SQL AI Agent｜自然言語から基幹データ分析を自由化

導入前の課題

基幹システムのデータ抽出・加工に時間がかかり、他の業務ができない。人手が足りず、新人向け教育リソースも不足。複雑なレポート作成には専門スキルが必要で、SOP も整備されていなかった。

CITECの取り組み

GenAI を基にユーザーの問い合わせから SQL を自動生成する仕組みを構築。基幹システム（販売/会計/生産/在庫/顧客/SNS/統計）へのデータ連携ツールと標準インポートを用意し、SQL AI の画面を基幹システムに組み込み、ユーザーが直接使えるようにした。モデルは OpenAI / Azure AI に対応。

成果詳細

データ抽出・加工の工数を大幅に削減。ユーザーが SQL を書かずに必要なレポートを自分で取得でき、分析の標準化と属人化解消を実現。企業のコスト削減と従業員の生産性向上に貢献。

システム紹介

SQL AI APP

自然言語で問いかけると GenAI が SQL クエリを自動生成し、基幹システムのデータを直接分析できる AI Agent 製品。販売・会計・生産・在庫など複数システムのデータを統一的に扱い、複雑なレポート作成を標準化する。

業務概要

経理・営業・生産管理など現場部門の担当者が、IT 部門に依頼せず自分でデータ分析を行うシーンを想定。日常的な帳票作成からアドホックなデータ抽出まで、自然言語の質問だけで完結する。

工程

1. 要件定義

   対象基幹システムとデータ連携方式の整理、分析シーンのヒアリング

2. 基本設計

   SQL 生成エンジンのアーキテクチャ、画面設計、データ連携設計

3. 実装

   GenAPI 連携、SQL 生成パイプライン、基幹システム組み込み

4. テスト・導入

   生成 SQL の精度検証、ユーザートレーニング、本番展開

要員体制

機能モジュール

Agent 運用体制