본 기사에서는 두 가지 테마를 다룹니다.

• 스마트폰에서 Google Cloud 콘솔에 접속하여 BigQuery에 쿼리해 보기
• 프리뷰(Preview) 공개된 직후인 AI.AGG 함수를 이용해 보기

집필 시 PC를 사용할 수 없는 상태였기 때문에, 스마트폰에서 BigQuery를 이용해 보았습니다.

스마트폰으로 SQL을 전부 작성하는 것은 힘들기 때문에, BigQuery 스튜디오의 Gemini를 이용한 SQL 생성 기능을 활용했습니다.

스마트폰은 분실하거나 엿보여질 위험이 있으므로, 스마트폰에서 상용 환경의 Google Cloud에 접속하는 것은 권장하지 않습니다.

(특히 중요한 데이터의 참조나 환경 구성 변경을 할 수 있는 조작은 위험합니다)

중요한 환경은 VPC Service Controls (VPC SC)를 통해 특정 네트워크에서만 접속할 수 있도록 설정하는 것을 권장합니다.

집약된 BigQuery 데이터를 입력값으로 사용하여 생성형 AI (Generative AI)를 이용하는 기능입니다.

집약된 레코드(Record)를 입력값으로 하기 때문에, Group By와 세트로 사용합니다.

유사한 기능으로 AI.GENERATE_TEXT가 있지만, 이는 단일 레코드를 대상으로 합니다.

AI.AGG는 내부적으로 다단계 생성을 수행함으로써, 집약 후의 문자열이 모델의 컨텍스트 제한 (Context Limit)을 초과하더라도 기능한다고 합니다.

참고

참고로, AI.AGG는 2026/4/6에 한 번 프리뷰 공개되었으나, 2026/4/13에 한 번 비공개 처리되었습니다.

2026/5/20에 다시 프리뷰 공개된 직후의 기능입니다.

BigQuery의 공개 데이터셋에 Google 트렌드 데이터가 있습니다.

이번에는 이 데이터셋을 사용하여 2026/5의 국가별 트렌드를 집계해 보겠습니다.

SQL 쿼리 탭을 열고, 왼쪽에 있는 연필 모양 아이콘을 탭합니다.

그러면 프롬프트(Prompt) 입력 모달이 표시되므로, 하고 싶은 일을 간단하게 전달해 보았습니다.

다음과 같은 SQL이 생성되었습니다.

하지만 AI.AGG가 사용되지 않았기 때문에, 다음 프롬프트로 수정 지시를 합니다.

country_name으로 group by하고, term을 AI.AGG로 요약해줘

그러면 다음과 같이 수정하여 차이점(diff)을 보여주었습니다.

생성된 결과를 수락하면 쿼리 에디터에 붙여넣어집니다.

생성된 그대로도 실행할 수 있지만, 아래 2점을 수정했습니다.

• 프롬프트를 일본어로 다시 작성

• 생성 결과는 일본어로 해주길 원함

• 어떤 문맥의 데이터인지 AI에게 전달하고 싶음

• 2026년 5월 이후의 트렌드로 한정

Google 트렌드 데이터셋은 일 단위로 과거를 포함한 데이터가 인서트(Insert)되어 있습니다.

refresh_date는 데이터셋에 인서트된 날짜를 나타냅니다.

중복을 제거하기 위해서도 refresh_date는 '='로 지정해야 합니다.

반면, 트렌드가 나타난 타이밍은 week입니다.

따라서 5월 이후의 트렌드로 한정하려면 week에 대한 조건 추가가 필요합니다.

수정 후의 SQL은 다음과 같습니다.

실행하면 1분 내외로 다음과 같이 결과가 표시되었습니다.

스마트폰에서는 이 화면이 보기 불편하므로 스프레드시트(Spreadsheet)로 출력합니다.

결과 저장 > Google 스프레드시트를 선택하면, Google 드라이브 상에 스프레드시트가 생성됩니다.

이로써 스마트폰에서도 어느 정도 보기 편해졌습니다!

전체적으로 살펴보니 국가마다 달라서 흥미로웠습니다.

몇몇 국가의 Google 트렌드 분석 결과를 뽑아서 소개합니다.

이후 코드 블록에 기재된 문장은 AI.AGG가 Google 트렌드에 기반하여 생성한 문장 그대로입니다.

Google 트렌드 데이터 분석을 통해, 일본 사용자는 다양한 분야에 강한 관심을 가지고 있음이 밝혀졌습니다.
특히 눈에 띄는 것은 스포츠에 대한 관심으로, 프로야구 경기("Chunichi vs Hiroshima", "SoftBank vs Nippon-Ham", "Giants vs Hanshin", "Rakuten vs Lotte", "Seibu vs Orix")가 빈번하게 검색되고 있으며, 축구의 "Machida vs Urawa"도 높은 검색 수를 보이고 있습니다. 이는 스포츠 관람이 국민적인 오락으로서 깊게 뿌리내리고 있음을 시사합니다.
엔터테인먼트 분야에서는 유명인("Akira Nakao", "Momoe Yamaguchi", "Rica Matsumoto", "Sarina Suzuki Ano-chan", "Shotaro Mamiya")이나 피겨 스케이팅 관련 화제("Shoma Uno, Marin Honda", "Rishi Nakata")가 주목을 받고 있습니다. 이는 연예인이나 유명인의 동향, 그리고 인기 있는 스포츠 선수의 활약이 사람들의 관심을 끌기 쉽다는 것을 반영합니다.
...

다른 국가에 비해 드문 특징으로, 일본은 야구와 관련된 검색어가 많은 듯했습니다.

이 국가의 Google 트렌드 (Google Trends)를 분석하면, 국민의 관심사는 크게 다음과 같은 3가지 특징으로 나눌 수 있습니다.

먼저, **경제 및 사회 문제에 대한 관심**이 매우 높다는 것을 알 수 있습니다. "cost of living (생활비)", "economy (경제)", "australian federal budget (호주 연방 예산)", "interest rate (금리)"와 같은 키워드가 빈번하게 검색되고 있으며, 생활비 상승이나 경제 상황, 정부 정책, 금리 동향 등 실생활과 직결되는 경제적 문제에 강한 관심을 가지고 있음을 짐작할 수 있습니다.

다음으로, **스포츠에 대한 열중도**가 두드러집니다. 럭비 리그, 호주식 축구 (Australian Football), 크리켓 등 여러 스포츠, 특히 국내 리그 경기나 국제 경기에 관한 검색이 매우 많이 나타납니다. 예를 들어, "bulldogs vs storm"이나 "richmond vs essendon"과 같은 구체적인 경기명이 상위에 올라와 있어, 국민이 스포츠, 특히 국내 주요 스포츠 리그나 국제 대회에 열광적인 관심을 가지고 있음을 강력하게 보여줍니다. 잉글랜드 월드컵 대표팀에 대한 관심도 높아, 국제적인 스포츠 이벤트에도 주목하고 있는 것으로 보입니다.
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호주에서 인기 있는 스포츠는 일본과 완전히 다르네요.

기후 변화나 환경 문제 검색이 많은 것은 영향을 많이 받기 때문일까요?

이 데이터는 영국의 Google 트렌드 (Google Trends)를 나타냅니다.
트렌드 키워드를 통해 스포츠, 엔터테인먼트 (Entertainment), 정치, 사회 문제 등 폭넓은 분야에 대한 관심을 엿볼 수 있습니다.
**스포츠 관련:**
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영국은 역시 축구와 F1이 인기 있는 것 같습니다.

이는 영국뿐만 아니라 유럽 각국에서도 동일한 특징이 관찰되었습니다.

BigQuery 스튜디오 (BigQuery Studio)의 SQL 생성 기능 덕분에 스마트폰에서도 간편하게 쿼리 (Query)를 만들 수 있었습니다.

많은 글자를 입력하지 않아도 된다는 점이 도움이 되네요.

이번에는 AI.AGG를 사용해 보았는데, 매우 쉽게 이용할 수 있어 편리했습니다!

아직 프리뷰 (Preview) 단계라 GA (General Availability)가 기다려집니다.

그리고 Google 트렌드 분석은 재미있었습니다.

모든 국가에서 스포츠, 엔터테인먼트, 정치, 생활에 관한 검색이 많았지만, 각 장르에서의 구체적인 검색어는 국가 고유의 것이 많았습니다.

괜찮으시다면 여러분도 공개 데이터셋 (Public Dataset)의 Google 트렌드를 살펴보시기 바랍니다.