「Gemini in BigQuery」「Spanner Graph」など、Google Cloudが多数の新機能を発表

2024年08月02日 18時30分更新

文●大塚昭彦／TECH.ASCII.jp

新発表のひとつである「Gemini in BigQuery」。BigQuery上で、生成AI（Gemini）が自然言語のプロンプトからSQL文を生成する様子

　Google Cloudは2024年8月2日、データベースやデータレイクハウス、アナリティクス、AI/ML、BIといった同社“Data Cloud”領域のサービスについて、多数の新発表を行った。

　メディア向けの説明会では、AIおよびデータ分析関連の新発表をプラットフォーム＆テクニカルインフラストラクチャ VP兼GMのブラッド・カルダー氏が、データベース関連の新発表をデータベース VP兼GMのアンディ・ガットマンズ氏が、それぞれ紹介した。

　本記事では「生成AI」「モダナイズ」「開発者」という3分類で、主な新発表をまとめる。なお、今回の新発表には一般提供開始（GA）となったもの、プレビューリリース段階のものが混在している点にはご留意いただきたい。

Google Cloud プラットフォーム＆テクニカルインフラストラクチャ VP兼GMのブラッド・カルダー（Brad Calder）氏、同データベース VP兼GMのアンディ・ガットマンズ（Andi Gutmans）氏

生成AI：「Gemini in BigQuery」ノートブックの利用も自然言語で支援

生成AIに関連する新発表の一覧（Google Cloud資料より抜粋）

　生成AI領域の新発表としてはまず、生成AI（LLM）のGeminiの能力をBigQueryに組み込む「Gemini in BigQuery」がある。SQLやPythonのコード生成／補完、データのインサイト、データキャンバス、データプレパレーション、またパーティショニング／クラスタリングに関する推奨事項の提案などを生成AIが行う。

　このうちデータキャンバスは、Geminiのサポートによって、自然言語を使ってデータの探索や可視化、モデリング、分析が可能になる機能だ。カルダー氏は「ノートブックの新たなエクスペリエンスを実現する」と語る。

　また、データのクレンジング、変換、プレパレーションについても、Geminiが支援する機能が備わる。「たとえば欠損値を推論したり、データのクレンジングとキュレーションを推奨したり、データパイプラインのオーケストレーションをサポートしたりすることができる。これによりパフォーマンスの向上とエラーの削減、コストの削減が実現する」（カルダー氏）。

データキャンバスの概要

データプレパレーションの概要

　なおBIツールのLookerでも同様に、Geminiによる支援機能を組み込む「Gemini in Looker」が発表されている。こちらでは「スライドの自動生成」「ビジュアライゼーションアシスタント」「数式アシスタント」「LookMLアシスタント」といった機能が実装されている。

　カルダー氏は「生成AIによって、従来のBIとデータ分析は『データエージェント』に置き換わるだろう」と予測する。Gemini in Lookerでは今後、会話型データ分析機能も予定していると述べた。

データ分析やBIを生成AIが支援する「Gemini in Looker」も発表

カルダー氏は、従来のBIは「生成AIによるデータエージェント」に進化していくとの予測を示した

生成AI：BigQueryを「AI対応の統合データ基盤」に進化させる機能強化

　また、BigQueryを「AI対応の統合データ基盤」に進化させるための機能強化として、BigLakeエンジンにおけるオープンフォーマット（Apache Iceberg、Delta Lake、Apache Hudi）への対応、さらにオープンソースのストリーミング／データ処理エンジン（Apache Kafka、Apache Spark）のサポートが発表されている。

　これらの発表についてカルダー氏は、BigQueryが「構造化データと非構造化データ、オープンフォーマットをシームレスにサポートし、ユーザーに統制されたアクセスを提供する単一のマルチモーダルなデータ基盤を実現する。さらにこの基盤で、リアルタイムデータの活用や、限りなくデータに近い場所での大規模データ処理も可能にする」と説明する。

Google Cloudが提供する“Data Cloud”の全体像。「AI対応の統合データ基盤」を目指したBigQueryの強化を進めている

　BigQueryにあるさまざまな企業データをVertex AIの生成AIモデルで処理できるよう、BigQueryからVertex AIへの直接アクセス機能も発表された。その活用例としてカルダー氏は、構造データと非構造データ（ドキュメント、ビデオ、画像など）を生成AIがシームレスに処理、分析できるとした。

生成AI：「Spanner Graph」拡張性の高い分散グラフデータベース

　スケーラブルな分散データベースサービスのSpannerでは、グラフデータベース（グラフDB）に対応する「Spanner Graph」が発表された。グラフDB用の標準クエリ言語であるGQLをサポートするとともに、GQLをリレーショナルDB用のSQLとも併用できるため、「データサイロが解消される」としている。また、Spannerへの全文検索機能、ベクトル検索機能の追加も発表された。

　ガットマンズ氏は、こうした機能強化によってSpannerがマルチモデルデータベースに進化したとアピールし、「コンテクストに対応したスマートなアプリケーション」が構築できると説明し、ユースケースの差別化に役立つと語った。