公式ページによると、Vertex AI Workbenchとは「データサイエンスワークフロー全体に対応する単一の開発環境」と記載されていました。このサービスを利用することで、GCP上で開発環境を簡単に構築でき、他のBigQueryなどのGoogle Cloudのサービスと接続し、学習したモデルのデプロイなどをWorkbench上から行うことが可能なようです。
より詳しく知りたい方は、公式ページやドキュメントを確認してみてください。

それではVertex AI WorkbenchのNotebookを起動してみます。（下記の手順ではWorkbenchの表記を「ワークベンチ」とします）

１．GCPのナビゲーションメニューで、[Vertex AI] > [ワークベンチ]をクリックします。

２．私の環境では「NOTEBOOKS APIを有効にする」と表示があったので、クリックして有効にします。

３．「新しいノートブック」をクリックし、[TensorFlow Enterprise]>[TensorFlow Enterprise 2.10]>[Without GPUs]をクリックします。

４．ノートブック名を「test-notebook」と入力して「作成」をクリックします。

（リージョンやゾーンは各自設定を行い、必要に応じてNotebook propertiesから「マシンの構成」などの設定を行ったほうが良いかもしれません。）

５．作成ボタンから数分後に、[ワークベンチ]ページ上に[JUPYTERLAB を開く]が表示されるのでクリックします。

６.[JUPYTERLAB]ページが開くので、Notebookより[Python3]をクリックします。

7. Notebookが起動します。

次にNotebook上でBigQueryのデータ取得をしてみます。

１．Notebookに下記コマンドを入力します。こちらのコマンドはBigQueryからデータを取得するためのPythonのライブラリのインストールです。入力後にキーボードのShift + Enterボタンを押して実行します。

 !pip install google-cloud-bigquery==1.25.0

 !pip install --upgrade google-cloud-bigquery-storage

２．１.の実行後、kernelを再起動します。

３．Notebookに下記を入力し実行します。これによってBigQuery API からメッセージの送信および受信ができます。

 from google.cloud import bigquery

 client = bigquery.Client()

４．今回はBiqQueryの出生データのサンプルデータの一部を取得するために、Notebookに下記を入力し実行します。（その他のサンプルデータはこちらから確認できます。）

sql = """

  SELECT

    *

  FROM

    `bigquery-public-data.samples.natality`

  LIMIT

    1000

"""

df = client.query(sql).to_dataframe()

df.head()

５．BigQueryからデータが取得できました！（下記は取得データの一部のみ表示）

今回はVertex AI WorkbenchのNotebookからBigQueryのデータを取得してみました。
分析環境やデータ取得方法が準備ができたので、次回はNotebookから分析を行ってみようと思います！