はじめに こんにちは、クラウドエースの木村です。 Google Cloud の BigQuery ML にモデルの学習やチューニングを一切行わずに、時系列データの予測ができる TimesFM が登場しました。 この記事では、TimesFM の仕組みから、実際の SQL を使ったハンズオン、そして BigQuery ML のもう一つの予測モデル「ARIMA_PLUS」との比較まで、ざっくりと解説します。 ! 本記事で紹介する BigQuery ML の TimesFM は 記事執筆時点（2025/09/04

こんにちは。SCSKの磯野です。 Google Cloud では、複数プロジェクトのログを集約・可視化する方法として「 ログスコープ 」と「 ログシンク 」の２つが提供されています。 では、組織全体のログ監視を設計する際、どちらを選択すべきなのでしょうか。 本記事では両者の仕組みとユースケースを比較し、最適な選択肢を導くためのポイントを解説します。 プロジェクトをまたいだログの閲覧 ログシンク（ログルータによる集約シンク）とは 集約シンクの概要  |  Cloud Logging  |  Google C

G-genの min です。本記事では、BigQuery の INFORMATION_SCHEMA に対するクエリ例を紹介します。コスト管理、開発の効率化、運用のために活用してください。 仕様 INFORMATION_SCHEMA とは 料金 必要な権限 制約事項 注意点 コスト・リソース管理 高額クエリを特定する ユースケース SQL スロット使用量の推移を分析し、ボトルネックを特定する ユースケース SQL 組織全体のストレージ使用量をプロジェクト別に把握する ユースケース SQL 開発・デバッグ効率

TL;DR 複雑なネットワーク接続をシンプルに : NCC は、多数の VPC やオンプレミス拠点を「ハブ＆スポーク」モデルで一元管理するサービスです。VPC ピアリングでは管理が煩雑になる大規模・多拠点接続の課題を解決します。 進化し続ける接続ハブ : VPC 間のルート交換や PSC 連携などの新機能が正式リリースされ、ハイブリッドクラウド環境におけるネットワーク管理の中核として、さらに強力で柔軟なソリューションになりました。 設計・運用の重要ポイント : 共有 VPC と組み合わせる際は「ハブはホス

TL;DR 複雑なネットワーク接続をシンプルに : NCC は、多数の VPC やオンプレミス拠点を「ハブ＆スポーク」モデルで一元管理するサービスです。VPC ピアリングでは管理が煩雑になる大規模・多拠点接続の課題を解決します。 進化し続ける接続ハブ : VPC 間のルート交換や PSC 連携などの新機能が正式リリースされ、ハイブリッドクラウド環境におけるネットワーク管理の中核として、さらに強力で柔軟なソリューションになりました。 設計・運用の重要ポイント : 共有 VPC と組み合わせる際は「ハブはホス

こんにちは。最近、認定資格更新の波に追われグロッキー状態なSCSKの山口です。 「やる気に満ち溢れてたあの頃を思い出そう。」というわけで、今回はGoogle Cloud認定資格に初めてチャレンジする方向けのブログを、あの頃を思い出しながら書こうと思います。 ついでに、自分が更新の波を乗り切るための弾みにしようという魂胆です。 それではさっそく内容です。 Google Cloud認定資格一覧 執筆時点（2025年8月）の認定資格一覧です。 正式名称 略称（※大文字部分をとってます） Cloud Digita

G-gen の菊池です。データポータル（英名 Data Studio、旧称 Looker Studio）の期間のディメンションについて解説します。 期間のディメンションとは ディメンションと指標 期間のディメンションとは 期間のディメンションの用途 期間設定 期間設定とは 期間設定の適用範囲 デフォルトの期間 デフォルトの期間の設定 比較期間 期間グラフの特長 期間設定とデフォルトの期間の使用例 コントロールで期間を設定したい場合 特定のグラフはコントロールの対象外にしたい場合 期間のディメンションとは

G-gen の西田です。Cloud Storage にアップロードした CSV ファイルをデータソースとして、自動で更新されるデータポータル（英名 Data Studio、旧称 Looker Studio）レポートを作成する手順を解説します。 はじめに 当記事の概要 構成図 サンプルデータの内容 構築手順の概要 Cloud Storage の構築 バケットの作成 CSV ファイルの保存 BigQuery の構築 データセットの作成 テーブルの作成 データポータルの作成 動作確認 はじめに 当記事の概要 当

こんにちは。SCSKの山口です。 今回はBigQuery Editionsの料金体系についてのブログです。 これまでのオンデマンド課金やフラットレート課金と何が違うのか、そしてどのように活用すれば良いのか解説します。 BigQueryの従来の課金体系 BigQueryの分析料金には、主に2つの課金体系がありました。それぞれの特徴を簡単に見てみましょう。 1. オンデマンド課金（従量課金） クエリがスキャンしたデータ量に応じて課金されます。料金は1TBあたり $6.25 （東京リージョン）が目安です。 メリ

はじめに こんにちは、AIテク ノロ ジー グループの辻埜です。普段はデータサイエンティストとして 機械学習 を用いたシステムの開発運用や、社内のAI活用推進を担当しています。 近年、テク ノロ ジー の発展に伴いAIの重要性が叫ばれる中で、 エニグモ が運営するソーシャルショッピングサイト『 BUYMA 』でも積極的にAIの活用が進められています。この記事では、 エニグモ においてAIやデータをメインで扱っている「AIテク ノロ ジー グループ」についてご紹介します。 まずはじめに「AIテク ノロ ジー

G-gen の min です。BigQuery のためのデータ変換ワークフローサービスである Dataform における、「ワークスペースコンパイルオーバーライド」「リリース構成」「ワークフロー構成」という3つの機能について解説します。 はじめに 当記事について Dataform のワークフローライフサイクル 構成機能 ワークスペースコンパイルオーバーライド 機能概要 設定方法 注意点 リリース構成 機能概要 設定方法 ワークフロー構成 機能概要 設定方法 開発と管理 ライフサイクルの全体像 ベストプラク

はじめに こんにちは、株式会社バンダイナムコネクサスの山野です。 本記事はこちらの記事の後編です。前編では、次のような課題感を共有しました。 PoCで得られたモデルのビジネス効果は見込めているが、いざシステム化しようとすると工数やコストが膨大になり、プロジェクトが止まってしまう（機械学習チームの悲劇） AI/MLシステムは完成しても運用フェーズでアップデートが必要になりがちで、ウォーターフォール的に一度作って終わりにはできない（なんなら開発中にも、精度改善のため・また本番アーキテクチャを踏まえた継続的なモ

はじめに こんにちは、アナリティクスエンジニアの森田です。 2025年3月10日、データ推進室データマネジメント部では、情報

こんにちは、クラウドエース株式会社 第一開発部の阿部です。 今回は、2025 年 8 月 5 日～ 6 日に開催された「Google Cloud Next Tokyo 2025」のセッションから、「クラウド・セキュリティ最前線 〜クラウドを狙う脅威の実態と対策〜」についてレポートします。 セッションの概要は下記からご覧いただけます。 https://www.googlecloudevents.com/next-tokyo/sessions?session_id=3130562 セッションのポイント クラウ

こんにちは、クラウドエース株式会社 第一開発部の阿部です。 今回は、2025 年 8 月 5 日～ 6 日に開催された「Google Cloud Next Tokyo 2025」のセッションから、「クラウド・セキュリティ最前線 〜クラウドを狙う脅威の実態と対策〜」についてレポートします。 セッションの概要は下記からご覧いただけます。 https://www.googlecloudevents.com/next-tokyo/sessions?session_id=3130562 セッションのポイント クラウ