【完全解説】GCP主要プロダクトとAPIの役割・連携・ユースケース   ### 〜NYCタクシーデータ活用を例に、Google Cloudでデータ分析・ML・パイプラインを構築する〜

## 🗃️ 1. NYC TLC Trips（City of New York）

### 🔍 概要
- **内容**：ニューヨーク市タクシー（Yellow/Green）やリムジンの乗車記録データセット  
- **期間**：2009年以降の数億件に及ぶトリップデータ  
- **項目**：乗車/降車地点、時刻、金額、チップ、車両IDなど  
- **BigQueryパブリックデータセット**として提供されており、分析の練習・MLの素材に最適

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## 🧠 2. Vertex AI API（機械学習）

### 🔍 概要
- **目的**：機械学習モデルのトレーニング・デプロイ・推論を支援  
- **特徴**：AutoML、カスタムトレーニング、予測エンドポイントまで一括管理  
- **連携**：BigQuery / Cloud Storage / Notebooks から直接データ連携が可能

### 🔗 連携例
- **BigQueryからVertex AIへ直接トレーニングデータを渡す**（SQLのまま）  
- **Vertex AI Pipelines + Cloud Composer でMLパイプラインを自動化**

### 💡 ユースケース
- NYCタクシーの**チップ額を予測する回帰モデル**をAutoMLで作成  
- 「平日 vs 週末」「乗車エリア」などの特徴量で学習し、リアルタイム予測も可能

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## 🛠️ 3. Compute Engine API（仮想マシン）

### 🔍 概要
- **目的**：GCPの仮想マシン（VM）を起動・管理するためのAPI  
- **用途**：GPUを使った高速演算や、自由度の高いスクリプト実行環境  
- **柔軟性**：Jupyterを自前で立てたり、Dockerで環境再現したい場合に便利

### 🔗 連携例
- Vertex AIで足りない特別なライブラリが必要な時にCompute VMで学習  
- Cloud Composer からPythonジョブをCompute VMでバッチ処理するケースも

### 💡 ユースケース
- NYCタクシーデータに基づいた**大規模経路最適化のシミュレーション**
- OpenCV＋YOLOをVM上で実行し、車種分類のデータと統合

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## ☁️ 4. Cloud Composer API（Airflowベースのワークフロー管理）

### 🔍 概要
- **基盤**：Apache Airflow  
- **目的**：ETLやML処理などのワークフローをスケジューリング・管理  
- **特徴**：GCP内のAPI群やサービスとシームレスに統合できる

### 🔗 連携例
- **BigQuery→Dataflow→Vertex AI→BigQuery**までのMLサイクルをAirflow DAGで自動化  
- NotebookやDataprocジョブの起動もCloud Composerから制御可能

### 💡 ユースケース
- 「毎日深夜にNYCデータを最新化→MLモデル再トレーニング→予測結果をダッシュボード更新」  
- 完全自動の**ML Ops パイプライン**

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## 📒 5. Notebooks API（AI用ノートブック）

### 🔍 概要
- **Google Cloud上のJupyterLab環境**をAPIで管理  
- **機械学習開発者やデータサイエンティスト向け**に、クラウドGPU/TPUを使える  
- TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, RAPIDS など対応

### 🔗 連携例
- NotebooksからBigQueryに直接接続し、データ取得・分析  
- Notebook上で作成したモデルをVertex AIにアップロードしてデプロイ

### 💡 ユースケース
- **NYCデータを探索的に分析し、EDA＋前処理コードを保存**  
- Notebookで書いたモデルを Vertex AI に API経由で登録し、本番化

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## ⛏️ 6. Cloud Dataproc API（Hadoop/Sparkクラスター）

### 🔍 概要
- **Apache Spark/Hadoopベースの分散処理環境**をマネージドで提供  
- スケーラブルなバッチ分析、大規模ETLに最適

### 🔗 連携例
- BigQueryパブリックデータ（NYC TLC）をSparkで分散前処理  
- Spark MLlibで前処理＆特徴量エンジニアリングを行い、Vertex AIに渡す

### 💡 ユースケース
- 数十億件のNYC乗車データを、月ごと・エリアごとに集計しパターンを可視化  
- **Sparkベースでのユーザークラスタリングやピーク時間帯検出**

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## 🔄 各プロダクトの連携イメージ

```plaintext
        +-----------------+                      +--------------------+
        | BigQuery        | --(SQL or Python)--> | Vertex AI (MLモデル)|
        +-----------------+                      +--------------------+
                ↑                                         ↓
                |                                        推論結果保存
     NYC TLC データ ←(Import)→ Notebooks / Dataproc       |
                ↓                                         ↓
        +-------------------+                   +------------------+
        | Cloud Composer     |<--DAG管理--------| Compute Engine    |
        +-------------------+                   +------------------+
```

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## 💡 統合ユースケース：NYC タクシー予測分析プロジェクト

| ステージ | プロダクト | 内容 |
|----------|------------|------|
| データ取得 | BigQuery | NYCタクシーデータの読み込み |
| EDA/前処理 | Notebooks / Dataproc | EDA + 特徴量抽出・クレンジング |
| 学習 | Vertex AI | AutoMLでチップ金額予測モデル |
| デプロイ | Vertex AI | 推論エンドポイントの提供 |
| ワークフロー管理 | Cloud Composer | 全体フローを定期実行で自動化 |
| 高度処理 or カスタム実装 | Compute Engine | 外部APIや大規模処理の連携対応 |

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## ✨まとめ

GCPの各種API群は、それぞれ役割が異なりますが、**「BigQuery＋Vertex AI＋Cloud Composer」**を軸に、NotebooksやDataprocを補助的に活用することで、強力なデータ分析・MLシステムを構築可能です。