AI SQL生成ツール
必要なデータとテーブルを説明すると、SQLを1行ずつの解説付きで作成し、サンプルデータで実行して結果を示します。遅いクエリの書き換えもできます。
作成例
SQL の作成と改善
要件に合わせて SQL を書いたり遅いクエリを改善したりします。1 句ずつ説明し、サンプルデータで実行した結果と MySQL / PostgreSQL の違いも示します。
- 出典
- Ofox
活用例
業務のためのデータ抽出
過去30日間の購入金額上位10人の顧客を知りたいなら、一文で説明するだけで、解説付きのSQLが手に入ります。内容を確認してから実行してください。
遅いクエリを高速化
レポート用のクエリがどんどん遅くなっているなら、クエリとスキーマを貼り付けると、書き換えたバージョンとその理由がわかります。
使い方
- 01
空欄を埋める
ハイライト部分を自分の内容に置き換えます。空のままなら例どおりに作ります。
- 02
生成を開始
生成ボタンを押すと、Ofox Chat で続きができます。
- 03
さらに調整
気になる点を伝えれば、Ofox Chat が続けて直します。
よくある質問
どのデータベースに対応していますか？
テンプレートは PostgreSQL 向けで、MySQL の場合に変わる点も示すよう指定しています。ハイライトされたデータベース名を MySQL、SQL Server、SQLite、BigQuery などお使いのものに書き換えると、その方言に合わせて書きます。関数や構文はバージョンによって異なるため、必ずご自身のデータベースでテストしてください。
自分のデータベースに接続されますか？
いいえ。データベースには接続せず、実データも読み取りません。入力されたテーブルやカラムの説明をもとに SQL を書き、AI が作った数行のサンプルデータで結果を示します。実際の結果は、ご自身の環境でクエリを実行して確認してください。
テーブルについて何を伝えればよいですか？
テーブル名、関係するカラムとその型、テーブル同士の結合条件です。たとえば orders.user_id が users.id を参照している、といった情報です。CREATE TABLE 文をそのまま貼り付けるのが最も手早い方法です。スキーマが具体的なほど、推測で補う部分が減ります。
遅いクエリを改善できますか？
はい。遅いクエリ、テーブル定義、既存のインデックスと、あれば実行計画（EXPLAIN の出力）を貼り付けてください。クエリを書き換え、インデックスの不足や、サブクエリを JOIN に置き換えられる点など、理由を説明します。書き換え前後の実行時間は実データで比較してください。
生成された SQL を本番環境でそのまま実行しても大丈夫ですか？
レビューなしでの実行は避け、まずテスト環境で実行してください。UPDATE や DELETE はロールバックできるトランザクション内で実行し、コミット前に影響行数を確認します。ALTER や DROP などのスキーマ変更はロールバックできない場合があります。パスワード、接続文字列、実際の顧客データは会話に貼り付けないでください。
料金はかかりますか？
最初に会員登録が必要です。料金は使った分だけ発生します。
「AI SQL生成ツール」について
AI SQL生成ツールは、ふだんの言葉で書いた依頼を SQL クエリにします。ページ上部の入力欄でハイライトされた部分を、対象のテーブル、求めたい内容、お使いのデータベースに書き換えると、OfoxAI が SQL を書き、考え方を 1 句ずつ説明し、数行のサンプルデータでの結果を示し、MySQL の場合に変わる点も伝えます。必要なデータは分かっているものの、毎日 SQL を書くわけではない方に向いています。単発のレポートを作るアナリスト、数字を確認したい企画やマーケティングの担当者、JOIN やウィンドウ関数について別の見方を得たい開発者などです。句ごとの説明があるので、あとからクエリを見直したり変更したりしやすくなります。
依頼が具体的なほど、クエリも意図に近づきます。ハイライト部分には、順にテーブル（例：「注文テーブル orders と商品テーブル products」）、求めたい内容（例：「先月のカテゴリ別の売上と注文数」「直近 90 日に 2 回以上注文したユーザーと最終注文日」）、データベース名（例：MySQL、SQL Server）を入れます。期間、絞り込み条件、境界ケースも明記してください。注文日と支払日のどちらで集計するか、上位 10 人に同額のユーザーがいた場合の扱い、注文のないユーザーを含めるかなどです。テンプレートにある「支払い済みの注文のみ」と最後の MySQL に関する一文も、状況に合わせて書き換えられます。
最初の結果が出たあとも、同じ会話の中で修正を続けられます。列を追加する、並び順を変える、サブクエリを CTE に書き直す、特定の句をもう少し詳しく説明してもらう、といった依頼ができます。遅いクエリを改善したい場合は、クエリ、テーブル定義とデータ量、インデックス、実行計画を貼り付けると、書き換え案やインデックスの提案を、トレードオフの説明とあわせて受け取れます。テーブル定義書などを参考ファイルとしてアップロードすることもでき、PDF、Word（.docx）、TXT、Markdown などに対応し、一度に 10 ファイルまで、1 ファイル 8 MB までです。
サンプルデータでの結果は、AI が作った行を使った例示であり、クエリが正しいことの証明ではありません。使う前に実際のスキーマで実行し、すでに確かめてある数字と結果を照らし合わせてください。方言やバージョンによって関数や構文が異なることがあるため、エラーが出たらメッセージを会話に貼り付けて修正を依頼します。書き換えたクエリが速くなるかどうかはデータ次第なので、本番に反映する前に両方の実行時間を計測してください。
このツールはお使いのアカウント、データベース、システムには接続せず、入力またはアップロードされた内容だけをもとに動きます。そのため、パスワード、接続文字列、実際の顧客データは貼り付けず、テーブル定義と架空のサンプル行で依頼してください。データを変更する SQL は、まずテスト環境で、ロールバックできるトランザクション内で実行し、コミット前に影響行数を確認したうえで、同僚のレビューを受けてください。ALTER や DROP などのスキーマ変更はロールバックできない場合があるため、実行前に個別に確認します。