個人的目玉のBigQuery入門です。
ここでは講義だけではなく、ハンズオンにてBigQueryを体験できるとのことで参加しました。
RDB以外のデータ管理を触るのは今回が初めてになるのでどのようなものかわくわくしておりました。

 

講義のポイント

1. ハンズオンでBigQueryを体験できる
2. 初心者でもわかりやすいBigQueryの概要
3. 高速化のしくみがわかる

印象深かったこと

とにかく大量データへの処理が速いことを実感しました。
ペタバイト規模のデータを取り扱う機会がないのでどのくらいかかるかというのは気になっていましたが、RDBなどで数分かかるようなデータが1分程度で取得できていました。
1度値を取得すれば24h以内であれば再取得が一瞬で取得できてしまう効率的で経済的な仕組みも用意されていることも驚きでした。
Geminiを使い「○○テーブルの××のデータを△△項目ごとに取得する」のような自然言語で指定するとSQL生成ができる実演も見ることができました。
他サービスとの連携も気になるところです。
 

今後に向けて・感想

BigQueryが大量データを高速で処理できる画期的なデータウェアハウスサービスあることの概要が大変理解できるわかりやすい内容の講演でした。
今後大量データを扱う機会があれば活用し提案できるようにより知識を深めたいです。
今回イベントの参加特典にてSkills Boost（GCPが提供するハンズオンオンライン講座）のクレジットがもらえるので、受講しハンズオンにて体験したいと思います。

以前社内主催にてLookerのハンズオンセミナーが開催されていたのですが、参加ができませんでした。
そのため以前から気になっていたサービスということもあり、今回講演を聞きに行くことにいたしました。

講演のポイント

1. LookerはLookML（データモデリング言語）が重要
2. 単に利用するだけでなく信頼できるデータを提供する環境維持やコミュニケーションが必要

印象深かったこと

とにかく従来のBIツールではレポートの乱立やユーザごとにデータ精度やグラフが異なる等でデータの信頼性が損なわれていた課題が、Lookerによって解決したというのが印象的でした。
また講演参加後に訪れた企業ブースセッションではGeminiとの連携をしている事例も拝聴し利用価値がより高まっていることも実感しました。
チャットによるデータの絞り込みや検索にて利用の便利性が向上していてより興味が高まりました。
 

今後に向けて・感想

今回はLookerがどのようなサービスなのかや運用をしていく上でのポイントを知るというところに留まったので、今後社内などでセミナーがあれば実際に触りながら実践的な理解を深めたいと思います。
利便性の高いツールですので理解を深めて、導入可能な機会があれば提案できるようにしたいです。

最後は生成AIに関する講演です。
とても注目度の高い分野のため興味津々で拝聴いたしました。

 

講演のポイント

印象深かったこと

VertexAIエージェントの自然言語を使ってのノーコード開発が驚きでした。
「△△を確認する」、「□□の場合は○○を確認する」のような文章を入力し自然言語の指定のみでチャットボットが完成してしまうデモを見て、自分も実施してみたいと思いました。
既存SNSとの連携も容易にできる仕組みが備わっていたので、活用の幅がかなり広そうです。
 

今後に向けて・感想

自然言語による開発はうまく管理すればだれでも保守や改良がしやすいと思いました。
管理などを自分たちで行いたいお客様がいれば提案材料の一つになり得そうです。
知見を深めて将来的に活用できたら面白い分野だと思います。

今回参加してGoogleCloudの可能性が大きく感じられました。
なんでもできそうな気がしてわくわくする機能が満載で今後の発展に期待です。

生成AIにて録画した会議の議事録の書き起こしから要約まで実施してくれるサービスがあると知り、
自身の業務にも取り入れたら便利だろうなという場面も多々ありました。

もっとGoogleCloudについての知見を増やして、今回聞いた内容を参考にしながら今後案件にて活用できるようにしたいと思います。

最後まで読んでいただきありがとうございました。