近年、生成AIの進化により、自然言語を使ったインターフェースが急速に普及しつつあります。その中でも、ビジネス現場において重要な活用例のひとつが「自然言語でのデータベースクエリの自動生成」です。つまり、ユーザーが英語などの自然言語で質問するだけで、システムがその内容を理解し、適切なSQLクエリ（構造化照会言語）に変換し、データベースにアクセスして回答を返してくれる仕組みです。このような技術は「text-to-SQL（テキストからSQLへの変換）」と呼ばれ、従来はデータベースやSQLに関する知識がないと難しかったデータ分析を、誰でも行えるようにする可能性を秘めています。
この記事では、AWS（Amazon Web Services）の最新技術を活用して、カスタムのtext-to-SQLエージェントを構築する方法について紹介されています。具体的には、Amazon BedrockとAmazon Bedrock Agent、さらにConverse APIと呼ばれる新しいインターフェースを活用しながら、ユーザーフレンドリーで拡張性の高いエージェントを作成する実践的なアプローチが示されました。
以下では、記事内容を噛み砕いて解説しながら、実際にどのような手順でシステムを構築するのかをご紹介しましょう。
Text-to-SQLとは？その可能性とは？
text-to-SQLとは、自然言語の文章（たとえば「先月売り上げが最も高かった商品を教えて」など）をSQLクエリに変換する技術です。この技術を使えば、SQLに詳しくない営業スタッフやマーケティングチームでも、自らデータベースに問いかけて必要な情報を取得できるようになります。
この実現には、自然言語処理（NLP）と構造化データの 理解能力が必要とされるため、かつては難易度が高いとされていました。しかし現在は、生成AI（特に大規模言語モデル：LLM）の進化や、Amazon BedrockをはじめとするAIインフラの整備により、それをテンプレート化し実用化することが可能になっています。
Amazon Bedrockとは何か？
Amazon Bedrockは、AWSが提供するサービスのひとつで、さまざまな有力なAIモデル（AnthropicのClaude、MetaのLLaMA 2、Amazon Titanなど）をAPI経由で簡単に活用できるというのが大きな特徴です。しかも、モデルのトレーニングや管理を必要とせず、セキュアかつスケーラブルな環境で利用できます。
更に、「Bedrock Agent」というモジュールを組み合わせることで、エージェント機能（対話型のAIタスク自動化）を実現できるようになっています。そして今回解説された技術は、このエージェントにConverse APIを連携させてtext-to-SQLを実装していくというものです。
Converse APIとは何か？
Converse APIは、Bedrockエージェントを通じて対話の流れを簡単にAPIとして扱えるようにした新しいインターフェースです。これにより、従来のようにフルカスタムで複雑なコードを記述することなく、簡単にユーザーとAIエージェントとの会話をプログラム的に制御できます。
つまり、ユーザーが自然言語で質問した内容を、エージェントが把握し回答を返す、という一連の対話をAPIベースで再現できるのです。これが、text-to-SQLのユースケース実現において大きな鍵になります。
構築の流れ：エージェントの設計〜実装
記事では、具体的なステップバイステップで、text-to-SQLエージェントを構築する方法が紹介されています。以下はその要点をまとめたものです。
ステップ1：データベーススキーマの定義と分析
まず最初に行うことは、対象となるデータベースのスキーマ（表構造）を定義することです。ここでは「ストアデータベース」がサンプルで使用されました。たとえば、製品、顧客、注文など複数のテーブルがあり、それらの関係をmetadataとして整理します。
このスキーマ情報を元に、text-to-SQLエンジンは適切なクエリを生成できるようになります。Bedrock Agentではこのスキーマ定義も自動で理解してくれるため、比較的容易に導入できます。
ステップ2：API呼び出し用関数の定義
次に、データベースにアクセスするための関数（function）を用意し、それをエージェントに学習させます。たとえば「get_sales_summary」や「get_top_selling_products」といった関数を用意し、パラメータとして期間やカテゴリを与えることができるようにします。
これにより、ユーザーが「今月の売上トップ3の商品は？」といった質問をしたときに、内部的には「get_top_selling_products(category: all, period: current_month)」というような関数が呼び出され、該当するSQLクエリが生成・実行される仕組みです。
ステップ3：Converse APIを使った対話の実装
冒頭でも紹介したConverse APIがここで登場します。ユーザーからの問い合わせを、API経由でBedrockエージェントへ渡すことで、一連の対話内容を記録・制御することができます。
たとえば、
「今月の売上は？」というクエリを送ると、
⇒ Converse API：ユーザーの入力を対話履歴に追加
⇒ エージェント：文脈を加味して関数呼び出しまたはSQL生成
⇒ API経由で実行
⇒ 結果を自然言語で返答（例：「今月の売上合計は12,345ドルです」）
というプロセスが、非常にシームレスに行われます。
ステップ4：セキュリティと拡張性について
もちろん、企業環境でこのようなシステムを導入する際には、セキュリティの考慮も欠かせません。Bedrockでは、API呼び出しやデータベースアクセスに対するIAM（アイデンティティ・アクセス管理）を設定できるため、安全に運用することができます。また、マルチテナントな環境（複数の部署・ユーザーが同時に利用）にも拡張しやすい設計が可能です。
さらに、ユーザーごとにスキーマを切り替えたり、利用用途に合わせてエージェントの振る舞いをカスタマイズすることもできます。例えば、マーケティング部門や営業部門で使用する用語やデータドメインが異なる場合、それぞれに特化した応答ができるよう設計する事も可能なのです。
実際のユースケース
Amazonは、このような仕組みを使って様々な業種への展開が可能であると示しています。例えば：
– 小売業界：売上トレンド、在庫状況、キャンペーン効果などの分析
– 金融業界：顧客導線分析、商品別収益性の可視化
– 製造業：生産数の可視化、故障傾向予測
– ヘルスケア業界：患者データ分析、治療効果の推定
いずれも、特別な技術的知識を持たないスタッフが自然言語でAIに問いかけるだけで、必要なビジネスインサイトが得られるという点で、業務効率を飛躍的に改善できます。
まとめ：ノーコード時代のデータアクセスを促進
今回紹介されたAmazon BedrockとConverse APIを用いたtext-to-SQLエージェントの構築方法は、まさに「データ活用の民主化」を進めるものと言えます。これまでSQLの知識がなければ取得できなかったデータにも、誰もが手軽にアクセスできる時代が到来しつつあります。
特に、AWS環境にすでに業務システムを構築している企業にとっては、シームレスな連携が可能なため、比較的短期間でこうしたエージェントを自社の業務に導入することができるのではないでしょうか。
今後も、生成AIと自然言語インターフェースはますます標準化が進み、業務プロセスに深く組み込まれていくことが予想されます。ぜひ、今回ご紹介した内容をきっかけに、自社システムへの導入やPoC（概念実証）に取り組んでみてはいかがでしょうか。未来の業務は、「コードを書かずに、AIに聞く」スタイルが主流になっていくかもしれません。
