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）**

jupyter