Cursor IDE + HolySheep AI で自然言語からSQLレポート自動生成！可視化までの完全フロー

はじめに：個人開発者として直面した「SQLレポート地獄」

私は個人でECサイトを運営しています。先月、ChatGPT風のAIアシスタント機能をβリリースしたところ、カスタマーサービスへの問い合わせが昼夜問わず殺到。月間約8,000件のチケットが手元のMySQLに溜まり始めました。 「先週売上が急落した時間帯の問い合わせ傾向を出して」「決済エラーの多い国別ランキングを出して」——PMやマーケ担当からこんな依頼が来るたびに、毎回Pythonで生SQLを書き、pandasで集計し、matplotlibでグラフにする作業を2〜3時間繰り返していました。Cursor IDEとHolySheep AIを組み合わせれば、この作業を10分以内に圧縮できると確信した私は、早速プロトタイプを構築しました。本記事では、その実装手順と検証結果をすべて公開します。

HolySheep AIとは？

HolySheep AIは、OpenAI・Anthropic・Google・DeepSeek等の主要LLMを単一エンドポイントで提供するAI API集約プラットフォームです。今すぐ登録すると無料クレジットが付与され、クレカ登録なしでも即座に検証を始められます。 特筆すべきは次の4点です：

• 為替レート最適化：公式APIは1ドル＝7.3円ですが、HolySheepでは1ドル＝1円換算が適用され、日本円支払い時に約85%のコスト削減を実現
• 多様な決済手段：WeChat Pay / Alipay / クレジットカード / 請求書払いに対応し、立場を問わず導入しやすい
• 超低レイテンシ：公式エンドポイント比で50ms未満の応答時間を実現
• マルチモデル対応：GPT-4.1、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Flash、DeepSeek V3.2を1つのAPIキーで切替可能

システム全体のアーキテクチャ

[ユーザー] → 自然言語プロンプト（Cursor IDE内）
     ↓
[Pythonスクリプト] → HolySheep API（https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions）
     ↓
[生成されたSQL] → MySQL実行（pymysql）
     ↓
[DataFrame] → matplotlibで可視化
     ↓
[PNGレポート or ダッシュボードHTML]

ステップ1：Cursor IDEでプロンプトテンプレートを定義する

私はCursorの .cursorrules ファイルに、レポート生成用の専用プロンプトを記述しました。これを置いておくだけで、Cursor Chatが常にSQL生成モードで応答してくれます。

.cursorrules（一部抜粋）

あなたは熟練したデータアナリストです。
ユーザーが自然言語で依頼したら、以下の手順でSQLを生成してください：

1. スキーマ定義（orders, customers, support_tickets, products）を厳守
2. 集計粒度・期間・フィルタ条件を必ず明示
3. 出力は純粋なSQLのみ（Markdownフェンスや前置き説明は不要）
4. DROP / UPDATE / DELETE 文は絶対に生成しない

テーブル定義：
- orders(id, customer_id, product_id, amount, currency, status, created_at)
- customers(id, country, signup_at, plan)
- support_tickets(id, order_id, category, message, created_at)
- products(id, sku, name, category, price)

ステップ2：HolySheep APIでSQLを生成する

CursorのChatからSQLを取得しても良いですが、本番運用ではPython経由で自動取得する関数を用意しました。完全コピペで動作します。

import os
import requests

API_KEY = os.environ["YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"]
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

def generate_sql(natural_language_query: str, schema: str,
                 model: str = "deepseek-v3.2") -> str:
    payload = {
        "model": model,
        "messages": [
            {"role": "system",
             "content": f"あなたはSQL生成エンジンです。スキーマ:\n{schema}\n"
                        "純粋なSQLのみを返してください。"},
            {"role": "user", "content": natural_language_query}
        ],
        "temperature": 0.0,
        "max_tokens": 512
    }
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    r = requests.post(f"{BASE_URL}/chat/completions",
                      headers=headers, json=payload, timeout=30)
    r.raise_for_status()
    sql = r.json()["choices"][0]["message"]["content"].strip()
    # Markdownフェンスが含まれる場合は除去
    if sql.startswith("```"):
        lines = sql.split("\n")
        sql = "\n".join(lines[1:-1]) if lines[-1].startswith("```") \
              else "\n".join(lines[1:])
    return sql.strip()

if __name__ == "__main__":
    schema = open("schema.sql", encoding="utf-8").read()
    q = "直近30日で国別の決済エラー件数TOP5を集計してください"
    print(generate_sql(q, schema))

ステップ3：MySQLで実行 → DataFrame化

import pymysql
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://user:pass@localhost:3306/ecom?charset=utf8mb4"
)

FORBIDDEN_KEYWORDS = ["insert", "update", "delete", "drop",
                      "alter", "truncate", "grant", "revoke"]

def run_sql_to_df(sql: str) -> pd.DataFrame:
    lower = sql.lower()
    for kw in FORBIDDEN_KEYWORDS:
        if kw in lower:
            raise ValueError(f"危険なキーワード '{kw}' を検出しました")
    return pd.read_sql(sql, engine)

実行例
schema = open("schema.sql", encoding="utf-8").read()
sql = generate_sql(
    "直近30日の国別決済エラー件数TOP5を多い順に", schema
)
df = run_sql_to_df(sql)
print(df.head())

ステップ4：可視化（matplotlib + 日本語フォント対応）

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams

macOS / Windows / Linux それぞれで日本語フォントを設定
rcParams["font.family"] = "Hiragino Sans"  # macOS
rcParams["font.family"] = "Yu Gothic"     # Windows
rcParams["font.family"] = "Noto Sans CJK JP"  # Linux

def plot_top_countries(df: pd.DataFrame, out_path: str = "report.png"):
    df = df.sort_values("error_count", ascending=True).tail(5)
    plt.figure(figsize=(8, 5))
    plt.barh(df["country"], df["error_count"], color="#4C72B0")
    plt.xlabel("決済エラー件数")
    plt.title("直近30日 国別決済エラー件数 TOP5")
    plt.tight_layout()
    plt.savefig(out_path, dpi=150)
    print(f"保存完了: {out_path}")

plot_top_countries(df)

ベンチマーク：HolySheepの実力と品質データ

私が実際に計測した結果を共有します。DeepSeek V3.2をHolySheep経由で利用した場合の値です。

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