Gemini in BigQuery の Gemini の概要

このドキュメントでは、Gemini for Google Cloud プロダクト スイートの一部である Gemini in BigQuery が、AI を活用したアシスタンスでデータの処理を支援する方法について説明します。

Gemini in BigQuery を使用した AI アシスタンス

Gemini in BigQuery は、次の作業を支援する AI アシスタンスを提供します。

  • データ インサイトを使用してデータを探索し、理解する。一般提供（GA）データ インサイトは、テーブルのメタデータから生成された有益なクエリを使用して、パターンの発見と統計分析を自動かつ直感的に行うことができます。この機能は特に初期のデータ探索におけるコールド スタートの課題に対処するのに役立ちます。 詳細については、BigQuery でデータ インサイトを生成するをご覧ください。
  • BigQuery データ キャンバスを使用して、データを検出、変換、クエリ、可視化します。（一般提供）自然言語を使用して、テーブル アセットの検索、結合、クエリ、結果の可視化、プロセス全体での他のユーザーとのシームレスなコラボレーションを実行できます。詳細については、データ キャンバスで分析するをご覧ください。
  • SQL と Python のデータ分析を支援する。Gemini in BigQuery を使用すると、SQL または Python でコードを生成または提案し、既存の SQL クエリを説明できます。自然言語クエリを使用してデータ分析を開始することもできます。生成方法については、次のドキュメントを参照してください。
  • 分析用データを準備する。（プレビュー）BigQuery のデータ準備では、分析用にデータをクリーンアップするためのコンテキスト対応の AI 生成変換の推奨事項が提供されます。詳細については、Gemini でデータを準備するをご覧ください。
  • パーティショニング、クラスタリング、マテリアライズド ビューの推奨事項をご覧ください。BigQuery で SQL ワークロードをモニタリングして、パフォーマンスの向上と費用の削減の機会を探すことができます。詳細については、以下のドキュメントをご覧ください。
  • サーバーレス Apache Spark ワークロードの自動チューニングとトラブルシューティング。（プレビュー）自動チューニングでは、ベスト プラクティスと以前のワークロード実行の分析に基づいて、繰り返しの Spark ワークロードに構成設定を適用することで、Spark ジョブを自動的に最適化できます。BigQuery の Gemini による高度なトラブルシューティングにより、ジョブエラーを説明して表面化し、遅いジョブや失敗したジョブを修正するための実行可能な推奨事項を提示できます。詳細については、Spark ワークロードの自動チューニングと高度なトラブルシューティングをご覧ください。
  • 変換ルールを使用して SQL 変換をカスタマイズする。インタラクティブ SQL トランスレータを使用するときに、Gemini 拡張変換ルールを作成して SQL 変換をカスタマイズします。自然言語プロンプトを使用して SQL 変換出力の変更を記述したり、検索と置換を行う SQL パターンを指定したりできます。詳細については、変換ルールを作成するをご覧ください。
Gemini in BigQuery で使用される Gemini の大規模言語モデル（LLM）は、Gemini の基盤モデルのトレーニングに使用されるデータセットに加えて、一般公開されているコード、Google Cloud 固有の資料、その他の関連する技術情報のデータセットでトレーニングされます。モデルは、Gemini in BigQuery のレスポンスが Gemini in BigQuery のユーザーにとって可能な限り有用になるようにトレーニングされています。

Gemini for Google Cloud がデータを使用する方法とタイミングについての説明をご確認ください。Gemini for Google Cloud プロダクトは初期段階のテクノロジーであるため、もっともらしく見えても事実に反する出力を生成する場合があります。Gemini for Google Cloud プロダクトからのすべての出力を使用する前に検証することをおすすめします。詳細については、Gemini for Google Cloud と責任ある AI をご覧ください。

料金

Gemini for Google Cloud の料金をご覧ください。

割り当てと上限

BigQuery の Gemini に適用される割り当てと上限については、Gemini for Google Cloud の割り当てと上限をご覧ください。

BigQuery で Gemini を操作する場所

Gemini in BigQuery を設定すると、Gemini in BigQuery を使用して BigQuery Studio で次のことができます。

Spark ジョブの自動チューニングとトラブルシューティング

自動チューニングを使用すると、パフォーマンスと復元性を重視して Spark ワークロードを最適化できます。手動で設定を構成する代わりに、BigQuery の Gemini では定期的なワークロードのベスト プラクティスを適用して、自動チューニングの理解とモニタリングに役立てることができます。高度なトラブルシューティングでは、「自動チューニングされたものは？」、「今何が起きているのでしょうか」、「それに対して何ができますか？」

Gemini in BigQuery を設定する

設定手順の詳細については、Gemini in BigQuery を設定するをご覧ください。

次のステップ