AIに良いSQLを書かせる方法！

このペース、遅くなった？それとも俺が見失ってるだけ？
AIのイノベーションって、パラダイムシフト的なものから、段階的なものに急速に変わってる感じがするな。

でも、ここではコア機能が毎日変わって、特定の言葉遣いにかかってるんだよね。

AIにCodePenで3つの長方形が縦列駐車するシミュレーション書かせてみてよ。

技術的にはすごいけど、社会的には微妙。
過去15年でエンジニア、特にソフトウェアエンジニアの給料がめちゃくちゃ上がって、多くの人が稼げるようになった。これは良かったと思う。
でも、AIツールによる効率化で、ソフトウェアエンジニアの給料の黄金時代は終わりだろ。これがなくなったら、普通の人が経済的に自立できる場所って他にある？サービス業じゃ無理。悲しいね。

技術的には電化がすごいニュースだったのは分かるけど、社会的には微妙。
失業した点灯夫とか氷切り出す人のこと考えてよ。安定した仕事だったのに。
でも、やることはまだある。道路の穴埋めとか、病気治すとかね。
資源不足で戦争するって信じてる人がいる限り、技術進歩は必要だよ。

＞まだ直さなきゃいけない穴ぼこや、畳まなきゃいけないTシャツ、治さなきゃいけない病気があるのに、それらのうち一つしか俺は興味ないんだよね。AIの誇大広告が、俺が実際に楽しんでることを潰そうとしてる気がするんだ。もしこの誇大広告が現実になったら、俺はきっと楽しめないことをしなきゃいけなくなるだろうな。とはいえ、もしプログラミングが自動化できるなら、たぶん全てのホワイトカラーの仕事はマジでやばいだろうね。

俺の理解だと、1980年代とか90年代より前は、ランプ点灯夫とかウェイターとか工場労働者とか、ちゃんと給料もらって快適に暮らせてたらしいじゃん。最近はそうでもないよね。

俺の理解だと、たくさんの人にとって人生はまるでDickensianみたいな地獄だったんだぜ。もしみんながランプ点灯夫としてそれなりにまともな生活を送れてたんなら、共産主義なんてそんなに流行らなかっただろうな。

俺がLLMでコード書いてみた経験だと、ちょっと複雑になると意味不明な壊れたコードを吐き出して、直すのに時間かかるし、経験者じゃないとデバッグも修正も無理なんだよね。だから、こういう主張には納得できないわ。

もし今からプログラミング始めたての新人デベロッパーだとして、こういうAIコーディングツールが使える環境だったら、同じような”豊富な経験”は絶対積めないと思うわ。学びって苦労してこそ身につくもんなのに、今はその苦労を簡単にすっ飛ばせちゃうんだもん。AIから答えもらう方がずっと楽だもんね。

＞学びって苦労してこそなんだよって、つい俺も繰り返し言っちゃうんだよね、まあみんな知ってるか当たり前のことだと思うけどさ。積極的に苦労しなきゃ、知識として残らないで、ただの一時的な情報になっちゃうんだ。

AIの進化に関して、なんでこういう意見が多いのか気になるな。高級プログラミング言語だって、多くの人がソフトウェア書けるようになったけど、ソフトウェアの専門家の価値を全くなくさなかったじゃん。ソフトウェアの量と複雑さは限界まで広がるだろうし、それには専門家が必要になるだろうよ。

AIと似た状況の比較なら、ローコードプラットフォームが良いと思うんだ。Salesforceとかでコード書かずに仕事してる人いっぱいいるけど、SEの仕事は減らなかったし、むしろ市場が広がったじゃん。医療助手が増えても医者や看護師がいらなくならないのと一緒だよ。

まだあのAIの過熱ぶりを完全には信じてないけど、LLMが技術的なソリューションを民主化するのは、既存のプレイヤーにとっても新規参入者にとっても素晴らしい機会になると思うんだ。LLMが進化すればするほど、技術自体が参入障壁じゃなくなるからね。

AIは専門家にはプロンプトエンジニアリングのスキルを活かすのに役立つけど、ユーザーが専門知識を持ってないと本当に複雑な解決策は作れないと思うんだ。ベテラン開発者には最高ツールだよ。ソフトの知識がない人には魔法みたいに見えるかも。でも、完全に理解してないものを構築すべきじゃないね、保守が悪夢になるだけだから。

プログラマーって使う人のためにモノ作るんでしょ？AIで早くなるだけじゃんか。なんか雇われ視点だね。結局、上司とか全体のために何するか考えなきゃダメだよ。自分の専門に閉じこもって、目の前のことしか考えてない人多すぎ。

AIで誰でも高度なプログラミングできるようになったら、社会全体が超豊かになるから最高じゃん！一部の金持ちだけが得するより全然良いって。検索エンジン以来の素人にとって最高の出来事だよ。悲しいなんてとんでもない！

LLMだけじゃ自分でできない高度なプログラミングは無理だよ。所詮、不完全なパワーアップツールでしょ。大きなプロジェクトの全体像とか設計、修正とかはLLMからは出てこないって。簡単な指示だけで複雑なアプリが作れるようになるとは全然思わないな。心を読む必要あるし、それAGIレベルだし、そんな価値あるものタダで使えるわけないじゃん。

「LLMだけじゃ高度なプログラミングは無理」ってのは違うね。実際、自分で書けないコードをAIに書かせてる人いっぱい見たもん。3ヶ月かかるのが30秒なら、もうブラックボックスでも良いって人もいるしね。AIはプログラミング能力じゃなく全体の作業効率を上げるツールなんだ。価値あるものも需要があれば気軽に使えるようになるって。「価値があれば気軽に使えるわけない」なんてExcelの例を見てもおかしいでしょ。

確かにそうだけど、これって「人間が」高度なプログラミングしてるんじゃなくて、AIがやってるだけじゃない？人間が身につけるのはAI使うスキルで、プログラミングスキルじゃないでしょ。これで稼げるかはまだわかんないし。（あと、需要あるスキルは金になるのが市場原理じゃん？なんで「排除」って言うの？教育の問題じゃないの？AIがSQL書くのに役立たないわけじゃないし）

それには反対だな。人間がAI使ってプログラミングするのは、人間がプログラミングしてることになるでしょ。AI使うスキルはプログラミングスキルの一部だよ。AI使って以前より複雑なもの作れてるんだから、それはもう高度なプログラミングだよ。富の定義も違うと思う。多くの人がPCで難しいことできるようになれば、社会は確実に豊かになるって。お金になってなくても、富は生まれてるんだよ。

異議はわかったよ。でも、どっちの意見もまだ予想でしょ。科学が将来、AIが人間にどう影響するかちゃんと答えてくれるんじゃない？あと聞きたいんだけど、一番お金ない人たちがAI使う電気代、誰が払うの？今タダでも、OpenAIとか超儲けたらどうなると思う？

アメリカの電気代は1kWhで20セントくらい。1kWhでChatGPTが1000回使えるから、1クエリあたり0.02セントだよ。最低賃金なら0.1秒働けば払えるレベル。だから貧しい人でも全然払えると思う。むしろAI使って時間節約できれば、もっと経済的価値を生めるはず。社会は豊かになる方向だよ。

ちょっと比喩使いすぎちゃった、ごめん。「電気代」って全体コストのことね。でもさ、ハネムーン期間終わったら、過去の投資分とかシリコン代とか、利益もちゃんと回収しないとダメなのはわかるでしょ。

いや、それも俺には全然わかんないんだけど。確かに営利企業は利益目指すだろうけど、単純に失敗することだってあるじゃん。会社なんて潰れることしょっちゅうだよ。投資分だって、もっと良くて安い選択肢が出てきたら水の泡になるかもね。特にローカルで動くモデルの急成長を見れば、価格はマジで市場価格のシリコンと電気代に向かうと思う。君の「電気代」の比喩は的確だよ。

短い答えはこれ。セマンティックレイヤーを使え。コンテキストを与えるのに最適だし、人間をプロセスに入れるのに最高の場所だ。人間が重要なメトリクスを定義すればLLMが使える。SQLよりJSONでクエリを書けるメリットもある。LLMは短いJSONの方が得意だ。俺たちはCubeを使ってる。最高のオープンソースだよ。

＞ 生のSQLの代わりにJSONでクエリを書けるっていう追加のメリットもある。
ごめん、それは無理だわ。本末転倒すぎる。dang、アカウント削除して履歴も全部消してくんない？マジで言ってる。

遅いクエリをデバッグしたり検査したりするツールを、完全にサポートされてないJSON環境に移して、さらにカラム名を勝手に作らないようにプロンプト出すって？これって進歩なのか？

そのJSONはSQLにコンパイルされるんだよ。セマンティックレイヤー使ったことある？試してみたら意見変わるかもしれないね。

$DAYJOBで実際にJSONから（限定的な）SQLへのトランスパイラを書いた者として言うけど、あれを設計・実装するのはめちゃくちゃ楽しかったし、すぐにたくさんの問題を解決してくれたけど、「尻尾が犬を振ってる」っていうのは完璧な表現だよ。

SELECT email FROM users WHERE deleted_at IS NOT NULL OR status = ’active’

このSQLの方が、このJSON-＞SQLライブラリに突っ込むより、パッと見でよりセマンティックに見えるんだけどね
<br> {<br> ”_select”: ”email”,<br> ”_table”: ”users”,<br> ”_where”: { <br> ”deleted_at”: { ”_is”: { ”_not”: SQL_NULL_VALUE } },<br> ”_or”: [<br> { ”status”: ”inactive” },<br> ]<br> }<br> }<br>

大体こんな感じになるんだよ、こういうのって。

君の言う通り、ちょっと馬鹿げてるね。こういう時こそJSONじゃなくてXMLを使うのに完璧なタイミングだよ。

XML Object Notation、通称XONを使えばいいじゃん！JSONの柔軟さとXMLの成熟したツールが両方手に入るってわけ！例：JSON｛”foo”： ［”bar”， 42］｝，XON＜Object＞…＜／Object＞
Edit：マジで存在したわw リンクは見てね．

昔、IT担当者がXML↔JSONサーバーに１万２千ドルも出したことがあったんだよね．データアプライアンスのラック見てすごく得意げだったけど、開発チームは一度も使わなかったと思うし、価値のあるデータ処理は一切しなかったって確信してるよ．

LLMはこういうJSON形式のクエリ表現の方が、SQLクエリよりずっと正確に生成できるよ．例としてJSONとSQLを見せるね．LLMはJSONの方が得意みたい．

２１０３のSQL例はスキーマもクエリもおかしいよ．特にCROSS JOINはおかしい．正しいSQLはこうあるべきだろ？（例を表示）
あと、このスキーマは非正規化されてて良くない．Lookupテーブルを使うべきだよ．（GeoNamesやENUMにも言及）

プログラミング言語は人間より予測しやすいんだ．だから、大量データで学習させると、基本的には検出されたルールがずっと“圧縮”されやすい．２つの例は、まともなLLMとの会話中に簡単に交換できる．俺もプロンプトで試したら似たJSON解析情報が得られたよ．

Mother of God．クエリのために設計された言語じゃなくてJSONを書けるって？何が良いの？もし抽象化レベルを上げるなら、自然言語の方が良くない？たくさんのツールが限定的な自然言語文法をSQLに変換してくれるだろ．JSONに何ができるの？｛do： for： ｛me｝｝？

ORMだって結局クエリをオブジェクトにしてからSQLにコンパイルしてるじゃん。SQLをデータ構造として扱うのって、リアルな問題を解決するから何千も実装があるんだよね。今回はLLMがSQLより複雑なJSON出すの得意だからコレなんだと思うよ。

なんかまだJSONからSQLに変換する必要があるけど、誰がJSON書いてんの？ LLM？
OpenAIに丸投げして1000倍も計算リソース使うよりさ、自分で使ってる技術ちゃんと覚える方が簡単で効率的じゃね？
SQLをheredocに入れてプリペアドステートメントでパラメータ化するだけでも十分なんだしさ。
あと、クエリ構築ってORMの機能の一部でしかないんだよね。メインはDBのデータ構造とアプリのモデルのマッピング、特にOOPだとね。

＞生のSQLじゃなくてJSONでクエリ書けるのがメリット！
＜キッズ、これぞAIで脳みそ腐敗してるって感じだな。

Semantic layerは良いアイデアだと思うよ。リレーショナルクエリを簡単に書けるように設計された構造化された層だ。それを”structured data language”とか”structured query language”って呼ぼうぜ。
真面目な話、SQLにいくつか不満はあるけど（LINQの順序変更は良いと思う）、LLMがなんとかするために別の層を発明する必要はないな。

データベースクエリのsemantic layerって（だいたい）リレーショナル代数のことだよ。

semantic layerを使うのが、精度を上げるのに一番良い方法だってのは同意だよ。AIにとってチートシートみたいなもんだからね。
でもさ、クエリをJSONで書くのを強制されるのは絶対に嫌だね。一番良い実装はDBに直接統合されて、通常のSQLクエリの一部として使えるやつだよ。そうなればツール全部から使えるしね。Exasol Semantic Layerを使った経験では、あれは完全にシームレスな体験だったよ。

semantic layerも誰かが作る必要あるじゃん。それならtext2sqlとか似たようなの使うんじゃダメなの？

AIがSDKのメソッドとかで幻覚見なくなる時がマジのゲームチェンジャーになるな。たまに、少しニッチなY SDKで高度な概念Xをやる方法教えてって聞くと、自信満々に存在しないSDKメソッド提案してきて、それと「いやそれねーし」って言い争うのにすっげー時間取られるんだよね。