BASE ADVENT CALENDAR 2025 DAY.18 はじめに こんにちは！Data Strategy teamでデータエンジニアをしているshota.imazekiです。 昨今、業務の中でLLMを活用する場面が増えてきており、その流れを受けて弊社でもさまざまな取り組みを進めています。本記事では、その中の一つとして今年挑戦した「SQL自動生成」について紹介します。 SQL自動生成のスコープ 読み進めるにあたって誤解が生じないよう、本記事における「SQL自動生成」のスコープをあらかじめ整理してお

この記事は Timee Advent Calendar 2025 シリーズ 2 の18日目の記事です。 はじめに こんにちは、タイミーのDREチームのchanyouです。データ基盤の開発・運用を行っています。 社内向けのAIエージェントの開発プラットフォームを構築したので、その内容をご紹介します。 なお、この記事は人力で書きました。 「AIエージェント開発プラットフォーム」を作った背景 データ活用の新たなアプローチとして AI エージェントを位置づけ、そのために AI エージェント開発プラットフォームを作

本記事は 【Advent Calendar 2025】 17日目の記事です。 🌟🎄 16日目② ▶▶ 本記事 ▶▶ 18日目① 🎅🎁 はじめに オブジェクト テーブルとは オブジェクト テーブルを作成する際のステップ ステップ 1：画像を GCS にアップロードする ステップ 2：BigQuery と GCS をつなぐ「接続」を作成する ステップ 3：オブジェクト テーブルを作成する クエリを実行してインサイトを得る まとめ はじめに 最近RITZ（クラッカー）の美味しさに気づいた松村です。 本ブログでは

こんにちは、AIテクノロ ジー グループの太田です。 普段は商品のカタログデータ基盤を開発・運用するチームで業務に携わっております。 エニグモ ではそういったデータやAI関連の技術基盤として GCP を利用しており、そこで利用したWorkflowsについて紹介したいと思います。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2025 の17日目の記事です。 1. はじめに：なぜこの構成に至ったか 2. Goolge Cloud 構成：全体アーキテクチャ概要 3. 技術選定：なぜ Cloud C

G-gen の杉村です。BigQuery に対して自然言語で問い合わせする方法の1つである、 BigQuery remote MCP server を、Gemini CLI を使って検証してみた結果を紹介します。 はじめに BigQuery remote MCP server とは 料金に関する注意点 準備作業 単一テーブルに対する集計 質問の投入 最初のトライ データセットとテーブルの特定 集計の実行 結合を伴うクエリ テーブルの準備 質問の投入 スキーマ情報の確認 最初の集計クエリ 結合クエリ 結果の

G-genの杉村です。当記事では、BigQuery に対して自然言語によってデータの抽出や分析を行うための方法を紹介します。 はじめに 自然言語によるデータベースへのクエリ 10個の方法 注意点 Looker Studio Pro（Conversational Analytics） Looker（Conversational Analytics） Gemini Enterprise（Data Insights エージェント） サードパーティ BI ツールの AI 機能 BigQuery データキャンバス

データ推進室のsaka1です。 最近はデータ分析用の社内Webアプリケーションの開発……だけでなく、さまざまな開発案件に関

こんにちは。メルペイのPayment & Customer PlatformのAccountingチームでBackend Engineerをしている @mewuto （みゅーと）です。 この記事は、 Merpay & Mercoin Advent Calendar 2025 の13日目の記事です。 要旨 メルカリでは、業務自動化プラットフォームとして n8n を導入していますが、ワークフローの自由度が高い反面、セキュリティリスクも懸念されます。特に「権限混同（Confused Deputy

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud が提供するリモート MCP サーバーである Google Cloud MCP Servers について解説します。 概要 Google Cloud MCP servers とは 提供される MCP サーバー 注意点 前提知識 MCP サーバーとは リモート MCP サーバー セキュリティと安全性 MCP サーバーに対する認証 拒否ポリシーによる読み取り/書き込み操作の制限 組織ポリシーによる制限 監査ログ Model Armor との統合 C

はじめに こんにちは、クラウドエースのイリゴチです。 社内外のレポートやチェックシートなど、PDF を Google Cloud Storage に保存して運用するケースは多いと思います。 しかし、バケットを「非公開」のまま Looker Studio の表に「PDF を開く」リンクを出したい、というニーズも少なくありません。 本記事では、Cloud Run Functions（2nd gen） で「署名付き URL」を発行して即リダイレクトする小さな HTTP 関数を用意し、Looker Studio

こんにちは、AIテクノロ ジー グループの竹田です。 本記事は Enigmo Advent Calendar 2025 の11日目の記事です。 本稿では、BigQueryで抽出したデータに対して「金額に関する記述が含まれているか」をAIで判定する方法を、段階的に進化させながら紹介します。 この記事を書いた背景 私は元々検索システムの運用保守やMLOpsの Ops 周りを担当していました。 しかし、ここ最近は生成AIが実用的なツールとして利用できるようになり、業務でもAIを活用した対応が急増しています。 そ

こちらの記事は、Luup Advent Calendar 2025 の10日目の記事です。 はじめに こんにちは、Data Science&Engineering Teamリーダーの小林です。 私は、データ基盤の開発や整備を主な担当業務としており、日々AIを社内でどう活用していくか、どのようなデータ環境であれば活用がしやすいかということを考え実装しています。 最近、BigQueryからVertex AI経由で簡単にLLMを呼び出せる関数が追加され、さまざまな場面で便利に使えるようになってきました。

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第二開発部の劉です。 Google Cloud では、機械学習の専門知識がなくても需要予測モデルを構築できる製品が提供されています。そこで今回は、BigQuery ML (BQML) の時系列予測機能と Vertex AI Forecast の2つの製品を使い、同じデータセットで予測モデルを構築する方法をハンズオン形式で紹介していきます。 BigQuery MLはSQLだけでモデル構築から運用まで完結でき、Vertex AI ForecastはGUI操作でモデ

こんにちは。メルカリの検索領域で Software Engineer をしている @otter です。 この記事は、 Mercari Advent Calendar 2025 の９日目の記事です。 メルカリの商品検索とその品質管理 メルカリの商品検索は、膨大な商品のなかからお客さまの意図を的確に汲み取り、本当に探している商品を検索結果に表示することが重要です。そのため、検索キーワードと検索結果との関連性や妥当性を日々チェックし、品質を維持・向上させることは不可欠と言えます。 この記事では、検索結果の品質チ

こんにちは、クラウドエース 第一開発部の阿部です。 この記事は JP_Google Developer Experts Advent Calendar 2025 の 9 日目の記事です。 はじめに 去年の Google Cloud Next '24 で AI エージェントという概念が発表されて以来、Gemini をはじめとして、生成 AI 関連の技術が世間の注目を集めてきていると強く感じています。 ただ、様々な生成 AI の技術が登場している中で、私が案件に携わる際に改めて重要だと感じているのが、Goog