～Vertex AI Workbench、Dataproc、TFX連携を中心に～
はじめに
GCP上でのJupyterノートブック環境の構築は、データサイエンティストやMLエンジニアがモデル開発・データ分析を行う上で不可欠です。本記事では、GCP Professional Machine Learning Engineer試験で問われる「Jupyter backend selection」に関する代表的なユースケースと、環境ごとの構成ポイントをまとめます。
1. Vertex AI Workbench を使った BigQuery 分析
ユースケース
- データサイエンティストが BigQuery上の大規模データ を Jupyter環境で分析 。
必要な構成変更
- ✅ Vertex AI Workbenchのインストール
- ✅ **
✅ 正しいpandas_gbqのimport文の使用** （誤ってpandasから読み込んでいるケースに注意）
不要な変更
- ❌ 認証設定はNotebook実行環境で自動付与される
- ❌ クエリ構文自体はBigQuery仕様に準拠していれば問題なし
試験対策ポイント
pandas_gbqはfrom pandas_gbq import read_gbqのように正確にインポートvaiw.display(df)のようなVertex AI Workbench固有関数の使用に慣れる
2. Dataproc を用いた Jupyter with Spark
ユースケース
- 分散処理が必要な大規模データ分析や、Spark MLlibを活用したモデル開発
必須構成
- ✅
--optional-components=ANACONDA,SPARK,JUPYTERのように
Jupyter および Spark をオプションコンポーネントとして追加する
- ✅ 単一ノード構成（
--single-node）でもテスト環境としては有効
試験対策ポイント
--image-versionによって使えるコンポーネントが制限される場合があるため、バージョン互換 も確認する
3. TensorFlow Extended (TFX) + Jupyter の統合
ユースケース
- MLパイプラインの定義・テスト をJupyter上で行い、TFXによるデプロイまで進める
構成の必須ポイント
- ✅
tfxモジュールの正確なimport（import tfx.orchestration.pipelineなど） - ✅
components=[]にてパイプライン構成要素（ExampleGen, Trainer等）を明示的に追加
注意点
- ❌
LocalDagRunner()はローカル実行用で問題なし - ❌ Cloud SQLとの接続（
metadata_path）は不要な場合が多い
4. DataprocでのBigQuery連携の最適化
ユースケース
- SQLでBigQueryからデータ抽出・整形を行い、DataprocのSpark処理と連携
構成変更ポイント
- ✅ SQLクエリの最適化 （不要なカラムの除外、絞り込みの明確化など）
- ✅ テーブル作成時のパーティショニング の追加でパフォーマンス改善
試験対策ポイント
CREATE TABLEの記述時にPARTITION BYを使うとクエリ高速化に有効
まとめ：Backend選定時の意思決定表
| 使用目的 | 推奨Backend | 主な特徴 | 試験で問われる設定ポイント |
|---|---|---|---|
| BigQuery分析 | Vertex AI Workbench | GUI付きJupyter、pandas_gbq連携 | vaiw.display(), pandas_gbq import |
| Spark分析 | Dataproc | 分散処理、スケーラブル | –optional-components へのSPARK/JUPYTER追加 |
| MLパイプライン | Vertex AI or local Jupyter + TFX | パイプライン開発・実験向け | 正しいTFX importとcomponents定義 |
| 大規模SQL前処理 | Dataproc + BigQuery | SQL最適化、Spark処理前段 | SQL最適化＋パーティショニング |
試験対策アドバイス
- 構文エラーではなく構成ミスに注目！
各問題で問われるのは、多くの場合構文そのものより ライブラリのimport や 必要コンポーネントの指定漏れ 。
- 単一ノード vs 複数ノードの判断は問題文の文脈に依存 。
試験では「チームで使う」か「個人でローカルテスト」かを見極めるのがポイント。
- Vertex AIとDataprocの使い分け ：
分析・探索的作業ならVertex AI、スケーラブル処理や本番デプロイを意識するならDataprocが主流。
