DB Pilot

アシスタントは SQL エディタ、テーブルブラウザ、Python ブロック、そしてグラフ作成の中にまで入り込む。クエリの生成、自分が書いていないクエリの説明、エラーの修正を頼め、選んだデータベースとテーブルの文脈を使ってくれる。何が欲しいかはおおよそ分かるが正確な構文は覚えていない、という人のための自然言語から SQL への近道だ。OpenAI、Anthropic、Google、xAI の最新モデルに対応し、キーを入れれば任意のプロバイダーの独自モデルも使える。

ノートブックこそ、DB Pilot を普通の SQL クライアントと分かつ部分だ。各ブロックには SQL、Python、テキスト、グラフのいずれかが入り、Jupyter のノートブックのように順に実行される。クエリの結果は後続の Python ブロックで使え、Pandas や Polars のデータフレームは後続の SQL ブロックで使える。二つの言語を行き来するのにコピーと貼り付けは要らない。ブロックは Jinja でパラメータ化でき、秘密情報は環境変数として置ける。

ノートブックは、入力欄、日付フィルタ、テーブル、グラフを備えた小さなダッシュボードに変えられる。同じファイルが作業メモにも、人に渡すレポートにもなる。BI ツールより軽く作ってあるのは意図的で、狙いは繰り返せる分析であって、全社のダッシュボードではない。

テーブルブラウザは、表計算を触る感覚でレコードを見て直せる。行の追加、更新、削除ができ、SQL を書かずに絞り込みや並べ替えもできる。小さなデータベースを預かる人にとって、DELETE の打ち間違いへの警戒が軽くなる。

この SQL エディタは文脈に合わせてテーブル、列、キーワード、関数を補完するので、正確な名前を思い出す手間が減る。アシスタントと組めば、この欄は AI の効く SQL エディタになる。欲しい結果を書けば、確認できる形でクエリが出てくる。SQL の書式を整え、再実行できる履歴を残し、よく使う文はお気に入りに固定できる。

アプリのデータと接続情報はすべて手元のマシンに残り、パスワードは OS のキーチェーンに収まる。データベースとの接続は、自分のパソコンとサーバーの間で直接行われる。アシスタントはどのテーブルと列があるかを見て正確な SQL を書けるが、データベースの中身の行は読まない。

結果は書き出せ、CSV、JSON、NDJSON、Markdown としてクリップボードにもコピーできる。同僚への受け渡しはほぼこれで足りる。グラフ作成機能なら、コードを書かずに図を作り、結果グリッドの中で期間ごとの数値を比べられる。