BigQueryでGeminiを活用した顧客レビューの感情分析

Google Cloudは、BigQueryでGeminiモデルを使用して顧客レビューの感情を分析する方法についての記事を公開しました。

顧客レビューの感情分析は、製品やサービス、ブランド全体に対する顧客の認識を把握するための有効な手段です。BigQueryでは、ML.GENERATE_TEXT関数を使用することで、Vertex AIのGeminiモデルを活用した高度なテキスト生成や分析をSQLクエリ内で直接実行できます。つまり、BigQueryの外部にデータを移動したり、複雑なコードを記述したりすることなく、BigQueryテーブルに格納されたデータに対して高度なテキスト生成や分析タスクを実行できるということです。

記事では、架空のライドシェア企業の例を用いて、ML.GENERATE_TEXTを使用して感情分析を実行する方法が紹介されています。

まず、Vertex AI Foundationモデルを利用するリモートモデルをBigQueryに作成します。そして、ML.GENERATE_TEXT関数を使用してテキストを分析します。
感情分析を行う際には、レビューとその感情ラベルの例をいくつか含めることで、モデルの動作を導くことが重要です。モデルが様々な状況で効果的に機能するように、多様なレビューシナリオを網羅した、十分な数の適切に構成された例を提供することが不可欠です。

記事では、テーマの抽出についても触れられています。顧客レビューからテーマを抽出し、BigQueryのデータキャンバスを使用して分析することで、顧客の認識をより深く理解し、製品を改善するための実用的なデータを得ることができます。

ML.GENERATE_TEXTは、テキスト処理（分類、要約など）、感情分析、コード生成など、幅広いタスクでより高い入出力スケールとより良い結果品質を実現するように設計されたGeminiモデルと緊密に統合されています。

BigQueryのデータキャンバスを使用すると、自然言語を使用してデータを探索、変換、クエリ、視覚化できます。また、有向非巡回グラフ（DAG）でデータソース、クエリ、視覚化を操作できるグラフィカルインターフェースも用意されており、メンタルモデルにマッピングされた分析ワークフローのビューを提供します。

今回の記事は、BigQueryのML.GENERATE_TEXT関数とGeminiモデルを活用することで、顧客レビューの感情分析やテーマの抽出を効率的に行えることを示唆しています。これらの分析結果は、製品やサービスの改善、顧客満足度の向上に役立つ可能性があります。

参照元サイト：Hands on with Gemini models in BigQuery: Decoding sentiment in customer reviews

NewsPilot編集部

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