現代のデータプラットフォームは、特にエージェントワークロードの増加に伴い、クエリパフォーマンスチューニングとシステム価格パフォーマンスにおいて課題に直面しています。データ量、多様性、速度が増加し、クエリがエージェントによって自動生成されるにつれて、手動でのクエリ最適化は非現実的になっています。BigQueryは、自律的なクエリ処理に焦点を当て、エージェントAI時代の主要なエンジンへと進化しました。その分離されたストレージとコンピューティングアーキテクチャ、サーバーレス処理、そしてきめ細かなコンピューティング管理は、最適な価格パフォーマンスに貢献しています。主なイノベーションには、過去のクエリ実行から学習し、ユーザーの介入なしに有益な最適化を自動的に適用する、履歴ベースの最適化（HBO）を備えた自己学習エンジンが含まれます。このシステムには、パフォーマンスを向上させない最適化を拒否することで、リグレッションを防ぐための安全ガードレールが含まれています。高度なランタイムは、ベクトル化を強化し、短いクエリの最適化を実装することで、対象となるクエリを高速化し、スロットの使用量を削減します。これらの改善は、オープンレイクハウスアーキテクチャを含むさまざまなデータフォーマットに一貫して適用されます。流動的なスケーリングは自動スケーリングを強化し、コンピューティングリソースの秒単位課金を可能にし、コストを削減します。これらの自律的な機能は、AIエージェントが人間のユーザーよりも大幅に高いクエリレイテンシと同時実行性を必要とするため、データプラットフォームの将来にとって不可欠です。BigQueryの目標は、クエリを自動的かつ安全に最適化し、ユーザーが手動のインフラストラクチャ管理とクエリ最適化ではなく、より良いエクスペリエンスの提供に集中できるようにすることです。