SQL分析は、大量の生データから有意義な洞察を引き出す鍵ですが、それは50年以上前に開発された技術です。現代ではデータ分析におけるSQLの使用が通常ですが、一部の専門知識を持たないビジネス担当者にとっては、アクセスが難しいのが現実です。そこで注目されているのが、大規模言語モデル（LLM）を活用したAIチャットボットの統合です。このチャットボットは、自然言語で提出された質問をSQLクエリに変換し、情報を取得して整理して提示することができます。
しかしながら、この方法にはデータプライバシーに関する危険性もあります。クラウドサーバーで処理されるこれらのモデルは、個人情報保護規制に準拠していない可能性があります。また、不正アクセスや、意図しないクエリ実行といった問題も発生する恐れがあります。
従って、LLMをSQL分析に安全に活用するためには、以下のような方法が考えられます。まず、「サンドボックス」と呼ばれる隔離された環境での模擬データベースを使用します。また、クエリ翻訳ツールを使って自然言語からSQL文を生成し、それをセキュアな環境で実行します。最後に、実際のデータを隠しながら、代替データやメタデータのみをLLMに共有するアーキテクチャを採用することです。
以上の方法により、データ分析の民主化と効率向上を図りつつ、データの完全性とコンプライアンス遵守を保護することが可能となります。これらの戦略を用いることで、安全を最優先にしながら、革新を促進することができるのです。
出典 : How to Analyze SQL with LLMs Without Database Access? https://www.datasciencecentral.com/how-to-use-an-llm-for-sql-analysis-without-connecting-it-to-your-database/
