GoogleCloud データに基づくビジネス変革 / BigQuery、AI Platform、Vertex AIの概要

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## はじめに

勉強会用に資料をまとめる必要があったので、資料の下書き用にメモです。

## データに基づくビジネス変革

「データに基づくビジネス変革」とは、勘や経験に頼った意思決定から脱却し、**事実とデータをベースに戦略・業務を見直すアプローチ**。

キーワードとして、「**可視化**（Visualization）」、「**予測**（Prediction）」、「**自動化**（Automation）」、「**最適化**（Optimization）」があります。

※Google (Google Cloud) は、2021年6月に「[データクラウドでビジネスに変革を](https://cloud.google.com/blog/ja/products/data-analytics/transform-your-business-with-the-data-cloud)」と話してます。

### なぜ今、データ活用が求められるのか？

|背景 | 説明 |
|---|---|
|DXの加速 | デジタル技術で業務改革を進める流れが加速|
|データの爆発的増加 | IoT、SNS、ECなどから大量のデータが日々生成|
|競争の激化 | 他社より早く・正確に意思決定できることが重要|
|人手不足への対応 | 分析・予測・自動化による効率化が不可欠|

### データ活用による変革のフェーズ

このプロセスを循環させることで、「自律的な業務改善」が実現します。

```mermaid
graph TD
  A[業務データの収集] --> B[可視化]
  B --> C[分析・洞察の抽出]
  C --> D[予測モデル構築]
  D --> E[意思決定の最適化]
  E --> F[自動化と改善ループ]
```

### ビジネス領域別の変革例

#### 小売・EC：

- 変革前: 人気商品や売上を感覚で判断
- 変革後: 購買履歴・行動ログからパーソナライズ提案 → 売上UP

#### 製造業：

- 変革前: 故障後に対応（事後保守）
-変革後: センサーデータで異常を予測 → ダウンタイム削減

#### 金融業：

- 変革前: 顧客対応が属人化
- 変革後: 顧客の行動分析による最適タイミングでの提案 → 成約率UP

### データ活用を支えるGCPの中核：BigQueryとVertex AI

データに基づくビジネス変革を実現するには、**「正確なデータの蓄積・分析」と「予測・自動化による意思決定の高度化」**が必要です。

ここで、Google Cloud が提供する2つの強力なサービスが活躍します

#### BigQuery：あらゆるデータのハブ

- 企業内に散在する大量のデータを高速に集約・分析
- SQLで簡単に操作できるため、ビジネス部門でも活用可能
- BIツール連携によりリアルタイムな意思決定支援も実現

#### Vertex AI：データを「予測力」に変える

- BigQueryで蓄積・整備したデータを使い、需要予測、離脱予測、異常検知などのAIモデルを構築・運用
- 自動MLとカスタムMLに対応 → ビジネスユーザーからデータサイエンティストまで対応
- 本番環境でのAPI提供やモニタリングも一貫サポート

## BigQuery

BigQueryは、GCP上で提供される**フルマネージド型の大規模データ分析サービス**です。

### 特徴

- SQLベースで操作可能
- ペタバイト級のデータに高速アクセス
- ストレージとコンピュートを分離
- 自動スケーリングで高パフォーマンス

### 活用例

- ECサイトの購買ログ解析
- IoTデータのリアルタイム集計
- BIツールとの連携（Looker, Tableau）

### BigQuery の主な機能詳細

- データストレージ
    - Google の低コストかつ高耐久なストレージに統合
    - ストリーミングインサートによるリアルタイムデータ取り込み
- SQL クエリ
    - 標準 SQL に加えて拡張機能を提供
    - 費用最適化のためのクエリプレビューと見積もり
- BigQuery ML
    - SQL を用いた機械学習モデルの作成と実行
    - 複雑な機械学習の知識がなくても利用可能
- BigQuery BI Engine
    - Looker や Tableau などの BI ツールとの連携を高速化
- データ共有
    - 安全かつ容易なデータ共有機能

## AI Platform

AI Platformは、機械学習の**開発・トレーニング・デプロイ**を一貫して行えるサービスです。（**※現在はVertex AIに統合**）

### 特徴

- Jupyter Notebookとの統合
- AutoMLによるノーコード学習
- 分散トレーニング対応
- モデルの再学習パイプライン

### 活用例

- 需要予測モデルの開発
- 顧客離脱予測（Churn Prediction）
- 画像認識モデルの運用

## Vertex AI

Vertex AIは、AI Platformの後継となる**統合型ML開発環境**です。プロのMLエンジニアからビジネスユーザーまで幅広く対応。

### 特徴

- AutoML + カスタムモデル両対応
- MLOps支援（CI/CD・モデルモニタリング）
- データ準備からデプロイまで一元化
- ノートブック、Pipeline、Feature Storeなど完備

### 活用例

- 顧客セグメントに応じたレコメンドAI
- 異常検知モデルのリアルタイム適用
- 画像／動画の分類・解析

### Vertex AI の主要機能詳細

- Vertex AI Workbench
    - Jupyter ベースの統合開発環境
- Vertex AI Feature Store
    - 機械学習モデルで利用する特徴量を一元管理
- Vertex AI Training
    - 大規模なデータセットと計算リソースを用いたモデル学習
    - 分散トレーニングのサポート
- Vertex AI Prediction
    - トレーニング済みモデルのスケーラブルなデプロイと予測
- Vertex AI Model Registry
    - トレーニング済みモデルのバージョン管理と共有
- Vertex AI MLOps
    - モデルの継続的なモニタリングと再トレーニングの自動化

## BigQuery × Vertex AI の連携

BigQuery MLやVertex AIの統合により、BigQueryのデータを直接MLに活用できます。

- データサイエンティストでなくても分析が可能
- 分析・開発・運用の一体化が可能

```mermaid
graph LR
A[BigQuery] --> B[BigQuery ML]
A --> C[Vertex AI Feature Store]
C --> D[AutoML / Custom Model]
D --> E[APIによる予測結果]
```

## おわりに

3年ぐらい前に `BigQuery` は仕事で触りましたが、当時 AI (機械学習)のサービスには触れませんでした。
いろいろとサービスも増えてきているので、触って行きたいですね！
提案とかにも盛り込んで行くためにも、みんなの AI 利用方法とか話し合いたいです

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** 参考（感謝）**

- [jupyter](https://jupyter.org)