BigQuery ML、AI.FORECASTでGemini 2.5モデルをサポート

Google Cloud は BigQuery の 2026年5月27日リリースノートで、BigQuery ML の AI.FORECAST が Gemini 2.5 系モデルをサポートすることを示しました。既存の時系列予測や異常検知の流れに、より新しい Gemini モデルを組み込むための更新です。

要点

• BigQuery ML の AI.FORECAST で Gemini 2.5 系モデルを使えるようになった
• BigQuery 内のデータを使った予測処理で、生成AIモデル選択の幅が広がる
• 既存の SQL / BigQuery ML ワークフローから予測機能を扱うチームに関係する
• モデル変更による品質、コスト、再現性、評価方法を確認する必要がある

今回のリリースノートで語られていること

今回の BigQuery リリースノートは短い更新ですが、BigQuery ML を使っている分析チームにとっては、予測処理のモデル選択に関わる変更です。AI.FORECAST は、BigQuery 内のデータから将来値を予測するための関数で、データを別の機械学習基盤へ移さずに SQL ベースの分析ワークフローへ予測を組み込める点が特徴です。そこに Gemini 2.5 系モデルの対応が加わることで、既存の予測処理で利用できるモデルの選択肢が広がります。

この更新を読むときは、「新しいモデルが使えるようになった」という事実だけでなく、既存の予測ワークフローをどう評価し直すかが重要です。時系列予測や需要予測、運用指標の見通し、異常検知の補助に BigQuery ML を使っている場合、モデルを切り替えると、精度、安定性、費用、実行時間、説明のしやすさが変わる可能性があります。特に、社内の定例レポート、在庫・需要計画、容量計画、マーケティング指標の予測などに使っている場合は、過去の予測結果との比較を残す必要があります。

BigQuery で予測を完結できる利点は、データの移動を減らし、SQL と権限管理の範囲内で分析を続けやすいことです。一方で、生成AIモデルを使う機能では、入力データの前処理、外れ値、季節性、説明変数、評価期間の取り方によって結果が変わります。Gemini 2.5 対応は便利な更新ですが、本番の意思決定に使う前には、既存モデルや従来の統計的手法と比較し、どの指標で採用判断をするかを決めるべきです。

また、BigQuery ML の AI 関数を組織で使う場合は、利用権限と費用管理も確認が必要です。誰が予測クエリを実行できるのか、どのデータセットに対して使ってよいのか、予測結果をダッシュボードや下流システムへ渡す場合のレビュー手順はどうするのかを整理します。モデル更新は分析品質の向上につながる一方で、予測結果が意思決定に直接使われるほど、検証と監査の重みも増します。

実務で確認したいポイント

既存の AI.FORECAST 利用があるチームは、まず代表的なデータセットで Gemini 2.5 対応後の結果を比較します。精度だけでなく、予測のばらつき、極端な値への反応、実行時間、費用、既存の説明資料との整合性を確認するのが現実的です。

新しく使い始める場合は、いきなり本番の予算や需要計画に入れるのではなく、過去期間を使った検証から始めるべきです。予測結果をそのまま採用するのではなく、業務担当者が確認する前提で、入力データ、評価指標、再実行条件を決めておく必要があります。

結局、この更新をどう見るべきか

5月27日の BigQuery 更新は、BigQuery ML の予測機能を Gemini 2.5 系モデルへ広げるものです。便利なモデル追加としてだけでなく、予測ワークフローの評価、費用管理、説明責任を見直すきっかけとして読むべきです。