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」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。
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
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
** 参考（感謝）**