「キャンペーンの効果をすぐに比較したい!」
「投稿ごとのエンゲージメントを切り口別に見たい!」
でも…「SQLが書けないから分析担当に頼むしかない」
これは、SNS運用の現場でよくある “あるある” なのではないでしょうか。
データに基づいた迅速な意思決定が求められる一方で、専門的な「SQL」の知識が分析の壁となり、歯がゆい思いをしている方も少なくないでしょう。
そんな現場の悩みの種である「SQLの壁」。実は今、この壁をいとも簡単に突破できる技術が登場しました。それが生成AIです。
生成AIは、自然言語(普段私たちが話す言葉)で依頼するだけでSQLを自動生成してくれるため、専門知識がなくてもデータ抽出が可能になります。
生成AIは非常に賢いですが、より的確なSQLを出力してもらうためには、いくつかのコツがあります。ポイントは「AIが理解しやすいように、前提条件と目的を明確に伝えること」です。
テーブルの情報を伝える 例:「posts
テーブルは投稿内容、insights
テーブルは投稿ごとのリーチ数やインプレッションが入っています」のように、各テーブルが何を表しているかを教えます。
カラムの意味を伝える 例:「posts
テーブルのposted_at
は投稿日時、content
は投稿本文です」といった具合に、各列が何を示しているかを伝えます。
指示はできるだけ具体的に 曖昧な指示ではなく、具体的かつ明確に依頼することが重要です。
👍 「campaign_name
が『夏休みキャンペーン2025』である投稿について、投稿ごとの『いいね数(likes)』と『コメント数(comments)』、『保存数(saves)』を合計したエンゲージメント数を計算し、エンゲージメント数が多い順に上位10件表示してください。」
「でも、実際にどうやって使うの?」と疑問に思うかもしれません。ご安心ください。生成AIは、私たちが普段利用しているデータ分析ツールに続々と搭載されています。
代表的な例が、Google Cloud のデータウェアハウス(DWH)である「BigQuery」です。BigQueryにはAIアシスタント機能「Gemini for Google Cloud」(旧 Duet AI)が搭載されており、管理画面上で直接、日本語で指示を出すだけでSQLを自動生成し、そのまま実行可能です。
これにより、思考を中断することなく、データと対話するように分析を進められます。「Aの切り口がダメなら、次はBで見てみよう」といった試行錯誤が、圧倒的なスピードで可能になるのです。
メリットは大きく2つ。
ツールの画面から離れずに分析できる
結果をすぐに確認できる
生成AIをSQL作成に活用することは、単なる「時短」以上の価値をSNS運用にもたらします。
工数削減 ⏰ これまで数時間かかっていた複雑なSQL作成も、AIを使えば数分で完了します。これにより、分析担当者はより高度な分析や施策の考案に時間を使えるようになります。
SQL知識ゼロから分析をスタート 👥 SQLの学習コストをかけずに、非エンジニアも「まずは自分でデータを見てみる」という体験が可能に。チーム全体のデータ活用レベルが向上します。
多角的な分析 💡 SQL作成のハードルが下がることで、「この切り口でもデータを見てみよう」といった試行錯誤が容易になります。これまで時間や知識の制約で諦めていた多角的な分析に挑戦でき、新たなインサイトの発見につながります。
属人化の解消 🤝 「このデータは〇〇さんしか出せない」といった業務の属人化は、多くの組織が抱える課題です。生成AIを補助的に利用する文化を醸成することで、誰でも一定レベルのデータ抽出が可能になり、業務の標準化が進みます。
生成AIを活用すれば、データ分析は 「専門家だけのもの」から「チーム全員の武器」 へ。
スピードも質も高めながら、SNS運用の改善を加速できます。
弊社では、Gemini for Google Cloudを活用したSNSデータ分析やBigQuery導入支援も行っています。
👉 「SQLが苦手だけど、データをもっと活かしたい」 という方は、ぜひお気軽にご相談ください!
お問い合わせいただきましたら、担当者から追ってご連絡いたします。
内容によって、返答までに時間を要する場合もございますので、あらかじめご了承ください。
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