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データとBI 更新日 2026-07-05

SQL Query Planプロンプトテンプレートと例

AIに曖昧な依頼を投げる代わりに、SQL Query Planテンプレートでタスク、背景、入力、出力、品質基準を揃えます。このページはプロンプトと具体例をセットで示し、近いテンプレートにもつなげます。Plan SQL logic before writing queries, including joins, filters, and checks.

エディターでSQL Query Planを開く

再利用できるプロンプト

Translate an analysis question into a reliable query plan.

タスク種別: SQL Query Plan
目的: Translate an analysis question into a reliable query plan.

背景:
- [プロジェクト、製品、トピック]: [プロジェクト、製品、トピック]
- [対象読者と状況]: [対象読者と状況]
- [制約、必須条件、避けること]: [制約、必須条件、避けること]

入力する情報:
[ここに元資料を貼り付け]

期待する出力:
1. 期待する出力 1
2. 方法
3. データ品質メモ
4. 検証チェックリスト
5. 注意点

品質基準:
- 一般論を避け、具体的に書く。
- 仮定を明示する。
- 抽象論より実行可能な次の手を優先する。
- 重要な情報が不足している場合は、回答前に最大3つの確認質問をしてください。
- 時事性や事実性がある内容は、既知の事実、推論、要検証事項を分けて示してください。

具体例

以下の例では、同じプロンプトを現実的なデータとBIシナリオに入れています。目的は万能感ではなく、テンプレートの使い方を見せることです。

タスク種別: SQL Query Plan
目的: Translate an analysis question into a reliable query plan.

背景:
- [プロジェクト、製品、トピック]: SQL Query Planを使う実際のデータとBIタスク
- [対象読者と状況]: 明確な次の行動が必要なチームメンバーまたは担当者
- [制約、必須条件、避けること]: 具体的に書き、仮定を明示し、根拠のない断定を避け、実行しやすい形にする。

入力する情報:
サンプル資料: チームはSQL Query Planに関する課題に取り組んでいる。情報はまだ整理されていないが、目標は明確で、事実、仮定、リスク、次の行動を分ける必要がある。

期待する出力:
1. 期待する出力 1
2. 方法
3. データ品質メモ
4. 検証チェックリスト
5. 注意点

品質基準:
- 一般論を避け、具体的に書く。
- 仮定を明示する。
- 抽象論より実行可能な次の手を優先する。
- 重要な情報が不足している場合は、回答前に最大3つの確認質問をしてください。
- 時事性や事実性がある内容は、既知の事実、推論、要検証事項を分けて示してください。

このプロンプトの使い方

  1. SQL Query Planの実際のタスク、読者、元資料、制約でプレースホルダーを置き換えます。
  2. 出力構造はできるだけ残します。回答を確認しやすく、再利用しやすくするためです。
  3. 完成したプロンプトをAIアシスタントに貼り付け、仮定や不足情報を確認するフォローアップを1つ入れます。

良い回答に含めたい内容

  • 1. 期待する出力 1この項目を具体化します: 期待する出力 1。
  • 2. 方法この項目を具体化します: 方法。
  • 3. データ品質メモこの項目を具体化します: データ品質メモ。
  • 4. 検証チェックリストこの項目を具体化します: 検証チェックリスト。
  • 5. 注意点この項目を具体化します: 注意点。

このプロンプトが機能する理由

  • SQL Query Planはタスク種別と目的を先に固定するため、曖昧な回答を減らします。
  • 背景、元資料、制約を先に集めてから最終回答に進みます。
  • 5個の出力項目により、回答を読み比べやすくなります。
  • 品質基準が、確認質問と検証が必要な情報の明示を促します。

避けたいミス

  • プレースホルダーを残したまま、文脈をAIに推測させること。
  • 出力構造を消して、確認しにくい最終回答にしてしまうこと。
  • 時事性のある事実について、出典や日付を確認しないこと。