もうSQLは書かない バイブクエリが企業のデータ分析を変える
本記事はCDataが提供する「CData Software Blog」に掲載された「もうSQLは書かない：次世代データクエリ『バイブクエリ』が企業を変える」を再編集したものです。
私たちがデータから答えを得る方法が、いま変わろうとしています。
何十年もの間、クエリとはSQLを書くこと、硬直したビジネスインテリジェンス（BI）ツールを操作すること、あるいはダッシュボードへのリクエストの回答を列に並んで待つことを意味していました。それは確かに機能していましたが、迅速さも柔軟性もなく、データチーム以外の大多数の人にとって決してアクセスしやすいものではありませんでした。
CDataは、この状況が変わろうとしていると確信しています。私たちはこれを「バイブクエリ（Vibe Querying）」と呼んでおり、ビジネスユーザーがデータと対話する方法を再定義しようとしています。
バイブクエリは企業がデータと対話する方法を変えるでしょう。そして、それは当たり前のものになるでしょう。
従来のクエリとは？
従来のクエリは精度を重視して設計されています。データベースやAPIから欲しい情報（テーブル、フィールド、フィルタなど）を正確に指定する必要があります。SQLを直接記述するか、ビジュアルクエリビルダーを使うかに関わらず、クエリは本質的に構造化されています。
このモデルが最も効果的に機能するのは次の条件が揃った場合です。
・スキーマを知っている
・データにアクセスできる
・正しいクエリの書き方や要求方法を理解している
しかし、実際にこれらの条件を満たす人は多くありません。そのため、「今四半期にリスクのあるアカウントはどれか？」といった簡単な質問でさえ、ビジネスユーザーと管理者の間で長いやり取りが続いてしまいます。結果として、やり取りの中で情報が失われ、メールスレッドに埋もれ、リソースの制約により遅延します。
バイブクエリとは？
構文ではなく意図に基づいてソフトウェアを構築する「バイブコーディング（Vibe Coding）」にインスパイアされたバイブクエリは、同僚と会話するように質問することです。
SQLは不要、スキーマ図も不要です。何を知りたいかがはっきりしていれば十分です。
「2週間活動を記録していない、50万ドルを超えるパイプラインを持つ北東部のトップ営業担当者を表示してください。」
大規模言語モデル（LLM）とその意図を解釈するシステムの助けを借りて、構造化された結果を数秒で得ることができます。コードを書くのではなく、会話を通じて改善していきます。誰かにインサイトを提供してもらうまで待つ必要はありません。
実際のバイブクエリ活用
私たちはこれを直接体験しました。以前は、CRMからレポートが必要な場合は管理者を通す必要があり、多くの場合、複数回の確認が必要でした。
現在は、MCP（Model Context Protocol）サーバーによるバイブクエリを使って、チャットクライアントで直接質問し、リアルタイムで結果を改善できます。LLMが質問内容を解釈してCDataの表形式モデル経由でデータにアクセスし、構造化された回答を素早く返してくれます。
トレードオフ：アクセス、制御、成果
他のパラダイムシフトと同様に、バイブクエリはメリットだけでなく新しい課題ももたらします。
| 要素 | 従来のクエリ | バイブクエリ |
| 速度 | 低速、反復型 | 高速、会話型 |
| 精度 | 正確、コードによる定義 | 高精度、洗練により向上 |
| アクセス | ロール制限、ツールが必要 | LLMと自然言語でアクセス可能 |
| ガバナンス | 強力だがロックダウン | 適切な権限設定が必要 |
| 再利用性 | 手動クエリ再利用 | MCPとチャット履歴で自動化が容易 |
重要な考慮事項のひとつはガバナンスです。LLMの安全性は、付与される権限によって決まります。営業担当者がCRMで自分のアカウントしか閲覧できない場合でも、チャットアシスタントに過剰な権限が与えられていると、意図せず制限されたデータにアクセスしてしまう可能性があります。反対に、権限不足はLLMが意味のある回答を提供する能力を制限します。
だからこそ、バイブクエリを支えるインフラが重要なのです。
CData がバイブクエリを実現する方法
多くの新しいMCPサーバーは、エンタープライズデータをツール固有のAPIセットとして扱うため、get_opportunity、get_contact、get_accountといったカスタム呼び出しが必要になります。LLMはこうしたパターンを理解するための学習が必要です。
CDataは別のアプローチを採用しています。
私たちは、LLMがすぐに理解できる表形式のSQL準拠モデルを使って、エンタープライズシステムを公開しています。これはLLMの学習データと同じインターフェース（CRM、ERP、財務、HR、その他のビジネスシステムの馴染みのある構造化された表現）です。
つまり、次のようなメリットがあります。
・アクセスを定義するためのコードは不要です。
・特別なAPIやプロンプトを覚える必要はありません。
・必要なのは、AIが即座に探索可能なビジネスデータへのクリーンで管理されたアクセスだけ
さらに、これは私たちがデータパイプラインやデータウェアハウジングで使用している実績のあるインフラと同じ基盤に支えられているため、自然言語で投げかけたバイブクエリのすべてを、再利用可能で安全性が担保されたデータ資産として蓄積・活用できます。
バイブクエリの恩恵を受けるのは誰ですか?
CDataでは各チームが既にその価値を体験しており、ほとんどの企業でも同じ効果が得られると確信しています。
・ユーザー行動のトレンドを調査したいプロダクトマネージャー
・予測データの異常を素早く発見したい財務責任者
・顧客エンゲージメントの課題を把握したい営業・サポートチーム
・キャンペーン効果を詳細に分析したいマーケター
・データに基づく迅速な判断が必要な経営幹部
・チームの離職率やエンゲージメントを追跡したいHR責任者
共通点は何でしょうか？こうしたユーザーは皆、待ちたくありません。SQLを覚えたくもありません。欲しいのはただひとつ、答えです。バイブクエリなら、それがついに実現できます。
SQL を忘れよう。答えを得よう。
バイブクエリはデータチームを置き換えるものではありません。彼らを解放するものです。
ビジネスユーザーが必要なインサイトを自身で取得できるようになれば、データチームは戦略、モデル化、イノベーションに専念できます。全員にとってメリットがあります。CData MCP Serversのようなインフラがこれらのバイブクエリを安全かつ再利用可能にしたことで、これは単なる便利機能を超えた、根本的な変革となっています。
バイブクエリを体験してみませんか？
CDataはバイブクエリを実現しており、今すぐ始めることができます。
・無償のベータ版MCP Serversで、数分でLLMを実際の業務データに接続しましょう。
・バイブクエリシリーズで、実際の活用事例と技術的な背景を学びましょう。
・CData CommunityやVibe Querying subredditで他のアーリーアダプターとつながりましょう。
より良い質問をしましょう。より良い答えを得ましょう。データアクセスの未来へようこそ。
※本記事はCData US ブログQuerying vs. Vibe Querying: The Future is Conversationalの翻訳です。