Microsoft Copilot は簡単な SQL コマンドを作成できますか?

大手テクノロジー企業の主張によれば、次のような生成人工知能プラットフォーム マイクロソフトのコパイロット ビジネス組織のあらゆるレベルの人々の労働生活をより生産的かつ効率的にすることができます。 しかし、それは単なる誇張なのでしょうか、それともその主張には何らかの根拠があるのでしょうか?

たとえば、すべての Windows ユーザーが利用できる Microsoft Copilot の無料版では、コマンドに応じて一般的な SQL クエリを作成できますか? この能力は、時間に制約があり、期限を守ろうとしている経験の浅い従業員にとって非常に役立ちます。 以下では、Microsoft Copilot に SQL ヘルプを要求すると何が起こるかを調べます。

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単純な SQL コマンドを作成する Microsoft Copilot の機能をテストする

私たちの実験では、基本的で単純なものから始めました。 クリエイティブ モードを使用して、EMP_ID、Name、Salary、Age の 4 つの列を含む Employee という名前の SQL テーブルを作成するために必要なコードを Microsoft Copilot に要求しました。 AI は次のコードを提供しました。
CREATE TABLE Employee (


EMP_ID INT PRIMARY KEY,
Name VARCHAR(100),
Salary DECIMAL(10, 2),
Age INT


);


プロンプトとコードは次のとおりです。 図A。

このコードは、特定のニーズに応じて微調整が必​​要になる可能性がありますが、一般的に、コードは Copilot に要求された内容に基づいて正確で有用でした。

Microsoft Copilot によって提供される説明にも注意してください。 コードと同じくらい重要です。

「このステートメントは、EMP_ID を整数およびテーブルの主キーとして定義し、Name を最大 100 文字の可変文字列として定義し、Salary を合計 10 桁と小数点以下 2 桁の 10 進数として定義し、Age を次のように定義します。整数。 特定の要件に応じてデータの種類とサイズを調整してください。」

Microsoft Copilot とのセッションを続けて、このテーブルに新しいレコードを挿入するために必要なコードを生成するように AI に依頼しました。 結果のコードは次のとおりです。

INSERT INTO Employee (EMP_ID, Name, Salary, Age) VALUES (1, 'John Doe', 55000.00, 30);

プロンプトとコードは次のとおりです。 図B。

VALUES セクションは特定のニーズに合わせて変更する必要がありますが、Copilot によって提供されたコードと説明は正確で役に立ちました。 従業員のテーブルが完成したら、データベースからデータを取得するためのクエリを作成する任務が与えられる可能性があることに注意することが重要です。

次に Microsoft Copilot とのセッションで、このテーブルから特定の年齢以上の従業員をリストするために必要なコードを生成するように AI に依頼しました。 この場合、Microsoft Copilot がこのコードを提案しました。

SELECT * FROM Employee WHERE Age >= 30;

プロンプトとコードは次のとおりです。 図C。

繰り返しになりますが、特定のニーズに合わせてコードを調整する必要があるかもしれませんが、このコードは正確であり、SQL 構文に詳しくない従業員にとっては役に立ちました。

したがって、適切な方法で要求を満たせば、Microsoft Copilot は従業員向けに基本的な SQL コードを作成できます。 ただし、Copilot によって生成された回答が何であれ、適用性と正確性を常に精査する必要があります。

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Microsoft Copilot と SQL コード生成について何を学びましたか?

Microsoft Copilot を使った実験から次の結論を導き出すことができます。

• 適切な条件下で、適切な質問があれば、Copilot は従業員が自分の作業タスクに適用できる便利で正確な SQL コマンドを提供できます。
• Microsoft Copilot の無料版は、データをモデル化することで「知識」を取得します。 Bing 検索 そしてインターネット。 基本的な SQL コマンドを説明し、SQL のヒントを提供するチュートリアルはインターネット上で一般的です。 これら 2 つの条件は、SQL コマンドの戻り値について Copilot に尋ねると、有用な答えが返される可能性が高いことを意味します。 ただし、インターネット上で広まっていないトピックや調査されていないトピックについて質問しても、それほど成功しない可能性があります。
• ビジネス上の意思決定のためにインターネットから生成されたデータに依存することは、危険な行為となる可能性があります。 インターネットは不正確で誤解を招く情報で悪名高く、特定の状況では、Microsoft Copilot によって提供される回答がこれらの不正確さによって汚染される可能性があります。
• Microsoft Copilot が提供する回答が有用な場合でも、正確性と適用性を従業員が常に精査し、フィルタリングする必要があります。 生成 AI は強力なツールになる可能性がありますが、最終的な決定を下したり、単独で行動したりすることを信頼できることはほとんどありません。
• Microsoft Copilot セッションの最も強力な側面の 1 つは、回答を反復する AI の機能です。 この例では、質問に対する Copilot の以前の回答を、次の質問の基礎として使用することができました。 この機能により、従業員は AI と会話し、最も正確で有用な答えを導き出すことができます。
• この例では、Microsoft Copilot に送信された質問が詳細であればあるほど、生成される回答がより正確になることも示しています。 変数名を含めることで、Copilot は一般的な SQL コマンドのヒントだけでなく、完全な回答を提供することができました。 詳細な質問を作成できるかどうかが、単純な検索と有用な Copilot セッションを分けるものです。
• Microsoft Copilot を使用するには、それを仕事ツールとして使用しようとする従業員の考え方を調整する必要があります。 Copilot は単なる検索エンジンではないため、そのようにアプローチすべきではありません。 基本的に、従業員は Copilot に、インターネット上で入手可能な情報を読んで解釈し、質問に対して有用かつ正確かつ実行可能な回答を提示するよう求めています。 従業員が Copilot に対して行う質問は、基本的な検索エンジンに対して行う質問とは根本的に異なります。

従業員は仕事に関して Microsoft Copilot を信頼すべきでしょうか?

Microsoft Copilot は、正しく使用された場合に限り、従業員にとって有益な生産性ツールになり得ることを証明しました。 従業員は、Copilot やその他の生成 AI プラットフォームが単なる検索エンジンではないことを認識する必要があります。 Copilot に送信される質問は、詳細かつ具体的に考え抜かれている必要があります。 質問が詳細であればあるほど、答えもより詳細になります。 また、従業員は、最初の質問が、多くの場合、Copilot とのより有益で啓発的な会話につながる単なる基礎であることを認識する必要があります。