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を提供して、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 インサイトでデータを探索し、理解する。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知見に富んだクエリを使用して、パターンの発見、統計分析を実行する自動かつ直感的な方法を提供します。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 でデータ分析情報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、可視化する。Gemini in BigQuery で自然言語を使用すると、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 のデータ分析の支援を利用する。Gemini in BigQuery を使用すると、SQL または Python の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ご覧ください。
- 分析用のデータを準備する。BigQuery のデータ準備では、コンテキストに応じた AI 生成変換推奨事項を使用して、分析用にデータをクレンジングします。詳細については、Gemini でデータを準備するをご覧ください。
- 変換ルールを使用して SQL 変換をカスタマイズする。（プレビュー）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することや、検索と置換を行う SQL パターンを指定することが可能です。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 for Google Cloud が、お客様の明示的な許可なく、モデルをトレーニングするためにプロンプトやそのレスポンスをデータとして使用することはありせん。Google によるデータ使用の詳細については、Gemini for Google Cloud によるデータの使用をご覧ください。
セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスについては、Gemini in BigQuery のセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスをご覧ください。
料金
Gemini for Google Cloud の料金をご覧ください。
割り当てと上限
Gemini in BigQuery 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。
Gemini in BigQuery 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。
- データ インサイトを生成するには、テーブル エントリの [分析情報] タブに移動して、BigQuery データ全体でパターンの特定、品質の評価、統計の実行を行うことができます。
- データ キャンバスを使用するには、テーブルまたはクエリからデータ キャンバスを作成するか、データ キャンバスを使用して、自然言語でデータアセットを探索し、キャンバスを共有します。
- 自然言語を使用して SQL クエリまたは Python コードを生成するには、コード内のコメントまたは SQL 生成ツールを使用します。入力中に予測入力の候補が表示されることもあります。
- 分析用にデータを準備するには、[新規作成] リストで [データ準備] を選択します。詳細については、BigQuery でデータ準備エディタを開くをご覧ください。
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。
Gemini in BigQuery がデータを使用する方法
正確な結果を出すため、Gemini in BigQuery は、拡張機能用に BigQuery 内の顧客データとメタデータの両方にアクセスする必要があります。Gemini in BigQuery を有効にすると、Gemini にこのデータ（テーブルとクエリ履歴を含む）へのアクセス権が付与されます。Gemini in BigQuery は、モデルのトレーニングやファインチューニングにデータを使用しません。Gemini によるデータの使用方法の詳細については、Gemini in BigQuery のセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスをご覧ください。
Gemini in BigQuery の拡張機能は次のとおりです。
- SQL 生成ツール
- SQL クエリを生成するプロンプト
- コメントを SQL に変換
- SQL クエリを完成させる
- SQL クエリについて説明する
- Python コードを生成する
- Python コードの補完
- データ キャンバス
- データの準備
- データ分析情報
ロケーション
Gemini がデータを処理する場所については、Gemini のサービス提供地域をご覧ください。
次のステップ
- 最新の機能強化と修正については、リリースノートをご覧ください。
- Gemini in BigQuery を設定する方法を学習する。
- Gemini アシスタント機能を使用してクエリを作成する方法を学習する。
- Google Cloud コンプライアンスの詳細を確認する。
- Gemini in BigQuery のセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスについて学習する。
- Gemini for Google Cloud がデータを使用する方法について詳細を確認する