【最新のBigQuery×AI活用事例と、現場で役立つ実践知を体系的に解説】BigQuery×AI完全ガイド

〜BigQueryを活用するにあたってのAI活用を目指すにあたり、ビジネス価値から設計・実装・運用・ガバナンスまで、最新情報を踏まえて体系的に解説〜

株式会社パタンナー

2025年10月9日 09時20分

■【最新のBigQuery×AI活用事例と、現場で役立つ実践知を体系的に解説】BigQuery×AI完全ガイド：概要

生成AIの普及で、企業のデータ活用は「レポートを見る」から「業務の意思決定を自動化する」段階へ移行しています。
Google BigQueryはクラウドDWHの枠を超え、機械学習（BigQuery ML）、ベクトル検索、GeminiによるAIアシスト、そしてPythonから巨大データを直接扱えるDataFramesまでを統合した“データ×AIプラットフォーム”へ進化しました。

本資料ではBigQueryを活用するにあたってのAI活用を目指すにあたり、ビジネス価値から設計・実装・運用・ガバナンスまで、最新情報を踏まえて体系的に解説します。

実務で迷いがちなRAG、予測、特徴量管理、コスト最適化までを具体策でつなぎ、明日から動ける知見に落とし込みます。

＜こんな方におすすめ＞

"BigQuery"を活用したAI活用に興味のある方・活用を検討されている方
自社にあるデータが活用できない状態にある方
自社にあるデータを活かしていきたい方
自社にあるデータを活用し、AIの導入・推進していきたい方

無料で資料をDLする

■【最新のBigQuery×AI活用事例と、現場で役立つ実践知を体系的に解説】BigQuery×AI完全ガイド：目次

はじめに
BigQuery×AIが解決する経営課題と提供価値
1. データウェアハウスから「AIプラットフォーム」へ
2. ユースケース地図：予測・生成・検索・意思決定
3. 全体アーキテクチャ：ELT→特徴量→学習→推論→運用
BigQuery MLとGemini in BigQueryの基礎
1. BigQuery MLでできること：モデル対応と設計思想
2. Gemini in BigQuery：AIアシストでSQLとPythonが加速する
3. BigQuery DataFrames（BigFrames）でPythonicに拡張する
ベクトル検索とRAGの設計・実装
1. BigQueryベクトル検索の仕組みとスキーマ設計
2. RAG on BigQuery：埋め込み生成→索引→推論の実務
3. LangChain/Vertex連携と評価設計（nDCG・Recall@k）
需要予測・異常検知・レコメンドの実践
1. ARIMA_PLUSとXGBoostで需要予測を作る勘所
2. 特徴量管理：Vertex AI Feature Store×BigQuery
3. MLOps：パイプライン、モデル監視、コスト管理
ガバナンス・セキュリティ・コスト最適化
1. 権限・データ分類・マスキングの基本指針
2. パフォーマンス最適化（パーティション/クラスタ/スロット）
3. FinOps：予約・割り当て・クエリSLOの運用設計
まとめ