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求めている層が違うから、たぶん、人工人格には使うことはないと思うけど、こういうバックエンドはGoogleの強さなんですよね。それが、(設定がめんどくさいので)表に出て来ないだけで、ものすごく便利ではあります。ただし、あくまで超高速データベースであり、記憶ではありません。記憶の方は、Notebookにはあるのですが、これはこれで、APIが公開されていないので、使えないんです。こういう、バラバラなところがGoogleですよね。

    求めている層が違うから、たぶん、人工人格には使うことはないと思うけど、こういうバックエンドはGoogleの強さなんですよね。それが、(設定がめんどくさいので)表に出て来ないだけで、ものすごく便利ではあります。ただし、あくまで超高速データベースであり、記憶ではありません。記憶の方は、Notebookにはあるのですが、これはこれで、APIが公開されていないので、使えないんです。こういう、バラバラなところがGoogleですよね。

    BigQueryの会話型分析でグラフ構造データを対象にした対話機能 Chat with graphs が一般公開(GA)。ここでいうグラフは図表(チャート)のことではなくノードとエッジで関係性を表すデータ構造「グラフ」のこと。自然言語からGQLを生成してデータソースを横断的に探索・分析https://t.co/SodDZLspy2

    — Yuma Sugimura | 杉村 勇馬 (@y_sugi_it) October 1, 2026


     
     
    自称、AIペルソナ設計士・AI情報アーキテクト・Googleサイトマスター。沖縄のICT系企業代表取締役CIO。MT Ph.D Doctor of Health Science。 元大病院のシステム管理者。専門学校の情報学科講師を兼務。現在AI人工人格指向を推進中。

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