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Beekleのナレッジ

私たちが実務で使っている技術・手法のナレッジベースです

BigQuery × MCPで生成AIから業務データを直接見る｜ChatGPTがSQLを書いて答える仕組み

BigQueryとMCP（Model Context Protocol）を組み合わせて、ChatGPTやClaudeに自然文で質問するとSQLを書いてBigQueryから答えを返す仕組みを解説。導入手順・コスト・権限設計の注意点を、情シス・データ担当者向けに整理します。

ビジネスサイドが EARS で書いた要件を、生成AIで Gherkin に変換し、エンジニアがデモとシナリオテストに同時に育てる現代的なワークフローを、テンプレと実例付きで解説します。

Gherkin（Given/When/Then構文）の基礎から実例まで。BDD（振る舞い駆動開発）でビジネスサイドとエンジニアが共通言語を持つための書き方と、Cucumber／Behave／Playwrightでの実行方法を解説します。

EARS記法（EARS形式とも呼ばれる、Easy Approach to Requirements Syntax）の5パターンを実例で解説。要件定義の曖昧さを排除し、検証可能な受入条件・非機能要件の書き方を、ユーザーストーリーとの組み合わせ方も含めて紹介します。