API」でクエリを作るTweetデータベースから任意のデータを引っ張ってくるために必要な、SQL文。male;という命令(クエリ)を出すことで、データを取得します。上記のSQL文を日本語に変換すると「性別が男性である名前をmemberテーブルから取得」となります。エンジニアであれば、さくっとこなせるかもしれませんが、サービス改善などのPDCAをスピーディーに回すとなると、マーケティング担当者やいわゆるWeb担当者も、扱えるほうがいいに決まってますよね。ハードルが高いのも事実。sequence)」を応用した技術です。質問文とSQLの組み合わせを大量に学習させることで、未知の質問文に対するSQLの予測が可能になります。SQLというとややこしくなりますが、シンプルにSQLを英語に置き換えたとしましょう。APIに与えることで、英単語を受け取り、その翻訳に対応する日本語の単語を出力してくれます。Seq2Seqは系列を入力として系列を出力するので、文章を単語の系列として入力させることで、対応した文章を生成してくれる、ということですね。その実力を試してみます。APIにデフォルトで用意されている天気のSQL文を返す学習モデルを利用します。場所その他条件を考慮したSQL文を作る必要があります。APIを使えば、条件などを考慮してSQL文に落とし込む必要はなく、シンプルに「今日の東京の天気は?」と質問すれば良いだけです。レスポンス結果として返ってきたのは、こちら。'Tokyo';"}シンプルな例ですが、これ普通にめちゃくちゃ便利じゃないですか?以下のような文章も試してみましょう。'Hokkaido';"}こちらも適切なSQL文を返してくれています。今回は天気のSQL文を予測する学習モデルを利用していますが、独自のデータを学習させたモデルを作ることも可能です。APIは、日本語をSQL文(データベース言語)へ翻訳していますが、ほんの始まりに過ぎません。APIがデータベース言語であるSQLにフォーカスしているのはあると思います。Home、Alexaなど、AI音声アシスタントに組み込まれることを想像してみください。人間の言葉で直接データベースを操作できてしまうと思うと、ちょっと今までのサービス、システムの形がまた変わりそうな予感がします......!次の記事はこちらAIがwebサイト自動コーディング。健司Ledge.ai副編集長。インドでのフロントエンド経験を経て、ビットエーにインターンとして参画。フロントエンドの開発案件や、チャットボットの開発などに携わり、レッジが立ち上がるタイミングで正社員としてジョイン。Ledge.aiではライティングと業務自動化システムの開発も行う。