データ分析
2024/05/20
與田 龍人

BigQueryでデータ分析をスマートに!Gemini in BigQuery 入門

近年、データ分析はビジネスにおいて必須のスキルとなりつつあります。しかし、複雑なSQLクエリを記述するスキルがないために、分析を諦めてしまう人も多いのではないでしょうか。そこで今回は、Google Cloud Platform上で提供されているGemini in BigQueryをご紹介します。

はじめに

近年、データ分析はビジネスにおいて必須のスキルとなりつつあります。しかし、複雑なSQLクエリを記述するスキルがないために、分析を諦めてしまう人も多いのではないでしょうか。そこで今回は、Google Cloud Platform上で提供されているGemini in BigQueryをご紹介します。Gemini in BigQueryは、AI技術を活用して、自然言語でデータ分析を可能にする画期的なツールです。

Gemini in BigQueryとは?

Gemini in BigQueryは、Google Cloud Next ’24で発表された、Gemini for Google Cloudの新機能の一つです。従来のSQLやPythonによるクエリに加え、以下の様々な機能を提供します。



  • 自然言語クエリによるデータ分析: データキャンバスと呼ばれるノートブック形式のインターフェースで、普段使っている言葉でクエリを入力することで、PythonやSQLのコードを自動生成できます。

  • Python・SQL コードアシスタント: SQLクエリを記述、編集する際に、関連するスキーマやメタデータを参照しながら、構文エラーの検知、提案、補完などをしてサポートしてくれます。

  • ローコードデータパイプライン開発ツール: ドラッグ&ドロップ操作で、視覚的にデータパイプラインを構築でき、コードを書くことなく、データの取り込み、加工、分析、可視化などを連携して実行できます。


Gemini in BigQueryのメリット

Gemini in BigQueryを使うことで、以下のメリットを得ることができます。



  • データ分析の効率化: 自然言語でクエリを書いたり、コードアシスタントを利用することで、データ分析にかかる時間を大幅に短縮できます。

  • データ分析の民主化: プログラミングの知識がなくても、誰でも簡単にデータ分析を始められます。

  • 高度な分析が可能: AI技術を活用した様々な機能により、より高度な分析が可能になります。


Gemini in BigQueryの基本的な使い方

Gemini in BigQueryは、BigQueryのWeb UIまたはDataformで利用できます。基本的な使い方に関しては同様であるため、今回はWeb UIでの例を説明します。


1.BigQueryのWeb UIを開き、元のSQLを作成します。今回はテストデータとして架空のトランザクションデータ(test_transactions)を使用していきます。



SELECT * FROM `test_transactions`



2.その後、SQL横のタブから普段使っている自然言語でクエリを入力します。



3.Enterキーを押すと、Geminiがクエリを解析し、PythonまたはSQLのコードを自動生成します。挿入をクリックして、実際のワークスペースにクエリを反映させます。



4.そのまま実行して結果を確認します。無事SQLが実行され、適切な処理が走っていることが確認できます。また生成されたSQL上にプロンプトが表示されるため、第3者からも処理の内容が容易に確認できます。


 



 


まとめ

Gemini in BigQueryは、データ分析をより簡単で効率的に、そして高度なものにするための強力なツールです。使い方もシンプルで、BigQueryのWeb UIを開いてデータキャンバスを作成し、普段使っている言葉でクエリを入力するだけで、Geminiがクエリを解析してPythonまたはSQLのコードを自動生成してくれます。Gemini in BigQueryを活用して、データ分析の効率と精度を大幅に向上させましょう!


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