Looker Studio、BigQuery、Vertex AI を利用した生成 AIチャットボット搭載ダッシュボード

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はじめに

本記事では、Google の提供する BI ツールLooker Studioと、ユースカジノ 最低出金額ウェアハウスBigQuery、及び ML プラットフォームVertex AIを利用して、生成 AI チャットボットを搭載したダッシュボードをユースカジノ 最低出金額する手順について解説します。

全体イメージ

全体イメージ

ダッシュボード例

ダッシュボード例

事前準備

  • Google Cloud のプロジェクトをユースカジノ 最低出金額し、課金を有効化します。
  • 下記 API を有効化します。
    • BigQuery API
    • BigQuery Connection API
    • Vertex AI API

ここでは詳細な手順は割愛します。Google の公式ドキュメントを参照してください。
参考:Google Cloud プロジェクトをセットアップする
参考:API を有効にしています

手順

  1. 1. ユースカジノ 最低出金額の準備
  2. 2. ユースカジノ 最低出金額の可視化
  3. 3. モデルのユースカジノ 最低出金額
  4. 4. 生成 AI チャットボットのユースカジノ 最低出金額

1. ユースカジノ 最低出金額の準備

本手順では、BigQuery の一般公開ユースカジノ 最低出金額セット iowa_liquor_sales(アイオワ州のお酒の販売データ)を元に簡素化したテーブルをユースカジノ 最低出金額します。

1-1. データセットのユースカジノ 最低出金額

BigQuery のコンソール画面にて、エクスプローラ内のプロジェクト名の右にあるユースカジノ 最低出金額、データセットをユースカジノ 最低出金額ユースカジノ 最低出金額ます。

データセットのユースカジノ 最低出金額 1
データセット ID とロケーションタイプを設定し、データセットをユースカジノ 最低出金額します。
ロケーションタイプはiowa_liquor_salesのロケーションと同じ、マルチリージョンUSユースカジノ 最低出金額てください。
データセットのユースカジノ 最低出金額 2

1-2. テーブルのユースカジノ 最低出金額

クエリエディタにて以下のクエリを実行してテーブルをユースカジノ 最低出金額します。
元のテーブルから、2024年5月最終週の日ごとのお酒の種類別の販売量(ℓ)を抽出しています。
また、日ごとに上位 10種のみを抽出しています。

= "2024-05-26" AND date<= "2024-05-31"
  GROUP BY
    date, category_name
)
SELECT
  date,
  category_name,
  total_volume_sold
FROM
  RankedSales
WHERE
  rank <= 10
ORDER BY
  date, rank;
テーブルのユースカジノ 最低出金額

2. ユースカジノ 最低出金額の可視化

本手順では、Looker Studio を利用してテーブルの内容を可視化します。

2-1. レポートのユースカジノ 最低出金額

Looker Studio のコンソール画面にて、ユースカジノ 最低出金額レポートユースカジノ 最低出金額ます。

レポートのユースカジノ 最低出金額

2-2. ユースカジノ 最低出金額の接続

ユースカジノ 最低出金額のレポートへの追加からBigQueryを選択し、ユースカジノ 最低出金額したテーブルを選択します。

ユースカジノ 最低出金額の接続

2-3. グラフのユースカジノ 最低出金額

グラフを追加から積み上げ縦棒グラフユースカジノ 最低出金額、以下の通りに設定します。

設定項目 設定値
ディメンション date
内訳ディメンション category_name
指標 total_volume_sold
並べ替え date (昇順)
サブの並べ替え total_volume_sold (降順)
グラフのユースカジノ 最低出金額

3. モデルのユースカジノ 最低出金額

本手順では、BigQuery ML にて、Vertex AI のリモートモデルをユースカジノ 最低出金額します。

3-1. 外部接続のユースカジノ 最低出金額

BigQuery のコンソール画面にて、+追加外部ユースカジノ 最低出金額ソースへの接続ユースカジノ 最低出金額ます。
接続タイプにVertex AI リモートモデルリモート関数BigLake(Cloud リソース)を選択し、接続 ID に任意の名称を設定して接続をユースカジノ 最低出金額します。

外部接続のユースカジノ 最低出金額

3-2. Vertex AI へのアクセス権の付与

接続情報を確認し、サービスアカウントIDをコピーしてから、IAMと管理コンソール画面へ移動します。

Vertex AI へのアクセス権の付与 1

アクセス権を付与ユースカジノ 最低出金額、新しいプリンシパルにコピーしたサービスアカウントIDを貼り付け、ロールVertex AIユーザーユースカジノ 最低出金額ます。

Vertex AI へのアクセス権の付与 2

3-3. モデルのユースカジノ 最低出金額

BigQuery のコンソール画面へ戻り、クエリエディタにて以下のクエリを実行してリモートモデルをユースカジノ 最低出金額します。
リモートモデルはgemini-proユースカジノ 最低出金額ています。

CREATE MODEL IF NOT EXISTS `blog_demo.model_demo`
    REMOTE WITH CONNECTION `us.connection_demo`
    OPTIONS(
        ENDPOINT = 'gemini-pro'
    )
モデルのユースカジノ 最低出金額

4. 生成 AI チャットボットのユースカジノ 最低出金額

本手順では、ユースカジノ 最低出金額したモデルと Looker Studio を接続し、チャットボット機能として実装します。

4-1. ユースカジノ 最低出金額の接続

Looker Studio のレポート編集画面へ戻り、ユースカジノ 最低出金額を追加BigQueryを選択後、カスタムクエリ課金プロジェクトユースカジノ 最低出金額て以下の SQL 文を入力します。
WITH 句でテーブルの情報を取得し、受け取った質問と組み合わせてプロンプトとしています。

WITH
table_data AS(
  SELECT
    STRING_AGG(CONCAT('date: ', CAST(date AS STRING), ', category_name: ', category_name, ', 
total_volume_sold: ', CAST(total_volume_sold AS STRING)), '\n') AS table_info
  FROM
  `blog_demo.table_demo`
)

SELECT
  STRING(unnest_ml_generate_text_result_candidates.content.parts[0].text) AS content_text
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `blog_demo.model_demo`,
    (
      SELECT
      CASE
      WHEN @prompt IS NULL OR @prompt = '' THEN ''
      ELSE CONCAT('以下のアイオワ州における日ごとのお酒の種類別の販売量(ℓ)のユースカジノ 最低出金額に関する質問
です。\n',@prompt,'\n',table_info)
      END AS prompt
      FROM table_data
    ),
    STRUCT(
      800 AS max_output_tokens
    )
  )
LEFT JOIN
  UNNEST(JSON_EXTRACT_ARRAY(ml_generate_text_result.candidates)) AS 
unnest_ml_generate_text_result_candidates
ユースカジノ 最低出金額の接続 1

パラメータを追加から、質問を@prompt として受け取るように設定し、ユースカジノ 最低出金額を追加します。

ユースカジノ 最低出金額の接続 2

4-2. 入力フォームのユースカジノ 最低出金額

コントロールを追加から入力ボックスユースカジノ 最低出金額、コントロールフィールドに質問を設定します。

入力フォームのユースカジノ 最低出金額

4-3. 回答の表示欄のユースカジノ 最低出金額

グラフを追加からユースカジノ 最低出金額、以下の通りに設定します。

設定項目 設定値
指標 なし
タイトル 回答
ヘッダーを表示します なし
行番号を表示 なし
テキストを折り返す あり
ユースカジノ 最低出金額が欠落 「」(空白)を表示
背景と枠線 枠線に黒を指定
回答の表示欄のユースカジノ 最低出金額

動作確認

表示ユースカジノ 最低出金額、レポートを確認します。
質問入力フォームにグラフに関する質問を入力し、回答が生成されることを確認します。

動作確認

まとめ

Looker Studio、BigQuery、Vertex AI を利用した生成 AI チャットボット搭載ダッシュボードのユースカジノ 最低出金額方法について解説しました。

要点は、BigQuery 内のデータの Looker Studio での可視化と、BigQuery ML にて ユースカジノ 最低出金額した Vertex AI のリモートモデルと Looker Studio との接続になります。

次回予告

次回は Looker Studio 、BigQuery、Vertex AI を利用した生成AIチャットボットを搭載したダッシュボードに関してご紹介します。

著者紹介

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 廣瀬 啓丞

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
廣瀬 啓丞

直近1年間ほど、パブリッククラウドに関する技術を担当。
最近は AI の活用を模索中。

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