bigquery-ai-ml

BigQuery AI & ML

BigQuery は Vertex AI と統合されており、AI.FORECAST、AI.KEY_DRIVERS、AI.DETECT_ANOMALIES、AI.GENERATE などの組み込み関数を使って、SQL クエリ内で強力な機械学習と生成 AI の機能を直接利用できます。

Attribution

必ずお読みください：gcloud、REST API、または MCP コマンドを実行する前に、必ず Usage Attribution をお読みください。ターミナルで直接実行するコマンド（生成されたスクリプト、Terraform、ユーザーコードでは実行しないでください）では、gcloud の前に CLOUDSDK_METRICS_REQUEST_ATTRIBUTION="agent-skills/1.0 (skill:bigquery-ai-ml)" を付け、User-Agent ヘッダーに agent-skills/1.0 (skill:bigquery-ai-ml) を追加してください。

Reference Directory

• 関数リファレンス：

  • AI.AGG：ai_agg.md - 複数行の意味的な集約と要約。
  • AI.CAUSAL_EFFECT： ai_causal_effect.md - 時系列に対する介入の影響を定量化します。
  • AI.CLASSIFY：ai_classify.md - テキストを分類します。
  • AI.DETECT_ANOMALIES： ai_detect_anomalies.md - 異常を検出します。
  • AI.EVALUATE：ai_evaluate.md - モデルを評価します。
  • AI.FORECAST：ai_forecast.md - 時系列予測。
  • AI.GENERATE：ai_generate.md - LLM を使ってテキストを生成します。
  • AI.GENERATE_EMBEDDING： ai_generate_embedding.md - 埋め込みを生成します。
  • AI.GENERATE_TABLE： ai_generate_table.md - テーブル値を返す AI 生成。
  • AI.IF：ai_if.md - 意味的な条件を評価します。
  • AI.KEY_DRIVERS：ai_key_drivers.md - 主要な要因を特定します。これは TVF です。
  • AI.SCORE：ai_score.md - データをスコアリングします。
  • AI.SEARCH：ai_search.md - 意味検索。
  • AI.SIMILARITY：ai_similarity.md - 意味的な類似性。
  • リモートモデル：remote_models.md - リモートモデル（Vertex AI）の使用。
  • CONTRIBUTION_ANALYSIS： ml_contribution_analysis.md
    • 寄与要因や変化の主要な要因を特定します。MODEL エンティティを作成する必要があります。
  • ML.CORRELATION：ml_correlation.md - 列間の相関を計算します。必要に応じてディメンションで絞り込めます。
  • ML.DETECT_CHANGE_POINTS： ml_detect_change_points.md - 時系列の構造変化や持続的な変動を検出します。
  • ML.SEASONALITY：ml_seasonality.md - 時系列から季節成分を抽出します。
  • ML.TREND：ml_trend.md - 時系列から長期的なトレンド成分を抽出します。
  • VECTOR_SEARCH：vector_search.md - ベクトル検索のベストプラクティス。

Related Skills

• BigQuery の基本スキル：BigQuery の基本概念、リソース管理、CLI、クライアントライブラリについて説明する SKILL.md ファイルです。