Web検索をSQLで実行するAIエージェント「Keenable SELECT」：データ抽出の革新
Keenable SELECTは、ウェブ上の情報をSQLクエリを用いて検索・抽出することを可能にした革新的なAIエージェントシステムです。従来のAIエージェントがウェブ上の情報を取得する際、多数のリンクを読み込み、高コストなトークンを消費して回答を構築していたという課題を解決しました。本システムは、MCPサーバー上に構築され、主要なツールとして`select`を提供します。このツールは、ライブのウェブデータに対して読み取り専用のDuckDB SELECTステートメントを実行します。
SELECTの最大の特徴は、ウェブ検索と意味解析のプロセスをクエリ自体に組み込む点にあります。これにより、単一の呼び出しで1,000ページ以上の検索が可能となり、かつLLMコストをかけずに正確なWHERE句によるフィルタリング、行ごとの小さなLLMコールによるフィールド抽出（`SEM_EXTRACT`など）、そして行のグループ化を同時に実行できます。例えば、「2025年以降にフロンティア研究室間で移動したAI研究者」といった複雑な質問に対し、`WEB_SEARCH`や`SEM_MATCH`といった専用オペレーターをSQL内に記述することで、必要なデータを構造化された形で取得します。
データ収集は「リサーチエージェント」が担当し、これはLLMが`select`ツールを繰り返し使用してクエリを記述・実行するプロセスです。その後、取得された結果セット（データ）は「レポートエージェント」が受け取り、`generate_html_report`関数を通じて、データが再入力されることなく、共有可能なHTMLレポートとして自動生成されます。この仕組みにより、複雑なデータ分析レポートの作成プロセスが劇的に効率化され、データドリブンな知見の抽出が加速します。
背景
従来のLLMベースのウェブ検索エージェントは、情報を得るために多数のウェブページを読み込む必要があり、その過程で大量のトークンを消費し、コストと処理効率の面で課題を抱えていました。本技術は、この「読み込みと推論」のプロセスを、データベースのクエリ言語（SQL）の構造内に組み込むことで、効率的かつ低コストなデータ抽出を実現したものです。
重要用語解説
- Keenable SELECT: ウェブ検索とデータ抽出をSQLクエリで行うAIエージェントシステム。DuckDBを利用し、複雑なウェブデータを構造化された形で取得することを可能にしました。
- DuckDB SELECT: ライブのウェブデータに対して実行される、読み取り専用のSQLステートメント。ウェブ検索の結果をデータベースの行セットとして扱い、高度なフィルタリングや抽出を可能にしています。
- SEM_EXTRACT: 特定の列（コンテンツ）から、指定されたフィールド（例：研究者名、所属ラボ）の値を抽出するオペレーター。行ごとに小さなLLMコールを実行し、構造化されたデータ化を可能にします。
今後の影響
本技術は、データリサーチや市場調査のワークフローを根本的に変革します。これまで手作業や高コストなAPIコールを必要としていた複雑なデータ収集が、単一のSQLクエリに集約されるため、研究のスピードと精度が飛躍的に向上します。企業や研究機関におけるデータ分析の自動化を強力に推進すると予想されます。