SQLに強いAIは?ChatGPT、Gemini、Claude Codeを比較
SQLiteのテストではGPT-6.1 Solが3つのSQLクエリすべてで正解。無料で使う場合や、Claude Codeを選ぶ場合の注意点も紹介します。
更新(2026年11月9日):Claude Fable 5.2とMythos 5.2がリリースされ、料金・提供範囲・ベンチマークはClaude Fable 5.2まとめで解説しています。
👁 116閲覧数
SQLクエリの作成には、GPT-6.1 Solを使えるChatGPT Plusが特に適しています。落とし穴を仕込んだデータベースで3つのクエリをテストしたところ、すべて正確な結果になりました。SQLをたまに書く程度なら無料のChatGPTやGeminiで十分です。マイグレーションやファイルを含むプロジェクト全体を扱うなら、Claude Proプランで使えるClaude Codeが候補になります。
この記事は「AIは何に使える?50の質問」の短い回答のひとつです。2026年10月8日に確認しました。
無料で使うなら?目的別に選ぶSQL向けAI
ポーランド国内向けの料金情報は、日本の読者には適用できないため掲載していません。
SQLのミニテスト
SQLiteで、顧客40人、注文89件のショップデータベースを作成しました。テストでは2つの落とし穴を用意しました。ひとつは顧客情報のないゲスト注文で、一般的な「NOT IN」を使うと結果が空になるケース。もうひとつは、DISTINCTを使わない結合によって顧客数が実際より多くなるケースです。GPT-6.1 SolにAPI経由で、都市別ランキング(第3四半期)、注文のない顧客、月ごとのキャンセル率を求める3つのクエリを作らせ、データベースで実行しました。指示はポーランド語で行っています。3つとも正解と完全に一致し、モデルはNOT EXISTSとCOUNT(DISTINCT)を自ら使って2つの落とし穴を回避しました。テストの費用は0.008 USDでした。
SQLをAIに書かせるときの注意点
- PostgreSQL、MySQL、SQL Server、SQLiteなど、使用するSQLの方言とテーブル定義を必ず伝えてください。情報がないと、AIが列名や日付関数を推測します。
- 顧客データやデータベースのパスワードは入力しないでください。作業にはCREATE TABLE文で示したスキーマと、架空のデータ数行があれば十分です。
- AIが作成したUPDATE文やDELETE文は、まずコピー上で実行するか、取り消し可能なトランザクション内で実行してください。
- 自分で手計算できる少量のデータで結果を確認してください。クエリが実行できても、集計結果が正しいとは限りません。
SQLクエリ作成に使えるプロンプト
以下は、ポーランド語で行ったテストの指示文を日本語に訳したものではなく、SQL作成時に使えるテンプレートです。
使用するデータベース:[PostgreSQL / MySQL / SQL Server / SQLite] スキーマ: [必要なテーブルのCREATE TABLE文を貼り付ける] データについての注意点:[例:client_idはNULLの場合がある、日付はYYYY-MM-DD形式のテキスト、ステータスは「新規」「支払い済み」「キャンセル」] タスク:[何を、どの期間について、どの条件で集計したいか] 1. SQLクエリを書き、2文で説明してください。 2. NULL値、結合による重複、日付の境界など、注意すべき点を挙げてください。 3. 少量のデータで結果を確認するための短いチェック用クエリを追加してください。Google · あなたの情報源GoogleでKiramesuをもっと上位に表示-ワンクリックで設定お気に入りの情報源に追加 →
SQL向けAIについてよくある質問
無料で使えるSQL向けAIはありますか?
無料版のChatGPTやGeminiは、テーブル定義とSQLの方言を伝えれば、一般的なクエリの作成に役立ちます。有料プランよりメッセージの利用上限は低くなります。
ChatGPTは正しいSQLクエリを書けますか?
今回のテストでは、GPT-6.1 Solが3つのクエリすべてで正解し、2つの落とし穴も回避しました。ただし、内容を把握しているデータで結果を確認することは欠かせません。
AIをデータベースに直接接続できますか?
できます。たとえばClaude Codeは、ターミナルからクエリを実行できます。アクセス権はコピーしたデータベースか読み取り専用アカウントに限定し、すべての権限を持つ本番データベースには接続しないでください。
ほかの用途別AIはAIは何に使える?で紹介しています。料金情報を含むコーディング向けツールについては、プログラミング向けAIをご覧ください。データがスプレッドシートにある場合は、Googleスプレッドシート向けAIの記事も参考になります。


