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BigQuery（パロアルト）は、AIによる新しいデータ表現を可能にし、組織が大規模なデータ分析を行えるようになった。AIモデルは「ベクトル エンベディング」を通じてデータの意味を解釈し、これによりデータ分析の新たな手法が提供される。

この技術を活用し、BigQueryはベクトル検索の一般提供を開始。この機能はセマンティック検索や類似性検出など、多様なデータやAIのユースケースを強化する。また、ベクトル検索のための反転ファイル（IVF）インデックスも提供開始し、効率的な検索を実現する。

BigQueryはスケーラビリティの向上を図り、100億個のエンベディングをインデックス化可能に。正確性が保証されたマネージドインデックスや列の保存機能により、検索性能が大幅に向上した。Palo Alto NetworksはBigQueryのベクトル検索を利用し、分析情報生成時間の短縮に成功。

Vilyaでは、BigQueryのベクトル検索を創薬のプロトタイピングに活用。容量ベースの課金モデルへの拡張もシームレスに行えるようになった。Googleが開発したScaNNに基づく新インデックスタイプもプレビュー版として提供開始し、検索パフォーマンスのさらなる向上が期待される。