Data analytics and AI platform: BigQuery | Google Cloud

データ分析と AI プラットフォーム: BigQuery | Google Cloud Google Cloud Next Tokyo ：7/30、31 東京ビッグサイトにて開催！ 自律型データと AI プラットフォームでデータから AI、そしてアクションまでをより迅速に BigQuery は、データを AI につなげる自律型プラットフォームで、マルチモーダル データを統合し、AI でイノベーションを加速し、企業内のすべてのユーザーがデータ分析を簡素化できることを求める組織に適しています。 無料で開始 お問い合わせ 統合データで AI を活用: BigQuery のプラットフォームの利点 BigQuery は、データの統合、AI への接続、一般的なデータタスクの自動化を支援するように設計されており、貴重な時間を探索、モデル構築、戦略的分析に費やすことができます。これらすべてを、業界屈指のコスト パフォーマンスで実現します。 Gemini を活用したエージェントを使用して手作業を自動化したり、独自のカスタム エージェントを構築したりできます。 インテリジェントな検索とまったく新しいエージェント エクスペリエンスで AI を活用したイノベーション を推進し、セマンティック レイヤで強化して精度を高めます。 BigQuery は、すべてのデータユーザー向けに組み込みのアシスト エージェントを提供し、データと AI のライフサイクルのあらゆる段階でワークフローを合理化します。これにより、より大きなデータ課題や機会の解決に専念できます。 “Gemini in BigQuery は、当社のクエリ生成プロセスを変革しました。BigQuery へのインテグレーションにより、SQL テンプレートを簡単に生成できるようになったため、重要な ML モデルのモニタリング クエリを含む、ラベルと特徴量エンジニアリングの効率が向上しました。Gemini は複雑なデータ構造を理解し、正確なクエリを実行できるため、ワークフローがこれまで以上にスムーズかつ迅速になりました。” Julo、最高データ責任者 Martijn Wieriks 氏 関連資料 Gemini in BigQuery が分析ワークフローをどのように変革するか確認する 概要動画を見る Veo が Gemini in BigQuery で分析を強化した方法をご覧ください 動画を見る 管理された安全な単一のデータコピー上で複数のエンジンを利用 BigQuery は、SQL、Spark、Python などの複数のエンジンを、単一のプラットフォームに統合し、マルチモーダルな管理された単一のデータコピーで動作できるようにします。共有ランタイム メタデータのユニバーサル カタログと metastore により、Apache Iceberg のサポートを含む、すべてのエンジンとストレージ タイプにわたる統合されたセキュリティ管理とガバナンス制御が可能です。 “「BigQuery と Gemini Enterprise エージェント プラットフォームにより、当社のデータと AI がすべて単一のプラットフォームに統合されます。これにより、お客様からのフィードバックに対する対応方法が、長時間の手作業から数秒で完了するシンプルな自然言語クエリへと変化し、お客様の分析情報を数か月ではなく数分で取得できるようになりました。」” Mattel、リード データ サイエンティスト、TJ Allard 氏 関連資料 BigQuery は他のクラウドベース EDW ソリューションと比べて TCO を最大 54% 削減する 2024 年 ESG レポートを取得する Veo が BigQuery に移行してデータ戦略を強化した方法 オンデマンド ウェブセミナーを見る データと AI プラットフォームの柔軟性、スケーラビリティ、変化し続けるテクノロジー環境への適応性を確保 BigQuery のオープン性は、組織に柔軟性とスケーラビリティをもたらします。Google Cloud のオープンソース、オープン標準、AI へのコミットメントにより、お客様は最適なソリューションを選択できます。 Apache Spark などの OSS エンジン、 Apache Iceberg などのオープン フォーマット、任意の AI モデルを利用できます。 “当社は今、Google Cloud のレイクハウス スタックを使用して、データと AI の統合基盤を構築しています。そこでは、患者、医師、看護師にとって最良のエクスペリエンスを築くため、BigQuery と Lakehouse for Apache Iceberg を使いあらゆる種類や形式のデータを単一のプラットフォームで安全に発見、管理します。” - HCA Healthcare 社、最高分析責任者、Mangesh Patil 氏 関連資料 Constellation Research: Google は生成 AI、オープンな選択肢、クロスクラウド クエリで BigQuery を差別化 Apache Iceberg BigQuery テーブル: オープン レイクハウス向けに最適化されたストレージ ブログを読む 業界をリードする AI にすべてのデータを接続 BigQuery は、データと AI の統合エクスペリエンスを実現することで、データ分析を簡素化します。Google の最新の AI モデルを使用して、 マルチモーダル データ分析 などを実行できます。BigQuery は、シンプルさとスケーラビリティを備えており、選択したエンジン（SQL、Python、Spark）を使用してマルチモーダル データを管理できます。また、 データ ガバナンス とセキュリティが組み込まれており、最適な料金とパフォーマンスを実現します。 “オブジェクト テーブルを備えた新しいインポート モデル機能により、最先端の Pytorch ビジョンモデルをインポートして画像データを処理し、BigQuery を使用して果樹園内の温度予測を向上させることができます。さらに、新しいリモートモデル機能により、パイプラインを大幅に簡素化し、保守性を向上させることができます。” Semios、データ サイエンティスト、Sarah Overduin 氏 関連資料 5 つのステップで強力な AI 基盤を構築 電子書籍を読む BigQuery でマルチモーダル データを分析する 動画を見る リアルタイム データの可能性を最大限に引き出します。 AI にはリアルタイム データが必要になることが多く、BigQuery にはこれらの機能が組み込まれています。BigQuery の継続的クエリによる SQL ベースの簡単なストリーミング から、人気の オープンソース Kafka プラットフォームのマネージド サービス、Iceberg のサポートを含む Dataflow による高度な マルチモーダル データ ストリーミング まで、リアルタイムのデータと AI の連携を実現できます。 “高スループットで低レイテンシのストリーミング プラットフォームを実装することは、当社のビジネス、開発者、コマンド センター チームにカーディナリティの高い分析を提供するために不可欠です。Dataflow のインテグレーションにより、エンジニアリング チームは、paypal.com を 24 時間 365 日モニタリングできる強力なプラットフォームを利用できるようになり、消費者や販売者に対しても高い可用性を確保できるようになりました。” PayPal、オブザーバビリティ プラットフォーム担当アーキテクト Varun Raju 氏 関連資料 Google Cloud Dataflow でコスト削減とアジリティを実現 ESG レポートを取得する Shopify がリアルタイム ML で消費者の検索目的を改善した方法 全文を読む エージェント Gemini を活用したエージェントを使用して手作業を自動化したり、独自のカスタム エージェントを構築したりできます。 インテリジェントな検索とまったく新しいエージェント エクスペリエンスで AI を活用したイノベーション を推進し、セマンティック レイヤで強化して精度を高めます。 BigQuery は、すべてのデータユーザー向けに組み込みのアシスト エージェントを提供し、データと AI のライフサイクルのあらゆる段階でワークフローを合理化します。これにより、より大きなデータ課題や機会の解決に専念できます。 “Gemini in BigQuery は、当社のクエリ生成プロセスを変革しました。BigQuery へのインテグレーションにより、SQL テンプレートを簡単に生成できるようになったため、重要な ML モデルのモニタリング クエリを含む、ラベルと特徴量エンジニアリングの効率が向上しました。Gemini は複雑なデータ構造を理解し、正確なクエリを実行できるため、ワークフローがこれまで以上にスムーズかつ迅速になりました。” Julo、最高データ責任者 Martijn Wieriks 氏 関連資料 Gemini in BigQuery が分析ワークフローをどのように変革するか確認する 概要動画を見る Veo が Gemini in BigQuery で分析を強化した方法をご覧ください 動画を見る 統合型 管理された安全な単一のデータコピー上で複数のエンジンを利用 BigQuery は、SQL、Spark、Python などの複数のエンジンを、単一のプラットフォームに統合し、マルチモーダルな管理された単一のデータコピーで動作できるようにします。共有ランタイム メタデータのユニバーサル カタログと metastore により、Apache Iceberg のサポートを含む、すべてのエンジンとストレージ タイプにわたる統合されたセキュリティ管理とガバナンス制御が可能です。 “「BigQuery と Gemini Enterprise エージェント プラットフォームにより、当社のデータと AI がすべて単一のプラットフォームに統合されます。これにより、お客様からのフィードバックに対する対応方法が、長時間の手作業から数秒で完了するシンプルな自然言語クエリへと変化し、お客様の分析情報を数か月ではなく数分で取得できるようになりました。」” Mattel、リード データ サイエンティスト、TJ Allard 氏 関連資料 BigQuery は他のクラウドベース EDW ソリューションと比べて TCO を最大 54% 削減する 2024 年 ESG レポートを取得する Veo が BigQuery に移行してデータ戦略を強化した方法 オンデマンド ウェブセミナーを見る フレキシブル データと AI プラットフォームの柔軟性、スケーラビリティ、変化し続けるテクノロジー環境への適応性を確保 BigQuery のオープン性は、組織に柔軟性とスケーラビリティをもたらします。Google Cloud のオープンソース、オープン標準、AI へのコミットメントにより、お客様は最適なソリューションを選択できます。 Apache Spark などの OSS エンジン、 Apache Iceberg などのオープン フォーマット、任意の AI モデルを利用できます。 “当社は今、Google Cloud のレイクハウス スタックを使用して、データと AI の統合基盤を構築しています。そこでは、患者、医師、看護師にとって最良のエクスペリエンスを築くため、BigQuery と Lakehouse for Apache Iceberg を使いあらゆる種類や形式のデータを単一のプラットフォームで安全に発見、管理します。” - HCA Healthcare 社、最高分析責任者、Mangesh Patil 氏 関連資料 Constellation Research: Google は生成 AI、オープンな選択肢、クロスクラウド クエリで BigQuery を差別化 Apache Iceberg BigQuery テーブル: オープン レイクハウス向けに最適化されたストレージ ブログを読む インテリジェント 業界をリードする AI にすべてのデータを接続 BigQuery は、データと AI の統合エクスペリエンスを実現することで、データ分析を簡素化します。Google の最新の AI モデルを使用して、 マルチモーダル データ分析 などを実行できます。BigQuery は、シンプルさとスケーラビリティを備えており、選択したエンジン（SQL、Python、Spark）を使用してマルチモーダル データを管理できます。また、 データ ガバナンス とセキュリティが組み込まれており、最適な料金とパフォーマンスを実現します。 “オブジェクト テーブルを備えた新しいインポート モデル機能により、最先端の Pytorch ビジョンモデルをインポートして画像データを処理し、BigQuery を使用して果樹園内の温度予測を向上させることができます。さらに、新しいリモートモデル機能により、パイプラインを大幅に簡素化し、保守性を向上させることができます。” Semios、データ サイエンティスト、Sarah Overduin 氏 関連資料 5 つのステップで強力な AI 基盤を構築 電子書籍を読む BigQuery でマルチモーダル データを分析する 動画を見る リアルタイム リアルタイム データの可能性を最大限に引き出します。 AI にはリアルタイム データが必要になることが多く、BigQuery にはこれらの機能が組み込まれています。BigQuery の継続的クエリによる SQL ベースの簡単なストリーミング から、人気の オープンソース Kafka プラットフォームのマネージド サービス、Iceberg のサポートを含む Dataflow による高度な マルチモーダル データ ストリーミング まで、リアルタイムのデータと AI の連携を実現できます。 “高スループットで低レイテンシのストリーミング プラットフォームを実装することは、当社のビジネス、開発者、コマンド センター チームにカーディナリティの高い分析を提供するために不可欠です。Dataflow のインテグレーションにより、エンジニアリング チームは、paypal.com を 24 時間 365 日モニタリングできる強力なプラットフォームを利用できるようになり、消費者や販売者に対しても高い可用性を確保できるようになりました。” PayPal、オブザーバビリティ プラットフォーム担当アーキテクト Varun Raju 氏 関連資料 Google Cloud Dataflow でコスト削減とアジリティを実現 ESG レポートを取得する Shopify がリアルタイム ML で消費者の検索目的を改善した方法 全文を読む BigQuery のお客様成功事例 Dun & Bradstreet がデータ ワークフローを数分に短縮し、プロダクトの応答時間を 60% 短縮 Dun & Bradstreet は 150 のサービスを移行し、BigQuery でデータ パイプラインをモダナイズ 動画（2:46） Estée Lauder Companies は BigQuery と Gemini Enterprise エージェント プラットフォームを使用して、きめ細やかな顧客体験を提供 BigQuery を活用することで、より少ないリソースでより多くのビジネス成果を生み出すことができました。 動画（2:21） Shopify は最新のデータと AI プラットフォームで e コマースの未来を構築しています Shopify は BigQuery でデータ基盤をモダナイズし、強力な AI イノベーションを実現しました 動画 The Home Depot がデータと AI で DIY エクスペリエンスを刷新 The Home Depot は、BigQuery を使用して、AI 搭載の新しいカスタマー エクスペリエンスを迅速に構築し、スケールすることができました 動画（2:52） Priceline はデータと AI を活用して、低価格で旅行者を目的地へお届けします Priceline はデータ基盤の中核に BigQuery を据え、生成 AI で迅速にイノベーションを推進 動画 Mercado Libre は Google Cloud を使用してリアルタイムのデータ配信をパッケージ化 Mercado Libre は BigQuery を使用して、プラットフォーム全体で数千のサービスにリアルタイムでデータを提供しています 動画（2:20） さらに表示 エグゼクティブ リソース Google は 2024 年 Gartner Magic Quadrant でクラウド DBMS 部門のリーダーに認定され、ビジョンが最高評価を獲得しました レポートは無料でダウンロードしてお読みいただけます 所要時間: 10 分 「The Forrester Wave™: Data Lakehouses Q2 2024」で BigQuary がリーダーに選出 レポートをダウンロード 所要時間: 10 分 データと AI から価値を創出するためのエグゼクティブ ガイド ガイドを見る 所要時間: 10 分 さらに表示 分析できます Google Cloud Next '25 で発表されたデータ分析の最新情報 AI を活用したデータの未来は自律的でエージェント ドリブン 動画（48:02） BigQuery の移行インセンティブ プログラム BigQuery への移行を効率化しながら、インセンティブとクレジットの対象となるかどうかをご確認ください データと AI 戦略の評価 Google の評価を受けて、組織の AI 導入準備状況を把握し、専門家によるアドバイスを入手しましょう さらに表示 技術リソース BigQuery と Gemini Enterprise エージェント プラットフォームの統合に関する YouTube プレイリスト この再生リストでは、リモートモデルを使用して BigQuery から Gemini Enterprise Agent Platform リソースと LLM にアクセスする方法を学びます。 Google Gemini AI と BigQuery でのデータ分析 Google Gemini in BigQuery がアシスタンスと自動化によってエクスペリエンスを変革する方法 動画(3:42) データ分析と AI に関する技術ブログ BigQuery の最新の技術ブログとイノベーションについての記載内容を読む さらに表示 データと AI の活用を今すぐ開始 BigQuery は、分析を簡素化するのに役立つデータを AI につなげる自律型プラットフォームであり、マルチエンジン、マルチモーダル、マルチクラウド向けに設計されています。何万もの組織がデータ分析と AI の統合プラットフォームとして BigQuery を選ぶ理由をご覧ください。 無料で開始 お問い合わせ