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# Text to SQL 機能

## **Text to SQL とは？** <a href="#what-is-text-to-sql" id="what-is-text-to-sql"></a>

**Text to SQL**（Text2SQL とも呼ばれます）とは、**自然言語の質問**（人間の日常的な言葉）を自動的に **SQL データベースのクエリ文**へと変換するインテリジェントなツールです。簡単に言えば、AI アシスタントが「<mark style="color:blue;">人間の言葉を理解する</mark>」ことで、直接データベースを操作できるようにする仕組みです。

{% hint style="info" %}
Text2SQL についてさらに詳しくは、こちらをご覧ください：[技術者向けマニュアル—Text to SQL](https://docs.maiagent.ai/tech/advanced-genai-tech/text-to-sql)
{% endhint %}

あなたがコンビニのオーナーだと想像してみてください。

**従来の方法：**

* あなた：「昨日コーラが何本売れたか調べてほしい」
* スタッフ：「オーナー、レジシステムでの調べ方を教えていただけますか…」
* あなた：「ここをクリックして、あれを選んで、条件を入力して…」

手取り足取り教える必要があり、時間がかかります。

**Text2SQL があれば：**

* あなた：「昨日コーラが何本売れたか調べてほしい」
* AI スタッフ：「かしこまりました！」💫 *(自動的にクエリ方法を生成してデータベースを呼び出します)* →「昨日はコーラが87本売れました」✅

### **Text to SQL のコア機能** <a href="#text-to-sql-core-features" id="text-to-sql-core-features"></a>

```
自然言語の質問 → AI による理解・分析 → SQL クエリ文 → クエリ実行 → 結果の返却
```

AI アシスタントに「昨日いちばん売れた飲み物を見つけて」と尋ねると、AI アシスタントはまずあなたの質問を分析し、探しているのが「飲み物」であり、しかも「昨日」「いちばん」売れたものだと理解します。次に SQL 構文を生成してデータベースを照会し、最後に結果である「コーラ」をあなたに伝えます。

## **Text to SQL が AI を通じて実現できること** <a href="#what-text-to-sql-can-do" id="what-text-to-sql-can-do"></a>

### **具体的な活用シーン** <a href="#use-cases" id="use-cases"></a>

#### **🏥 医療クリニック** <a href="#medical-clinic" id="medical-clinic"></a>

```
医師の質問：「本日予約している糖尿病患者を見つけて」
AI の回答：「本日は糖尿病患者の予約が合計5名です：
- 山田様 10:00 再診
- 佐藤様 14:30 経過観察検査
- 鈴木様 16:00 血糖モニタリング」
```

#### **🏫 学校運営** <a href="#school-management" id="school-management"></a>

```
教師の質問：「今回の試験で不合格だった生徒は何人？」
AI の回答：「今回の数学試験：
- 総人数：45名
- 不合格：8名（17.8%）
- 追試が必要な生徒の名簿を作成済みです」
```

#### **🏪 小売チェーン店** <a href="#retail-chain" id="retail-chain"></a>

```
店長の質問：「3店舗の月間売上を比較して」
AI の回答：「11月の各店舗の売上比較：
- 東京店：¥1,200,000 (↑15%)
- 名古屋店：¥950,000 (↑8%)  
- 大阪店：¥800,000 (↓3%)」
```

### **Text to SQL のメリット** <a href="#text-to-sql-advantages" id="text-to-sql-advantages"></a>

#### **⚡ 効率の向上** <a href="#efficiency-improvement" id="efficiency-improvement"></a>

* **従来の方法**：SQL の専門家がクエリを書く必要がある → 30分
* **Text2SQL**：自然言語で質問するだけ → 3秒

#### **🎯 ハードルの低減** <a href="#lower-barrier" id="lower-barrier"></a>

* 複雑な SQL 構文を学ぶ**必要がありません**
* データベース構造を覚える**必要がありません**
* **誰でも**データを照会できます

#### **📱 リアルタイムなやり取り** <a href="#real-time-interaction" id="real-time-interaction"></a>

* 質問すればすぐに答えが得られます
* 追加の質問にも対応します
* クエリ条件を動的に調整できます

## MaiAgent で Text to SQL 機能を使用する方法 <a href="#how-to-use-text-to-sql-in-maiagent" id="how-to-use-text-to-sql-in-maiagent"></a>

{% hint style="info" %}
ご利用前に、次のものをご準備ください：企業のリレーショナルデータベース、または Excel ファイル（ナレッジベースにアップロードしたもの）

データベースをご利用の場合は、次の点をおすすめします：

* データテーブルの構造を明確にする
* 適切なインデックスを作成する
* データ品質を維持する
  {% endhint %}

### 1. AI アシスタント設定に入る <a href="#enter-ai-agent-settings" id="enter-ai-agent-settings"></a>

* 設定したい AI アシスタントを選択します
* 回答モード設定ページに切り替えます

<div><figure><img src="/files/TRKcAI8fSBreH6icwWid" alt=""><figcaption></figcaption></figure> <figure><img src="/files/TERBeJ0IoYN3IThW6l7H" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

### 2. AI アシスタントの回答モードを Agent モードに切り替える <a href="#switch-to-agent-mode" id="switch-to-agent-mode"></a>

{% hint style="warning" %}
必ず Agent モードに切り替えてください。そうしないと AI アシスタントは Text to SQL 機能を使用できません。

各回答モードの詳細については、こちらをご参照ください：[AI アシスタントの作成](/maiagent-user-guide/maiagent-user-guide-ja/build/setup.md#xuan-ze-shi-he-de-hui-da-mo-shi-jian-li-zhi-ling)
{% endhint %}

<figure><img src="/files/EnaerJuFfoi5WtIgkofW" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 3. 企業内データベースの URL を入力する <a href="#enter-database-url" id="enter-database-url"></a>

* ドロップダウンメニューから企業内で使用しているデータベースサービスを選択します
* 企業で使用しているデータベースサービスの URL を入力し、MaiAgent システムがデータベースに接続して操作できるようにします

{% hint style="info" %}

* MaiAgent が対応しているもの：
  * **MySQL**
  * **PostgreSQL**
  * **Oracle DB**
  * **Microsoft SQL Server (MSSQL)**
* maiagent オプションは、MaiAgent ナレッジベースにアップロード済みの Excel ファイルを適用するためのものです
  {% endhint %}

<div><figure><img src="/files/TdrX6gYQMnC91PkyECqI" alt=""><figcaption></figcaption></figure> <figure><img src="/files/U3kouZs73jxuq3nD70el" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

{% hint style="danger" %}
URL の形式が正しいことを必ずご確認のうえ、ホスト名、ポート番号、データベース名、ユーザー名、パスワードなど、必要な接続情報を含めてください。
{% endhint %}

#### MaiAgent <a href="#maiagent-database-url" id="maiagent-database-url"></a>

{% hint style="info" %}
こちらをご参照ください：[MaiAgent ナレッジベースを使用した Text to SQL](/maiagent-user-guide/maiagent-user-guide-ja/database/text-to-sql-maiagent.md)
{% endhint %}

#### Microsoft SQL Server(MSSSQL) <a href="#mssql-database-url" id="mssql-database-url"></a>

既存の MSSSQL データベースに接続し、MSSSQL データベースの接続文字列を貼り付けます。

📍ご注意：データベース URL が MaiAgent サービスからアクセス可能であることを確認する必要があります。

<figure><img src="/files/HMdgsg0kuuey1FEeCsdW" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### **MySQL** <a href="#mysql-database-url" id="mysql-database-url"></a>

既存の MySQL データベースに接続し、MySQL データベースの接続文字列を貼り付けます。

📍ご注意：データベース URL が MaiAgent サービスからアクセス可能であることを確認する必要があります。

<figure><img src="/files/CCteFGg6EuFcUnLrs2B2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### **Oracle** <a href="#oracle-database-url" id="oracle-database-url"></a>

既存の Oracle データベースに接続し、Oracle データベースの接続文字列を貼り付けます。

📍ご注意：データベース URL が MaiAgent サービスからアクセス可能であることを確認する必要があります。

<figure><img src="/files/hUP0iCxqARapwNszk5d4" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### **PostgreSQL** <a href="#postgresql-database-url" id="postgresql-database-url"></a>

既存の PostgreSQL データベースに接続し、PostgreSQL データベースの接続文字列を貼り付けます。

📍ご注意：データベース URL が MaiAgent サービスからアクセス可能であることを確認する必要があります。

<figure><img src="/files/upzl4AC41JVOApLG37Sd" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### **4. 保存ボタンを押して設定を保存する** <a href="#save-settings" id="save-settings"></a>

<figure><img src="/files/iQfkzJodsYGBTTi6H5Qj" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

これにより、AI アシスタントは在庫や従業員情報などを素早く照会し、整理されたレポートやトレンドとしてまとめてお届けできるようになります。

## **よくある問題のトラブルシューティング** <a href="#troubleshooting" id="troubleshooting"></a>

* **接続失敗**：データベース URL の形式とネットワークの疎通性を確認してください
* **クエリエラー**：テーブル名とカラム名が正しいか確認してください
* **権限不足**：データベースユーザーの権限設定を確認してください
* **応答が遅い**：クエリの複雑さを確認し、インデックスの追加を検討してください

***

Text2SQL は AI アシスタントをデータベースの専門家へと変え、誰でも自然言語で素早くビジネスインサイトを得られるようにし、データドリブンな意思決定の効率を大幅に高めます！


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# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.maiagent.ai/maiagent-user-guide/maiagent-user-guide-ja/database/text2sql.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.