BigQueryは、SQLで自然言語の指示を可能にする新しい関数AI.AGG()を導入しました。これにより、数百万行の非構造化データを要約または統合できます。この関数は、システムログや製品レビューのように、個々の行の分析では不十分なデータの分析に非常に役立ちます。AI.AGG()は、大量のテキストデータ、さらにはマルチモーダルデータから主要なインサイトを抽出するプロセスを自動化します。例えば、否定的なレビューからトップの機能リクエストを特定したり、システムログから一般的なユーザーエラーを特定したりできます。この関数は、データのバッチ処理と集計により大規模なデータセットを効率的に処理し、ユーザーのコンテキストウィンドウ管理を簡素化します。また、テキストと画像の入力をサポートしており、製品写真のようなビジュアルデータの分析も可能です。包括的な分析を確実にするために、AI.AGG()を使用する前にデータを事前にフィルタリングし、入力トークンを削減することがベストプラクティスです。ユーザーは、クエリ実行のために希望するAIモデルを指定でき、使用されるAIエンドポイントを制御できます。入力行のNULL値は自動的にスキップされるため、サイレントなデータ損失を避けるために構造化データの慎重な処理が必要です。AI.AGG()は、エラーが発生した場合でも部分的な結果を提供するように設計されており、ユーザーは処理の失敗についてジョブ統計を確認できます。この強力な関数は現在プレビュー段階にあり、すべてのBigQueryユーザーが探索できるようになっています。