【最新のBigQuery×AI活用事例と、現場で役立つ実践知を体系的に解説】BigQuery×AI完全ガイド
株式会社パタンナー
～BigQueryを活用するにあたってのAI活用を目指すにあたり、ビジネス価値から設計・実装・運用・ガバナンスまで、最新情報を踏まえて体系的に解説～
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【最新のBigQuery×AI活用事例と、現場で役立つ実践知を体系的に解説】BigQuery×AI完全ガイド
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生成AIの普及で、企業のデータ活用は「レポートを見る」から「業務の意思決定を自動化する」段階へ移行しています。
Google BigQueryはクラウドDWHの枠を超え、機械学習（BigQuery ML）、ベクトル検索、GeminiによるAIアシスト、そしてPythonから巨大データを直接扱えるDataFramesまでを統合した“データ×AIプラットフォーム”へ進化しました。
本資料ではBigQueryを活用するにあたってのAI活用を目指すにあたり、ビジネス価値から設計・実装・運用・ガバナンスまで、最新情報を踏まえて体系的に解説します。
実務で迷いがちなRAG、予測、特徴量管理、コスト最適化までを具体策でつなぎ、明日から動ける知見に落とし込みます。
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【最新のBigQuery×AI活用事例と、現場で役立つ実践知を体系的に解説】BigQuery×AI完全ガイド
＜こんな方におすすめ＞
- "BigQuery"を活用したAI活用に興味のある方・活用を検討されている方- 自社にあるデータが活用できない状態にある方- 自社にあるデータを活かしていきたい方- 自社にあるデータを活用し、AIの導入・推進していきたい方
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- はじめに- BigQuery×AIが解決する経営課題と提供価値- - データウェアハウスから「AIプラットフォーム」へ- - ユースケース地図：予測・生成・検索・意思決定- - 全体アーキテクチャ：ELT→特徴量→学習→推論→運用- BigQuery MLとGemini in BigQueryの基礎- - BigQuery MLでできること：モデル対応と設計思想- - Gemini in BigQuery：AIアシストでSQLとPythonが加速する- - BigQuery DataFrames（BigFrames）でPythonicに拡張する- ベクトル検索とRAGの設計・実装- - BigQueryベクトル検索の仕組みとスキーマ設計- - RAG on BigQuery：埋め込み生成→索引→推論の実務- - LangChain/Vertex連携と評価設計（nDCG・Recall@k）- 需要予測・異常検知・レコメンドの実践- - ARIMA_PLUSとXGBoostで需要予測を作る勘所- - 特徴量管理：Vertex AI Feature Store×BigQuery- - MLOps：パイプライン、モデル監視、コスト管理- ガバナンス・セキュリティ・コスト最適化- - 権限・データ分類・マスキングの基本指針- - パフォーマンス最適化（パーティション/クラスタ/スロット）- - FinOps：予約・割り当て・クエリSLOの運用設計- まとめ
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"データ活用"お役立ち資料3点セット【データ活用者・DX担当者必見】
"データ活用"に必要なナレッジを網羅した
『データ活用お役立ち資料3点セット』
になります。
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パーフェクトガイド3点セット【"データ"と"AI"理解の決定版】
生成AI×データ戦略に必要なナレッジを完全網羅した『大人気パーフェクトガイド3点セット』
になります。
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Excel×AIで実現するデータ分析入門書3点セット【"Excel×AI"を分析にフル活用】
Excel×ChatGPT・Copilot・Pythonを活用したデータ分析を行う際の参考になる『データ分析入門書3点セット』になります。
データカタログは情報システム部が社内のデータを管理するために、データ分析のプロがデータを探すために開発されたソフトウェアでした。
そんなデータカタログを「どんな企業でも・どんな職種でも・すばやく・簡単に使える」ソフトウェアに再発明しました。
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POINT１.：設計書を自動でつくるBIツールで誰かが頑張って開発してくれたダッシュボード。
表示されている指標の意味は答えられますか？
表示されている数値が間違っている気がしたときに、あなたがすぐに調べる手段はありますか？
タヅナなら、すべて一目瞭然です。
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POINT２.：データの背景を理解するタヅナはデータだけではなく、その先にいるヒトを探せます。
誰が・どんなデータ資産（データ・ダッシュボード・用語と定義）に詳しいのか？データに関して誰とどんなコミュニケーションを取ってるのか？を個人単位で把握できます。
タヅナなら、人材配置の最適化に活用できます。
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POINT３.：基盤を作る前に活用する私たちは、データを整備する縁の下の力持ちが、大きな労力をかけてデータ基盤をつくる苦労を知っています。そんなデータ基盤が全社員に利用されないなんてもったいない。
だから、整備してほしいデータを具体的に把握できるようにデータカタログを再発明しました。
タヅナなら、開発と現場がひとつになります。
会社名：株式会社パタンナー
代表者：深野 嗣
所在地：東京都品川区北品川5丁目5−15
事業内容：
- データカタログ「タヅナ」の企画・開発・運営データ戦略コンサルティング
- データ人材育成・組織開発
コーポレートサイト：
https://pttrner.co.jp/
データカタログ「タヅナ」：
https://tazna.io/プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
