[B! SQL][BigQuery] light940のブックマーク

BigQueryとGeminiの連携で広がるSQLの世界 | 株式会社プリンシプル

近年、生成AIの活用が企業のデータ分析において重要なトレンドとなっています。その中で、BigQueryが提供する”ML.GENERATE_TEXT”関数は、データベースとAIの融合という新しい可能性を開きました。この関数を使うには「存在そのものがあまり知られていない」「使い方が難しい」「利用するためには別途”BigQuery ML リモートモデル”を作成する必要がある」というハードルがあります。そのため、あまり使われていない印象です。しかしながら、この”ML.GENERATE_TEXT”関数はとても強力です。本記事では、「この”ML.GENERATE_TEXT”関数で何ができるのか？」「どのように活用するのか？」「利用方法と注意点」を解説していきます。 ML.GENERATE_TEXT関数で何ができるのか？ “ML.GENERATE_TEXT”関数は、BigQueryのSQLクエリを介

light940 2025/05/09

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BigQuery MLの新機能「TimesFM」を試してみた - NRIネットコムBlog

はじめに TimesFM とは TimesFM の一般的な利用シーン実際に使ってみた予測精度を実測値と比較してみるまとめはじめにラスベガスから帰国後、アメリカのジャンキーなご飯と色の濃い飲料が恋しい、松村です。本ブログでは、前回投稿した記事（※1）にてご紹介した BigQuery ML の新機能のうちの一つ「TimesFM」（プレビュー版）を試した内容をまとめます。具体的には、TimesFM モデルと、WEB サイトの SEO（検索エンジン最適化）をサポートする無料ツール「Google Search Console」(※2) の BigQuery にエクスポートされたデータを組み合わせて、WEB サイト全体の検索パフォーマンスを予測する方法をご紹介します。（※1）【Google Cloud Next 2025 in Las Vegas】Day 2 参加レポート ~ BigQu

light940 2025/04/20

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【プロンプト付き】AIエージェントと社内DBをつなげて、SQL不要なデータ分析基盤を構築する - BigQuery編｜maKunugi

【プロンプト付き】AIエージェントと社内DBをつなげて、SQL不要なデータ分析基盤を構築する - BigQuery編本記事を読むとわかること 1. なぜ今「AIでのデータ分析」が注目されているか 2. SQL不要でデータ分析ができるAIを爆速構築する方法 3. 導入時に気をつけたい“誤回答対策”や“運用”のポイントはじめに「社内にある膨大なデータを活用したいけれど、SQLが書けない…」「エンジニアの協力を仰がないとデータ分析が進まない…」そんな悩みを持つ方、多いのではないでしょうか。ここ数年のAI 技術の進歩はめざましく、いまやプログラミングスキルがなくてもAIを通して扱うハードルが下がっているツールが増えています。特に、自然言語で指示すると裏側でAIがSQLクエリを生成し、必要なデータをサッと引っ張ってきてくれる――そんな仕組みがいま大注目。いわゆる「Text-to-SQL」と呼ば

light940 2025/03/25

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データモデリングでよく利用するBigQuery SQLのクエリパターン

本記事は、データ推進室 Advent Calendar 2024 24日目の記事ですはじめにこんにちは。HR領域でアナリティクスエンジニアのテックリードをしている山家雄介です。アナリティクスエンジニアが担当する業務の一つに、データ利用者向けのいわゆるデータマートの設計・開発があります。これは、さまざまな仕様のデータソースを適切に組み合わせて、データ利用者の業務上の目的を達成することを助ける、平易に理解しやすく、ドキュメントも整備されたテーブル群を設計・開発し提供していく営みです。この業務を首尾よく進めていくには、dbtやDataformといったデータモデリングのツールの機能性を深く理解すると同時に、利用しているデータ分析基盤のSQLの仕様や機能性もよく理解しておく必要があります。同じSQLという言語仕様の中でも、データマートの利用者によく利用される機能性と、それを開発するデータモデ