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何を解決するか

GeoSQLは、データサイエンティストやアナリストが自然言語を使って複雑な地理空間分析を実行できるようにします。PostGIS、BigQuery、Snowflake、Wherobotsなどのさまざまなデータウェアハウスに対して、手動で空間SQLクエリを書く必要を排除しつつ、生成されたクエリがコスト効率的で幾何学的に正確であることを保証します。

仕組み

GeoSQLは、Claude Code、GitHub CopilotなどAIエージェントのスキルとして統合されます。マップレンダリングステップを含むループで動作します：

1. 発見：エージェントは実際のデータウェアハウスのメタデータを探索し、テーブルスキーマやカラムを理解します。
2. SQL生成：使用している特定のデータベースエンジンに最適化された空間SQLを生成します。
3. コストガードレール：BigQueryの場合、コストを推定するためにドライランを行い、10 GiBの課金上限を超えるクエリは自動的に再書き換えされます。
4. 検証：ドメイン知識に基づいてジオメトリ（例：総面積や長さ）を検証します。
5. マップフィードバック：Dekartを介して結果をマップでレンダリングし、テキストのみのプロセスでは見逃されがちなジオメトリの誤りを視覚的に確認して修正します。

対象ユーザー

異なるクラウドデータウェアハウスで地理空間データを扱い、AIエージェントを活用して空間分析ワークフローを加速させたいデータサイエンティストやアナリスト。

特徴

• マップインザループ：レンダリングされたマップからの視覚フィードバックを活用してジオメトリの誤りを自己修正し、4倍のパフォーマンス向上を実現。
• マルチウェアハウス対応：PostGIS、BigQuery、Snowflake、Wherobotsに対応。
• ローカルファースト：SaaSアカウント不要で、完全にローカルまたはセルフホスティング環境で動作。
• コスト制御：BigQuery用に組み込みの課金上限と自動クエリ再書き換え機能を備えている。
• セキュア：ローカルCLI認証を使用し、データウェアハウスの資格情報がエージェントに送信されることはない。