出典：Han Feng ChannelChatGPTは、今年最もホットな技術用語と言えるでしょう。2ヶ月ほど前に、「ChatGPT：中国のデータベースとの対話」という記事を書きました。 ここ数ヶ月の開発の進展に伴い、ChatGPTとデータベースを組み合わせたアプリケーションがますます増えています。これは必然的に、次のような憶測を生みます。ChatGPTとデータベースの組み合わせは、今後どのような火花を散らすのでしょうか？開発者やDBAは職を失うのでしょうか？この記事では、この組み合わせの将来的な展望を探ります。 まず、ChatGPT がどのように説明されているかを見てみましょう。 人工知能の素人として、ChatGPTの出現がなぜこれほどまでに破壊的なインパクトをもたらしたのか、ずっと興味を持っていました。過去数十年にわたり、人間は多くの分野で素晴らしい成果を上げてきました。初期のIBM Watsonから近年のGoogle AlphaGoまで、それぞれが特定の領域でブレークスルーを達成しましたが、汎用性の問題を解決したものはなく、特定のシナリオのニーズを満たすにとどまっています。そのため、AIはそれほど賢くないとよく言われます。私はその根底にある原理を研究してきましたが、それはAIが常識を理解し、それを包括的に適用して推論能力を形成することが非常に困難であるためです。これは長年、大きな課題でした。しかし今回、ChatGPTに代表される大規模言語モデルが突如この限界を突破し、驚くほど「知的」になったのです。もちろん、自己教師学習やファインチューニング戦略など、その背後には多くの理由がありますが、根本的な決定的な変化、すなわち大規模言語モデルの「創発」現象があります。これは、学習パラメータとデータ量が一定値を超えると、AI業界ではこれまで想像もできなかった基本的な社会知識、文脈学習、推論といった能力が突如として現れ、AIが突如として非常に知能化されることを意味します。この技術革新により、多くの分野が新たな提供方法を採用したり、場合によっては完全に再構築されたりする可能性があります。重要な基盤ソフトウェアであるデータベースもAIと完全に統合され、多くの新たな方向性を生み出しています。 はじめに、AIとデータベースのこれまでの組み合わせを簡単に振り返ってみましょう。以下のセクションは、清華大学の李国梁教授チームによる論文「データベースとAIの出会い：概観」からの抜粋です。これまでのデータベースと人工知能の組み合わせは、主に2つの側面から生まれました。1つ目は、人工知能によってデータベースをよりインテリジェントにできること（AI4DB）。従来の経験に基づくデータベース最適化手法では、特にクラウドにおいて、大規模なデータベースインスタンス、多様なアプリケーション、そして多様なユーザーといった高パフォーマンス要件を満たすことが困難でした。しかし、AIの学習ベースの手法によってこの問題を軽減することができます。2つ目は、データベース技術によってAIモデルを最適化できること（DB4AI）。例えば、AIは開発者が複雑なコードを記述し、複雑なモデルを学習する必要があるため、実際のアプリケーションへの導入が困難です。データベース技術を活用することで、AIモデルの利用に伴う複雑さを軽減し、AIアルゴリズムを高速化し、データベース内でAI機能を提供することができます。全体像は以下のとおりです。ここではAI4DBの方向性に焦点を当てます。従来のデータベース設計は経験的な手法と標準に基づいており、データベースの調整と保守には人間の介入（DBAなど）が必要でした。人工知能技術は、こうした制約を軽減するために活用されています。次の図は、機械学習がデータベースにもたらす可能性のある技術的ブレークスルーの一部を示しています。 主な機能としては、パラメータチューニング、インデックス/ビューコンサルティング、SQL書き換え、コスト見積もり、結合順序最適化などが挙げられます。これらの機能からもわかるように、AI4DBはデータベース運用上の課題解決に重点を置いており、多くの製品ページで言及されている「自律性」や「オートパイロット」といった概念もその一つです。つまり、主にデータベース自体に固有の問題に対処しています。一方、ChatGPTは、データそのものだけでなく、人間とデータベースの関係性に関わる問題の解決に重点を置いています。 ❖ SQL文を生成する（対象者：開発者、アナリスト） これは現在最も一般的なタイプのアプリケーションであり、従来のSQL文を自然言語記述に置き換えます。これにより、データベース利用への参入障壁が下がり、開発効率が向上します。主な恩恵を受けるのは、データベースアプリケーション開発者とデータ探索者（データアナリストなど）です。中国ではNineDataやBytebase、国際的にはsqlTranslateやAI2sqlなど、多くの製品がこの機能を統合しています。以下では、ChatGPTの機能を観察するための簡単なテストを実施します（以下のテストはChatGPT 3.5に基づいています）。 このシンプルな例はChatGPTの機能を示しています。自然言語記述から対応するSQLを生成できます。 ❖パフォーマンス最適化（受益者：DBA、開発者） ChatGPTのもう一つの機能は、データオブジェクトやステートメントを最適化する機能です。以下に一般的な提案をいくつか示します。 特定のステートメントに基づいて、さらなる最適化の提案も提供できます。もちろん、上記の最適化の提案は比較的一般的なものであり、特定のオブジェクトに対する最適化も可能です。次のセクションでは、ステートメントレベルでの最適化の提案を示します。 上記の機能は、多くの一般的なパフォーマンス問題を解決し、開発者や初級DBAの作業を大幅に簡素化します。ほとんどの基本的なパフォーマンス問題を解決できると言えるでしょう。 ❖構造設計（受益者：DBA、開発者） ChatGPTは、既存のオブジェクトやステートメントに基づいて最適化の提案を行うだけでなく、データベース構造の事前設計も実行できます。簡単なシナリオ記述に基づいてデータベース構造の定義を提供し、構造設計プロセスを簡素化します。下の画像は、シンプルな学生成績登録システムのデータベーステーブル設計を示しています。これには、主要なテーブル、フィールド、制約などの定義が含まれており、非常に包括的です。 ❖アーキテクチャ設計（受益者：DBA、建築家） さらに一歩進んで、データベースアーキテクチャの設計もChatGPTに任せたらどうなるでしょうか？下の画像は、上記で示したサンプルシナリオで、ChatGPTが推奨データベースの選択肢を提示している様子です。使用するAWS製品の範囲を明確にした後、いくつかの選択肢を提案してくれました。さらに、特定のパフォーマンス要件を指定すると、推奨仕様（db.r5.large）と、アーキテクチャの最適化ポイント（読み取り/書き込み分離など）も提示されました。 ❖ データ分析、マイニング、探索（受益者：データアナリスト） ChatGPTの最大の強みの一つは、情報を理解する能力にあります。これは、データ分析、マイニング、探索の多くの分野で活用できる能力です。データの変化を鋭く察知し、トレンド分析さえも実行できます。次のグラフは、2021年と2022年の中国各省のGDPを示しています。この情報を用いて、ChatGPTは今年のGDPを推定できます。 ❖データガバナンス（受益者：データ管理者、セキュリティ担当者） 企業は膨大な量のビジネスデータを保有しています。これらのデータをどのように有効活用し、データ資産を形成し、その価値を最大化するかは、企業経営者にとって重要な課題です。従来の方法では、データモデリングなどによるトップダウン型のガバナンスが求められますが、企業の発展段階やアプリケーション開発能力といった制約により、このアプローチは大きな課題に直面しています。ChatGPTは、データ自体の意味を理解することから始め、ボトムアップ型でガバナンス構造を構築することで、企業経営の課題を解決します。例えば、ChatGPTにデータセットを提供することで、その属性を評価することができます。 あるいは、明確に定義されたルールがある場合、データ品質の問題をどのように判断するのでしょうか? 結論は： まとめると、ChatGPTはデータアプリケーション構築の全プロセスにおいて重要な役割を果たします。初期段階のアーキテクチャと構造設計から、中期段階のアプリケーション開発と最適化、そして後期段階のデータ分析、マイニング、さらにはデータガバナンスに至るまで、企業のデータと上位アプリケーションのほぼすべての側面をカバーします。開発を簡素化する機能は現時点ではまだ初歩的なものですが、技術が成熟し、特定の垂直分野への注力が強化されるにつれて、完全に自動化されたデータアプリケーションの構築が現実のものとなると予想されます。ビジネスアイデアを提案するだけで、アプリケーションの設計・開発からリソースの選定、導入、アプリケーション運用分析まで、すべてを一手に引き受けてくれることを想像してみてください。 |
