【2025/10/5】「Vertex AIとBigQuery SQL、使いこなせてる？」今週の人気記事TOP5（2025/10/05）
BigQuery SQLを劇的に進化させる！効率化と柔軟性を高める5つの新機能 🎉
BigQuery SQLの効率と柔軟性を向上させる5つの新機能が発表されました。
- 集合演算子BY NAME/CORRESPONDING: カラム名によるマッチングで、カラム順序に依存しない安全なデータ結合を実現。
- ARRAY_FIRST/LAST/SLICE: 配列操作を簡潔化し、複雑なサブクエリを削減。
- Chained Functions: 関数をチェーン形式で記述でき、クエリの可読性が向上。
- With Expression: クエリ内で変数定義を可能にし、中間結果の再利用と可読性を向上。
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TypeOf function: 式のデータ型を返し、デバッグをサポート。
これらの新機能により、SQL記述がより安全、簡潔、柔軟になり、データ分析・エンジニアリングの生産性向上が期待できます。
Vertex AI Searchによる検索エンジンの構築
グロービス学び放題の動画検索精度向上のため、キーワード検索からVertex AI Searchを用いた検索エンジンに再構築。ゼロマッチや表示順の課題に対し、ベクトル検索・ハイブリッド検索を導入し開発・運用コストを削減。AIによるコース要約生成やキープロパティ設定で精度向上。検索DBのスキーマ変更制約に注意。今後はソート機能や略語対応を検討。フルマネージドサービスの利便性を活かしつつ、データ前処理で独自ニーズに対応。
NotebookLM × Gemini でGoogle Cloud Professional資格を2ヶ月で制覇する
NTT DATAのエンジニアが、Google Cloud Professional資格を2ヶ月で制覇した学習法を紹介。
NotebookLMで試験ガイドや対策記事を学習させ「骨格」を作り、GeminiのDeep Researchで概要資料を深掘りして教材を作成。
NotebookLMに教材を再投入し知識を蓄積。
「資格対策用」と「技術深掘り用」のNotebookLMを分け、役割分担。
模擬問題で間違えた箇所をNotebookLMに解説させ弱点を克服。
AIを「育てる」学習スタイルを提唱し、Notionでのナレッジ集約も推奨。
VertexAI Pipelines×Memorystore for Redisで機械学習のバッチ推論基盤を構築した話
Macbee Planetは、広告配信プラットフォーム3D ADの機械学習推論をオンラインからバッチ推論にリアーキテクチャし、QPS最大化を目指した。具体的には、予測結果をRedisに事前保存し、bigcacheで推論結果をキャッシュすることで、レイテンシを改善（5-20ms→1-2ms未満）し、クラウドコストを削減（機械学習推論サーバを1/2に）。VertexAI PipelinesとMemorystore for RedisをVPC経由で接続する際に苦労したが、network設定で解決。バッチ推論基盤の構築により、広告配信の制約を守りつつ、コスト削減を達成した。
【Google Cloud】3週間でAssociate Data Practitionerに合格する方法
GMOペパボのマネージャーが、Google Cloud Associate Data Practitionerに3週間で合格した学習法を紹介。まず試験を申し込み、公式試験ガイドとG-genの記事で出題範囲を確認。公式とUdemyの模擬試験を繰り返し解き、Gemini/ChatGPTで効率的に復習。試験ガイドで不安な点を洗い出し重点的に対策。試験はテストセンターで受験、120分40問で時間的余裕あり。今後は上位資格や他領域の認定資格にも挑戦予定。
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