【Gemini時代のデータ分析】AIと対話してSQL・Pythonを生成。「Data Canvas」を活用した“Gemini時代のデータ分析実践ガイド”を無料公開

もう、クエリをゼロから書く必要はない。探索的データ分析（EDA）からレポーティングまでを劇的に高速化する「3つの神器」とは

株式会社パタンナー

2026年2月5日 09時20分

Gemini時代のデータ分析実践ガイド〜DataCanvas→SQL→Notebook〜

株式会社パタンナー（本社：東京都品川区、代表取締役：深野嗣）は、Googleの生成AI「Gemini」および関連ツール（Data Canvas等）を活用し、データ分析業務を劇的に効率化するためのノウハウ記事『Gemini時代のデータ分析実践ガイド〜DataCanvas→SQL→Notebook〜』を公開いたしました。

「データ抽出（SQL）」「加工・可視化（Python）」といった専門スキルが必要な工程を、Geminiがいかに代替・補助できるか。

BigQueryの「Data Canvas」機能などを駆使した、次世代のデータ分析ワークフローを具体的に提案します。

▼実践ガイド全文を無料で読む（PDFダウンロード）

https://tazna.io/contents-gemini-dataanalytics-2

■ 資料公開の背景：AIで「データ分析」はどう変わるのか

生成AIの登場により、コードを書くハードルは下がりました。

しかし、実務の現場では「どうやって社内データとAIを安全に連携させるか」「具体的な分析フローにどう落とし込むか」という課題が残っています。

本ガイドでは、Google Cloud環境（BigQuery）における新機能「Data Canvas」にも注目。

自然言語でデータを探索し、SQLを自動生成し、Notebookで可視化する。

この一連の流れをAIと協働することで、分析にかかる時間を大幅に短縮する「新しい標準プロセス」を解説します。

▼実践ガイド全文を無料で読む（PDFダウンロード）

https://tazna.io/contents-gemini-dataanalytics-2

■ 本資料（ホワイトペーパー）のハイライト

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＜目次＞

はじめに
Geminiデータ分析の全体像：何ができて、何が変わるのか
- モデルラインナップと長大コンテキストの活用
- Geminiが強い領域／弱い領域：期待値を正しく置く
- まず押さえる3つの実装ルート（Sheets／BigQuery／Notebook）
- セキュリティとデータガバナンスの前提
主要機能別：Geminiでできるデータ分析（具体例つき）
- Gemini in Google Sheets：非エンジニアが“答えに近づく”最短ルート
- Gemini in BigQuery（Data Canvas）：探索→SQL→可視化→共有を一気通貫
- Notebook（Colab等）×Gemini：再現性・検証・自動化を担う中核
実務フロー：Data Canvas→SQL生成→Notebookで回す“標準プロセス”
- ステップ1：データ理解（粒度・欠損・定義）をGeminiに手伝わせる
- ステップ2：仮説→検証を高速化する質問設計（分析クエリの作り方）
- ステップ3：レポート化・共有・運用（意思決定に繋げる型）
プロンプト設計大全：精度が上がる指示、落ちる指示
- “良い問い”のテンプレ：目的→制約→出力→検証の順で書く
- SQL/集計ミスを減らすチェック指示（必須の検算プロンプト）
- 可視化・ストーリーの作り方：グラフと示唆をズラさない
リスクとガバナンス：安全に使うための実務ルール
- ハルシネーション／誤集計／誤解釈を前提にした運用設計
- 機密・個人情報・権限設計：持ち出さないデータ分析の作法
- 監査・再現性・引き継ぎ：Notebookとログを“証跡”にする
ユースケース別：そのまま使える分析テーマとプロンプト例
- 売上・利益：要因分解（価格×数量×構成）と異常検知
- マーケ・SaaS：チャネル別CVR、LTV/CAC、解約兆候の把握
- 人事・組織：サーベイ、1on1、評価・離職の先行指標
まとめ