ai_query で、テーブルの文章を Claude に一括で分類させる

この手順でできること

• ai_query の書き方が分かる
• SQL だけで、生成 AI による大量のデータ処理ができることを確かめる

用意するもの

• Unity Catalog が使える Databricks のワークスペース
• Databricks SQL のウェアハウス（Classic では使えません）
• 使うモデルのエンドポイントに対する CAN QUERY の権限
• 書き込める Unity Catalog のカタログとスキーマ

手順

1. 一、練習用のテーブルを作る

   SQL エディタで、お問い合わせを3件入れたテーブルを作ります。main.default の部分は、書き込めるカタログとスキーマに置き換えます。

   CREATE OR REPLACE TABLE main.default.inquiries AS
   SELECT * FROM VALUES
     (1, 'ログインしようとすると、パスワードが違うと表示されます。'),
     (2, '請求書の宛名を会社名に変更したいです。'),
     (3, 'ダッシュボードの読み込みが、昨日から遅くなっています。')
   AS t(id, body);

2. 二、使えるモデルの名前を確かめる

   基盤モデルのエンドポイントは「system.ai.モデル名」の形で用意されています。使える Claude のモデルと正しい名前は、ワークスペースの Serving の画面で確かめます。以下の例の system.ai.claude-opus-5 は、公式の一覧に載っていた名前の例です。

3. 三、ai_query で分類する

   ai_query の1つ目にエンドポイントの名前、2つ目に指示の文章を渡します。指示に列の値をつなげると、行ごとに処理されます。

   SELECT
     id,
     body,
     ai_query(
       'system.ai.claude-opus-5',
       '次のお問い合わせを「アカウント」「請求」「性能」「その他」のどれか1つに分類し、分類名だけを答えてください。\n\n' || body
     ) AS category
   FROM main.default.inquiries;

うまくいったかの確かめ方

• category の列に、行ごとの分類（例: 1 はアカウント、2 は請求、3 は性能）が入る

つまずきどころ

• SQL Classic のウェアハウスでは使えません。Pro かサーバーレスを使います。
• 行の数だけモデルを呼ぶので、大きなテーブルでいきなり試すと費用がかさみます。まず LIMIT で件数を絞ります。
• 答えの形をそろえたいときは、responseFormat で構造化した出力を指定できます（Databricks Runtime 15.4 以上）。

後片付け

• DROP TABLE main.default.inquiries; で練習用のテーブルを削除します。

公式の情報

• 公式ドキュメントai_query 関数↗（新しいタブで開きます）
• 公式ドキュメントDatabricks で使えるモデル↗（新しいタブで開きます）

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