「社内のデータをAIで活用したいけど、何から始めたらいいかわからない…」
そう考えているあなた。
実は、その第一歩としてGoogleが提供している「BigQuery」がとっても役立つんです。
今回は、「BigQueryってそもそも何？」という疑問から、どうやってAI構築に繋がるのかまで、解説していきます！
目次
BigQueryって、こんなにすごい！
BigQueryは一言で言うと、「超高速なデータ倉庫」です。あなたの会社に眠っている、膨大な量のデータを、あっという間に整理したり分析したりする力を持っています。
例えば、
- 膨大な顧客データやECサイトの売上データ
- ウェブサイトのアクセスログ
- 各種センサーやシステムのログ情報
など、テラバイトやペタバイトといった、とてつもない規模のデータを数秒から数分で処理できちゃいます。
これは、何千ものサーバーを使って並列で処理しているからなんです。
そして、多くの人が知っている「SQL」という言語を使って操作できるので、エンジニアではないマーケティング担当者やデータアナリストでも簡単に扱えるのが大きな魅力です。
社内データをAIに！BigQueryが叶える3つのステップ
「BigQueryがすごいのはわかったけど、AIとどう関係あるの？」という疑問にお答えします。
ステップ1：まずはデータを一箇所に集める
社内のデータは、Googleスプレッドシート、Googleアナリティクス、顧客管理システム（CRM）、各種Excelファイルなど、あちこちに散らばっていませんか？
BigQueryは、そういった様々な場所にあるデータを簡単に集約できます。データを1つの「データウェアハウス」にまとめることで、AIに学習させるための準備が整います。
ステップ2：BigQueryでAIモデルを直接構築する
BigQueryには、BigQuery ML（Machine Learning）という便利な機能があります。
通常、AIを作るには、集めたデータを別の場所に移動させて、Pythonなどのプログラミング言語を使ってモデルを構築する必要があります。
しかし、BigQuery MLを使えば、データをBigQueryから動かすことなく、SQLだけで予測モデルを直接作ることが可能なんです。
これにより、開発の手間が大幅に減り、AI構築へのハードルがぐっと下がります。
例えば、
- 顧客の購買履歴から、次に何を買うかを予測する
- アクセスログから、どのページがCV（成約）に繋がりやすいかを分析する
といった予測分析が、あなたの手でできるようになります。
ステップ3：他のGoogleサービスと連携してさらに高度に！
さらに、BigQueryはGoogleのAIプラットフォームであるVertex AIとシームレスに連携できます。これにより、BigQueryで作成したデータをもとに、より高度なAIモデルを開発・運用することが可能になります。
例えば、自然言語処理や画像認識など、さらに複雑なAIを構築したい場合に役立ちます。
まとめ
BigQueryは、単なるデータ倉庫ではありません。社内に眠る膨大なデータを集め、それをAIの「頭脳」として活用するための、まさに第一歩となるツールです。
参考資料
- Google Cloud 公式ブログ
- BigQuery ML スタートガイド
- BigQueryの概要について解説しているウェブサイト、ブログ記事など