BigQuery の会話型分析のご紹介

※この投稿は米国時間 2026 年 1 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

企業はすばやく行動し、情報に基づいた意思決定を行いたいと考えていますが、昨今の組織ではデータが爆発的に増加しているため、ナレッジチームが作業に忙殺され、ビジネス ユーザーは必要なデータ分析情報を得るために長い順番待ちをすることがよくあります。AI エージェントは、この関係を根本的に変え、ユーザーがデータから行動へとより迅速に移行できるようになります。

Google はこのたび、BigQuery の会話型分析（プレビュー版）を発表いたします。この新しいサービスにより、ユーザーは自然言語を使用してデータを分析できるようになり、長らく当たり前に存在していた知識の壁や時間の無駄を解消できます。Looker における会話型分析の一般提供に続き、このインテグレーションにより、高度な AI 搭載の推論エンジンが BigQuery Studio に直接組み込まれます。

データ プロフェッショナル向けのデータ分析情報を会話形式で提供

BigQuery の会話型分析は、単なる chatbot ではありません。最新の Gemini モデルを活用して、特定のビジネス コンテキストに基づいた回答を BigQuery の安全でスケーラブルな環境で直接生成、実行、可視化するインテリジェント エージェントです。

BigQuery の会話型分析を使用すると、技術チームとビジネスチームは、既存のデータとメタデータを活用して、インテリジェント エージェントをソース側で構築、デプロイし、迅速なイノベーションを実現できます。コンテキストとビジネスを認識するエージェントをデータが存在する場所に作成できるようになったため、すべてのユーザーが信頼できるアナリストの指導を受けながら、回答を順番待ちしたり SQL を学んだりすることなく、スマートな分析情報を得ることができます。

質問から信頼できる回答の取得まで数秒

BigQuery の会話型分析は、単純なデータツールとは異なり、ビジネス メタデータと本番環境のロジックを使用して、ユーザーとそのデータ間の信頼を構築します。

ユーザーが質問すると、エージェントは多段階のワークフローを使用して、すべての回答が正確かつコンテキストに関連していることを保証します。このような AI を活用した分析情報により、ユーザーは要約された回答、元データの結果、可視化を通じて包括的な分析を得ることができます。加えて、フォローアップの質問を行って、調査をさらに進めることができます。

BigQuery の会話型分析の特徴は次のとおりです。

• 現実に基づくグラウンディング: エージェントは、BigQuery のスキーマ、メタデータ、カスタム指示を活用することで、SQL の生成が一般的な仮定ではなく内部ロジックに基づいて行われるようにします。

• 検証済みのクエリと信頼できるロジック: 本番環境の指標との一貫性を維持するために、検証済みのクエリとユーザー定義関数（UDF）に基づいてエージェントをグラウンディングできます。チームのエンタープライズ対応アセットが活用されるため、ゼロから作り直す必要はありません。

• 透明性の高いロジックと要約: 信頼性を高めるために、エージェントは「思考プロセス」と、すべての回答の背後にある生成された SQL を提示します。その後、数千行にわたって得られた分析情報を統合し、数値の背後にある「理由」を説明する簡潔なエグゼクティブ サマリーを提供します。

• 設計から考えられたセキュリティとガバナンス: ユーザーは、閲覧を許可されたデータにのみアクセスできます。すべてのクエリは、BigQuery コンプライアンス フレームワーク内で監査のためにログに記録されます。

クエリの先へ: 次の展開を数秒で予測する

ほとんどのツールはデータのレポートを遡及的に作成しますが、BigQuery の会話型分析により、遡及的なエクスペリエンスが予測的なエクスペリエンスに変わります。BigQuery AI を活用することで、エージェントは簡単な言葉で結果を予測し、隠れたパターンを明らかにできます。

エージェントは、バックグラウンドで AI.FORECAST などの関数を使用してトレンドを予測したり、AI.DETECT_ANOMALIES を使用してリアルタイムで外れ値を検出したりします。これにより、ユーザーはチャット インターフェースを離れることなく、高度な予測分析を数秒で実行できます。エージェントは生成 AI を活用して数百万行のデータを明確なストーリーに要約し、コンテキストに沿った、共有しやすい分析情報を迅速に作成します。

非構造化データの価値を引き出す

BigQuery の会話型分析に使用できるのは、行と列で構成されるデータだけではありません。エージェントは、BigQuery オブジェクト テーブルに保存された画像などの非構造化データ全体で推論を行うことができます。これにより、単一のインターフェースからデータ資産全体をクエリできるようになり、これまでアクセスできなかった情報を、手動での処理なしで実用的な分析情報に変換できます。

エージェントに命を吹き込む

BigQuery の会話型分析は、元データを最小限の労力でアクティブなインテリジェント エージェントに変換できるように構築されています。テーブルを接続し、特定のビジネス指示とメタデータを追加するだけで、手動クエリから自動インサイトに移行できます。BigQuery のアシスト オーサリングを使用すると、高品質のエージェントを迅速に作成し、Looker Studio Pro と BigQuery UI で共有できます。

さらに、API と ADK ツールを使用して、独自のカスタムアプリや既存のエージェント エコシステムにエージェントを統合することもできます。

今すぐデータ分析を変革する

データ分析のボトルネックに対処する準備が整ったら、今すぐ BigQuery の会話型分析のプレビュー版をお試しください。コンテキストに基づくグラウンディングと API 統合のベスト プラクティスについて詳しくは、こちらのドキュメントをご覧ください。または、Google Cloud のデータ分析用 AI エージェントに関する詳細をご覧ください。

- プロダクト マネージャー、Vasiya Krishnan

- シニア エンジニアリング マネージャー、Jiaxun Wu