ノヴァAI

質問を入力してください。
確実に動作するSQLを入手しましょう。

スキーマを考慮したテキストベースのSQL変換により、方言に忠実なクエリを生成し、実際のデータベースに対して検証を行い、ライブデータ上で実行します。これらすべてを単一の質問から実現します。

スキーマ対応SQL ライブ実行 10種類以上のデータベース方言 インスタントチャート

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テキストからSQLへ：Nova AIが質問をデータベースクエリに変換する方法

Text to SQLは、AIを使用して平易な英語の質問をSQLクエリに変換します。SELECT文を手動で記述する代わりに、「先月の地域別売上を表示してください」のように必要なデータを説明するだけで、AIが特定のデータベースに適したクエリを生成します。スキーマ対応のText to SQLツールはさらに高度で、実際のデータベーススキーマに接続し、すべてのクエリを実際のテーブル名と列名で検証し、ライブデータに対して実行するため、ツール間でコピー＆ペーストする必要は一切ありません。

Query Streamsは、技術的な知識のないユーザーでも自然言語を使ってあらゆるデータベースにクエリを実行できる、安全でリアルタイムなデータベース統合プラットフォームです。 Query Streamsに搭載されているテキストからSQLへの変換エンジンであるNova AIは、1つの質問から10種類のデータベースに対応した方言に忠実なSQLを生成し、多層パイプラインを通してすべてのクエリを検証し、実際のデータで実行します。 詳細についてはQueryStreams.comをご覧ください そして 登録してクエリを開始.

テキストからSQLへの変換の仕組み

テキストからSQLへの変換は単一のステップではなく、パイプラインです。出力の品質は、質問と最終結果の間に存在する検証レイヤーの数によって決まります。Nova AIは、意図の解釈から、オプションのグラフや分析を含む結果の提供まで、すべてのクエリに対して6つの段階を実行します。

スキーマ分析 これは重要な最初のステップです。SQL を生成する前に、Nova は実際のテーブルメタデータをプリロードします。 セマンティックインテリジェンス テーブル名、列名、データ型、リレーションシップなど。これらが、スキーマを認識したテキストベースのSQL変換と、データベース構造を推測するだけの汎用AIとの違いです。

多層検証 次に、生成されたすべてのクエリをチェックします。構文チェックでは、SQLが特定の言語方言に対して有効であることを確認し、テーブル検証では、参照されているすべてのテーブルがスキーマ内に存在することを確認し、列検証では、すべての列名を検証し（スペルミスはあいまい一致で修正）、構造チェックでは、無効なGROUP BY句や複数ステートメントのクエリなどのエラーを検出します。すべてのレイヤーを通過した後で初めて、Novaは実際のデータベースに対してクエリを実行します。

スキーマ対応テキストからSQLへの変換が重要な理由

テキストからSQLを生成するツールはすべて同じではありません。ChatGPTのような汎用AIアシスタントは、説明文からSQLを生成できますが、実際のデータベースについては何も知りません。テーブル名を推測したり、存在しない列名をでっち上げたり、特定のデータベースエンジンでは動作しない構文を生成したりするため、結果を別のツールにコピー＆ペーストして実行する必要があります。

スキーマ対応ツールは、これらの問題を完全に解消します。Nova AIは、何も生成する前にデータベーススキーマを読み込み、データベースが想定する正確な方言でSQLを生成し、すべてのテーブルと列の参照を実際のメタデータと照合して検証し、ライブデータ上で直接実行します。その結果は単なるSQL文字列ではなく、データ、グラフ、自然言語分析を含む完全な回答となります。

自然言語が実際にどのようにSQLに変換されるかについてのより詳細な情報については、以下を参照してください。 自然言語からSQLへ：Nova AIが質問をデータベースクエリに変換する方法.

Nova AIの特長とは？

Nova AIは、汎用チャットボットを流用したものではなく、データベースクエリ専用に構築されています。セマンティックインテリジェンスから方言エンジンに至るまで、すべてのコンポーネントは、質問を正確で実行可能なSQLに変換するというただ一つの目的のために設計されています。

サポート対象データベース

Nova AI は、Query Streams がサポートするすべてのデータベースに対して方言固有の SQL を生成します。デプロイ 複数のエージェント オンプレミスサーバー、AWS EC2インスタンス、Azure VM、Google Cloudなど、世界中のあらゆる環境を含むインフラストラクチャ全体に対応します。各エージェントは自動的に更新され、データソースをNovaのインターフェース上で統合リストとして利用できるようにします。

対応データベース： マイクロソフトSQLサーバー (T-SQL) PostgreSQL, MySQL, マリアDB, SQLite, マイクロソフトアクセス, オラクル, スノーフレーク, ビッグクエリ, そして ダックDBNova は、 APIブリッジコネクタ Stripe、HubSpot、Shopify、Google Analytics、Google Search Console、ShipStationからのデータは、DuckDBにローカルキャッシュされ、他のデータベースと同様に自然言語でクエリを実行できます。今後、さらに多くの連携機能が追加される予定です。

Text to SQL 入門

SQLの知識がなくても、自然言語でデータベースにクエリを実行できるようになるまでには、たった3つのステップが必要です。

ステップ1：クエリストリームエージェントをインストールします。 my.querystreams.comで登録してください。 データベースにアクセスできる任意のマシンにエージェントをインストールしてください。エージェントは送信のみを行うため、ファイアウォールの変更、受信ポートの設定、VPNの設定は不要です。Windows、macOS、Linuxで動作します。

ステップ2：Nova AIを開きます。 クエリ ストリーム ダッシュボードから Nova に移動し、データベースとデータ ソースを選択します。Semantic Intelligence がバックグラウンドでテーブル、列、データ型、リレーションシップを自動的に読み込みます。Nova はビジネス プランとエンタープライズ プランでご利用いただけます。

ステップ3：質問をしてください。 平易な英語で質問を入力してください。「前四半期の500ドル以上の注文を顧客別に表示してください。」Novaは、データベースに対応した方言に正しいSQLを生成し、多層パイプラインで検証し、実際のデータに対して実行して結果を表示します。会話を通じて、追加の質問、グラフのリクエスト、クエリの修正を行うことができます。

テキストからSQLへの変換を超えて：保存と再利用

テキストからSQLへの変換は出発点であり、終着点ではありません。Novaが生成したクエリを保存して、Query Streamsプラットフォーム全体で使用できます。

Microsoft ExcelまたはGoogle Sheetsで実行してください。 保存済みのクエリは、手動で作成したクエリと並んで、クエリ ストリーム アドインに表示されます。クエリを選択し、利用可能なフィルターを調整して実行すると、ライブデータがオンデマンドでスプレッドシートに直接ストリーミングされます。クエリ ストリームは並列クエリ実行をサポートしているため、複数のクエリを異なるワークシート タブに同時に実行できます。

チームメンバーや外部パートナーと共有する。 受信者は、各自のExcelまたはGoogleスプレッドシートから共有クエリを実行できます。受信者は、あなたのSQLコードやデータベース認証情報を見ることなく、日付範囲、地域、製品カテゴリなどのフィルターを個別に調整できます。共有されるのは、データそのものではなく、データをクエリするためのインタラクティブな機能です。

対話型フィルターのパラメーターを追加します。 クエリ内の静的な値を動的なフィルターに変換します。クエリを実行すると、生のSQLではなく、ドロップダウンメニュー、日付ピッカー、テキスト入力欄が表示されます。Query Streamsは、フィルターとして使用できるクエリ内の明示的な変数と静的な値の両方を検出します。

AI分析がテキストからSQLへの変換を超えてどのように拡張されるかについての詳細は、以下を参照してください。 AIを活用した分析.

テキストからSQLへの変換の恩恵を受けるのは誰か

よくある質問

平易な英語でクエリを開始

詳細については Nova AIの機能機能ページをご覧ください。チャート、トレンド分析、データストーリーテリングを含む完全な分析ワークフローについては、以下をご覧ください。 AIを活用した分析データベース接続ガイドについては、以下を参照してください。 SQLサーバーからエクセルへ, PostgreSQLからExcelへ、または MySQLからGoogleシートへ.