業界
2026年5月8日
AI Assistant
ガバナンスを回避するのではなく、その内側で動く AI
データベース作業が滞る場面 ― そして汎用 AI がそれをより危うくする場面
見慣れないスキーマに対する SQL
データに何を尋ねたいかは分かっていても、テーブル名も、結合キーも、どのカラムにそれが入っているのかは分からない。クエリを書くには、スキーマブラウザとエディタの間をタブで行き来することになります。
学習が必要な高機能なプラットフォーム
Bytebase は多くのことができます。望む結果 ― 古い行のアーカイブ、アクセスの付与、失敗したチェックの修正 ― が分かっていても、どのページを開き、どの設定がそれを制御するのかは分かりません。
汎用 AI ツールはあなたのガードレールを無視する
スキーマをチャットボットに貼り付けたり、エージェントに素の接続文字列を渡したりすれば、データと本番アクセスは、あなたが築いたあらゆる統制の外に出ます ― マスキングも、承認も、監査もないままに。
Bytebase が AI をデータベース作業に取り込む方法 ― 安全に
SQL エディタに組み込まれた AI アシスタント
クエリの横でアシスタントを開き、自然言語で作業します。ライブのスキーマを読むため、生成される SQL は目の前のデータベースと一致します。
テキストから SQL へ
欲しい結果を自然言語で説明すれば、アシスタントがあなたのスキーマに対してクエリを書き、そのまま実行できます。
あらゆるステートメントを説明
ストアドプロシージャや込み入ったクエリを貼り付ければ、何をするのかを平易な言葉で順を追って解説します。
問題を早期に検出
実行する前に、リスクのある SQL や非効率な SQL を指摘します ― フルスキャン、欠けたフィルタ、アンチパターン。
コンソールをあなたの代わりに操作するエージェント
Page Agent はすべてのページのチャットウィンドウに常駐します。自然言語で頼めば、手順を案内するか、代わりに実行します ― ページを読み、API を呼び、あなたに代わって画面を遷移します。
やり方を見せる、または代わりにやる
テーブルのアーカイブ方法やアクセスの付与方法を尋ねれば、エージェントはクリックごとに案内するか、あなたが確認する間にワークフローそのものを実行します。
承認フローを回避せず、その内側で
エージェントが作成するスキーマ変更は通常の Bytebase の課題です ― 人間による変更と同じ SQL レビュー、承認、ロールアウトゲートを通ります。それを迂回することはできません。
あなたの名前で記録
エージェントはあなたの権限の範囲だけで動きます。すべての呼び出し・課題・変更が、あなたの名前で監査ログに記録されます。
あなたのモデル、あなたのインフラ、あなたのデータ
AI はあなたが選んだプロバイダー上で動き、必要なものだけを見ます。Bytebase が送るのはスキーマであり、テーブルのデータは送りません。ループ全体をあなたのネットワーク内に収めることもできます。
プロバイダーは持ち込み
OpenAI、Claude、Gemini、Azure OpenAI、または任意の OpenAI 互換プロキシに、あなた自身のキーで Bytebase を向けます。
スキーマは入力、データは対象外
Bytebase はテーブル名とカラム名をコンテキストとして送り、行データは決して送りません ― そしてプロンプトを組み立てるコードはオープンソースです。
モデルをセルフホストで実行
ネットワークの外に何も出したくない? Llama 3 のようなオープンモデルをセルフホストし、すべてのリクエストを自社内に留めます。
1 つの AI アシスタント、すべてのチームに行き届く統制
インテグレーション
モダンなエンタープライズ環境全体に組み込まれる設計
Bytebase はデータベース、開発ツール、コラボレーションプラットフォームと連携し、複雑でマルチツールなエンタープライズ環境にも自然に溶け込みます。
リソース
