BigQuery と Anthropic の Claude: データドリブンなインサイトをもたらす強力な組み合わせ

※この投稿は米国時間 2024 年 9 月 5 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

世界で特に生産性と革新性に優れた組織は、信頼できるビジネスデータを基にして、意思決定、運用効率、インサイト、成長のための情報を獲得しています。現在、この方程式には生成 AI が組み込まれています。生成 AI はこの豊富な情報をかつてないほどの競争力に変換する新しい機会を生み出しています。

Google Cloud は、高度な生成 AI の機能のインテグレーションにおいて最先端に立ち続けており、Google の生成 AI 対応データ プラットフォームである BigQuery にも高度な生成 AI の機能を統合しています。Vertex AI の Gemini 1.5 Pro といった生成 AI モデルを BigQuery プラットフォーム内ですでに活用している組織も少なくありません。このたび、Google Cloud のオープン プラットフォームを拡張して、新たに Vertex AI での Anthropic の Claude モデルと BigQuery のインテグレーションをプレビュー版でリリースいたしました。これにより、BigQuery に保存されたデータと Claude モデルの強力なインテリジェンス機能との連携が可能になります。

組織は、BigQuery ML（BQML）を通じて高度な生成 AI 機能を提供する Anthropic の Claude モデルの力を活用できるようになりました。BQML は BigQuery 内のデータに対する ML の適用を簡素化して、アナリストや SQL ユーザーが利用できるようにします。このインテグレーションによって、テキスト生成、要約、翻訳などのタスクが、所有しているデータに直接実行できるようになりました。

優れた効果を示すユースケース

BigQuery と Anthropic の Claude モデルとのインテグレーションにより、組織はデータドリブンな意思決定プロセスを再構築し、以下を含むさまざまなタスクで生産性を向上させることができます。

1. ログデータの分析によるセキュリティ強化: セキュリティ チームは BigQuery でログデータを効率的に分析し、複雑な技術情報を判別可能でわかりやすい形式に変換して適切な対応戦略を策定できます。

2. マーケティングの最適化: マーケティング チームは、BigQuery に保存されたユーザーデータやプロダクト データを活用して、ターゲットを設定したデータドリブンなキャンペーンを大規模に展開できます。これは、エンゲージメントと投資収益率を高める効果があります。

3. ドキュメントの要約: 組織は、Google Cloud Storage に保存された内部ドキュメントを自動要約して時間とリソースを節約し、ナレッジ マネジメントを効率化できます。

4. コンテンツのローカライズ: 世界規模の組織は、BigQuery に保存されているテキスト コンテンツをすばやく翻訳して、言葉の壁を越えた円滑なコミュニケーションを促進できます。

さらに、BigQuery での Claude モデル活用の可能性を示す事例をいくつか見ていきましょう。

ログの要約と修正策の推奨

一般的に、組織がエラー ログデータを BigQuery に保存している理由は、BigQuery の使いやすさとスケーラビリティのほか、検索やベクトル インデックスなど、ログ分析に役立つ高度な機能のためです。BigQuery に保存したデータを Vertex AI で Claude モデルと組み合わせると、便利さが倍増します。たとえば、ログエントリを効率的に要約して修正案を生成することで、問題の特定と解決のプロセスを効率化できます。

その方法を見てみましょう:

これで完了です。簡潔にまとめたログの要約と推奨される解決策を、Claude がもたらす AI 機能の力と SQL のみで生成しました。

美術作品の説明を翻訳

さらに、別のユースケースを検証してみましょう。BigQuery テーブルに韓国語で保存されている美術作品のタイトルを英語に翻訳するユースケースです。このタスクも Claude で効率的に処理できます。

BigQuery で Claude を使ってみる

BigQuery で Claude の利用を開始するには、Google のドキュメントに沿って操作するか、サンプル ノートブックを直接 BigQuery Studio にインポートしてハンズオン チュートリアルをご利用ください。

より高度な Python 向けのサポートや柔軟な構成をご希望のユーザーには、以下の 2 つの統合方法を別にご用意しています。

1. Python with BigQuery Studio（一般提供）: データ サイエンティストや Python デベロッパーは、BigQuery UI でノートブックを利用することで、BigQuery データを Python で直接 Claude モデルに接続できます。クイック スタートガイドとサンプルコードについては、BigQuery DataFrames を使用するサンプル ノートブックをご覧ください。

2. BigQuery のリモート関数（一般提供）: コーディング経験豊富なユーザーに適した方法で、柔軟性が高く、すべての Claude モデルにアクセスできます。ご利用を開始するには、GitHub リポジトリのサンプルを参照してください。こちらのサンプル ノートブックもご利用いただけます。このサンプルでは、BigQuery DataFrames を活用してリモート関数を自動作成し、Claude を使用して推論を行います。

Anthropic の Claude と BigQuery のインテグレーションは、生成 AI を、誰もが利用でき、あらゆる規模の企業が自社データの潜在能力をフル活用できるようにするうえで大きな前進となります。このインテグレーションによって貴社のデータ分析ワークフローをどのように変革できるのかを、ぜひお確かめください。

-Google Cloud、アナリティクス担当シニア カスタマー エンジニア Annie Xu
-Anthropic、シニア データ サイエンティスト Michael Stern 氏