未経験者目線で解説！AIと一緒にAzureデータベースを身近に感じよう！

## 1. はじめに

私はDP-900を取得するために勉強している、未経験技術者(エンジニア)です。

この記事はそんな駆け出しエンジニアがつまずく、わからない用語をAIに聞くための問いかけ(プロンプト)を考えよう！という記事です。

## 2. 目次
1. [はじめに](#1-はじめに)
1. 目次
1. [つまずき](#3-つまずき)
1. [AIに補助してもらおう](#4-aiに補助してもらおう)
1. [おわりに](#5-おわりに)


## 3. つまずき
はじめに書いてある通り、私はDP-900を勉強しておりますが、ことごとくわからない用語や文章に出会います。

下記の「データサービスを特定する」を一例とします。

https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/explore-roles-responsibilities-world-of-data/

以下の文章はその一部を切り取ったものです。

>「 Azure SQL は、Microsoft SQL Server データベース エンジンに基づくリレーショナル データベース ソリューション ファミリの総称です。 具体的な Azure SQL サービスには次のようなものがあります。
・Azure SQL Database – Azure 内でホストされるフル マネージドのサービスとしてのプラットフォーム (PaaS) データベース。
・Aazure SQL Managed Instance – 自動メンテナンス機能を備えた SQL Server のホストされたインスタンス。これにより、Azure SQL DB よりも柔軟な構成が可能になりますが、所有者の管理責任が増えます。
・Azure SQL VM – SQL Server がインストールされている仮想マシン。すべての管理責任によって構成可能性が最大になります…」


**:frowning2:＜ はっきり言って、横文字ばかりでわかりません。**

ある程度知識があること前提の話だとは思いますが、図解もないので言葉で理解しなければなりません。

そんな時、AIの出番です！

## 4. AIに補助してもらおう
例えば、こんな感じでAIにプロンプトと先ほどの文章を送ります。(今回はGPT-4.1を使います。)
![スクリーンショット 2025-04-30 105620.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4073210/46da0916-fdc0-4efa-852b-ae60cadcfddd.png)

するとこんな文章が返ってきます。
![スクリーンショット 2025-04-30 105638.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4073210/99c94c19-e38d-4f0e-9d12-ace772cb33db.png)

なるほど、これら3つは仮想上(クラウド)の情報管理(データベース)をするための管理形態っぽいですね。

でも、いまいち想像できないかもしれません。

そんな時はこんな感じの質問を付け加えてみましょう。
| プロンプト | 意図 |
|:-:|:-:|
|あなたはこの分野のプロフェッショナルです。|AIに役割や立場を与える|
|私は未経験エンジニアです。|自分の立場を教える|
|高校生にもわかるように、|説明の目線を合わせる|
|日常生活に紐づけて、|身近に感じるために|
|それぞれ比較して、|違いを明確にするため|
|なかったらどうなるの？|代用品や似たものをあぶりだすため|

上記の中からいくつかの質問を付け加えてAIに質問してみます。

![スクリーンショット 2025-05-01 111201.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4073210/cc539d8c-e27e-4c01-883e-93a218096736.png)
↓
<details><summary>AI の回答はこちら</summary>

**Azure SQLとは？**

Azure SQLは、Microsoftが提供する「クラウド上のデータベースサービス」の総称です。
データベースとは、たくさんのデータ（例えば、学校の生徒名簿や本の貸し出し記録など）を整理して保存し、必要なときにすぐに取り出せる仕組みです。

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**3つのサービスの違い**
① Azure SQL Database（アジュール エスキューエル データベース）
・特徴：全部おまかせの「フルマネージド」サービス。
・管理の手間：ほとんど不要。Microsoftが自動でメンテナンスや
　バックアップをしてくれる。
・自由度：設定やカスタマイズは少なめ。
・日常例：→「学校の給食を、毎日自動で用意してくれる食堂」
　生徒は食べるだけ。メニューや調理は全部食堂の人がやってくれる。

② Azure SQL Managed Instance（アジュール エスキューエル マネージド インスタンス）
・特徴：自動メンテナンスもあるけど、もう少し細かい設定ができる。
・管理の手間：一部は自分で管理する必要がある。
・自由度：Azure SQL Databaseより高い。
・日常例：→「自分の家でご飯を作るけど、材料の買い出しや掃除は家政婦さんがやってくれる」料理のメニューや味付けは自分で決められるけど、面倒なことは手伝ってもらえる。

③ Azure SQL VM（アジュール エスキューエル ブイエム）
・特徴：仮想マシン（パソコンの中にもう一台パソコンを作るイメージ）にSQL Serverを自分でインストールして使う。
・管理の手間：全部自分でやる必要がある（メンテナンス、バックアップ、設定など）。
・自由度：一番高い。何でも自分で決められる。
・日常例：→「自分で材料を買いに行き、料理も掃除も全部自分でやる一人暮らし」
好きなようにできるけど、全部自分でやらないといけない。

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**まとめ**
|サービス名|管理の手間|自由度|日常生活の例|
|:-:|:-:|:-:|:-:|
|Azure SQL Database|少ない|低い|食堂で全部おまかせ|
Azure SQL Managed Instance|普通|中|家政婦さん付きの自炊
Azure SQL VM|多い|高い|一人暮らしで全部自分でやる

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**どれを選ぶ？**
手間をかけたくない人は「Azure SQL Database」
ある程度自分でカスタマイズしたい人は「Managed Instance」
全部自分でやりたい人は「SQL VM」
このように、Azure SQLの3つのサービスは「どれだけ自分で管理したいか」「どれだけ自由に設定したいか」で選ぶことができます。日常生活の例でイメージしやすくなったでしょうか？

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長くはなりましたが、やっぱり仕様(カスタマイズ)の差だったようですね。

</details>

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Azure Cosmos DB の例も見てみましょう。

https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/explore-non-relational-data-stores-azure/2-describe-azure-cosmos-db

( API, セマンティック, パーテンション分割, etc... )

それぞれの意味が分からず調べますが完全に理解しても、
肝心のAzure Cosmos DB のことが分からなくなってしまいそうです。

そんな時もこの思いを文章にして、役割や背景を与えてあげましょう！

![スクリーンショット 2025-05-01 135250.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4073210/0ce2a721-8b33-4226-9b4a-f7e06ad75321.png)
↓
<details><summary>AIの回答はこちら</summary>

**カタカナ語の意味まとめ（表）**

|カタカナ語|意味（高校生向けに簡単に）|
|:-:|:-:|
NoSQL（ノーエスキューエル）|従来の表形式（リレーショナル）ではなく、柔軟な形でデータを保存できるデータベースの種類。
ストア	|データを保存する場所や仕組み。
API（エーピーアイ）	|アプリやプログラムがデータや機能をやりとりするための「決まりごと」や「窓口」。
セマンティクス　|使い方や意味、ルール。プログラムで「どういう意味で使うか」という決まり。
インデックス	|データをすばやく探すための「目次」や「索引」。
パーティション	|データを分けて保存する仕組み。大きなデータを小分けにして管理しやすくする。
スケーリング|	必要に応じてシステムの規模（容量や性能）を大きくしたり小さくしたりすること。
リージョン	|サービスを提供する地理的な場所（例：、アメリカなど）。
レプリカ	|データのコピー。複数の場所に同じデータを持つことで安全性や速さを高める。
オーバーヘッド	|管理や処理にかかる余分な手間や負担。
ミッション クリティカル	|絶対に止まってはいけない重要なシステムやサービス。
IoT（アイオーティー）	|モノのインターネット。家電や車など、いろいろなモノがネットにつながる仕組み。
テレマティクス|	車などの移動体がネットを使って情報をやりとりする技術。
Azure Machine Learning	|マイクロソフトのAI（人工知能）サービス。
Power BI	|マイクロソフトのデータ分析・可視化ツール。
Azure Functions	|クラウド上で自動的にプログラムを動かすサービス。
eコマース	|インターネットを使った商品やサービスの売買（ネットショッピングなど）。
プラットフォーム	|いろいろなサービスやアプリを動かすための土台となる仕組み。
パイプライン	|データや処理が順番に流れていく仕組み。
イベント ソーシング	|何が起きたか（イベント）を記録して、あとで再現できるようにする仕組み。
クライアント|	サービスを利用する側のアプリや機器。
クラウド	|インターネットを通じて使えるサービスやシステム。
エクスペリエンス	|体験や経験。ここでは「使い心地」や「サービスの質」のこと。
SDK	|ソフトウェアを作るための道具セット。
フレームワーク	|アプリを作るときの「ひな型」や「土台」。
iOS|	iPhoneやiPadの基本ソフト。
Android	|多くのスマホやタブレットの基本ソフト。
リッチ	|機能が豊富で高性能なこと。
ユース ケース|使い方の例や場面。

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**Azure Cosmos DBとは何か**
Azure Cosmos DBは、マイクロソフトが提供するクラウド上のデータベースサービスです。特徴は以下の通りです。

・いろいろな種類のデータ（NoSQL）を保存できる
例：表形式だけでなく、文章やリスト、グラフなどもOK。
・世界中どこからでも速くアクセスできる
データのコピーを世界中のサーバーに置けるので、どこからでも速い。
・自動でデータを分けて管理（パーティション）し、たくさんのデータにも対応できる
例：SNSやゲームのように、急に利用者が増えても大丈夫。
・管理が簡単
インデックスやパーティション分けなど、面倒な設定は自動でやってくれる。

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**Cosmos DB導入前はどうしていたのか**
Cosmos DBが登場する前は…
・それぞれの用途ごとに、違う種類のデータベースを自分で選んで、サーバーを用意して、管理していました。
・世界中にサービスを広げたい場合は、各国にサーバーを立てて、データのコピーや同期を自分で設定する必要がありました。
・データが急に増えたときは、サーバーを増やしたり、設定を変えたりと、手間かかりました。
・インデックスやパーティション分けも自分で設計・管理しなければならず、専門知識が必要でした。

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**Cosmos DBのデメリット**
・コストが高くなりやすい
使った分だけ料金がかかるので、大量のデータやアクセスがあると費用が増える。
・細かいカスタマイズが難しい
自動化されている分、細かい設定や特殊な使い方がしにくいこともある。
・インターネットが必須
クラウドサービスなので、ネットにつながっていないと使えない。
・学習コスト
新しい仕組みや考え方を覚える必要がある。

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**日常生活に例えると**
例：「本棚」と「図書館」
昔（Cosmos DB導入前）
家に本棚がいくつもあって、ジャンルごとに分けて自分で管理。
本が増えたら本棚を買い足し、どこに何があるか自分でメモしておく必要がある。
友達が遠くから本を借りたいと言っても、郵送したり、コピーを送ったりと手間がかかる。

今（Cosmos DB導入）
世界中に支店がある大きな図書館に本を預けるイメージ。
どこからでも近くの図書館で本を借りられるし、本が増えても自動で棚を増やしてくれる。
本の目次や検索も自動でやってくれるので、探すのも簡単。
ただし、利用料がかかるし、図書館のルールに従う必要がある。

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**Azure Cosmos DB のまとめ**
Azure Cosmos DBは、世界中どこからでも速く使える、管理が簡単なクラウド型のデータベースです。
昔は自分で全部管理していたけど、今は「世界中に支店がある図書館」に預けるイメ。
便利だけど、費用や細かい設定の自由度には注意が必要です。
</details>

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他の人は、材料だけAIに渡して**AIにプロンプトを作成させ**、その長文プロンプトを**別のAIに読み込み**をさせていました。（これもありです。）

## 5. おわりに
このように資格の勉強をしていると似ている用語や次々と新たなシステムが出てきて、不安になることがよくあることと思います。

そんな時こそAIを使って理解度を深めていきましょう！

うまくいったな、次はこんな文章で質問してみようと改良していけば、より明確な質問ができて使いやすくなると思います。

ご一読いただき、ありがとうございました！