Google のデータクラウド全体で提供される AI を活用した支援により、運用ワークフローと分析ワークフローを効率化します。BigQuery、Spanner、AlloyDB の各サービスにおいて、Gemini は複雑なクエリの生成、補完、説明を簡単に行えるよう支援します。Gemini in BigQuery は Python コード アシスタンスもサポートしています。また、データ準備のためのコンテキストに応じた推奨事項や、カスタマイズ可能な SQL 変換により、複雑なデータ処理作業も非常に手軽かつ効率的に行えるようになります。

Google Cloud は、データ エンジニアリング、データ サイエンス、データ分析を自動化するファーストパーティ エージェントを提供します。BigQuery のデータ エンジニアリング エージェントは、変換用の Knowledge Catalog メタデータを使用して、パイプラインの作成と移行を自律的に管理します。データ サイエンス エージェントは、完全なコンテキスト認識と自律的な自動修正により、データ準備と ML トレーニングを計画して開発を加速します。データベース オンボーディング エージェントは、ユーザーの要件を評価して最適な Google Cloud データベースを推奨し、プロビジョニング プロセスを支援します。データベース オブザーバビリティ エージェントは、データベース フリートのパフォーマンスをプロアクティブにモニタリングし、異常を特定して、トラブルシューティングと最適化のためのインテリジェントな推奨事項とマルチターンの修復ワークフローを提供します。

Deep Research エージェントは、単純な単一ステップの検索を超えて、広範な企業調査を実施します。複数段階のクエリを独自に構造化し、システム間のデータリネージを追跡し、構造化テーブルと非構造化データ（PDF、契約書、画像など）を統合し、根本原因や今後の動向をまとめた包括的な調査概要を生成します。

BigQuery の会話型分析により、データ プロフェッショナルは、エンティティ、関係、ビジネス指標にグラウンディングされた高い精度で、自然言語チャットを通じてマルチモーダルおよびマルチフォーマットのレイクハウス データからインサイトを抽出し、予測を実行できます。データベースの会話型分析は、リアルタイムのオペレーション インテリジェンスを提供し、自然言語を使用して Cloud SQL、Spanner、AlloyDB とやり取りできるようにします。Looker の会話分析 を使用すると、ビジネスチームは自然言語と管理されたセマンティック レイヤを使用して信頼できる意思決定を行うことができるため、技術チームのワークロードが軽減されます。Looker ダッシュボード エージェントは、自然言語クエリと自動要約をダッシュボードに直接追加することで、このエクスペリエンスをさらに強化します。リアルタイムの運用ニーズに対応するため、プロアクティブなエージェント ワークフローにより、異常を自動的に調査して軽減計画を提案することで、事後対応型のレポートからイベント ドリブンなアクションへと移行できます。

Gemini Enterprise を使用すると、実務担当者やビジネス ユーザーは、自然言語で質問するだけで、インサイトを即座に得ることができます。BigQuery、Looker、レイクハウス、データベースで構築された会話エージェントを、一元化された Gemini Enterprise Agent Gallery に公開することで、単一のインターフェースからエンタープライズ データシステムにアクセスできるようになります。このアプローチにより、データ エコシステムの基盤となる技術的な複雑さが完全に抽象化されるとともに、日常の生産性向上ワークスペース内において、データへのアクセスがセキュアに保たれ、監査および管理されるようになります。管理者は Gemini Enterprise から簡単にアクセスをプロビジョニングできるため、日々の生産性向上ワークスペース内においてデータ操作のセキュリティ、監査、ガバナンスを確保できます。

デベロッパーは、カスタム エージェントを簡単に構築して埋め込み、エンタープライズ データに関する固有の課題に対処できます。Conversational Analytics API を使用すると、自然言語クエリ機能をカスタム アプリケーション、社内ツール、自動化されたワークフローに直接埋め込むことができます。BigQuery ADK 統合ツールセットには、すぐに使用可能な関数が含まれており、スキーマの探索、クエリ、予測などを行うことができます。データベース用の Querydata は、Cloud SQL、AlloyDB、Spanner で利用でき、運用データ用のエージェントの構築に役立ちます。ADK 用の BigQuery Agent Analytics プラグインを使用すると、1 行のコードでエージェントのアクティビティ データを BigQuery に直接ストリーミングでき、リアルタイムのオブザーバビリティと評価を実現できます。BigQuery Agent Analytics 向けの Looker Block では、AI エージェントのモニタリング、デバッグ、最適化のためのターンキー ソリューションを利用でき、運用をさらに合理化できます。

Data Agent Kit は、セキュアな Model Context Protocol（MCP）ツール、ネイティブ IDE プラグイン、事前にコード化されたデータ エンジニアリングとデータ サイエンスのスキルを 1 つのオープンソース パッケージにバンドルすることで、ワークフローを合理化します。これらの機能を VS Code、Claude Code、Codex、Antigravity CLI などの IDE に直接組み込むことで、デベロッパーの役割はパイプライン コードを手動で記述することから、データ資産全体にわたるインテント ドリブンな開発へと移行します。また、オープンソースの MCP ツールボックスを活用して、エージェントを AlloyDB、BigQuery、Spanner、Cloud SQL、Knowledge Catalog、Apache Spark に安全に接続することもできます。Data Agent Kit を使ってみる。