- GoogleはAIモデルGeminiをクラウド製品とサービスに統合し、Google I/Oイベントで紹介
- BigQueryにおけるGeminiの導入がマーケターにとって重要
- BigQueryはAI開発プラットフォームに進化し、Geminiの新機能により、BigQuery環境内でリモートAIモデルを管理可能
- BigQueryにはDataFramesなどの新機能が追加され、データ探索能力が向上
- BigQuery-Geminiの機能はAIアシスタントとして機能し、SQLやPythonのコード支援を提供
- GeminiはBigQueryのインタフェースと統合され、Data Canvasを通じて自然言語でデータをハイライトし、可視化を行う
- Geminiはクエリされたデータのコスト管理を支援し、パフォーマンスを向上
- BigQueryはデータウェアハウスとしてだけでなく、モデリングハブとしても活用可能
- Google I/OでのGeminiの改善はBigQueryに直接的には対象されていないが、将来的に一部の改善が組み込まれる可能性あり
- BigQueryユーザーはGemini時代に入ることが期待される
BigQueryとGeminiの統合により、マーケターがキャンペーン自動化やコンテンツ作成のために必要な戦術の開発フローを向上させることができます。Geminiの機能は、AIアシスタントとしてのBigQueryの分析能力を向上させ、SQLやPythonのコード支援を提供します。これにより、データインサイトを探索し理解するための自動化および直感的な方法が提供されます。データキャンバスなどのインタフェースとの統合により、マーケターはデータソースをハイライトし、クエリを実行し、可視化を行うことができます。Geminiはクエリされたデータのコスト管理を支援し、パフォーマンスを向上させる機能も提供します。
元記事: https://www.cmswire.com/digital-marketing/why-marketers-should-care-about-gemini-in-bigquery/