「SQLは不要」という訴求を見かけますが、広告のキャッチコピーとしてありだとしても実際にSQLは不要なのでしょうか？
個人的にはアマゾン運用にハンズオンでかかわる売上責任をもった人であれば一定の知識はあるに越したことはないと思います。
「SQL不要」訴求の裏にはその言葉の響きがとっつきにくいことに配慮したのだと思います。それでもデータの構造みたいなものは漠然とでも押さえておいたほうが良い、必ずしもSQL言語として理解しないまでも。
なぜなら顧客の行動仮説を立てながら施策に落とし込んで検証しつづけることこそがマーケターの使命だと思うからです。「自分でSQLを書く」くらいの勢いがあるべきだと思います。（実際は書かないまでも）。
逆に言うなら「SQLが不要」とはどういう状態かというと既成のダッシュボードで良しとする姿勢。もちろん一理あります。確かに楽だし正確だし一目でわかるという意味での良さはあるものの「受け身」の姿勢は否めません。「SQL不要」とはようするにダッシュボードに依存している状態なので限定的な使い方になります。極端にいえばそこで思考が止まってしまうというデメリットがあります。
マーケターはそれに満足しては駄目で、ダッシュボードにはない第三、第四の軸でデータを切って「差を見る」という習慣が必要です。そこに発見があります。自分で書かなくともSQLを書いてくれる人を社内（IT部門）あるいは社外（広告代理店など）にもつこと、その依頼をするときにスムーズに効率よく依頼できるというメリットがあります。なんなら自分で書くくらいの勢いがあるとよりスムーズに作業がすすむと思います。
現在はAds AgentといういわゆるAIのチャットボット（残念ながら現時点では日本語には未対応、ベータ版）が実装されましたのでSQLおよびビジネスロジック検証などのサポートは充実しています。私も実は全部自力でSQLを書けといわれると戸惑ってしまう方で、普段はAIにサポートしてもらいながら書いてますが、ことAMCに関しては一番正確で詳しくかつセキュアなAds Agentに頼っています。ご存知のとおりAIも完璧ではなく(Ads Agentも含めて)けっこう間違いもあり、最終的な判断は自己責任になってしまいます。AIのサポートを受ける前提としてもある程度のSQLの基礎知識は必要だと思います。なぜなら、AIにどこからどう何を聞いていいかわからないからです。
SQLは要するに「習うより慣れろ」ですから、まず何か書いてみる（あるいは書いてもらう）そして実行する、すると結果が戻ってくる。この繰り返しでだんだんなれてきます。一番簡単な例でいえば、
SELECT
SUM(purchase_units_sold)
FROM
amazon_retail_purchases
WHERE asin = ‘ABCD123456’;
このSQLは指定したASINが何個売れたかを出すだけで、この程度であればVendor Centralのレポートから出せるので、あまり意味はないのですが、いろいろと拡張していくことができます。とくにAという商品を買ったユーザーが何人で、９０日以内に何人の人が継続購入したか、などVendor Centralのレポートでは出せないような数値を出すことができます。
