生成AIモデルGeminiとBigQueryで実現！ データ分析の効率と効果を飛躍的に向上させる方法

生成AIによってデータの民主化は現実的に 内閣府は2023年8月、日本国内で企業のビッグデータが生んだ価値は、10年から20年の平均で国内総生産（GDP）に換算すると、1年で17兆円になるという推計を発表した。「20年というとまだ生成AIがそれほど活用されていなかった時代。今だとデータの価値は20兆円超になると思われる」（山田氏） このようにデータは非常に重要なものだが、データ活用をする上で、さまざまな課題にぶつかる企業も多い。 「変化の激しいビジネス環境で生き残るには、データに基づいた迅速な意思決定が不可欠だが、従来の専門家依存のデータ分析では時間がかかり過ぎることや、データを見る人が毎回同じだと多角的に見ることが難しい上、分析できる量や種類が限られるという課題があった」（山田氏） グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 データアナリティクス スペシャリスト 山田 雄氏 このような課題を解

[misshiki]

“第1のフェーズは「データ発見・準備」。BigQuery上でGeminiを使うと、さまざまなデータのアセットに対してセマンティック検索（自然文での検索）ができるようになる。”