Google は 2025 年 Gartner Magic Quadrant でクラウド DBMS 部門のリーダーに認定され、ビジョンが最高評価を獲得しました。 詳細
新しい生成 AI 機能の急増により、企業とその顧客は新しい方法でアプリケーションやデータと連携できるようになりました。Google のデータクラウドを使用することで、組み込みの生成 AI 機能を使用して、BigQuery、Dataproc、Apache Spark 向け Google Cloud Serverless、AlloyDB for PostgreSQL、Spanner、Cloud SQL などの間でエンタープライズ データを活用し、さまざまな組み込み機能を使用して AI/ML をデータに直接適用できます。また、Vertex AI と統合することも容易であり、差別化された AI エクスペリエンスをさらに実現することもできます。Looker は、強力な組み込み機能を備えたカスタムデータ エクスペリエンスやデータアプリの構築に役立ち、会話型分析を使用してデータとチャットできる AI アシスタントを提供します。
Google のデータクラウドは、データを AI につなげる自律型プラットフォームを提供します。BigQuery 上に構築されたこのプラットフォームは、データを 1 か所に集約し、構造化データと非構造化データを AI と統合して、データ エステート全体で分析情報を迅速に提供します。また、AlloyDB for PostgreSQL、Spanner、Cloud SQL 向けの BigQuery フェデレーションを使用することで、データを移動やコピーすることなく、運用データと分析データを統合できます。Google の統合データ プラットフォームによって、データ ライフサイクル全体を管理できるほか、組織内のさまざまなタイプのユーザーにおいてセキュリティとガバナンスの管理が容易になります。
Google のデータクラウドはオープンであり、ワークロードがどこにあっても、データドリブンな最先端のアプリケーションを構築できます。オープンソースとオープン標準をサポートしており、要求の厳しいエンタープライズ ワークロードに対応する PostgreSQL 互換データベースである AlloyDB を使用して、アプリケーションの構築とモダナイズを行うことができます。また、クラウド、オンプレミス、さらにはデベロッパーのラップトップでも実行される AlloyDB Omni と、生成 AI アプリを構築するための統合機能セットである AlloyDB AI も提供しています。BigQuery Omni により、通常はデータ移行に伴う費用、セキュリティ リスク、ガバナンスの懸念なしに、複数のクラウドやオンプレミス環境のデータを活用し、一般的な SaaS アプリでそのデータにアクセスすることもできます。
Google のデータクラウドは AI 対応のデータ プラットフォームであり、運用データと分析データの両方に対応する Vertex AI とシームレスに統合されています。BigQuery では、マルチモーダルな生成 AI を使用して、生成 AI モデルに分析を組み込み、構造化データと非構造化データを組み合わせて、リアルタイムの ML 推論を行うデータ パイプラインを構築できます。また、BigQuery、AlloyDB for PostgreSQL、Spanner、Cloud SQL などの間でのベクトル検索もサポートしています。生成 AI を企業の実体にグラウンディングする。Gemini in BigQuery、Dataproc、Apache Spark 向け Google Cloud Serverless により、常時稼働のインテリジェンスと自動化が提供されるため、AI シナリオの開発が簡単になり、データから分析情報を得るまでの流れを加速できます。Gemini in Databases は、開発、パフォーマンスの最適化、フリート管理、ガバナンスや移行に至るまで、データベースの移行のあらゆる側面にわたってデータベースの開発と管理を強化します。
オープンな文化、データドリブンな意思決定、費用の予測可能性に基づいて構築された Google Cloud は、現在および将来にわたってファンとともに成長を促進するイノベーションを MLB に提供していきます。
インタラクティブなサイトをご覧になり、MLB が Google AI と Google Data Cloud を活用してエクスペリエンスを強化している様子をご覧ください。
BigQuery は、AI のための強固なデータ基盤を提供してくれました。データはいつでも必要な場所にあり、ホテル情報、マーケティング コンテンツ、カスタマー サービス チャットからの何百万件もの顧客データポイントを接続し、当社のビジネスデータを使用して LLM の土台を築くことができました。
Priceline、データ担当ディレクター Allie Surina Dixon 氏

私たちは成長に合わせてアーキテクチャを進化させ続け、スケーラビリティ、パフォーマンス、信頼性を向上させる方法を模索しています。AlloyDB と Spanner の両方の強みを活かしたアーキテクチャを採用することで、ユーザーのニーズを満たし、当社の成長目標にも対応できるシステムを構築できると考えています。
Character.AI、研究エンジニア、James Groeneveld 氏
