タスク固有のソリューションの概要
このドキュメントでは、BigQuery ML がサポートする AI（人工知能）機能について説明します。これらの機能を使用すると、Cloud AI API を使用して BigQuery ML でタスク固有のソリューションを開発できます。サポートされているタスクは次のとおりです。
Cloud AI API にアクセスして、BigQuery ML で API エンドポイントを表すリモートモデルを作成し、これらの関数のいずれかを実行します。使用する AI リソースでリモートモデルの作成後、リモートモデルに対して BigQuery ML 関数を実行することで、そのリソースの機能にアクセスします。
この方法では、Python の知識や API の習熟がなくても、基盤となる API の機能を使用できます。
ワークフロー
複雑なデータ分析や生成型 AI タスクを実行するには、Vertex AI モデルのリモートモデルと Cloud AI サービスに対するリモートモデルを、BigQuery ML 関数と組み合わせて使用できます。
次の図は、これらの機能を組み合わせて使用する一般的なワークフローを示しています。
自然言語処理
自然言語処理を使用して、データの分類や感情分析などのタスクを実行できます。たとえば、商品のフィードバックを分析して、特定の商品が顧客に好評かどうかを判断できます。
自然言語タスクを実行するには、リモートモデルを作成し、REMOTE_SERVICE_TYPE の値に CLOUD_AI_NATURAL_LANGUAGE_V1 を指定することで、Cloud Natural Language API への参照を作成できます。その後、ML.UNDERSTAND_TEXT 関数を使用してそのサービスを操作できます。ML.UNDERSTAND_TEXT は、標準テーブルのデータを処理します。推論はすべて Vertex AI で行われます。結果は BigQuery に保存されます。
詳細については、ML.UNDERSTAND_TEXT 関数でテキストを理解するをご覧ください。
機械翻訳
機械翻訳を使用して、テキストデータを他の言語に翻訳できます。たとえば、顧客からのフィードバックを馴染みのない言語から馴染みのある言語に翻訳します。
機械翻訳タスクを実行するには、リモートモデルを作成し、REMOTE_SERVICE_TYPE の値に CLOUD_AI_TRANSLATE_V3 を指定することで、Cloud Translation API への参照を作成できます。その後、ML.TRANSLATE 関数を使用してそのサービスを操作できます。ML.TRANSLATE は、標準テーブルのデータを処理します。推論はすべて Vertex AI で行われます。結果は BigQuery に保存されます。
詳細については、ML.TRANSLATE 関数を使用したテキストの翻訳をご覧ください。
音声文字変換
音声文字変換を使用して、音声ファイルを書き起こしテキストに変換できます。たとえば、ボイスメールの録音をテキスト メッセージに変換します。
音声文字変換タスクを実行するには、リモートモデルを作成し、REMOTE_SERVICE_TYPE の値に CLOUD_AI_SPEECH_TO_TEXT_V2 を指定することで、Speech-to-Text API への参照を作成できます。必要に応じて、使用する認識ツールを指定して、音声コンテンツを処理できます。その後、ML.TRANSCRIBE 関数を使用して、音声ファイルを文字変換できます。ML.TRANSCRIBE は、オブジェクト テーブル内の音声ファイルに対して機能します。推論はすべて Vertex AI で行われます。結果は BigQuery に保存されます。
詳細については、ML.TRANSCRIBE 関数を使用した音声ファイルの文字変換をご覧ください。
ドキュメント処理
ドキュメント処理を使用すると、非構造化ドキュメントから分析情報を抽出できます。たとえば、請求書ファイルから関連情報を抽出し、会計ソフトウェアに入力できるようにします。
ドキュメント処理タスクを実行するには、リモートモデルを作成し、REMOTE_SERVICE_TYPE の値に CLOUD_AI_DOCUMENT_V1 を指定して、ドキュメント コンテンツを処理するために使用するプロセッサを指定することで、Document AI API への参照を作成します。その後、ML.PROCESS_DOCUMENT 関数を使用してドキュメントを処理できます。ML.PROCESS_DOCUMENT は、オブジェクト テーブルのドキュメントに対して機能します。推論はすべて Vertex AI で行われます。結果は BigQuery に保存されます。
詳細については、ML.PROCESS_DOCUMENT 関数でのドキュメントの処理をお試しください。
コンピュータ ビジョン
コンピュータ ビジョンを使用して画像解析タスクを実行できます。たとえば、画像を分析して、顔が含まれているかどうかを検出できます。また、画像内のオブジェクトを説明するラベルを生成できます。
コンピュータ ビジョン タスクを実行するには、リモートモデルを作成し、REMOTE_SERVICE_TYPE の値に CLOUD_AI_VISION_V1 を指定することで、Cloud Vision API への参照を作成できます。その後、ML.ANNOTATE_IMAGE 関数を使用し、そのサービスを使用することで画像にアノテーションを付けることができます。ML.ANNOTATE_IMAGE は、オブジェクト テーブルのデータに対応しています。推論はすべて Vertex AI で行われます。結果は BigQuery に保存されます。
詳細については、ML.ANNOTATE_IMAGE 関数を使用してオブジェクト テーブル画像にアノテーションを付けるをご覧ください。
次のステップ
- 機械学習モデルに対する推論の実行について詳しくは、モデル推論の概要をご覧ください。