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

こんにちは。株式会社ラクスで「楽楽債権管理」のPdMをしている柴、PMMの江良です。 「楽楽債権管理」は 請求（債権）データと入金データの照合・消込を自動化するクラウドサービスで、入金の過不足、まとめ入金、名義違いといった実務で頻発する複雑なケースにも対応します。消込後の仕訳データも自動生成し、手作業では時間のかかる債権管理業務を正確かつスピーディーに進められるようにします。 https://www.rakus.co.jp/rakurakucloud/saikenkanri/ 「楽楽債権管理」は2025年

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

当記事は、ライオン株式会社様と株式会社G-genの 技術情報発信コラボレーション企画 『SAPと連携するデータ分析基盤の実践とTips』で執筆されたものです。 当企画について ライオンによる記事 1. ライオンのデータ基盤構築とSAPデータ活用体制 2. ライオンのデータマネジメント 3. ライオンのデータ基盤における分析環境 G-gen による記事 1. VPC Service Controls の境界の分割設計に関する考察 2. Security Command Center検出結果のPub/Subエ

.entry .entry-content ul > li > ul { display: none; } .entry-content td { text-align: left; } はじめに こんにちは、データ・AIシステム本部データシステム部データ基盤ブロックの栁澤（ @i_125 ）です。私はデータ基盤の安定化・効率化を目指しつつ、Analytics Engineerとしてデータ利活用領域にも踏み込み、データマート整備やLooker周辺の整備・サポートに取り組んでいます。本記事では、Looker

当記事は、ライオン株式会社様と株式会社G-genの 技術情報発信コラボレーション企画 『SAPと連携するデータ分析基盤の実践とTips』で執筆されたものです。 はじめに 当企画について 当記事について 目的と位置づけ、ユースケース なぜ分析環境が必要なのか？ データ基盤における分析環境の位置づけ 分析環境のユースケース Notebook 環境のアーキテクチャ Vertex AI Workbench の利用 Google Cloud サービスへのプライベートアクセス JupyterLab のための追加設定

G-gen の杉村です。2025年10月のイチオシ Google Cloud（旧称 GCP）アップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Cloud Run functions 第1世代を第2世代にアップグレードするツール (Preview) Google チャットで、スラッシュ（/）でアプリが呼び出せるように Google Gen AI SDK に C# 版が登場（Preview） gemini-2.5-flash-image（通称 Nano Ba

当記事は、ライオン株式会社様と株式会社G-genの 技術情報発信コラボレーション企画 『SAPと連携するデータ分析基盤の実践とTips』で執筆されたものです。 はじめに 当企画について 自己紹介 当記事について 概要 データマネジメントのプロセス アジリティ、ガバナンス、利活用促進のバランス 設計 3つのレイヤ DataLake DWH Datamart データカタログとメタデータ 実現するためのプロダクト Dataform、BigQuery Looker まとめ はじめに 当企画について 当記事は株式会

当記事は、ライオン株式会社様と株式会社G-genの 技術情報発信コラボレーション企画 『SAPと連携するデータ分析基盤の実践とTips』で執筆されたものです。 はじめに 概要 データ基盤整備の必要性 「収益力の強靭化」から見据える未来経営とデジタル改革 データ活用環境の課題 目指す姿 構成設計 当初案 大幅な見直しへ SAPデータ活用に向けて Cortex Frameworkの導入検証について 今後の方針 まとめ はじめに 当記事は株式会社G-gen様とライオン株式会社の技術ブログ相互寄稿企画で執筆された

G-gen の菊池です。当記事では Looker の Dashboard Explore を使用して、モデルがどのダッシュボードで使用されているか確認する手順について解説します。 はじめに Lookerとは Lookerの構成要素 System Activity とは 環境説明 LookML Looker ダッシュボード Dashboard Explore でのモデル利用状況確認手順 Dashboard Explore の選択 ディメンションの選択 ユーザー名でフィルタ ビジュアリゼーションの指定 並び順

G-gen の菊池です。当記事では GitHub などのリモートリポジトリに接続していない Dataform において、grep のようなファイル内検索をする手順について解説します。 はじめに Dataform とは Dataform のファイル内検索 ソースコード main.py コードの解説 実行手順 Cloud Shell の有効化 main.py の作成 クライアントライブラリのインストール main.py の実行 はじめに Dataform とは Dataform とは、BigQuery のため

はじめに こんにちは。タイミーでデータエンジニアをしている chanyou です。 先日、おそらく関西圏で初めてのデータエンジニアリング・アナリティクスエンジニアリングをテーマとしたイベント、 関西データエンジニア/アナリティクスエンジニアMeetup に参加してきました！ https://monotaro.connpass.com/event/360460/ monotaro.connpass.com このミートアップは、株式会社MonotaRO主催のもと、「関西に住みながらデータ関連の仕事をしたい」「

G-gen の菊池です。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 ディメンションと指標 Looker Studio で

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 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 Looker Studio の作成 動作確認 はじめに 当記事の概要 当記事では、オブジェクトストレージの