【問題演習クラス】本気で解くSQLクエリ50問（上）- コーディングテスト対策講座

こんにちは。

データ講義運営中のジョーです。

今日は非定期ニュースレターでAIが出て最近Text-To-SQLなどのライブラリ研究が活発になることを見ながら「海外データシーンは今どうしているのか？」が気になって見つけた内容を共有します。

DatacampのData & AI Trends & Predictions 2025 White Paperの翻訳と要約の記事であることを明らかにします。

AIがSQLとデータ分析の作業を自動化しつつ、既存のデータアナリスト、エンジニア、データ科学者の役割の区別が弱まっている

今では、すべての職員がデータを扱うことができなければならず、データリテラシー（データを読み取って活用する能力）がより重要になる

AIモデルはますます強力になっていますが、企業内の実際のAI導入は依然として

2025年までに、30％以上のGenerative AIプロジェクトが廃止されるという予測があります（Gartner）

単にAIモデルのパフォーマンスを高めるのではなく、実際のビジネスプロセスとどのように連携するかが重要な課題となっている

AIモデル間のパフォーマンスの差が減少し、ユーザーエクスペリエンス（UI/UX）と実際の活用性がより重要な競争力となっている

AI研究所は、より直感的で使いやすくする方法を心配しています。

AIを単純な技術ではなく、ビジネス運営の必須ツールとして位置づけるようにすることが目標

AIとデータ活用能力の格差が企業内の主な問題として残っている

企業はAIを導入するよりも、従業員がAIやデータを扱えるように教育する方が緊急の課題となっている

AIベースのText-to-SQL技術が発展しつつ、SQLによるデータ抽出が容易になる時代

しかし、SQLを知らなくても良いというわけではなく、SQLを解釈して活用する能力がより重要になる

AIがSQLを生成して解釈しますが、どのデータを分析するかを計画することは依然として人の役割です

ソース：

読んでくれてありがとう。

ジョードリーム