Databricks SQL AI Functions を使ってデータ分析してみる（感情分析・分類）

# はじめに

株式会社NTTデータ [デジタルサクセスソリューション事業部](https://enterprise-aiiot.nttdata.com/) の [nttd-saitouyun](https://qiita.com/nttd-saitouyun) です。

今回は、DATA + AI Summit 2024 で発表された Databricks SQL の [**AI Functions**](https://docs.databricks.com/ja/large-language-models/ai-functions.html) を使って Airbnb が公開しているデータを分析してみようと思います。

# AI for SQL アナリスト
これまでSQLでAIを利用するには、データサイエンティストがAIモデルをAPI化し、データアナリストがSQLのUDFにAPIを登録をして呼び出すなど、一手間かかっており、**データアナリティクス・BIとAIの間には壁がありました**。

Databricksでは、AI Functions を活用することで**シームレスにAIのパワーをデータアナリティクス・BIに活用することができます**。

![ai_functions.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3118781/697ebf46-de02-1be8-205b-23ecb9d0bcc3.jpeg)
[The Best Data Warehouse is a Lakehouse](https://www.youtube.com/watch?v=UcdFPRT_sG8&list=PLTPXxbhUt-YXh57uL3QUQiKLwTf39IoT1&index=4) at DATA+AI Summit 2024






# Databricks SQL AI Fuctions によるデータ分析

## 事前準備

Airbnb が公開してる東京のデータを活用して分析を行います。データは[ここから](https://insideairbnb.com/get-the-data/)入手できます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3118781/24b46f58-fae3-5395-bebe-6b96d3fa4292.png)

今回は宿泊施設のレビュー情報が記録されたデータ「reviews.csv.gz」を利用します。データをダウンロードし、事前にDatabricksでテーブル化しておきます。

## データの確認

テーブル名は「reviews_detail」として保存しました。テーブルの構造は以下のようになっています。

|  カラム名  |  型  |  概要  | 
| --- | --- | --- | 
|  listing_id  |  long  |  宿泊施設のID  | 
|  id  |  long  |  レビューID  | 
|  date |  date   |  レビュー日  | 
|  reviewer_id  |  long  |  レビュアーID   | 
|  reviewer_name  |  string  |  レビュアー名   | 
|  comments |  string  |  レビュー内容  | 

テーブルの中身を見てみます。

![select_table.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3118781/3dce70d2-43c8-790b-3d0a-cb68a3eec924.jpeg)

日本語、英語、中国語、フランス語、などなど、多言語でレビューが書かれているようです。



## ai_analyze_sentiment function を活用した感情分析


[ai_analyze_sentiment function](https://docs.databricks.com/ja/sql/language-manual/functions/ai_analyze_sentiment.html) を活用してレビュー内容の感情分析(ポジティブ or ネガティブ or ニュートラル)してみます。

```sql
CREATE TABLE reviews_detail_sentiment AS
SELECT
  listing_id,
  id,
  date,
  reviewer_id,
  reviewer_name,
  comments,
  ai_analyze_sentiment(comments) AS sentiment_analysis
 FROM reviews_detail 
 WHERE comments IS NOT NULL
 LIMIT 100;
```
上記のSQLでテーブルを作り、SELECTします。

![sentiment_analysis.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3118781/05436838-d8f0-63d7-6039-3cd212e57126.jpeg)

多言語ですが、感情分析が行われました！パッと見はポジティブなレビューが多そうです。
次にグラフ化してみます。

![graph_sentiment_analysis.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3118781/7b199012-bfd3-3bf1-67b6-0fd16da5734b.png)

87％はポジティブなレビューであることがわかりました。


## ai_classify function を活用した分類

ポジティブなレビューの中で、どのような要素が多いのか、[ai_classify function](https://docs.databricks.com/ja/sql/language-manual/functions/ai_classify.html) を活用して分類してみます。ここでは、「place（立地）」「clean（清潔さ）」「friendly（親しみやすさ）」「others（その他）」で分類してみようと思います。

```sql
CREATE TABLE reviews_detail_sentiment_class AS
SELECT
  comments,
  ai_classify(comments, ARRAY("place", "clean", "friendly", "others")) AS sentiment_class
FROM reviews_detail_sentiment 
WHERE sentiment_analysis = 'positive';
```

多言語ですが、こちらも問題なく分類できたようです。

![classify.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3118781/692f60cb-5d29-4fe4-1e25-177889f44325.png)

クラスごとに集計をし、見やすいようにグラフ化してみました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3118781/959a4430-5b7b-a95a-2b8e-4bb3300d595a.png)

ポジティブなレビューのうち、立地に関するレビューが大多数であることがわかりました。東京でAirbnbを利用している方は観光地やコンビニやスーパーなどに近い便利な場所を好む傾向にありそうです。



# おわりに
いかがでしたでしょうか？

使い慣れたSQLからAIの力を利用することで、**高度な分析がこんなに簡単にできる**ことをご理解いただけたのではないかと思います！

# 仲間募集
NTTデータ デザイン＆テクノロジーコンサルティング事業本部 では、以下の職種を募集しています。

<details><summary> 1. クラウド技術を活用したデータ分析プラットフォームの開発・構築(ITアーキテクト/クラウドエンジニア) </summary>
クラウド／プラットフォーム技術の知見に基づき、DWH、BI、ETL領域におけるソリューション開発を推進します。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/recruitment/career_sp/cloud_engineer

</details>

<details><summary> 2. データサイエンス領域（データサイエンティスト／データアナリスト） </summary>
データ活用／情報処理／AI／BI／統計学などの情報科学を活用し、よりデータサイエンスの観点から、データ分析プロジェクトのリーダーとしてお客様のDX／デジタルサクセスを推進します。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/recruitment/career_sp/datascientist

</details>

<details><summary> 3.お客様のAI活用の成功を推進するAIサクセスマネージャー </summary>
DataRobotをはじめとしたAIソリューションやサービスを使って、
お客様のAIプロジェクトを成功させ、ビジネス価値を創出するための活動を実施し、
お客様内でのAI活用を拡大、NTTデータが提供するAIソリューションの利用継続を推進していただく人材を募集しています。

https://nttdata.jposting.net/u/job.phtml?job_code=804

</details>

<details><summary> 4.DX／デジタルサクセスを推進するデータサイエンティスト《管理職/管理職候補》 </summary>
データ分析プロジェクトのリーダとして、正確な課題の把握、適切な評価指標の設定、分析計画策定や適切な分析手法や技術の評価・選定といったデータ活用の具現化、高度化を行い分析結果の見える化・お客様の納得感醸成を行うことで、ビジネス成果・価値を出すアクションへとつなげることができるデータサイエンティスト人材を募集しています。

https://nttdata.jposting.net/u/job.phtml?job_code=898

</details>

# ソリューション紹介
<details><summary> Trusted Data Foundationについて </summary>
～データ資産を分析活用するための環境をオールインワンで提供するソリューション～

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/tdf/
最新のクラウド技術を採用して弊社が独自に設計したリファレンスアーキテクチャ（Datalake+DWH+AI/BI）を顧客要件に合わせてカスタマイズして提供します。
可視化、機械学習、DeepLearningなどデータ資産を分析活用するための環境がオールインワンで用意されており、これまでとは別次元の量と質のデータを用いてアジリティ高くDX推進を実現できます。

</details>

<details><summary> NTTデータとDatabricksについて </summary>
NTTデータは、お客様企業のデジタル変革・DXの成功に向けて、「databricks」のソリューションの提供に加え、情報活用戦略の立案から、AI技術の活用も含めたアナリティクス、分析基盤構築・運用、分析業務のアウトソースまで、ワンストップの支援を提供いたします。

 https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/databricks

</details>

<details><summary> TDF-AM（Trusted Data Foundation - Analytics Managed Service）について </summary>
～データ活用基盤の段階的な拡張支援（Quick Start) と保守運用のマネジメント（Analytics Managed）をご提供することでお客様のDXを成功に導く、データ活用プラットフォームサービス～

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/tdf/tdf_am
TDF-AMは、データ活用をQuickに始めることができ、データ活用の成熟度に応じて段階的に環境を拡張します。プラットフォームの保守運用はNTTデータが一括で実施し、お客様は成果創出に専念することが可能です。また、日々最新のテクノロジーをキャッチアップし、常に活用しやすい環境を提供します。なお、ご要望に応じて上流のコンサルティングフェーズからAI/BIなどのデータ活用支援に至るまで、End to Endで課題解決に向けて伴走することも可能です。

</details>

</details>

<details><summary> NTTデータとSnowflakeについて </summary>
NTTデータでは、Snowflake Inc.とソリューションパートナー契約を締結し、クラウド・データプラットフォーム「Snowflake」の導入・構築、および活用支援を開始しています。
NTTデータではこれまでも、独自ノウハウに基づき、ビッグデータ・AIなど領域に係る市場競争力のあるさまざまなソリューションパートナーとともにエコシステムを形成し、お客さまのビジネス変革を導いてきました。
Snowflakeは、これら先端テクノロジーとのエコシステムの形成に強みがあり、NTTデータはこれらを組み合わせることでお客さまに最適なインテグレーションをご提供いたします。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/snowflake

</details>

</details>

<details><summary> NTTデータとInformaticaについて </summary>
データ連携や処理方式を専門領域として10年以上取り組んできたプロ集団であるNTTデータは、データマネジメント領域でグローバルでの高い評価を得ているInformatica社とパートナーシップを結び、サービス強化を推進しています。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/informatica

</details>

</details>

<details><summary> NTTデータとTableauについて </summary>
ビジュアル分析プラットフォームのTableauと2014年にパートナー契約を締結し、自社の経営ダッシュボード基盤への採用や独自のコンピテンシーセンターの設置などの取り組みを進めてきました。さらに2019年度にはSalesforceとワンストップでのサービスを提供開始するなど、積極的にビジネスを展開しています。

これまでPartner of the Year, Japanを4年連続で受賞しており、2021年にはアジア太平洋地域で最もビジネスに貢献したパートナーとして表彰されました。
また、2020年度からは、Tableauを活用したデータ活用促進のコンサルティングや導入サービスの他、AI活用やデータマネジメント整備など、お客さまの企業全体のデータ活用民主化を成功させるためのノウハウ・方法論を体系化した「デジタルサクセス」プログラムを提供開始しています。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/tableau

</details>

</details>

<details><summary> NTTデータとAlteryxについて </summary>
Alteryxは、業務ユーザーからIT部門まで誰でも使えるセルフサービス分析プラットフォームです。
Alteryx導入の豊富な実績を持つNTTデータは、最高位にあたるAlteryx Premiumパートナーとしてお客さまをご支援します。

導入時のプロフェッショナル支援など独自メニューを整備し、特定の業種によらない多くのお客さまに、Alteryxを活用したサービスの強化・拡充を提供します。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/alteryx

</details>

</details>

<details><summary> NTTデータとDataRobotについて </summary>
DataRobotは、包括的なAIライフサイクルプラットフォームです。
NTTデータはDataRobot社と戦略的資本業務提携を行い、経験豊富なデータサイエンティストがAI・データ活用を起点にお客様のビジネスにおける価値創出をご支援します。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/datarobot

</details>