【本当に個人でウェブアプリが作れる時代】 マネージメントで必要なものを作れる時代に。 Claude Code様に頼んで1時間でアプリができたよの巻。 初めてウェブアプリ作ってもらったんだけど、マジでできた。せっかくなのでClaude Codeさんにどんな指示出したのか、丸ごと共有しておく。 なお、GoogleのBigQueryへのアクセスが必要なこと、GoogleAppScriptへの登録が必要なこと、私の場合はGitHubを使ったことをあらかじめ補足しておきます。 ---------指示内容---------- 簡単なウェブサービスを作ってもらいたい。 ＜目的＞ チームメンバーが、どのブランドの仕事をやっているか、1時間単位で把握したい ＜インターフェイス＞ ・Webで入力できるインターフェイス ・Googleカレンダーの一週間表示（平日のみ月～金）のような画面 ・翌週に行くボタンを押すことで翌週に移動できる他、戻るボタンも作る ・画面上で各曜日9時～20時までの入力枠がある ・1日8時間×5日で40枠を基本とするために、12時～13時の枠はデフォルト値が「対象外」になるように ・また、18時～20時までの2時間の2枠は、デフォルトが「対象外」だが上書きできるように ・それ以外の枠はデフォルト値が「識別なし」になっていて、対象ブランドの仕事をした場合は、その枠を上書きして色を染めていくイメージ ・上部にブランド選択の欄があり、選択状態にすると、下にあるカレンダーの枠に対して色塗りを変更できる ・ブランドを選択して、その色で時間を塗り分けていくことで、どのブランドの仕事を誰が何時間やったかを見える化していきたい ・各日付の冒頭に「確定」という項目を設けて、その欄を押すことで、その日の入力が終わったことを示すことにする ・最終的に営業日全てが確定にならないと締められないようにする ・確定ボタンを押したら、その日のデータはいじれなくする ・入力されたデータは、確定されたもののみが集計されていく ・入力者用の画面には、現時点で確定済みのブランド別時間がカレンダーの外に表示される（対象外時間は集計不要） ・リアルタイム表示で実装するか、更新ボタンを配置してその時にリロード掛けるかは任せます ・管理者用の画面については、誰が何日分まで確定していて、遅れている人がどのくらいいるのかが分かるようにして欲しい。 ・管理者側の画面は1画面で良くて、当月分にどのブランドの仕事が現在どんな状況なのかが分かるようになっているようにする ・末予測を試算して、月末までの予測でとどのブランドが何時間になりそうかを分かるように ・サマリの下に、担当者別の円グラフを6人分作って、その担当者の時間の内訳を見える化して欲しい ・円グラフにも識別なしが入っていて良い ＜対象となるブランド＞ ・AAAAA ・BBBBB ・CCCCC ・DDDDD ・EEEEE ・識別なし　→どのブランドか特定する必要のない時間 ※上記以外に「対象外」を選択肢で表示 ※ブランドカラーは上記に紐付くカラーになるように ＜サービス利用対象者＞ ・実際に入力するチームメンバー6名 Aさん Bさん Cさん Dさん Eさん Fさん ・それを管理する管理者3人（うち1名は入力者兼務） 私 Eさん Aさん　※利用者でもある 今回のシステムは認証を入れないため、上記のメンバーそれぞれに「個別のURL」を発行することで、個人を特定したい。URLはランダムな文字列で。 自分がログインしているときに自分の名前が表示されるようにしておいて欲しい。 なお、管理者用のURLは1つで良い、使い回します。 ＜データベース、システム＞ GoogleBigQueryのxxxxxxxにデータベースを作ってOKです。 今回のシステム自体はxxxxxxにフォルダを作ってその中に作り上げて欲しい。 ---------指示内容ここまで---------- まぁ、こうやって作った後で、スマホ用のインターフェイスを作ったり、細かいところの調整したりであと数時間は必要だけど、素人がこれ作れちゃうのは、もはや、画期的としか言いようがないよね～！

【自然言語からSQLを生成するマルチエージェント基盤を公開】 eosho氏がLangGraphベースのNL2SQL基盤langchain_data_agentをGitHubで公開した。AzureOpenAIを前提に、LangChainのSQLDatabaseを土台としてAzureAD認証やCosmosDB対応などを拡張した構成となる。 質問意図を判定して適切なデータエージェントへルーティングし、会話履歴を保持して追質問にも対応する。生成SQLはsqlglotで方言を含め実行前に検証する設計。 PostgreSQL、AzureSQL、AzureSynapse、AzureCosmosDB、DatabricksSQL、GoogleBigQueryに加え、MySQLとSQLiteもサポート。結果を基に自然言語指示でチャート生成もできる。 MITライセンス。

No Projeto 7 do Curso Pipelines de Análise e Engenharia de Dados com Google BigQuery você vai construir um pipeline de engenharia analítica, unindo engenharia e análise de dados no mesmo fluxo de trabalho. datascienceacademy.com.br/co… Bons estudos. #GoogleBigQuery

ブログを更新しました！ - BigQueryとSnowflakeのLLM関数を比較してみた 是非ご覧ください！ #Cortex,#GenerativeAI,#GoogleBigQuery,#Snowflake,#VertexAI,#BigQuery ex-ture.com/blog/2025/05/22/…

@spaceandtime Scott Dykstra reveals that prominent financial institutions, major cloud providers like @Microsoft Azure and @GoogleBigQuery, and crypto giants such as @chainlink, @SuiNetwork, and @zksync have integrated or are building with their tools. 🌐💼 $SXT

📊 NEXT BASKET & NEBA Token: AI-Powered Analytics for Smart E-Commerce 🚀 NEXT BASKET integrates advanced analytics and AI-driven insights to optimize e-commerce performance and enhance the utility of NEBA Token. 🔍 NEXT BASKET Analytics Stack: ✅ Google BigQuery & Cloud Dataflow – Real-time, scalable data processing. ✅ AI & Machine Learning Models – Personalized recommendations & demand forecasting. ✅ ElasticSearch & Kibana – Advanced search capabilities & visualization. ✅ Event-Driven Architecture (Kafka & RabbitMQ) – High-speed event streaming for real-time analytics. ✅ A/B Testing & Predictive Analytics – Data-driven decision-making for better conversions. 💰 NEBA Token & Data Monetization: 🔹 Blockchain-Powered Transparency – Secure, immutable transaction records. 🔹 AI-Enhanced User Insights – Anonymized data for marketing & business intelligence. 🔹 DeFi & Smart Contracts – Automated, transparent financial operations. 🔹 Loyalty & Payment Analytics – Optimizing NEBA-based cashback and transactions. By leveraging cloud analytics, AI, and blockchain, NEXT BASKET & NEBA Token drive intelligent, secure, and decentralized e-commerce solutions. 🚀 #NextBasket #NEBAToken #AI #BigData #EcommerceAnalytics #Blockchain #MachineLearning #PredictiveAnalytics #GoogleBigQuery #Bybit #RabbitMQ #SmartContracts #DeFi #TechInnovation

パソコンでも筋トレの記録したいから入力システム作った ローカルサーバで建てたwebページからGoogleBigqueryになげてLookerで確認する感じ 個人的にはマッチョマンフィルターが心底気に入ってる アプリの筋トレMemoと併用していくぅ

**Formation Big Query 2** Prochaine session dans 55 jours. Réservez-vite votre place ! La formation Google BigQuery SQL niveau 2 est conçue pour ceux qui veulent aller au-delà des bases du SQL dans l'univers de BigQuery. Ici, on ne rigole pas : vous apprendrez des techniques avancées qui vous permettront de trier, filtrer et catégoriser des données, qu'elles proviennent d'une seule table ou qu'elles soient embouties dans plusieurs. Vous n’aurez plus à craindre les structures complexes. Grâce à des exercices pratiques, vous serez à l'aise avec des commandes comme CASE pour catégoriser vos données. Vous vous attacherez à interroger plusieurs tables, à utiliser des sous-requêtes simples pour filtrer efficacement, et à plonger dans le monde fascinant des données imbriquées. Autant vous dire que votre compréhension de BigQuery va exploser ! Les places s'envolent comme des petits pains, ne manquez pas cette chance de maîtriser l'analyse de données avec style et efficacité. Dites adieu aux galères de requêtes SQL mal ficelées. En savoir plus sur cette formation qui pourrait bien changer votre façon de travailler : [Découvrez la formation ici](formations-analytics.com/for…). #GoogleBigQuery #SQL #DataAnalytics #FormationProfessionnelle #BigData

Scalable #DataAnalysis Made Easy: Integrating #Java with Google BigQuery! Read More @ bit.ly/4gtbDL2 #JavaDevelopmentServices #GoogleBigQuery #GoogleCloudConsole #AegisSofttech

来年触り始める、更に使い倒したいもの 1️⃣trocco 2️⃣GooglebigQuely 3️⃣BIのどれか（looker studioとtableau） 4️⃣dify ※xサーバーに載せる※ データを繋ぐ、集める、自動化　で楽をしたいさせたいです。 #trocco #Googlebigquery #dify #lookerstudio #Tableau

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Accessing #data from #cloud services is becoming crucial for businesses as it offers scalability, flexibility, and cost efficiency. Emanuel Tavares shares a step-by-step #tutorial on how to #connect to #GoogleBigQuery using #KNIME Connectors. 📌 #READ → medium.com/low-code-for-adva…

New “batch_event_index” appeared in yesterday’s GA4 export to BigQuery. The schema has updated the placement of the other two batch fields, too. Looks like we might finally be able to determine the sequence of events within a batch! #googleanalytics4 #googlebigquery

#PreppinData をSQLでやってみました😊自分で作ったTableau Prepのフローを見ながらSQL書くの楽しいです🤭 GoogleBigQueryは、出力結果をその場でグラフにしてくれので、これも便利👀

🔍 ¡Iniciamos el #TALLER de #TRAFFFIC con @UbaldoHervas! 🚀 'Introducción a Google BigQuery: El futuro del análisis en los negocios digitales y cómo extraer conocimiento datos de marketing digital. ¡Prepárate para un viaje al corazón de la analítica! 💡 #GoogleBigQuery #Analytics

#Salesforce の #DataCloud から #GoogleBigQuery に接続する｜George Yoshida zenn.dev/geeorgey/articles/4… #zenn

< 30TB workloads use #SaaS offerings like @SnowflakeDB, #GoogleBigQuery, @Databricks and frameworks like @ApacheSpark, @NVIDIA @RAPIDSai Spark, or @TrinoDB that perform well on #CPUs or #GPUs.

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Pipelines de Análise e Engenharia de Dados com Google BigQuery datascienceacademy.com.br/co… #GoogleBigQuery

1/6 🚀 Exciting times! @MultiversX is now teaming up with #GoogleBigQuery! A giant leap towards making blockchain easy for everyone! 🌟 Let's dive into how that it means in terms of adoption. 👇