🗃️ 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

🧠 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

🛠️ 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

☁️ 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

📒 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

⛏️ 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

🔄 各プロダクトの連携イメージ

        +-----------------+                      +--------------------+
        | 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    |
        +-------------------+                   +------------------+

💡 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

✨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。