Looker Studio、BigQuery、Vertex AI を利用した生成 AIユースカジノ 最低出金額

  • Google Cloud
  • データ分析
  • 生成ユースカジノ 最低出金額
  • ユースカジノ 最低出金額/ML
  • エンジニア

投稿日:

はじめに

本記事では、Google の提供する BI ツールLooker Studioと、データウェアハウスBigQuery、及び ML プラットフォームVertex ユースカジノ 最低出金額を利用して、生成 AI ユースカジノ 最低出金額を搭載したダッシュボードを作成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

ユースカジノ 最低出金額例

ユースカジノ 最低出金額例

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 ユースカジノ 最低出金額 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. データの準備
  2. 2. データの可視化
  3. 3. モデルのユースカジノ 最低出金額
  4. 4. 生成 AI ユースカジノ 最低出金額の作成

1. データの準備

本手順では、BigQuery の一般公開データセット 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を選択し、データセットをユースカジノ 最低出金額を選択します。

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を選択してください。
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. データの可視化

本手順では、Looker Studio ユースカジノ 最低出金額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を選択します。

レポートのユースカジノ 最低出金額

2-2. データの接続

データ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。

データの接続

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を選択し、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 ユースカジノ 最低出金額 のリモートモデルを作成します。

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、+追加外部データソースへの接続を選択します。
接続タイプにVertex ユースカジノ 最低出金額 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 ユースカジノ 最低出金額 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 ユースカジノ 最低出金額 へのアクセス権の付与 1

アクセス権を付与を選択し、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 ユースカジノ 最低出金額ユーザーを選択します。

Vertex ユースカジノ 最低出金額 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を選択しています。

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 ユースカジノ 最低出金額の作成

本手順では、作成したモデルと Looker Studio を接続し、ユースカジノ 最低出金額機能として実装します。

4-1. データの接続

Looker Studio のレポート編集画面へ戻り、データを追加BigQueryを選択後、カスタムクエリ課金プロジェクトを選択して以下の 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)のデータに関する質問
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
データの接続 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、データを追加します。

データの接続 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を選択し、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

グラフを追加からを選択し、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
データが欠落 「」(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

表示を選択し、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、回答がユースカジノ 最低出金額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 ユースカジノ 最低出金額の作成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 作成した Vertex ユースカジノ 最低出金額 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ユースカジノ 最低出金額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 ユースカジノ 最低出金額 の活用を模索中。

Pickup