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Google Cloud
BigQuery, Vertex AI, Cloud Run, Spanner ...
Gemini Enterprise app とは ── サービスの位置付けと典型ユースケース
Gemini Enterprise app が何のサービスで、どこで効くか。エディション・コスト・落とし穴・競合との違いを整理し、導入判断の材料を揃えるための入門記事です。
2026年5月4日 · 16 min
Looker Conversational Analytics の仕組みと設計判断 ── LookML セマンティックレイヤーが会話品質を決める理由
Looker Conversational Analytics が自然言語クエリを deterministic SQL に変換する仕組み、RBAC・行レベルセキュリティの継承構造、Known Limitations と LookML 整備度の関係、競合との構造的差分、トークン料金を整理します。
2026年5月4日 · 15 min
BigQuery Managed AI Functions ── SQL から Gemini を呼ぶ設計の転換点
2026-04-13 GA の BigQuery Managed AI Functions を解説。AI.IF / AI.SCORE / AI.CLASSIFY の呼び出し形式、ML.GENERATE_TEXT との設計上の違い、料金モデルと実務上の注意点を整理します。
2026年5月4日 · 15 minAWS
Bedrock, Aurora, Lambda, EKS ...
Amazon Athena の仕組みとメリット ── S3 データをサーバーレスで分析する
Amazon Athena はサーバー管理なしで S3 のデータを SQL で分析できるクエリエンジンです。Parquet 変換・パーティション設定・Redshift との使い分けを東京リージョンの料金を基準に整理します。
2026年5月3日 · 16 min
Amazon Redshift Provisioned と Serverless の使い分け ── 選択基準と判断材料
Amazon Redshift の Provisioned と Serverless は課金モデルと運用負荷が根本的に異なります。同時接続数・クエリパターン・コスト構造の違いを東京リージョンの料金を基準に整理し、構成選択の判断材料をまとめます。
2026年5月3日 · 14 minMulti cloud
Google Cloud / AWS をまたいだ設計判断
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