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Gemini時代のデータ分析実践ガイド

近年、生成AIの進化によってデータ分析の現場は急速に変化しています。その中で、株式会社パタンナーは新たに『Gemini時代のデータ分析実践ガイド』という資料を公開しました。本記事では、このガイドがどのように私たちのデータ分析業務を改善し、効率化を実現するのかを詳しくご紹介します。

1. 発表の背景

AI技術が急速に進化する中、特にGoogleが提供する生成AI「Gemini」は、データ分析の現場に新たなアプローチをもたらしています。これによって、従来必要とされていたSQLやPythonの専門知識がなくても、データの抽出、加工、可視化に取り組むことができるようになります。この変革によって、実務上でのデータとAIの連携における課題を解決できる新たなワークフローを構築することができます。

2. 具体的な取り組みと新しいワークフロー

ガイドでは、まずGeminiを活用したデータ抽出からSQL生成、さらにはデータの可視化までの流れを詳しく解説しています。特に注目すべきは、Google Cloud環境のBigQueryで使える「Data Canvas」機能です。このツールを使用すると、自然言語でデータを探索し、必要なSQLコードを自動生成することができます。

これにより、データ分析にかかる時間を大幅に短縮し、データサイエンティストやアナリストはよりインサイトの発掘に力を入れることができるのです。

3. 実務フローの構築

ガイドでは、実際のデータ分析のフローにおいて、次のステップを提案しています。

• - データの理解：まず、データの粒度や欠損状況を把握し、Geminiに助けてもらいながら分析の基礎を固めます。
• - 仮説の設定と検証：次に、高速な質問設計を通じて仮説を形成し、分析クエリを作り上げます。
• - レポート化と運用：最後に、作成したレポートを基にして意思決定を促進するための型を構築します。

この一連の流れが、標準プロセスとして定着することを目指しています。

4. リスク管理とガバナンス

ただし、AIの利用にはリスクも伴います。誤集計や誤解釈のリスクを理解し、安全に運用するためのルールを設けることが重要です。実務上、機密情報や個人情報を持ち出さないための設計も欠かせません。

5. ガイドの入手方法

この実践ガイドは、無料でダウンロード可能です。興味のある方は、下記のリンクからぜひチェックしてみてください。

実践ガイド全文を無料で読む（PDFダウンロード）

まとめ

株式会社パタンナーが提供するこのガイドは、データ分析の効率化に役立つ貴重な資源です。特に、データを自在に扱いたいが専門知識に自信がない方には、非常に有益な情報が詰まっています。AI技術の進展を活用し、新しいデータ分析の手法を学ぶことで、業務のスマート化を図ることができるでしょう。

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