ある小売企業が、過去5年分の販売データをBigQueryに蓄積しています。データアナリストがSQLスキルなしに自然言語で「先月の売上上位10商品を教えて」と質問し、即座に結果を得られる機能として、最も適切なGoogle Cloudのアプローチはどれですか？
- A. すべての質問パターンをあらかじめ定義したSQLクエリのリストを作成し、マニュアルでメンテナンスする
- B. BigQueryのコンソール上でSQLを手動作成し、それをアナリストに教える
- C. Lookerの自然言語クエリ機能（Looker Conversational Analytics）やBigQueryのDuet AI機能を使って、自然言語からSQL生成・結果提示を行う
- D. Cloud Vision APIを使って質問テキストを画像として解析し、回答を画像で返す
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正解: C
LookerのConversational Analytics（自然言語クエリ）やBigQueryのGemini in BigQuery機能では、ビジネスユーザーが自然言語でデータに質問するとLLMがSQLを自動生成・実行し、結果を返す機能が提供されている。SQLスキル不要でデータにアクセスできるセルフサービスアナリティクスを実現できる。手動SQLは専門スキルが必要。Cloud Vision APIは画像認識用でテキスト質問への回答機能はない。事前定義のSQLリストはメンテナンスコストが高く柔軟性がない。
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