この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
Semantic Operators: Run LLM Queries Directly in SQL
AIの新常識!? SQLからLLMを直接呼び出す「Semantic Operators」とは
近年、ChatGPTなどに代表されるLLM（大規模言語モデル）の進化が目覚ましく、ビジネスデータの「分類」「要約」「抽出」「生成」などを日常的に活用する企業も増えています。
しかし、現場での導入は簡単とはいえません。
例えば、サポートチケットや顧客レビューなど大量のテキストデータを「AIで分類したい」「要約や感情分析をかけたい」となった場合、どうしてもPythonやAPI、ETL（データ抽出・変換・書き戻し）といった複雑な仕組みが必要になっていました。
そんな中で、「Semantic Operators」（セマンティック・オペレーター）という新しい概念が登場しました。
この記事では、「Semantic Operators」によってどんなことが可能になり、何が従来と違い、どのような意味や価値があるのか？ その本質を考察していきます。
「エクスポート／API呼び出し／再インポートが不要に」——記事が指摘するブレイクスルー
引用記事は、その革命的な変化を端的にこう述べています。
The traditional approach: export the data, write a Python script to call an LLM API in a loop, handle rate limits and retries, parse the responses, then load the results back into your database. Three systems, two data movements, and a pipeline you’ll have to maintain forever. Semantic operators eliminate all of that. They let you call LLM reasoning directly from SQL — as a native database function.
日本語訳すると、「従来のやり方では、データをエクスポートしてPythonスクリプトでLLM API呼び出しを繰り返し、レート制限や再試行を考慮しつつ、結果をパースして再びデータベースにロードという、三つのシステムと二回のデータ転送、永続的に保守が必要なパイプラインが必要だった。しかし、Semantic Operatorsは全てを排除し、SQLからネイティブな関数としてLLMの推論を直接呼び出せる。」
この一文ですべてが要約されています。
SQL × LLM ― エンジニアの憧れを現実にする仕組み
Semantic Operatorsは、LLMのパワーを、あたかもCOUNT()やSUM()といった標準的なSQL関数のように使えるという意味で、データ基盤における大きなパラダイムシフトです。
記事では、以下のように「llm_classify」「llm_summarize」「llm_extract」「llm_generate」といった関数をSQLに埋め込んで利用できることを実例で示しています。
例えば：
sql
SELECT ticket_id, subject, llm_classify(message, ARRAY['billing', 'bug_report', ...]) AS category
FROM support_tickets
WHERE created_at > NOW() - INTERVAL '24 hours';
や
sql
UPDATE products
SET description = llm_generate('Write a 1-sentence product description based on: ' || ...)
WHERE description IS NULL;
こうした表記が、Pythonスクリプトや外部サービスのオーケストレーション一切なしで、すべて「SQLクエリ」の中に収まるのは、現場エンジニアにとっては驚異的です。
何が革新的なのか？——「データの行き来」と「技術的負債」からの解放
一見すると「便利なヘルパー関数が増えた」と思うかもしれませんが、本質はそこではありません。
従来の運用では、
– データのエクスポート
– Pythonや別言語によるAI処理
– クラウドAPIとの接続やエラー／レートリミット管理
– 結果のパースと再インポート
– パイプラインの構築・メンテナンス
……という「複数の問題・責任範囲・技術的な負債」が必ずつきまといました。
Semantic Operatorsは、SQLの「内部」にLLM推論を閉じ込めることで、運用負荷、開発コスト、セキュリティリスクなど根本的な課題を一気に取り除きます。
さらに、API呼び出しの失敗・再実行・ログ管理・一時ファイル・データの不整合……そうした“裏方の苦労”からプロダクトチームを解放できる意味も見逃せません。
データが「その場で賢くなる」——リアルタイムなデータ活用が変わる
Semantic Operatorsの導入で、テキストの分類・要約・情報抽出・自動生成が「データベースに入れた途端」に実行できます。
たとえば記事では、口コミレビューを2文で要約し、同時にポジティブ／ネガティブ／ニュートラルの感情も判定し、それをサマリー用テーブルに直でINSERTする例を紹介しています。
またエラーログからは、文章中に埋もれているエラーコードや部品名、重要度（低・中・高・重大）がそのまま「列」として抽出できるという強力なデモも。
This is especially powerful for incident response. Instead of grep-and-eyeball, your on-call team can query structured error data that was unstructured seconds ago.
「grepして目で探す」のではなく、「数秒前まで非構造だったログ」が一瞬で集計可能な「構造化データ」になるインパクトは、障害対応や保守現場でまさにゲームチェンジャーです。
「ベクトル検索」との違いは？——処理の重みとケースによる使い分け
AI文脈で話題となる「ベクトル検索」とSemantic Operatorsの違いにも記事は触れています。
- Semantic Operators＝LLMの推論による分類・要約・抽出・テキスト生成
- Vector Search＝近似類似度検索（おすすめ・検索・情報検索）
ベクトル検索は「事前に埋め込み処理しておけば、高速な検索が可能」「大量データに強い」。
一方、Semantic Operatorsは「1件ごとにLLM APIコールが走るので重い＆コストがかかる」「小〜中規模データや複雑な推論が得意」。
従って、「頻繁に似ている情報を探す」のはベクトル検索、「複雑なロジックで意味理解や生成が必要」なケースはSemantic Operators、というように、目的とコスト感に応じた使い分けが重要になります。
実務的な課題と今後への可能性――Semantic Operatorsは万能ではない
記事でも率直に指摘されていますが、Semantic Operatorsは「ある種の問題には強いが、万能ではない」ことには注意が必要です。
Each semantic operator call invokes an LLM API, which means per-token costs and rate limits. For high-volume classification, consider using semantic operators to label a training set, then train a lightweight model for bulk inference.
つまり、「何百万件ものデータ」はそのままLLM APIに渡すと費用も時間も膨大になりがち。
あくまで「小〜中規模で複雑な思考が必要」「トレーニングデータ作成や、例外的な長尾データ」に賢く使うのが現実解と言えるでしょう。
また、正規表現や単純な全文検索で十分なケースにまでSemantic Operatorsを使う必要はないわけです。
本質的には「AIシステム運用のアーキテクチャ」を変える一手
筆者が最大のインパクトとして強調したいのは、「AIとデータの間の壁が消える」ことです。
The database becomes the AI reasoning engine. This is the context lake philosophy: all data, all reasoning, one system. Your data doesn’t move to the AI — the AI comes to the data.
従来は「データ（DB）」→「AI処理（外部）」→「再びデータベースへ」と、部門や技術、システムが分断されていました。
これが「Semantic Operators」によって、AI推論がデータベース“内”で完結する。
- データの一貫性
- レイテンシ（リアルタイム性）
- セキュリティ（データ移動のリスク減）
- 管理コスト（パイプライン保守からの解放）
このメリットは、単なる機能追加や業務効率化にとどまらず、アーキテクチャそのものの変革をもたらします。
特に、AIエージェントやマルチエージェントシステムなど「高度なAI活用」が今後主流になればなるほど、この流れは加速するでしょう。
「AIのあるDB」が当たり前の世界へ——これからの意識変革
Semantic Operatorsの価値は「SQLでAIが直接使える」という便利さだけではありません。
「どのデータも、AIの理解や自動化によってその場で賢く“進化”させることができる」
という、新しい発想—コンテキストレイク型アーキテクチャ—にシフトしたことにあります。
現実のシステム設計や、業務運用に組み込む際には「コスト」「速度」「ユースケース」「運用体制」などバランスを取りつつですが、
「DBのクエリ＝AIのクエリ」という世界観は、今後あらゆる領域で常識となっていくでしょう。
SQLエンジニアやDBAにとってはもちろん、AIを業務に活用したい全ての現場にとって、この思想の転換を押さえておくことが、これからのデータ時代において大きな武器になると感じます。
まとめ：Semantic Operatorsが示す次世代データ基盤の姿
- Semantic Operatorsは、SQLクエリの中でAI（LLM）による意味理解／分類／生成が可能になるデータベース拡張
- 「データの移動」や「外部パイプライン」、「複雑な運用コスト」といった課題を一掃し、リアルタイムにデータが賢くなる体験を実現
- ベクトル検索や他のAI技術と組み合わせることで、適材適所で高度なデータ活用が実現できる
- 本質的には、「AI推論とデータの保管が同じレイヤーにある」アーキテクチャ変革であり、これからのデータ×AI活用の根底となる思想である
今後、データベースエンジニアだけでなく、現場のDX推進担当やデータ利活用責任者も、「Semantic Operators」とその背景思想から目が離せない時代になるでしょう。
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