投稿者 global-ai-media 
Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」に、最新のGeminiモデル連携や、より簡素化されたエンベディング生成、類似性検索機能が実装されました。データを移動させずにSQLだけで高度な生成AIタスクを実行できるこの進化は、日本企業のデータ活用現場にどのような変革をもたらすのか。エンジニアリングの効率化とガバナンスの両面から解説します。
データウェアハウスが「AIエンジン」へと進化する
これまで企業のデータ分析基盤（データウェアハウス）とAI開発環境は、明確に分断されていました。データを分析用に蓄積する場所と、機械学習モデルをトレーニング・推論する場所が異なっていたため、データの移動（ETL処理）に伴うセキュリティリスクや、パイプラインの複雑化が課題となっていました。
今回Google CloudがBigQueryに実装した新機能群（最新のGeminiモデルへの対応、エンベディング生成の簡素化、新しい類似性検索関数など）は、この境界線を完全に取り払うものです。データが保存されている場所でそのままAIを動かす「In-Database AI」のアプローチが、生成AIの文脈でもスタンダードになりつつあります。
「SQLで完結する」ことの破壊的インパクト
日本の多くの企業では、高度なPythonコードを書ける機械学習エンジニアは不足していますが、SQLを扱えるデータアナリストや業務系エンジニアは数多く存在します。今回のアップデートの最大の肝は、「SQLクエリを書くだけで、最新のLLM（大規模言語モデル）を利用できる」点にあります。
例えば、カスタマーサポートの対応履歴（テキストデータ）がBigQueryにある場合、これまでは自然言語処理の専門家がデータを抽出し、別の環境で分析する必要がありました。しかし今後は、データアナリストがSQL関数（例：ML.GENERATE_TEXTなど）を一行書くだけで、数万件のログから「顧客の不満点」を要約したり、「感情分析」を行ったりすることが可能になります。これは、AI活用のハードルを劇的に下げ、現場主導のDXを加速させる可能性があります。
ベクトル検索とエンベディングの統合：RAG構築の簡素化
特筆すべきは、非構造化データ（テキストや画像など）を数値ベクトルに変換する「エンベディング生成」と、それを用いた「類似性検索」が強化された点です。これは、企業独自のデータをAIに参照させて回答精度を高める技術「RAG（検索拡張生成）」の構築において極めて重要です。
日本企業においては、社内規定、マニュアル、過去のトラブルシューティング集など、膨大な日本語テキストデータが蓄積されています。これらをBigQuery内で直接ベクトル化し、類似検索を行えるようになることで、社内ナレッジ検索システムや、高度なリコメンデーションエンジンの開発期間が大幅に短縮されます。外部のベクトルデータベースを別途契約・管理する必要がなくなるため、アーキテクチャがシンプルになり、運用コストの削減も期待できます。
コストとガバナンス：日本企業が注意すべき点
一方で、利便性の裏にはリスクも存在します。手軽に生成AIを使えるようになった反面、無計画なクエリ実行はクラウド破産（予期せぬ高額請求）を招く恐れがあります。LLMの呼び出しは、通常のデータ検索に比べて計算リソースを大量に消費し、トークン課金が発生する場合があるためです。
また、ガバナンスの観点では「入力データがモデルの学習に使われないか」という点が日本企業にとって最大の懸念事項です。一般的にGoogle Cloudのエンタープライズ向けサービスでは、顧客データによるモデル学習は行われない規約となっていますが、導入に際しては法務・セキュリティ部門と連携し、データレジデンシー（データがどのリージョンで処理されるか）やVPC Service Controlsなどのセキュリティ設定を確実に設計する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のBigQueryの機能強化から読み取れる、日本企業が取るべきアクションは以下の通りです。
- 「AI人材」の定義を広げる：Pythonエンジニアの採用を待つのではなく、既存のSQLスキルを持つデータ人材に生成AIの活用権限を持たせ、現場レベルでの課題解決（PoC）を推進させる。
- データ基盤の統合を急ぐ：AI活用を見据え、サイロ化したデータをBigQueryのようなモダンなデータウェアハウスに集約する。データがない場所ではAIは機能しない。
- 非構造化データの資産化：これまで活用されてこなかった日報や議事録などのテキストデータを、エンベディング技術を用いて「検索・計算可能な資産」へと転換する準備を始める。
- ガバナンスの自動化：AI利用が民主化されるほど、人手による監視は限界を迎える。予算アラートの設定やアクセス制御など、システム的なガードレールを先に構築する。