語で分析したい

知りたい数字は、日本語で聞けば返ってくる。

ローカルLLMが接続先のデータベースを読み取り、質問からSQLを組み立てて、集計からグラフ、打ち手の提案までを返します。データを外部に出さないため、機密を扱うオンプレや閉域の環境でも使えます。

01

お客さまの課題

  • Case 01

    見る人と書く人が分かれ、分析が依頼待ちになる

    分析担当の順番待ちで、知りたいことがその場で分からない。急ぎの判断でも結果を待つしかない。

  • Case 02

    切り口を変えるたびに、ダッシュボードの追加開発が要る

    BIを整えても、定型から外れた集計は都度開発。見たい角度がひとつ増えるだけで工数がかかる。

  • Case 03

    顧客データや売上を、外部のLLMには送れない

    生成AIは便利でも、機密データを外部サービスへは預けられない。それを理由に、活用自体を見送っている会社は多い。

  • Case 04

    データが複数のDBに散在し、横断集計のSQLが重い

    テーブルの当たりを付けて結合するだけで一苦労。集計に辿り着く前に手が止まる。

02

ソリューション

日本語で質問する → SQLを自動生成する → 読み取り専用で実行する → グラフと示唆を提示する。

ローカルLLMが接続先データベースのスキーマを読み取り、質問の意図から集計方針を立てて、SELECT文だけを生成します。実行環境は、書き込みや削除、スキーマ変更を禁じた読み取り専用のサンドボックスに限定しています。実行結果は自動でグラフ化し、数値の解釈と推奨する打ち手を日本語で併記します。

  • 日本語で分析を依頼するチャット画面。候補の質問チップと入力欄が並ぶ
    Step 01

    ① SQLもBIも不要。日本語でそのまま質問できる

    「店舗別に、伸びた店と落ちた店が分かるグラフにして」といった曖昧な依頼でも、意図を解釈して分析を組み立てます。定型のダッシュボードにない切り口も、その場で質問できます。

  • LLMの思考プロセスと生成されたSELECT文、読み取り専用サンドボックスでの安全な実行を示す画面
    Step 02

    ② 思考過程と生成SQLを提示し、サンドボックスで安全に実行

    スキーマの取得から集計方針、SQL生成までの過程を画面に示し、実行するSQLもそのまま提示します。実行環境は読み取り専用で、書き込みや削除、スキーマ変更は自動でブロック。機密カラムのマスキングとタイムアウトも設けています。

  • 店舗別売上の前月比グラフと、テコ入れ先を提案する「今月の一手」カードを表示した結果画面
    Step 03

    ③ グラフと「今月の一手」まで提示する

    集計結果を自動でグラフ化し、全体の傾向とどの項目が増減したかを日本語で整理します。さらに優先して対処すべき箇所まで提案するため、集計結果をそのまま判断材料に使えます。

主な構成要素

  • 01ローカルLLM推論基盤(オンプレ/閉域で完結)
  • 02MCP経由の読み取り専用DBコネクタ(PostgreSQL 等)
  • 03スキーマ理解 → SQL自動生成エンジン(SELECTのみ)
  • 04隔離サンドボックス実行(書込・DDL・DELETEを自動ブロック/機密カラムのマスキング)
  • 05集計結果の自動可視化(グラフ生成)
  • 06示唆・打ち手を日本語で生成する分析アシスタント
03

関連ユースケース

Tech StackローカルLLM(オンプレ推論)MCP(Model Context Protocol)PostgreSQL / 各種RDB(読み取り専用接続)サンドボックス実行環境(SELECT限定)Next.js / TypeScript(分析UI)Python(集計・可視化)