Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
なぜSQLはAIぽく見えるのか/why does SQL look AI like
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
florets1
January 13, 2026
Programming
760
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
なぜSQLはAIぽく見えるのか/why does SQL look AI like
florets1
January 13, 2026
More Decks by florets1
See All by florets1
データ分析をはじめよう/lets_start_data_analysis
florets1
2
1k
Tableauとggplot2の背景/Background_of_Tableau_and_ggplot2
florets1
0
90
Rで学ぶデータハンドリング入門/Introduction_to_Data_Handling_with_R
florets1
0
160
人工知能はクロスジョインでできている/AI_Is_Built_on_Cross_Joins
florets1
0
110
仮説の取扱説明書/User_Guide_to_a_Hypothesis
florets1
4
480
複式簿記から純資産を排除する/eliminate_net_assets_from_double-entry_bookkeeping
florets1
1
490
カイ二乗検定は何をやっているのか/What_Does_the_Chi-Square_Test_Do
florets1
7
2.5k
直積は便利/direct_product_is_useful
florets1
3
490
butterfly_effect/butterfly_effect_in-house
florets1
1
320
Other Decks in Programming
See All in Programming
トークンをケチるな、設計しろ:GitHub Copilotを賢く使うコンテキスト戦略
ochtum
0
240
AIで効率化できた業務・日常
ochtum
0
150
ふつうのFeature Flag実践入門
irof
8
4.2k
任せる範囲はこう広がった / How the Scope of AI Delegation Has Expanded
nrslib
1
200
Agentic UI
manfredsteyer
PRO
0
200
Dataformのリポジトリを立ち上げるときにまずやること / dataform-day0-2026
snhryt
0
200
Even G2とAWSで推しのエージェントを召喚しよう!
har1101
1
130
Strategic Design in the Frontend: Moduliths & Micro Frontends @DDDEurope
manfredsteyer
PRO
0
130
OSもどきOS
arkw
0
600
エージェンティックRAGにAWSで入門しよう!
har1101
9
1.8k
Vite+ Unified Toolchain for the Web
naokihaba
0
370
ローカルLLMでどこまでコードが書けるか -拡張版 / How much code can be written on a local LLM Extended
kishida
12
4.5k
Featured
See All Featured
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
11k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
211
24k
Digital Ethics as a Driver of Design Innovation
axbom
PRO
1
330
Redefining SEO in the New Era of Traffic Generation
szymonslowik
1
350
Getting science done with accelerated Python computing platforms
jacobtomlinson
2
240
AI: The stuff that nobody shows you
jnunemaker
PRO
8
740
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
274
21k
The Language of Interfaces
destraynor
162
27k
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
5.1k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1.2k
Practical Orchestrator
shlominoach
191
11k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1033
470k
Transcript
1 なぜSQLはAIぽく見えるのか 塩見登志和@コグラフ
2 配送計画をSQLで考える 倉庫から工場へ • 出荷の翌日に到着する • 倉庫が稼働している日に出荷 • 工場が稼働している日に到着
3 すべての可能性を列挙する CROSS JOIN すべての組み合わせ 倉庫×工場の関係をすべて作る 条件は「出荷日 < 到着日」
4 最適な出荷日を選ぶ 可能な出荷日の中で最大を選ぶ
5 面白いポイント:逆向きも解けている 「出荷 → 到着」を書いただけで 「到着 → 出荷」も計算できた。 結果から原因を計算
6 知的な振る舞い • 結果から原因を求める • 目的から手段を探す • 勝つためにはどのコマを動かすか
7 双方向に計算できるということ テーブル(関係)では AがわかればBがわかる BがわかればAがわかる 原因⇔結果 双方向に推論できる。 この双方向性がAIぽい。
8 まとめ:SQLのAIぽさ 双方向に計算できるというSQLの性質が 「考えているような」振る舞いを生む。