こんにちは、MA部MA開発ブロックの @gachi-muchi-engineer です。 4/9-4/11に開催された Google Cloud Next '24 へ参加してきました。去年に続きオフライン開催で、今年はアメリカ・ラスベガスで開催されました。弊社からはMA部の @gachi-muchi-engineer ・ @da-sugi ・佐久間の3名が参加しました。去年参加した際の様子は以下のテックブログで紹介しています。 techblog.zozo.com 今年はどのようにAIを利用しているのか、利

G-gen の山崎です。2024年4月25日に Looker Studio で タイムラインチャート が使用可能となりました。このグラフを使ってガントチャートを作成する方法を解説します。 Looker Studio とは 作成したガントチャート データソースの準備 タイムライングラフの作成 新規レポートの作成 データソースを追加 タイムラインの作成 スタイルの調整 表示の確認 注意点 Looker Studio とは Looker Studio とは Google Cloud が提供する完全クラウドベース

桜も終わって、春というより初夏の暑さに汗ばんでいます。クラウドエースの亀梨です。 今回は、BigQuery の気が利いた機能、UDF (ユーザー定義関数)について紹介したいと思います。 BigQuery の対応しているデータ型 BigQuery では、多種多様なデータの格納と展開に対応しています。 https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/data-types たとえば JSON データにネイティブ対応しており、直接クエリす

こんにちは。SCSKの山口です。 皆さん、誰しも一度は「過去に戻ってやり直したい」と思ったことがあるはずです。（唐突） 学校の花瓶を割ってしまったときや、大事なプレゼンで盛大に噛んでしまったとき、そして、 BigQuery テーブルの大事なデータを消してしまったとき。 大丈夫、 ３つ目は救えます 。 今回はそんなブログです。   BigQueryのタイムトラベル機能 BigQueryには、過去データへアクセスできる「タイムトラベル機能」という大変便利な機能が備わっています。 この機能を活用するこ

こんにちは。スクエニのイギリス支社、ロンドンオフィスで働くヨシダタツオです。アナリティクス&インサイト部署のデータサイエンス部を担当しています。データとAIでスクエニのファンとゲームの関係性を深めるしくみを作っています。 スクエニ欧州拠点ではGoogle Cloudを活用してカスタマーデータプラットフォーム(CDP)の開発・運用を行っています。先日、この取り組みについてGoogle Cloud主催のGoogle Cloud Next London 2023にて発表しました。今回は、そこでの発表内容

こんにちは。SCSKの山口です。 今回は、BigQueryのドライランを実際にやってみたブログです。 業務で非常にお世話になり、便利すぎて感動したのでブログ化しちゃいました。皆さんも是非ご活用ください。   BigQueryドライラン概要 ドライランとは、クエリの検証、料金/データ見積もりを ”クエリを実際に実行することなく” 把握する事ができるモードです。 クエリを実際に実行しない（クエリスロットを使用しない）ため、課金なしで実行できるという何ともありがたい機能になっています。 公式のドキュメ

こんにちは。 Findy Freelance の開発チームでエンジニアをしている 2bo です。 この記事では私が開発生産性を上げるために開発をする前に考えていることについて書きます。 ここで「開発をする前」というのは次のようなタイミングを指します。 PdMなどから新規施策の仕様について相談を受けたとき 起票された開発Issueを最初に確認するとき 自分がIssueを作成するとき なぜこのタイミングで考えるかというと、開発を進める上での方向性を間違える可能性を減らし後から軌道修正をしやすくするためです。

G-gen の藤岡です。Looker Studio で IMAGE 関数を利用して Cloud Storage 上の画像を表示させようとしたとき、画像が表示されない場合の原因と対処法を紹介します。 注意 当記事に記載の事象と原因は、 2024年10月29日のアップデート で対処が行われ、発生しなくなりました。当記事は参考情報として記載を残します。 前提知識 Cloud Storage のアクセス制御 IMAGE 関数 事象 原因 対処法 概要 監査ログに除外プリンシパル追加 レポート確認 注意点 サービス

AppSheet のアップデート ( 3 - point plan )

こんにちは。SCSKの山口です。 今回は、案件業務で活用した「BigQuery 上に大量テーブルを一括作成する便利な方法」をブログ化します。 私はこの方法で約900のテーブルをBigQuery 上に一括作成しました。   BigQuery テーブル作成方法 BigQuery 上にテーブルを作成する際は、コンソール上で作成する方法とデータ定義言語（DDL）ステートメントを使用する方法があります。 https://cloud.google.com/bigquery/docs/tables?hl=ja

G-gen の神谷です。本記事では、BigQuery の機能を使って、商品を意味&ランキング検索できる ChatBot を作ってみたので、そのご紹介ができればと思います。 アプリの概要 ユースケース 背景とメリット アーキテクチャ システムアーキテクチャ RAG テーブル設計 検索処理の詳細 使っている技術と実装例 BigQuery ML のテキストエンべディング関数 BigQuery リモート関数用のコネクションオブジェクト作成 Vertex AI API を BigQuery のリモート関数と

はじめに こんにちは！ クラウドエース データソリューション部所属の伊藤です。 Google Cloud NEXT'24 in Las Vegas から、「Build continuous data and AI pipelines with BigQuery continuous queries」というセッションを聞いてきたので、その内容のレポートをお届けします。 このセッションは Google Cloud NEXT'24 で発表があった BigQuery continuous queries について

はじめに こんにちは、 クラウドエースの岸本です。 前回に引き続き、LINE と Vertex AI の活用についてやってみたことを紹介したいと思います。 今回は、Codey を使って BigQuery から在庫情報を取得する方法について紹介します。 サービス作成の背景（私の経験から） 巨大スーパーマーケットには、多くの商品があり日々商品が入れ替わります。 お客様は、お店に足を運ばず商品の在庫、いつ入荷されるのか確認したいと思うことがあります。 そこで手軽に在庫情報を取得できる公式ラインがあれば便利だと考

G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next '24 in Las Vegas の総括（総評と、注目すべきアップデートのご紹介）をお届けします。セッションレポートなど、Google Cloud Next '24 の関連記事は Google Cloud Next '24 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 Google Cloud Next '24 in Las Vegas 総評 生成 AI 発表ラッシュ 生成 AI だけでない、サービスの進化 注目の発表 はじめに Gro

はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部所属の伊藤です。 Google Cloud NEXT'24 in Las Vegas から、「Break the Ice: BigQuery vs Snowflake」というセッションを聞いてきたので、その内容のレポートをお届けします。 セッション概要 Onix 社の CTO である Kumar 氏と Google の Patel 氏による BigQuery と Snowflake の比較をしていこうというセッションになります。 Onix はアメ