自然言語クエリ（NLQ）とは？メリット・活用例をわかりやすく解説
自然言語クエリ (NLQ) とは？
自然言語クエリ (NLQ) は、日常的な言葉で簡単な質問をすることで、データから即座にインサイトを得ることができる、ビジネス・インテリジェンス (BI) の技術です。ユーザーは、SQL (構造化クエリ言語) を作成したり、複雑なダッシュボード操作を行う代わりに、「収益の月次トレンドを表示して」などの質問を直接入力するだけで、即座に回答を得ることができます。結果、データ分析における多くの障壁が取り除かれ、作業チームはより少ない労力でデータを探索し、意思決定を行えるようになります。
NLQの使い方: LANSA BI – 自然言語クエリ – デモ (5分間) (英語)
現在のNLQシステムは、初期のキーワード・ベースのツールよりもはるかに進歩しています。人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP)、自然言語理解 (NLU)、大規模言語モデル (LLM) の進歩により、最新のNLQツールは、ただ単に一致したキーワードに頼るのではなく、ユーザーの意図と文脈の両方を理解できるようになりました。その結果、システムが複雑な質問を解釈し、適切なデータフィールドにマッピングして、正確な結果を生成できるようになりました。こうした能力により、セルフサービス分析の中核をNLQが担うようになり、より多くのユーザーが自信を持ってデータを扱えるようになりました。
さらに、NLQは現在、さまざまなBI (ビジネス・インテリジェンス) 環境に統合されており、日常業務のサポート、アナリストの負荷軽減、レポート作成サイクルの高速化に貢献しています。データのエコシステムが複雑化する中、NLQを活用することで、大規模なデータセットを簡単かつ直感的に扱えるようになります。
重要ポイント
- 自然言語クエリ (NLQ) を活用することで、ユーザーは日常で使う言葉でビジネス・データに関する質問をし、インサイトを得ることができます。専門的なSQLクエリを記述する必要はありません。
- データ量は増大し、迅速な意思決定が求められる昨今、NLQを活用することで、インサイトを自ら取得することが可能です。アナリストの作業を待ったり、複雑なツールを操作する必要もありません。
- ユーザーが「地域別の売上」や「月次の収益推移」といった質問をするだけで、企業データから即座にグラフが生成されます。
- 信頼性の高いNLQを実現するには、正確なデータと適切に構造化されたデータセット、そして意思決定の根拠として信頼できる分析環境が不可欠です。
- LANSA BIのNLQは、業務アプリケーションに直接埋組み込むことができるため、実際の業務が行われている現場でインサイトを提供することが可能です。
NLQの長所：自然言語クエリが果たす重要な役割
自然言語クエリ (NLQ) が重要な役割を果たす理由は、これまでビジネス・ユーザーがデータにアクセスして内容を理解することを妨げてきた、長年の障壁を取り除いてくれるからです。NLQはステークホルダーと分析システムとのやりとりを簡素化することで、組織のスピード感を高め、技術チームへの依存を減らすと同時に、データに基づいた意思決定があらゆる業務で行えるようになります。
1. セルフサービス分析を実現
非技術職のユーザーでも、自分でデータを探索できます。SQLを学んだり、複雑なデータベース構造を理解する必要もありません。このため、アナリストやITチームに対する度重なるリクエストが減少し、技術者はより専門的で価値の高い業務に集中することができるようになります。
2. BI利用の拡大
自然言語クエリは、検索エンジンやチャットベースのプログラムのように使えるため、ユーザーにとって親しみやすいものです。この使いやすさが、膨大なデータや複雑なテクノロジーに対するユーザーの苦手意識や混乱を取り除いてくれます。
3. インサイト取得の時間を短縮
データに裏付けられたBIレポートをわずか数秒で見ることができるため、数時間、時には数日間、回答を待つ必要がありません。より早く情報にアクセスできることで、運用、財務、営業、マーケティングなど、あらゆる部門の意思決定を支援し、最新の課題や機会も考慮に入れた迅速な対応ができるようになります。こうしたインサイトは、パフォーマンスの向上、業務効率化、顧客満足度、競争力の強化につながります。
つまり、企業はNLQを活用することで、強固なデータ文化を社内に構築することができます。社員は自信を持ってデータを扱えるようになり、提供されたインサイトを日々の業務で活用できます。
NLQとビジネス・インテリジェンス支援
自然言語クエリ (NLQ) を利用することで、簡単にビジネス・インテリジェンス (BI)を抽出できます。事前定義のダッシュボードや静的レポートのみに頼るのではなく、自ら質問を投げかけることで、手元にあるデータから即座に結果が提示され、視覚的に確認できます。意思決定をする際に新しいレポートが作成されるまで待つ必要がなく、パフォーマンス指標やトレンドを調査したり、地域別・期間別・製品ライン別など特定のビジネス領域の分析を行うことができます。
AI搭載のBI環境において、NLQは自動分析機能と連携して、データのパターンや異常、最新トレンドの分析を継続的に行います。通常と異なるアクティビティや大きな変化をシステムが検知した場合、ユーザーはデータについて的を絞った質問を行うことができるため、背後にある要因を調査できます。また、AIはNLQによるクエリ結果を分析して、主な要因の特定、パフォーマンスの変化の解説、重要な調査結果の要約などを行うことができ、迅速かつ情報に基づいた意思決定をうながしてくれます。
LANSA BIはこうした機能をすべて網羅しており、既存の業務アプリケーションにNLQを直接埋め込むことができます。その結果、日々の業務で使用している管理システムを使って、データやインサイトに直接アクセスして、意思決定が行えるようになります。NLQクエリによって生成されたビジュアライゼーション (可視化データ) は、ビジネス・インテリジェンス・ダッシュボードに追加して、主な指標を監視したり、データストーリーに組み込んで、トレンドに文脈を与えることができます。
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ユーザー別のNLQ分析
従来データを分析できる状態にするには、ユーザーはさまざまな技術的な手順を経なければなりませんでしたが、自然言語クエリ (NLQ) は、これを簡素化します。これまでの典型的なBIワークフローでは、回答を得るために、適切なデータセットの特定、最適な指標と方向性の選択、フィルタ定義、クエリ構築といった、複数の手順を経た後、ビジュアライズすることが一般的でした。NLQは、このプロセスの大部分を自動化します。システムはユーザーの質問を解釈し、データモデル内の関連フィールドにマッピングしてクエリを構築し、その結果をグラフや表として返してくれるのです。
- 現場のユーザー: NLQを利用すれば、複雑なデータモデルの操作や分析システムの指標の構成を理解する必要がなくなります。指標の選択、グルーピング・ロジック定義、フィルタ設定などの作業を行う代わりに、ビジネス用語を使って必要な情報を説明するだけで済みます。システムがその要求を基となるクエリ・ロジックに変換し、ビジュアライゼーションを自動生成してくれます。
- アナリスト: データを探求して分析する際のデータ取得や検証プロセスが簡素化されます。質問の検証、異なる集計方法の確認、特定のセグメントの調査などを素早く実行できます。手動でクエリを書いたり、ビジュアライゼーションを再構築する必要もありません。そのため、分析の初期段階を短時間で進めることができ、より深い調査やモデリング、解釈に力を注ぐことができます。
- 経営層・意思決定者: 特定のパフォーマンス指標にアクセスする手順が簡素化されます。責任者が自らデータに直接クエリを投げかけ、指標の確認やトレンドの調査、ビジネス領域ごとの変化を検証できます。複数のダッシュボードを確認したり、新しいレポート作成を依頼する必要がなくなります。
NLQを利用することで、クエリの構築、指標の選択、ビジュアライゼーションの生成が自動化され、直接企業データとやり取りができ、ビジネス・インテリジェンスにアクセスする際の技術的な手順が簡素化されます。
NLQ、NLP、NLUの違い
これらの用語は、AIによって強化された分析を語る際によく使われますが、それぞれ別の技術を指しており、実際は言語処理の異なる段階で機能します。
- 自然言語処理 (NLP: Natural Language Processing):
NLPは、コンピュータが人間の言語を処理・分析できるようにする、広範な人工知能の分野です。テキスト分解、文法・文構造の識別、キーワード認識を行い、マシンが理解できる方法で言語入力を処理する技術を含みます。NLPは、チャットボット、翻訳ツール、音声アシスタントなど、多くの言語ベースのテクノロジーの技術的基盤となっています。 - 自然言語理解 (NLU: Natural Language Understanding):
NLUは、意味と意図の解釈に特化したNLPの一分野です。NLPが言語の構造を処理するのに対し、NLUは実際にユーザーの意図は何かを決定しようと試みます。文脈、単語間の関係、ビジネス用語などを分析することで、ユーザーの要求を正しく解釈します。分析システムにおいて、NLUはユーザーの質問における、指標 (メトリックス)、次元 (ディメンション)、データセットなどを特定する役割を担います。 - 自然言語クエリ (NLQ: Natural Language Querying):
NLQは、上記の技術をビジネスインテリジェンス (BI) システム内で応用したものです。NLQにより、ユーザーは日常的な言葉でデータについて質問し、分析データセットから結果を受け取ることができます。NLQでは、言語入力の処理にNLPを、ユーザーの意図の解釈にNLUを利用し、要求を構造化クエリに変換して、適切なデータを取得します。NLQを活用することで、ユーザーはBIプラットフォームにおける会話型のデータアクセスが可能になります。
自然言語クエリ (NLQ) の種類
BIプラットフォームにおけるユーザーの質問の解釈方法、データ探索のガイド方法により、自然言語クエリの実装の種類が異なります。最も一般的なのは、「検索ベースNLQ」、「ガイド付きNLQ」、「AI駆動型NLQ」の3つのアプローチです。
1. 検索ベースNLQ
検索ベースの自然言語クエリでは、ユーザーが検索バーに質問を入力すると、元となるデータベースの要素とキーワードが照合されます。このタイプのNLQは多くのBIプラットフォームでユーザーインターフェースに直接組み込まれており、ユーザーは質問を入力することで、準備されているデータに基づいた回答を素早く得ることができます。
ただし、その能力はシステムによって大きく異なります。プラットフォームによっては、サポートされるキーワードやデータの種類が限定されていたり、クエリ可能なデータ量に制限があったり、複雑なクエリが受け入れられない場合もあります。また、検索ベースNLQツールでは、クエリの構成方法についてのガイドがほとんど提供されないことも多いため、ユーザーはシステムが理解する質問の内容が分かりづらいといった課題があります。
2. ガイド付きNLQ
ガイド付き自然言語クエリでは、プラットフォームのデータモデルやビジネス・ルールに準拠した構造的な選択肢が提供され、ユーザーがより正確なクエリを作成できるようサポートされます。自由なテキスト入力に完全に頼るのではなく、システムが選択式のプロンプトを表示することで、順を追ってユーザーを導いてくれます。
例えば、特定の地域の顧客情報を探しているユーザーがいたとします。このユーザーは最初に「顧客」を選択します。次にシステムからは「居住地の範囲」「登録日時 (～以前)」「登録日時 (～以降)」「取引期間」といった選択肢が提示されます。「居住地の範囲」を選択すると、システムからは地理的範囲や事前定義の顧客セグメントなどの追加カテゴリーが表示されるのです。このように、クエリ作成プロセスをガイドすることで、ユーザーはより的確な質問を行い、関連性の高いインサイトを取得できます。
関連記事: ガイド付きLQによるインサイトの抽出 (英語)
3. AI駆動型NLQ
AI駆動型の自然言語クエリは、日常的な言葉で書かれた質問を人工知能を使って解釈します。キーワードや事前定義のプロンプトのみに依存するのではなく、質問全体の意味をシステムが分析し、ユーザーが知りたいことを確定します。ユーザーはデータ構造を理解していなくても、細かい質問をすることができ、システムはその意図を特定して、適切なクエリを生成して、自動的に結果を返してくれるのです。
また、AI搭載のNLQは、関連する追加の質問を推奨したり、結果を分かりやすい言葉で説明したり、より深いデータ探索へとユーザーを導くことも可能です。会話のような長い質問も解釈するため、このアプローチは、経験豊富なアナリストから普段はあまり利用しないビジネスユーザーまで、幅広い層のユーザーをサポートし、企業全体において、データ探索をより身近なものにしてくれます。
自然言語クエリ (NLQ) の活用例
自然言語クエリは、多くの業界において多様な形態で活用されています。
ヘルスケア
医療現場においては、臨床医が「リスクのカテゴリ別に入院患者数を表示して」といった質問をすることができます。また、平均入院日数や治療結果、日々の患者数の推移なども詳細に分析可能です。NLQを導入することで、複数のダッシュボードを開いたり、レポートを手作業で作成する必要もなく、わずか数秒で明確な回答を得ることができるため、患者のために迅速かつ情報に基づいた適切な意思決定を行うことができるようになります。
小売業
小売業では、購買パターン、在庫状況、季節ごとのトレンドなどを調べることができます。また、売れ筋商品、在庫が少ない商品、効果的なプロモーションなども簡単に把握できます。NLQを活用することで、膨大なダッシュボードを読み解く手間が省け、前述のようなインサイトが即座に得られるので、定期的なデータ更新が可能となり、販売計画や需要予測の精度も向上します。
金融サービス
金融サービスにおいては、アナリストが不正の兆候を発見したり、信用リスクの審査を行うことができます。NLQを利用することで、取引パターン、顧客行動、口座の異常な動きなど、わずか数秒で検出でき、迅速かつ明確なインサイトが得られるので、リスク評価プロセスのスピードアップ、組織全体のコンプライアンス体制の強化につながります。
製造業
製造業では、簡単な自然言語クエリを使って、生産の遅延状況の把握や、設備の不具合のモニタリング、生産高の確認などを行うことができます。オペレーションのパフォーマンスを迅速に可視化できるため、さまざまな問題に事前に対処でき、生産への影響を抑えることができます。
教育分野
教育機関では、NLQを使って入学者数の把握、学習進捗のモニタリング、成績結果の確認などを行うことができます。複数のシステムやさまざまなスプレッドシートを時間をかけて調べる必要がなく、重要な指標に素早くアクセスできるため、手作業によるレポート作成の時間を削減でき、学習成果の向上に向けた取り組みにより多くの時間を割くことが可能になります。
自然言語クエリ導入の課題
自然言語クエリ (NLQ) は大きな進化を遂げていますが、この技術を導入する企業にとっては、依然乗り越えなければならない課題もあります。
1. 複雑なクエリの処理
NLQのシステムによっては、複雑または多層的な質問をうまく処理できない場合があります。表現が曖昧だったり、複数の条件が組み合わされた場合など、古いツールでは意図を誤解し、不完全で紛らわしい、もしくは不正確な回答を招く可能性があります。
2. データ・モデリングとストレージの制約
NLQがパフォーマンスを最大限に発揮できるのは、基盤となるデータが正確で、構造化されており、適切にモデリングされている場合です。ところが、未だに断片化されたデータセットや旧式のデータ・モデリングを使用する企業も多いのが現実です。データ構造に一貫性がなければ、混乱を招く回答や誤った回答がシステムから返される可能性があります。NLQの信頼性を確保するには、強固なデータモデリングが不可欠な要件となります。
3. 透明性と信頼性
ユーザーの多くは、NLQシステムが自分の質問をどのように解釈したのかを知りたいと望んでいます。結果を導き出したロジックが表示されていないと、出力された情報への信頼が低下しかねません。また、わずかな言い回しの違いで異なる結果が出ることもあり、データをもとに意思決定を行うユーザーにとっては不安要素となる場合があります。
4. ユーザーの抵抗感と慣習
従来のダッシュボードや手動のSQLクエリに慣れているユーザーにとって、NLQの導入は当初は違和感を覚えるかもしれません。ただ、適切なトレーニングと経験を積むことで、多くのユーザーがNLQによって分析が加速し、レポート作成の定型業務が削減されることを認識するようになります。
LANSA BIの導入がビジネスにもたらすメリット
ビジネス・インテリジェンスのプラットフォームLANSA BIを使って、企業はデータを処理し、インサイトを取得して結果を分析することで、日々の業務や意思決定に活かすことができます。明確で視覚的な出力を活用して、さまざまな組織でビジネス・パフォーマンスの調査、トレンドの特定、結果の共有を行うことができます。このプラットフォームには、自然言語クエリ (NLQ) が組み込まれているほか、対話型ダッシュボード、データ・ストーリー、インサイト生成補助、BIオートメーションなどの機能が備わっているため、インサイトの生成と共有を大幅に簡素化できます。
LANSA BIは、広範なエンタープライズ・システムとの接続が可能で、異なるソースからの情報を単一の分析環境に統合できます。また、IBM i 上で稼働するアプリケーションはもちろん、既存のアプリへの組み込み分析がサポートされているので、実際の業務が行われている稼働システムから直接インサイトを確認することができます。この柔軟性に富んだLANSA BIは、あらゆる業界でお使いいただけます。従来のレポートツールを最新の分析プラットフォームに置き換えたいお客さま、初めてビジネス・インテリジェンス機能を導入したいお客さまなど、LANSAのBI担当者が、レガシー・レポートの移行や分析環境の構築全体をサポートし、迅速かつ確実な導入をお手伝いします。
関連記事: LANSAによるJDBCベースのDb2統合 (英語)
まとめ
自然言語クエリ (NLQ) によって、組織におけるデータの処理方法が変化しつつあります。NLQを利用することで、ユーザーは日常の言葉で質問し、即座に回答が得られるので、かつては分析の障壁となっていた多くの技術的な障壁が取り除かれます。業務により生成されるデータ量はますます増え、意思決定サイクルが加速化する現在、データの傾向分析を簡素化するツールの重要性が今まで以上に高まっています。NLQと最新の分析機能を組み合わせたプラットフォームを活用することで、パフォーマンス調査やトレンド発見、情報からアクションへの転換を効率良く実現できます。
さらに詳しく知りたい場合は、LANSA BIを使ったNLQの実際の動作をご確認いただけます。デモンストレーションの依頼や、BI要件に関する相談は、お問い合わせください。
参考文献：
[1] “How does an LLM handle ambiguous or multi-purpose tools? | Milvus.”
https://milvus.io/ai-quick-reference/how-does-an-llm-handle-ambiguous-or-multipurpose-tools
[2] “The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling | Ralph Kimball & Margy Ross.”
https://ia801609.us.archive.org/14/items/the-data-warehouse-toolkit-kimball/The%20Data%20Warehouse%20Toolkit%20-%20Kimball.pdf
[3] “Natural Language Processing (Computer Science) | Britannica.”
https://www.britannica.com/technology/natural-language-processing-computer-science
[4] “NLP（自然言語処理）とは| IBM”
https://www.ibm.com/jp-ja/think/topics/natural-language-processing
[5] “自然言語理解（NLU：Natural Language Understanding）とは | IBM”
https://www.ibm.com/jp-ja/think/topics/natural-language-understanding
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FAQ (よくある質問)
Q: NLQは予測分析や異常検知に利用できますか？
はい。NLQを活用すれば、シンプルな質問を行うだけで、データ内のトレンドやパターン、異常な変化を簡単に調査できます。ユーザーは時系列による指標確認、期間ごとのパフォーマンス比較、主要指標の急増や急落の検証などを素早く行うことができます。そのため、異常値の発見や予測分析の裏付けとなる予兆を複数のチームが分析できます。クエリ構築やレポート作成などの手作業も必要ありません。
Q: NLQ はデータアナリストに取って代わるものですか？
いいえ。NLQは、定型的なデータ処理のリクエストを自動化することで、アナリストの生産性を向上させます。ユーザーがNLQを利用して自然言語による問いかけにより基本的なインサイトを取得できるようになれば、アナリストが標準レポートを作成したり、質問に繰り返し回答することに費やす時が削減され、アナリストの専門性が必要とされる、より深い分析やデータモデリング、戦略的な業務に注力できるようになります。
Q: NLQはリアルタイムデータに対応していますか？
はい。現代の多くのBIプラットフォームは、リアルタイムまたは準リアルタイムのデータ接続をサポートしています。例えば、LANSA BIはIBM i のDb2をはじめとするエンタープライズ・データソースに直接接続できるので、ユーザーは現状の運用データに対してクエリを行うことができ、最新情報に基づくインサイトを得ることができます。
Q: NLQは大企業用ですか? 中小企業でも役に立ちますか？
NLQは組織の規模に関係なく、非常に重要です。中小企業でNLQを使うことで、高度な専門スキルがなくてもデータ分析が行えるようになります。また大企業においては、各部署にNLQを展開することで、データへのアクセスを拡大し、組織全体で一貫性のある、データに基づいた意思決定を促進することが可能になります。
Q: NLP とNLQの違いは?
自然言語処理 (NLP: Natural Language Processing):
NLPは、コンピュータが人間の言語を処理・分析できるようにする、広範な人工知能の分野です。これには、チャットボットや音声アシスタント、機械翻訳などのアプリケーション内で使われている技術が含まれます。
自然言語クエリ (NLQ: Natural Language Querying):
NLQは、上記の言語処理技術を分析ビジネスインテリジェンス (BI) システム内で応用したものです。ユーザーはNLQを使って日常的な言葉でデータについて質問することができます。システムはその要求を解釈し、基となるデータセットから関連情報を取得するための構造化クエリへと変換します。
作者について
LANSA編集部
LANSAは、企業における効率的なソフトウェア開発やモダナイゼーションを支援する、プロフェッショナルなローコード開発プラットフォームです。このブログでは、数十年にわたってIBM i を利用する企業のイノベーションを支え、基幹システムの将来性を守ってきた経験を基に、皆さんに役立つ情報をお届けします。