- Googleが自然言語をSQLに変える新技術「Gemini-SQL2」を公開しました
- SQLの精度をはかるBIRDテストで業界初の80.04%を記録しました
- むずかしいデータベースの命令を、ふつうの言葉で書くだけで作れます
- GPTやClaudeなど他社AIよりも7〜10ポイント高い成績を出しました
- BigQueryなどGoogleのデータサービスに今後組み込まれる見通しです
「データを見たいのに、SQLが書けなくてあきらめた」という経験はありませんか？売上やユーザー数を知りたくても、専門の命令文が壁になります。Googleが2026年6月に公開した「Gemini-SQL2」は、その壁をこわす技術です。ふつうの言葉で書くだけで、正しいデータベースの命令が作れます。この記事では、何がすごいのか、私たちの仕事にどう関わるのかを、やさしく解説します。
Gemini-SQL2とは？自然言語をSQLに変える新技術
Gemini-SQL2は、Googleが発表した「自然言語をSQLに変える」技術です。
SQL（エスキューエル）とは、データベースから情報を取り出すための専門の命令文です。たとえば「先月の売上を地域ごとに出して」という指示を、コンピューターがわかる形に書く必要があります。
これがなかなかむずかしく、学ばないと書けません。
Gemini-SQL2を使えば、その命令文をふつうの言葉から自動で作れます。「日本語や英語で質問するだけ」というイメージです。
大事なのは、これが新しいAIモデルそのものではない点です。Googleの最新AI「Gemini 3.1 Pro」の上に、SQL専用の力を足したものになります。
BIRDベンチマークで80.04%──その数字の本当の意味
今回の発表でいちばん注目されたのが、「BIRD（バード）」というテストで80.04%を記録したことです。
BIRDは、自然言語からSQLを作るAIの実力をはかる、世界共通の試験のようなものです。12,751個の質問とSQLの組み合わせ、95個のデータベースが使われます。
このテストのすごいところは、「見た目が正しいSQL」ではなく「実際に動いて、正しい答えを返すSQL」だけを正解とする点です。つまり、本当に使えるかどうかを厳しく見ます。
「80%の壁」を初めて超えた
これまで、このテストで80%を超えたシステムはありませんでした。
Google自身の過去の記録は、2025年11月の76.13%でした。それが今回、一気に80.04%まで伸びたのです。
ちなみに人間の成績は92.96%です。AIと人間の差は、あと12.92ポイントまで縮まりました。
Gemini-SQL2はどうやって動くの？
Gemini-SQL2が得意なのは、「ややこしい現場のデータ」を理解することです。
会社のデータベースは、きれいに整理されているとは限りません。表の名前がわかりにくかったり、複雑な条件が必要だったりします。
たとえば、ある経営者がこう質問したとします。
「アップグレードしてから90日以内に解約したお客さんの、地域ごとの月間売上を出して」
この指示には、複数の表をつなげる作業や、日付の計算が必要です。人間でも頭を悩ませる内容です。
Gemini-SQL2は、こうした複雑な業務の文脈をくみ取って、動くSQLを書きます。エンジニアは、ゼロから書くかわりに、AIが作った下書きを確認するだけで済みます。
他のAIや既存ツールと何が違う？
自然言語からSQLを作る技術は、Gemini-SQL2だけではありません。他社との違いを見てみましょう。
他社AIモデルとの成績比較
同じBIRDテストでの主な成績は、次のとおりです。
| モデル | 提供元 | 正確さ |
|---|---|---|
| Gemini-SQL2 | 約80.0% | |
| Gemini-SQL（旧） | 約77.2% | |
| Q-SQL | AWS（アマゾン） | 約76.5% |
| GPT-5.5-xhigh | OpenAI | 約72.5% |
| Claude Opus 4.6 | Anthropic | 約70.1% |
このように、Gemini-SQL2は2位以下を7〜10ポイントも引きはなしています。SQLという専門分野では、Googleが頭ひとつ抜けた形です。
Snowflakeやデータベース専用ツールとの違い
一方で、データ分析の現場には専用ツールもあります。
たとえば「Snowflake（スノーフレイク）」のCortex Analystは、自社サービス内で90%以上の精度を出すと言われています。「Databricks（データブリックス）」のGenieという機能も人気です。
ただし、これらは自分のサービス内でしか使えないのが弱点です。データを1か所に集める必要があります。
Gemini-SQL2は、Googleの基盤AIそのものが強いため、いろいろなサービスに広く応用できる点が魅力です。
日本のユーザーと企業にどう関係する？
「海外の技術でしょ？」と思うかもしれません。でも、日本にも深く関わってきます。
Googleは、この技術を「BigQuery（ビッグクエリ）」などのデータサービスに組み込む方針です。BigQueryは、日本の多くの企業がデータ分析に使っているサービスです。
つまり、近い将来、日本の会社員もふつうの言葉でデータを集計できるようになる可能性が高いのです。
身近な活用シーンを想像してみてください。
ある中小企業のマーケティング担当者は、これまで「先月リピートしたお客さんの数」を知るのに、エンジニアへお願いするしかありませんでした。Gemini-SQL2があれば、自分で言葉を入力するだけで答えが出ます。
また、スタートアップのエンジニアは、複雑な集計の下書きをAIにまかせられます。確認と修正に集中でき、作業時間を大きく減らせます。
経理の担当者も、月末の売上データを自分の言葉で取り出せるようになります。「データを見られる人」が一気に増えるのです。これはデータ活用の民主化と呼べる変化です。
よくある質問（FAQ）
Q1. Gemini-SQL2は今すぐ使えますか？
現時点では、APIや製品としての提供はまだ発表されていません。今後、BigQueryなどのサービスに少しずつ組み込まれる見通しです。
Q2. SQLの知識がまったくなくても使えますか？
言葉で質問するだけで命令文が作れるため、知識がなくても使いやすくなります。ただし、出てきた結果が正しいかを確認する力はあった方が安心です。
Q3. 日本語にも対応していますか？
Gemini 3.1 Proは日本語を理解できるため、日本語での利用も期待できます。ただし正式な日本語対応の詳細はまだ発表されていません。
Q4. なぜSQL専用の技術がそんなに重要なのですか？
多くの会社の情報はデータベースに眠っています。SQLを誰でも使えるようになれば、その情報を全員が活用でき、判断のスピードが上がるからです。
Q5. 精度80%だと、まだ間違えることもありますか？
はい。5回に1回ほどは正しくない可能性があります。重要な判断に使うときは、人間の確認を組み合わせることが大切です。
まとめ
今回のポイントを振り返ります。
- Gemini-SQL2は、ふつうの言葉をSQLに変えるGoogleの新技術です
- BIRDテストで業界初の80.04%を記録しました
- GPTやClaudeなど他社AIを7〜10ポイント引きはなしています
- 複雑な業務データも理解して、動くSQLを書けます
- 今後BigQueryなどに組み込まれ、日本でも使える見込みです
これからは「SQLが書けないからデータが見られない」という悩みが減っていきます。まずは自分の会社がどんなデータを持っているかを、一度ふり返ってみましょう。
参考文献
- MarkTechPost「Google Releases Gemini-SQL2」
- The Decoder「Gemini-SQL2 tops text-to-SQL benchmarks」
- BIRD-bench 公式サイト
- explainx.ai「Gemini-SQL2: Google Text-to-SQL Tops BIRD Benchmark」
- Promethium「Text to SQL Tools Comparison 2026」
こんな時代だから遊んで学びたい
AIを学ぶオンラインサロン「AIフレンズ」では、生成AIを楽しく、どこよりも優しく学べる環境をご用意しております。
毎週開催されるオンラインセッションでは、リアルタイムで学び合える機会を提供しています。 さらに、月に一度のオフラインイベントでは、メンバー同士が直接交流し、アイデアや知識を深めることができます。
「AIフレンズ」の仲間とともに、新しい価値を創造し、可能性を広げてみませんか？
一緒に学び、成長しながら、生成AIを使いこなす力を身につけましょう！
