データベースに関する質問にChatGPTはかなり高い正答率で回答できます。
ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）のデータベース受講者の想定利用例
演習問題の解説と回答
基本～中級の問題の正答率は高い。自分の回答の答え合わせや問題についての解説などを交えて利用するとよい。
LLMが正答するとは限らない。もっともらしい説明付きでしっかり間違える場合もある。また問題の意図とずれた出力も多い。自分で回答の誤りを指摘できる範囲内で利用する必要がある。
自分の理解を超えた回答については解説を求め十分吟味して利用すること。
プログラム作成
テーブルの設計 テーブルに必要な事項をデータベースの用語で適切に支持することで十分に利用可能
クエリーの作成 データベースへの問い合わせを自然言語からSQLに変換することができる。
データベースの企画 典型的なデータベースの企画を例示できる。企画に応じたテーブル設計を示すことができる。
テーブルの例示 テーブルの設計で典型的なフィールド名を例示することができる。英語のフィールド名に変換もできる。
CakaPHPのコマンド
WebアプリケーションフレームワークのCakePHPに関する質問とデータベースシステム制作の期末課題の作成支援
bakeコマンドの例示