Gemini in BigQuery の Gemini の概要

このドキュメントでは、Gemini for Google Cloud プロダクト スイートの一部である Gemini in BigQuery が、AI を活用したアシスタンスを提供して、データの処理を支援する方法について説明します。

Gemini in BigQuery を使用した AI アシスタンス

Gemini in BigQuery は、次の作業を支援する AI アシスタンスを提供します。

Gemini for Google Cloud が、お客様の明示的な許可なく、モデルをトレーニングするためにプロンプトやそのレスポンスをデータとして使用することはありせん。Google によるデータ使用の詳細については、Gemini for Google Cloud によるデータの使用をご覧ください。

料金

Gemini for Google Cloud の料金をご覧ください。

割り当てと上限

Gemini in BigQuery に適用される割り当てと上限については、Gemini for Google Cloud の割り当てと上限をご覧ください。

Gemini in BigQuery を操作する場所

Gemini in BigQuery を設定すると、Gemini in BigQuery を使用して BigQuery Studio で次のことができます。

  • データ インサイトを生成するには、テーブル エントリの [分析情報] タブに移動して、BigQuery データ全体でパターンの特定、品質の評価、統計の実行を行うことができます。
  • データ キャンバスを使用するには、テーブルまたはクエリからデータ キャンバスを作成するか、データ キャンバスを使用して、自然言語でデータアセットを探索し、キャンバスを共有します。
  • 自然言語を使用して SQL や Python コードを生成する場合や、入力に予測入力で候補を表示するには、SQL クエリまたは Python コード用の SQL 生成ツールを使用します。Gemini in BigQuery では SQL コードを自然言語で説明することもできます。
  • 分析用にデータを準備するには、[新規作成] リストで [データ準備] を選択します。詳細については、BigQuery でデータ準備エディタを開くをご覧ください。

Gemini in BigQuery を設定する

設定手順の詳細については、Gemini in BigQuery を設定するをご覧ください。

Gemini in BigQuery がデータを使用する方法

正確な結果を出すため、Gemini in BigQuery は、拡張機能用に BigQuery 内の顧客データとメタデータの両方にアクセスする必要があります。Gemini in BigQuery を有効にすると、Gemini にこのデータ（テーブルとクエリ履歴を含む）へのアクセス権が付与されます。Gemini in BigQuery は、モデルのトレーニングやファインチューニングにデータを使用しません。Gemini によるデータの使用方法の詳細については、Gemini for Google Cloud によるデータの使用方法をご覧ください。

Gemini in BigQuery の拡張機能は次のとおりです。

  • SQL 生成ツール
  • SQL クエリを生成するプロンプト
  • SQL クエリを完成させる
  • SQL クエリについて説明する
  • Python コードを生成する
  • Python コードの補完
  • データ キャンバス
  • データの準備
  • データ分析情報

ロケーション

Gemini がデータを処理する場所については、Gemini のサービス提供地域をご覧ください。

次のステップ