総仕上げ：データベースプロジェクト構築

🔄 前回のおさらい: 7つのレッスンで、AIを使ったすべてのデータベーススキルを構築しました：クエリ作成、スキーマ設計、データクリーニング、パフォーマンス最適化、レポート構築、セキュリティ実装。今回はすべてを完全なプロジェクトに統合します。

キャップストーンプロジェクト

以下のシナリオから選択（または自分のプロジェクトを使用）：

A) ECアナリティクスプラットフォーム — 注文、顧客、商品、在庫を追跡。売上ダッシュボードと顧客セグメンテーションレポートを構築。

B) SaaSアプリケーションデータベース — ユーザー、サブスクリプション、機能使用、課金を管理。チャーン予測クエリと使用状況レポートを構築。

C) コンテンツ管理システム — 記事、著者、カテゴリー、コメント、ページビューを格納。編集ダッシュボードとコンテンツパフォーマンスレポートを構築。

プロジェクトの各ステージ

ステージ1：要件とスキーマ — ビジネスコンテキスト全体をAIに伝え、エンティティ、リレーションシップ、頻出クエリを含むCREATE TABLE文を生成。レッスン3の原則でレビュー。

ステージ2：サンプルデータ — 季節パターン、リアルな注文額、データ品質問題を含むリアルなテストデータをAIに生成させる。

ステージ3：コアクエリ — 月次売上ダッシュボード、顧客RFM分析、商品パフォーマンス、在庫アラート——すべてCTE使用、NULL処理、動的日付で本番品質。

ステージ4：最適化 — 各コアクエリにEXPLAIN ANALYZE、AIの分析に基づくインデックス追加・調整、マテリアライズドビュー作成。目標：全ダッシュボードクエリ1秒未満。

ステージ5：レポート層 — コアレポートのビュー作成、高コストクエリのマテリアライズドビュー、KPIクエリ、時間インテリジェンス追加。

ステージ6：セキュリティと本番準備 — ロール作成（app_role, reporting_role, admin_role）、最小権限の付与、バックアップスクリプト、メンテナンススクリプト、モニタリングクエリ。

プロジェクト検証チェックリスト

✅ 確認クイズ: キャップストーンで「動くクエリ」ではなく「本番品質クエリ」が求められる理由は？（動くクエリと本番クエリのギャップにほとんどのデータベース問題がある。動くクエリは今日正しい答えを返す。本番クエリは毎日正しい答えを返す——NULL値、ゼロ除算、日付境界、新しいデータパターンを適切に処理。キャップストーンでこの規律を構築すれば、デフォルトで本番品質クエリを書くようになる。）

コースレビュー：AIデータベースツールキット

検証マインドセットがすべてをつなぎます：AI出力を必ず既知データと照合、リアルな量でテスト、本番前に検証。

まとめ

• 完全なデータベースプロジェクトは明確な順序に従う：要件→スキーマ→データ→クエリ→最適化→レポート→セキュリティ
• リアルなサンプルデータ（量と品質問題を含む）が、空のテーブルでは隠れる問題を明らかにする
• 本番品質とは防御的コーディング：NULL処理、エッジケース、動的日付、明確なエイリアス
• キャップストーンがすべてのスキルの連携を検証——スキーマがクエリをサポートし、クエリが最適化され、レポートが信頼性あり、セキュリティがすべてを保護
• レッスン1の検証マインドセットがすべての段階に適用：結果を確認、リストアをテスト、権限を検証

コース修了おめでとうございます。AIを使ったデータベース業務の体系的アプローチ——自然言語クエリから本番準備システムまで——を身につけました。