Gcp

昨今OpenAIのCEOが退任したり、復帰したりと騒がせている状況ですが、私はGPTsをうまく使えないか模索していたりします。 そんな中でGPTsを使ってGCPの構築を手伝ってもらいました。まずはGPTsの設定ですね GPTsの設定は簡単でした。「Create a GPT」からオリジナルのGPTを作り、ガイドに従ってどのようなGPTを作りたいのか指示を出します。Configureは無視していいです。ファイルについては業界特有の知識などが必要であれば添付するといいかと思いますが、今回は使いません。 私の場合は、GCPの使い方を知りたかっただけですので特にファイルの添付なども不要です。その後は解答の仕方を聞かれたり、アイコンの見た目やGPTの名前を決めて完了になります。 作った後は簡単でひたすら作ったGPTに質問をします。BigQueryとFirestoreの違いは何か？とかcsvファイルのインポートの仕方はどうしたらいいか？とかLokker StudioとBigQueryを連携してレポートを出す方法を教えて等です。 以下は国のデータから人口動態のcsvファイルを取ってきてインポートしたデータになります。それをグラフで可視化してみました。 このようにGPTsを作って質問すれば、簡単にGCPの構築もできますし、試したいことも出てくると思います。IT系であれば特化したGPTは作りやすいですし、専門的な知識をファイルかURLで与えれば専門分野に特化したGCPもできると思います。また、他人が作成したGCPを使うこともできますので興味があれば調べて触ってみるのもいいと思います。では、よい生成AIライフを～

最近、友人から副業をやらないかというお誘いがありました。とはいえAWSを使ったことはありますが、GCPを使ったことがないのでとりあえず触ってみてほしいとのことでした。 触ってほしいのは以下の3つ firestore BigQuery Looker Studio Firestoreの役目としてはスキーマレスで動的なデータ構造に対応、スケーラビリティに優れ、リアルタイムのデータ処理に適しています。 BigQueryの役目としては複雑なデータ構造に対応、大規模かつ高速処理に特化し、大量で複雑な分析に向いています。 Looker StudioはBIツールとして使われ、BigQuery内のデータを可視化でき、ダッシュボードを作成し、ユーザーに理解しやすい形で表示できるツールになります。 ちなみにBigQueryにはデフォルトでオープンデータがあるのでデータ収集やインポートの必要はなさそうです。実務作業ではインポートの必要性もありそうですが、今は使えるようになるのが目標なのでこれで十分だと思います。 BigQueryでクエリを作成し、作られたデータをLooker Studioで表示するまではできそうなのですが、Firestoreのリアルタイムでデータは株や道路情報などがありますが、扱うのはもう少し先になりそうです。 副業案件までどこまで触れるかわかりませんが、自身のできることを増やし、その中で得意なこと、掛け合わせたもので専門性を高めて、来たるAI＆1億人未満の日本社会に備えられたらなーとは思います。