AI データ分析
SQL の記述、予測モデルの構築、AI データ分析によるデータの可視化
基盤モデルとチャット アシスタンスを使用して、予測分析、感情分析、AI で強化されたビジネス インテリジェンスを実現できます。
新規のお客様には、BigQuery Studio の AI データ分析に使用できる無料クレジット $300 分を差し上げます。
概要
AI データ分析とは
AI データ分析とは、人工知能（AI）を使用して大規模なデータセットの分析、傾向の簡素化とスケーリング、データ アナリスト向けの分析情報の取得を行う手法を指します。
データ分析で AI を活用する方法
AI データ分析は、データ分析ジャーニーの各段階をサポート、自動化、簡素化するように設計されています。AI ツールは、データ収集（複数のソースからの取り込み）と準備（分析のためのクリーニングと整理）に役立ちます。機械学習（ML）モデルをトレーニングして準備したデータに適用し、分析情報やパターンを抽出できます。最後に、AI は、アナリストが傾向や分析情報を解釈し、より多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
データ アナリストは AI データ分析をどのように活用できるでしょうか。
さまざまな業界のデータ アナリストが、AI データ分析を利用して業務を強化できます。クレジット カード不正使用のリアルタイム検出、病気診断の支援、小売における需要予測、ゲームアプリの傾向モデリング、AI データ分析は、業界固有のあらゆる種類のユースケースを支援できます。
AI はデータ アナリストの仕事をできますか？
AI データ分析は、データ アナリストの中核的な貢献とスキルセットを強化するように設計されています。データ アナリストは、専門分野の知識、批判的思考力、洞察力に富んだ問いかけを行う能力を備えているため、AI 支援によるデータ分析の成功に不可欠です。
仕組み
BigQuery Studio は、すべてのデータ実務者がデータの準備や可視化から ML モデルの作成とトレーニングまで、分析ワークフローを簡素化するための単一の統合インターフェースを提供します。さまざまなデータ分析のユースケースで、シンプルな SQL を使用して BigQuery から直接 Vertex AI の基盤モデルにアクセスし、チャット アシストを行うことができます。
BigQuery Studio は、すべてのデータ実務者がデータの準備や可視化から ML モデルの作成とトレーニングまで、分析ワークフローを簡素化するための単一の統合インターフェースを提供します。さまざまなデータ分析のユースケースで、シンプルな SQL を使用して BigQuery から直接 Vertex AI の基盤モデルにアクセスし、チャット アシストを行うことができます。
一般的な使用例
AI を活用した予測分析と予測
SQL と AI を使用して予測モデルを構築する
既存の SQL スキルを活用して、BigQuery 内、または BigQuery ML を使用して選択したデータ ウェアハウス内で直接、バッチ予測モデルの構築、トレーニング、デプロイを行うことができます。さらに、BigQuery ML は AI と ML 向けのエンドツーエンドのプラットフォームである Vertex AI と統合されているため、新しいオーディエンスの特定など、リアルタイムの低レイテンシのオンライン予測を生成する強力なモデルへのアクセスが広がります。顧客の現在のライフタイム バリューに基づいた予測、パーソナライズされた投資プロダクトの推奨、需要の予測を行います。
入門ガイド
SQL と AI を使用して予測モデルを構築する
既存の SQL スキルを活用して、BigQuery 内、または BigQuery ML を使用して選択したデータ ウェアハウス内で直接、バッチ予測モデルの構築、トレーニング、デプロイを行うことができます。さらに、BigQuery ML は AI と ML 向けのエンドツーエンドのプラットフォームである Vertex AI と統合されているため、新しいオーディエンスの特定など、リアルタイムの低レイテンシのオンライン予測を生成する強力なモデルへのアクセスが広がります。顧客の現在のライフタイム バリューに基づいた予測、パーソナライズされた投資プロダクトの推奨、需要の予測を行います。
感情分析
BigQuery ML を使用してデータセットの感情分析を実行する
データ アナリストは、ソーシャル メディアや商品レビューに関する顧客のフィードバックの理解から、競合他社の分析やキャンペーンの効果による市場調査の開発まで、感情分析を使用して、データセットに対する肯定的、否定的、中立的なスコアを解析します。BigQuery ML では、SQL を使用してモデルをトレーニングし、感情分析と予測を自動的に実行することで、お客様が抱える課題やプロダクト機能の強化など、より効果的な分析情報を獲得します。
入門ガイド
BigQuery ML を使用してデータセットの感情分析を実行する
データ アナリストは、ソーシャル メディアや商品レビューに関する顧客のフィードバックの理解から、競合他社の分析やキャンペーンの効果による市場調査の開発まで、感情分析を使用して、データセットに対する肯定的、否定的、中立的なスコアを解析します。BigQuery ML では、SQL を使用してモデルをトレーニングし、感情分析と予測を自動的に実行することで、お客様が抱える課題やプロダクト機能の強化など、より効果的な分析情報を獲得します。
画像と動画の分析
AI で非構造化データの画像と動画を分析する
Google Cloud AI を使用すると、画像や動画を簡単に分析して、貴重な情報の抽出、プロセスの合理化、意思決定の強化を実現できます。画像内の非構造化データを分析するには、Vertex AI Vision などの BigQuery のリモート関数を使用するか、BigQuery ML を使用して非構造化画像データの推論を実行します。動画の分析については、Vertex AI の動画の説明は短い動画クリップのコンテンツを要約し、保存と検索のために動画に関する詳細なメタデータを提供します。
入門ガイド
AI で非構造化データの画像と動画を分析する
Google Cloud AI を使用すると、画像や動画を簡単に分析して、貴重な情報の抽出、プロセスの合理化、意思決定の強化を実現できます。画像内の非構造化データを分析するには、Vertex AI Vision などの BigQuery のリモート関数を使用するか、BigQuery ML を使用して非構造化画像データの推論を実行します。動画の分析については、Vertex AI の動画の説明は短い動画クリップのコンテンツを要約し、保存と検索のために動画に関する詳細なメタデータを提供します。
SQL の生成と補完のための AI アシスタント
BigQuery で Gemini を使用してクエリ、SQL、コードを記述する
BigQuery の Gemini は、SQL や Python のコード の記述と編集のサポート、視覚的なデータの準備、生産性の向上と費用の最適化のためのインテリジェントな推奨事項など、AI を活用した支援機能とコラボレーション機能を提供します。また、BigQuery のコンソール内チャット インタフェースを活用して、たとえば「BigQuery のマテリアライズド ビューはどのように使用できるか？」、「JSON データはどのように取り込めるか？」、「クエリのパフォーマンスはどうすれば向上できるか？」といった簡単な質問を行うことで、特定のタスクに関するチュートリアル、ドキュメント、ベスト プラクティスを確認することもできます。
入門ガイド
BigQuery で Gemini を使用してクエリ、SQL、コードを記述する
BigQuery の Gemini は、SQL や Python のコード の記述と編集のサポート、視覚的なデータの準備、生産性の向上と費用の最適化のためのインテリジェントな推奨事項など、AI を活用した支援機能とコラボレーション機能を提供します。また、BigQuery のコンソール内チャット インタフェースを活用して、たとえば「BigQuery のマテリアライズド ビューはどのように使用できるか？」、「JSON データはどのように取り込めるか？」、「クエリのパフォーマンスはどうすれば向上できるか？」といった簡単な質問を行うことで、特定のタスクに関するチュートリアル、ドキュメント、ベスト プラクティスを確認することもできます。
AI で強化されたデータの可視化
AI チャットを使用して、データ分析情報を導き出し、レポートを生成し、傾向を可視化します
Looker の AI を活用したビジネス インテリジェンスで分析情報を取得し、データを活用したアプリケーションを構築できます。Looker で Gemini を使用して、データと直接チャットして、ビジネス チャンスの発見、レポート全体または高度なビジュアリゼーションの作成、計算フィールドの数式の作成を、わずか数文の会話で行えます。
入門ガイド
AI チャットを使用して、データ分析情報を導き出し、レポートを生成し、傾向を可視化します
Looker の AI を活用したビジネス インテリジェンスで分析情報を取得し、データを活用したアプリケーションを構築できます。Looker で Gemini を使用して、データと直接チャットして、ビジネス チャンスの発見、レポート全体または高度なビジュアリゼーションの作成、計算フィールドの数式の作成を、わずか数文の会話で行えます。
自然言語ベースの分析
自然言語を使用してデータを検出、変換、クエリ、可視化
AI を活用した BigQuery データ キャンバスで、データ分析エクスペリエンスを一新しましょう。この自然言語中心のツールは、データの検索、クエリ、可視化のプロセスを簡素化します。直感的な機能により、1 つの統合されたインターフェース内で、データアセットの迅速な検出、SQL クエリの生成、結果の自動可視化、他者とのシームレスなコラボレーションをすべて行うことができます。
入門ガイド
自然言語を使用してデータを検出、変換、クエリ、可視化
AI を活用した BigQuery データ キャンバスで、データ分析エクスペリエンスを一新しましょう。この自然言語中心のツールは、データの検索、クエリ、可視化のプロセスを簡素化します。直感的な機能により、1 つの統合されたインターフェース内で、データアセットの迅速な検出、SQL クエリの生成、結果の自動可視化、他者とのシームレスなコラボレーションをすべて行うことができます。
