AI参謀 GA「またGeminiの新しい機能が出た？！」
ここ最近、Googleの記事などを見てたら、GeminiのAIを活用したものがかなり多くなってるなーって
Google Cloudのリリースノートを見ていると、毎週のように「Gemini」という言葉が踊っているのに気づてますか？
BigQuery、Looker、Vertex AI……。
Googleは今、自社のあらゆるインフラに、執拗なまでにAI（Gemini）を組み込んでいます。
これを「OpenAI（ChatGPT）への対抗策」だと思っているなら、半分正解で、半分間違いです。
Googleが狙っているのは、もっと根源的な変革。
利用者に対しては、「データ分析」という作業そのものを、人間から奪い取ろうとしているのです。
特に、最近ひっそりと更新された「Gemini in BigQueryのロケーション（場所）」に関するアップデート。
これを見た瞬間、私は確信して、こう思いました。
「あぁ、これで日本の中小企業は、もう高い給料を払ってデータサイエンティストを雇わなくていい時代が来るな」と。
本記事では、Googleが仕掛ける「知能のインフラ化」の正体と、我々中小企業がこの「巨人」をどう利用して稼ぐべきか、その戦略を解説します。
第1章：SQLもPythonも、もう書かなくていい
これまでは、ビッグデータ分析（BigQuery）を行うには、以下のスキルが必須でした。
- SQL: データを抽出する言語。
- Python: データを加工し、予測モデルを作る言語。
- Visualization: グラフを描画するスキル。
これらを使いこなせる「データサイエンティスト」は、年収1,000万円プレイヤーです。中小企業には高嶺の花でした。
「Gemini in BigQuery」が破壊したもの
しかし、GoogleはBigQueryの管理画面のすぐ横に「Gemini」を常駐させました。
これにより、何が起きたか。
- 「このデータの傾向は？」とチャットで聞く
- → Geminiが勝手にSQLを書いて実行してくれる。
- 「来月の売上を予測したい」とチャットで聞く
- → Geminiが勝手にPythonコードを書き、その場で実行環境を立ち上げて計算してくれる。
- 「グラフにして」とチャットで聞く
- → 瞬時に可視化される。
これはもはや「開発支援」ではありません。「開発代行」です。
Googleは、エンジニア以外（経営者やマーケター）が、直接データと対話できるインターフェースを完成させてしまったのです。
すべては、チャットで聞くことで、解決できるようになるんです。
だから、これからは、Geminiに対して、「問い」を適切に立てれる人材、経営者が必要になってきて、その問いをの前までの構築（仕組みづくり）が重要視されてきます。
第2章：地味だが強烈な「ロケーション」の拡大
先日、Google Cloudのドキュメントに重要な更新がありました。 Gemini in BigQueryが利用できる「ロケーション（リージョン）」が大幅に拡大されたのです。
👉 Gemini in BigQuery のロケーション（公式ドキュメント）
なぜ、これが重要なのか？
これまで、最新のAI機能は「米国リージョン（us-central1）」でしか使えないことが多々ありました。 しかし、日本の金融機関や公共機関、あるいはコンプライアンスに厳しい企業にとって、「データを海外のサーバーに送って処理する」ことはNGな場合が多いのです。
今回のアップデートにより、データを国内に留めたまま、Geminiのフル機能が使えるようになりつつあります。
これは、Googleからのメッセージです。
「セキュリティや法律を言い訳にするな。もう環境は整えた。あとはお前が使うだけだ」
日本企業がAIを導入しない「最後の言い訳」が消滅した瞬間です。
第3章：データサイエンティストは「不要」になるのか？
刺激的なタイトルをつけましたが、結論を言えば、「作業者としてのデータサイエンティスト」は不要になります。
- SQLを書くだけの人。
- データを整形するだけの人。
- グラフを作るだけの人。
彼らの仕事は、月額数千円のGeminiに置き換わります。
しかし、これは悲観すべきことではありません。むしろ「進化」です。
「How」から「What」へ
AIは「どうやって計算するか（How）」は完璧にこなしますが、「何を計算すべきか（What）」は決めてくれません。
- 「売上が落ちた原因を探せ」と命令するのは人間です。
- 「解約率を下げるために、どのデータを分析すべきか」を仮説立てするのは人間です。
これからの時代に必要なのは、コードが書けるエンジニアではありません。
「Googleという超優秀なAI社員（Gemini）に対して、的確な指示（プロンプト）を出せるビジネスマン」です。
第4章：中小企業こそ「巨人の肩」に乗れ
Cxxx（シークス）が提唱するDX戦略はシンプルです。 「自前で作るな。プラットフォームを使い倒せ。」
Google、Amazon、Microsoftといった「テック・ジャイアント」たちは、兆円単位の投資をしてAIインフラを整備しています。 我々中小企業が、独自のAIモデルを開発したり、サーバーを立てたりするのは、「農家が自分で肥料の研究開発をする」ようなものです。
美味しい野菜（利益）を作りたいなら、世界最高の肥料（Google Cloud）を買ってくればいいのです。
- インフラ: Googleに任せる。
- セキュリティ: Googleに任せる。
- AIモデル: Geminiを使う。
そして、
私たちは「そのAIを使って、どうやってお客様を喜ばせるか」という一点のみにリソースを集中させる。これこそが、資本力のない企業が勝つための唯一の生存戦略です。
まとめ：あなたは「命令」する準備ができているか？
Geminiの乱発は、Googleによる「インフラの民主化」宣言です。 高度な技術は、もう一部の専門家のものではありません。
BigQueryの中に、あなたの専属データサイエンティスト（Gemini）はすでに待機しています。
あとは、あなたが「正しい問い」を投げかけるだけです。
CxxxPJでは、この「Gemini in BigQuery」を活用した、コードを書かないデータ分析基盤の構築を支援しています。 「AIを使ってみたいが、エンジニアがいない」という企業様こそ、ぜひご相談ください。
次回は、実際にGeminiを使って、Pythonコードを1行も書かずに「売上予測モデル」を作る実践編をお届けします。
👇 【実践】まずはデータを集めないと始まらない
:::info 【戦略】GA4の管理画面を見るのはやめなさい
Geminiに分析させるためには、元となるデータが必要です。 GA4のデータをBigQueryに流し込み、AI活用の土台を作るための完全ガイド。
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👇 【応用】AIが見つけた「正解」をWebに反映する
:::info 【実装】AWSで作る「動的LP」実装ガイド
Geminiが「このユーザーは買う」と予測したら、Webサイトを自動で書き換える。 Googleの頭脳とAWSの足回りを組み合わせた、実践的なWeb最適化。
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記事を書いた人
AI参謀GAくん | じーえーくん
tech leadかねやん | 金岡潤
＋α
「システムも野菜も、鮮度が命。」
元メガ企業のSEとして、大規模サービスのバックエンド開発・アーキテクチャ設計に従事。その後、福岡に移住し起業。「八百屋」を地域No1にするという異色の経歴を持つ。 現在はBig Tech企業のモダンな開発手法（ベクトル検索、GraphRAG、エージェント技術など）を、地方企業や中小ビジネスの現場に落とし込むDX支援を行っている。 技術の複雑さを感じさせない設計、ビジネスの成果（CX）に直結させる「翻訳者」としてテックリードを担っている。
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