#BigQuery
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BigQueryのSQLをDatabricksへ：方言の違い14箇所をsqlglotで変換
BigQuery の dbt モデルを Databricks 向けに手で書き直した14箇所が、無料の変換ツール sqlglot で自動変換できるかを検証しました。版を固定した再現手順、手作業の結果との比較、自動では直らなかった箇所まで実測で紹介します。
AI にレポートの修正案を「変更前・変更後の対応表」で出させて SQL で検算する：誤りを 8 か所混ぜた月次レポートで試した結果
GA4 公開サンプル 2 か月分の正解表で書いた月次レポートに誤りを 8 か所混ぜ、AI に対応表で直させました。機械の検査は 9 件すべて通り、SQL の正解と筆者が決めた購入率の定義に照らすと 2 件が誤りだった結果と、手順をまとめます。
AI に書かせた GA4 の BigQuery SQL を検算する：セッション数・ユーザー数・購入率の 3 問を公開サンプルで比べた
GA4 の公開サンプル 1 日分で、質問文だけを渡して AI に書かせた 1 例の SQL と公式の定義どおりの SQL を実行して比べました。セッション数は 37 少なく、購入率は高めに出ました。原因と、自分のデータで検算する手順を紹介します。
BigQuery の AI 機能を週次レポートのどこに使うか：AI.KEY_DRIVERS・AI.AGG は GA、TimesFM 3.0 は Preview
2026年9〜10月に BigQuery へ追加された AI 関連の26件を、週次レポートの7工程に当てはめて整理しました。GA は取り込み・文章の分類・共有に集中し、予測と効果検証は Preview のままです。SQL の書き方と注意点も紹介します。
Data Studio（旧 Looker Studio）の「質問できるレポート」を BigQuery・Snowflake と比べて分かった、導入前に整える3条件
Looker Studio は Data Studio に名前が変わり、会話型分析が GA になりました。BigQuery・Snowflake と5段階で比べ、AI の数字がずれないために指標定義・接続元・回答記録を今月どう整えるかを整理します。
e-Stat と DuckDB・BigQuery・dbt で作る政府統計データ基盤
政府統計 API（e-Stat）を DuckDB でその場探索し、BigQuery と dbt で bronze・silver・mart の層に積み上げるデータ基盤の設計です。Python クライアント、GCS アーカイブ、Cloud Run での取り込みまで解説します。