VentureBeat 2023/8/30 02:37:38(JST)
Googleは、データを扱うチームの作業方法において新たな進展を発表しました。BigQueryという完全に管理されたサーバーレスのデータウェアハウスにおいて、データとワークロードを相互接続するための統合体験が提供されます。また、AIをプラットフォームに保存されたデータに活用し、データから洞察を得るチームの生産性を向上させるために、生成型AIコラボレーターを活用する計画も明らかにされました。これらの革新は、顧客体験の個別化、サプライチェーンの効率化、運用コストの削減、収益の増加など、ビジネス価値を実現するためにデータとAIの潜在能力を活用する組織を支援するものです。ただし、これらの機能のほとんどはまだプレビュー段階であり、一般的に利用可能ではありません。
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BigQuery内では、スケーラブルなデータ分析を実行することができるため、GoogleはBigQuery Studioという統合インターフェースを追加します。この提供により、データエンジニアリング、分析、予測分析のための単一の環境がユーザーに提供されます。これまでは、データチームは異なるタスクに対して異なるツールを使用する必要がありましたが、BigQuery Studioを使用することで、これらのツールを1つの場所で使用することができます。データセットの発見、準備、分析、機械学習ワークロードの実行を迅速に行うことができます。この提供は現在プレビュー段階であり、Shopifyなどの複数の企業で既にテストされています。
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さらに、GoogleはBigQueryから直接、Vertex AIの基礎モデル（PaLM 2など）にアクセスできるようにしています。これにより、BigQueryMLを使用してデータセット上でMLモデルを作成・実行するデータチームは、大規模な言語モデルに対してSQLステートメントをスケールさせ、迅速かつ簡単に洞察を得ることができます。また、BigQueryには新たなモデル推論機能とベクトル埋め込みが追加され、チームは非構造化データセット上で大規模な言語モデルを実行することができます。これらの機能は、TensorFlow、ONNX、XGBoostなどの形式でモデル推論を実行することができます。さらに、リアルタイム推論の新機能により、パターンを特定し、自動的にアラートを生成することができます。
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最後に、Googleは常にオンの生成型AIパワードコラボレーターであるDuet AIをBigQuery、Looker、Dataplexに統合します。これにより、これらのツールに自然言語インタラクションと自動的な推奨がもたらされ、チームの生産性が向上し、より多くのユーザーがアクセスできるようになります。この統合も現在プレビュー段階であり、一般的な利用可能性についてはまだ発表されていません。
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(※画像はAIによって自動で生成されており、引用元とは関係ありません。)
引用元の記事：Google reveals BigQuery innovations to transform working with data.