Vanna AIでText-to-SQLを実現！自然言語でDBを操作するOSSフレームワーク入門

「SQLってむずかしそう…テーブル構造を覚えるだけで一苦労」そんな悩みを抱えたことはありませんか？

実は今、自然言語（普通の日本語や英語）をそのままSQLに変換してくれるAIフレームワークが注目を集めています。その代表格が Vanna AI です。🎉

Contents

Vanna AIって何者？
仕組みはたったの2ステップ
実際にどう使うの？コードで確認しよう
どんな場面で役立つ？
まとめ

Vanna AIって何者？

artificial intelligence database / Photo by Rafael Minguet Delgado via Pexels

Vanna AIは、Text-to-SQL（テキストをSQLに変換する技術） のOSS（オープンソース）フレームワークです。GitHubでも急速にスターを集めており、業界標準になりつつある注目株です。

イメージとしては、「このデータベースにどんなデータが入っているか」をAIに覚えさせておいて、あとは「先月の売上を教えて」と話しかけるだけでSQLクエリが自動生成される、そんな感じです。

仕組みはたったの2ステップ

Vannaの動作の流れはシンプルで、ざっくりとこんな感じです。

✅ Step 1（Training）： テーブルのスキーマ・ドキュメント・実際のSQLクエリ例をAIに学習させる
✅ Step 2（Asking）： 自然言語で質問するだけで、精度の高いSQLが自動生成される

「学習フェーズを丁寧にやっておくほど、精度が上がる」というのがポイントですよね。実務で使っているSQLをそのまま学習データとして食わせられるのが、実用的でとても便利なんです。

実際にどう使うの？コードで確認しよう

インストールはpipで一発です。

pip install vanna

基本的な使い方のサンプルがこちらです。

import vanna
from vanna.openai import OpenAI_Chat
from vanna.chromadb import ChromaDB_VectorStore

# VannaのカスタムクラスをOpenAI + ChromaDBで構成
class MyVanna(ChromaDB_VectorStore, OpenAI_Chat):
    def __init__(self, config=None):
        ChromaDB_VectorStore.__init__(self, config=config)
        OpenAI_Chat.__init__(self, config=config)

vn = MyVanna(config={'api_key': 'YOUR_OPENAI_KEY', 'model': 'gpt-4o'})

# DBに接続（SQLiteの例）
vn.connect_to_sqlite('my_database.db')

# スキーマ情報をAIに学習させる
vn.train(ddl="""
    CREATE TABLE sales (
        id INTEGER PRIMARY KEY,
        product TEXT,
        amount INTEGER,
        sale_date DATE
    )
""")

# 自然言語で質問するだけ！
sql = vn.generate_sql("先月の売上合計を商品ごとに教えて")
print(sql)

ポイントをまとめるとこんな感じです 👇