はじめに
Gemini Enterpriseは、社内のドキュメントやファイルだけでなく、BigQueryに保存された構造化データも検索・活用の対象にできます。本記事では、公式ドキュメントをもとに、BigQueryをGemini Enterpriseのデータソースとして接続する仕組みを整理します。
BigQueryからのデータ取り込みとは
公式ドキュメントによると、Gemini EnterpriseはBigQueryのテーブルをデータストアとして取り込み、検索やAIによる回答の根拠として利用できます(BigQuery からインポートする | Gemini Enterprise | Google Cloud Documentation)。
設定時に指定する主な項目は以下の通りです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| BigQueryデータセットのパス |
projectname.datasetname の形式で指定するか、画面上で参照して選択する |
| 同期するテーブル | データストアに取り込みたいデータを含むテーブルを選択する |
なお、このドキュメントはStandard・Plus・従量課金・Frontlineエディションを対象としており、Businessエディションについては別のヘルプセンターで案内されているとのことです。
設定時に注意したい点
公式ドキュメントには、いくつか実務で気をつけたいポイントが明記されています。
- データの種類とテーブルの中身を一致させる必要がある: 設定時に選択したデータの種類(構造化データか、メタデータを含む構造化データかなど)と、実際のテーブルの中身が一致していないと、コネクタがデータをインポートしようとした際にエラーになるか、あるいはエラーにはならないものの、コンテンツURLやメタデータが正しく認識されず単なる文字列として扱われてしまう、という予期しない検索結果につながることがあります。
- データストア作成後は、対象テーブルを変更できない: 一度データストアを作成すると、選択したBigQueryテーブルを後から更新することはできません。テーブルの構成を変えたい場合は、既存のデータストアを削除し、新しいデータストアを作り直す必要があります。
コネクタとデータストアの基本的な仕組み
公式ドキュメントの「コネクタとデータストアの概要」によると、データ同期には大きく2種類あり、完全同期ではサードパーティ製アプリ・サービスの状態全体(追加・更新・削除を含む)がキャプチャされ、データストアの既存コンテンツが置き換えられる仕組みになっています(コネクタとデータストアの概要 | Gemini Enterprise | Google Cloud Documentation)。
また、BigQueryのような構造化データだけでなく、Gemini EnterpriseはTXT・PDF・HTML・DOCX・PPTX・XLSX・XLSMといった形式の非構造化データの検索にも対応しています(カスタム データソースのデータを準備する | Gemini Enterprise | Google Cloud Documentation)。
まとめ
- Gemini EnterpriseはBigQueryのテーブルをデータストアとして取り込み、検索・回答の根拠にできる
- 設定時は「BigQueryデータセットのパス」「同期するテーブル」を指定する
- 選択したデータの種類とテーブルの中身が一致していないと、エラーになるか予期しない検索結果につながる
- データストア作成後にテーブルを変更することはできず、変更したい場合はデータストアの作り直しが必要
- BigQueryのような構造化データだけでなく、TXT・PDF・HTML・DOCX・PPTX・XLSX・XLSMなどの非構造化データもサポートされている
社内のBigQueryデータをGemini Enterpriseで活用したい方の参考になれば幸いです。
参考リンク
- BigQuery からインポートする | Gemini Enterprise | Google Cloud Documentation
- コネクタとデータストアの概要 | Gemini Enterprise | Google Cloud Documentation
- カスタム データソースのデータを準備する | Gemini Enterprise | Google Cloud Documentation
本記事は2026年9月時点の公式情報をもとにまとめています。仕様は変更される可能性があるため、実際に導入を検討される際は必ず最新の公式ページをご確認ください。