參加了 Data & AI Summit '25 Fall

2025年11月27日，我們參加了 Google 主辦的「Data & AI Summit '25 Fall」。

本次，我們公司制定了要認真推進「數據活用」的方針，項目悄然啟動。一開始是以「輕鬆地、從能做的地方開始」的感覺進行的，但某一天，我們聽到了 Google 主辦的「Data & AI Summit '25 Fall」即將舉辦的消息。

「必須掌握數據活用的最新趨勢！」帶著這樣的想法，我輕鬆地決定參加，結果證明這是個絕佳的決定。我聽到的話題內容遠超預期。

Data & AI Summit '25 Fall 是什麼？

從活動名稱不難看出，本場演講的主題是關於「AI 代理」。這是一場混合型活動，參與人數約為 3,000 人，盛況空前。我進行了現場參加，有些演講會排起長隊，有些會因為座位不足而出現站著觀看的情況。我親身感受到了人們對數據活用和 AI 的高度關注。

當天的時間表大概是這樣的。

https://cloudonair.withgoogle.com/events/data-ai-summit-25f

本文中，我們將介紹基調演講和特別令人印象深刻的講座！

基調演講：邁向與資料代理「共創」的時代 - 透過 AI-Ready 資料基礎實現下一代資料分析

基調演講由 Google Cloud 的濱田先生以「AI 代理所需的三項要件」揭開序幕，接著介紹了獅王股份有限公司和 Mercari 股份有限公司在資料活用方面的案例，最後則是 Google 技術部門的「對話分析演示公開」，共分為三個部分。

◼︎AI 代理所需的三項要件

濱田先生介紹了正式導入 AI 代理並使其執行業務所必需的三項要件——「行動力（Action）」「記憶力（Memory）」「信賴度（Context）」。

行動力：AI 代理應主動採取行動，而非被動應對。

這時變得重要的是「思考流程的透明性」。要提高分析的透明性，關鍵在於「進階推理（Advanced Reasoning）」的概念，將整個流程分階段執行。

記憶力：AI 代理有效運作所需的「短期記憶」和「長期記憶」。

在「長期記憶」的說明中，介紹了企業可即時存取所持資料的案例，展示了透過語音輸入與 AI 代理溝通並進行商品訂購的情景。與傳統的點擊式操作相比，速度快得多，讓人重新認識到 AI 已經成為我們日常生活中如此親近的存在。

脈絡：為了確保答案的可信度，脈絡是不可或缺的。

說明了「語義層」的重要性，用於引導正確的資料庫和計算公式。

關於語義層，在後續的演講中也經常聽到，我實際感受到其關注度持續提高。

◼︎資料活用事例介紹

獅王株式會社進行了資料基礎設施構建的發表，Mercari 株式會社介紹了朝向資料民主化的舉措。

特別是關於資料民主化的內容，因為是身邊熟悉的話題而給我留下了深刻印象。透過導入 AI 代理，讓原本屬於分析師領域的資料活用，能夠讓所有人都能存取資料的體制構建，是我們公司值得學習的地方。

在後來公司內舉辦的分享會上，大家也立即表示想要採納這些想法。

◼︎對話型分析示範公開

以「BigQuery 對話分析代理」為例，介紹了對話型分析代理的示範。

雖然只是輕微接觸過 BigQuery，但我不知道它已經能夠進行自然語言資料分析，真是大開眼界。Gemini 提案帶來的資料精確度提升，以及黃金查詢的自動生成等，支援功能相當完善，而且設定也相對簡單，令我印象深刻。

Conversational Analytics API 先行實踐！BigQuery 中沉睡的資料用「自然語言」提取 AI 代理程式建構術

艾萊特股份有限公司的發表中，展示了結合「BigQuery」和「Conversational Analytics API」進行聊天式資料分析的案例。

他們將網站內的資料積累到 BigQuery 中，並將查詢執行和分析業務完全委託給 Conversational Analytics API。透過從日常使用的溝通工具中存取 AI 代理程式，他們構建了一個讓每個人都能輕鬆進行資料活用的環境。

這正是在主題演講中所談及的「資料民主化」的實踐，架構非常簡潔。我當時就想著要立即將其引入我們公司。

雖然很想自己實裝一遍，但考慮到現實的技術能力，恐怕要花上好幾年的時間，所以還是決定交給我們公司的工程師來負責！

流程最少化！Google 趨勢整合 AI 代理程式 × 商品主檔的合作

Aeon Smart Technology 股份有限公司的演講中，介紹了他們如何針對「商品主檔資料」活用 AI，這是具有實體店鋪企業才有的獨特做法。

演講的主題是「消除模糊搜尋」和「與趨勢自動配對」這兩大挑戰。兩項內容都採用了「Google Vertex AI Search」的架構。

— 使用 AI 進行商品主檔中的模糊搜尋

演講者舉例說明了具有實體店鋪企業才會遇到的煩惱——客戶提出的模糊問題，沒有提供具體的商品名稱。傳統系統要求「完全相符」，這導致人類輕易就能回答的問題，在系統端卻成為大障礙。他們嘗試用 AI 來解決這個課題。

示範螢幕展示了一個系統，即使面對類似網際網路搜尋的模糊輸入，也能從巨量資料中立即輸出適當的產品資訊。雖然我沒有完全理解其運作機制，但得知一家公司能做到這種程度，著實讓我為之感動。

— 趨勢掌握與產品資料的自動配對

該公司旨在縮短從客戶需求產生到實際商品上架的前置時間，因此正在討論一套工具，能夠即時捕捉外部的趨勢資訊，並將其自動與自家的產品資料相連結。

這同樣是一項先進技術的分享，非常有趣。雖然我還無法想像如何將其應用到我們的服務中，但我個人也很想親手試試「Google Vertex AI Search」。

總結

以上只是挑選幾場給我留下深刻印象的講座介紹，不知各位覺得如何？如果能把當天參加「資料代理人帶來的創新」講座所獲得的感動，哪怕只是一點點分享給大家，我就很開心了。

坦白說，我們在資料應用方面的進展相當緩慢，但這次參加高峰會讓我重新認識到「不能被這波浪潮拋下，必須認真啟動！」的重要性，實在是一次非常寶貴的機會。

首先，我打算從這次高峰會多次強調其重要性的「資料與語意層的定義」開始著手。