このページでは、データポータルで会話型分析に移動し、データとの会話を開始する方法について説明します。データソースに接続する方法については、データポータルで会話型分析を設定するのドキュメント ページをご覧ください。
Gemini for がデータを使用する方法とタイミングに関する説明をご覧ください。 Google Cloud
会話型分析に移動する
会話型分析には、データポータルから次の方法でアクセスできます。
- 会話型分析 に直接移動します。
- データポータルのナビゲーション パネルから
[会話型分析] を選択します。 - サンドボックス ワークスペースを使用している場合は、データポータルの [作成] メニューから [会話] を選択します。
- インスタンスに [データ エージェント]が作成されている場合は、 [データソース]を [作成]メニューから選択し、 [データとチャットする]オプションを [スタートガイド]ページで選択します。
会話について
データセットに関する質問のセットは、会話ごとに整理されます。作業を複数の会話に分割すると、調査の整理に役立ちます。
会話のエクスペリエンスは、以前の会話分析と新しい会話型分析で異なります。[レガシー] タブまたは [新規] タブを選択して、各エクスペリエンスでの会話の仕組みについてご確認ください。
新規
会話を開始する
すべての会話は、データ エージェントとの間で行われます。これは BigQuery で構築され、データポータルに公開されました。データ エージェントとの会話を開始する手順は次のとおりです。
- [データとチャットする] ページに移動します。
- 会話するデータ エージェントを選択します。必要に応じて、[エージェントを検索] バーを使用して検索を絞り込むことができます。
- 会話を開始するには、質問を入力して return（Mac）または Enter（Windows）キーを押します。
別のデータ エージェントとチャットするには、メイン ナビゲーションから [+ 新しい会話] を選択して、[データとチャットする] ページに戻ります。
レガシー
会話を開始する
新しい会話を作成する手順は次のとおりです。
- 会話型分析内で [+ 会話を作成] をクリックします。
調査するデータソース、または会話に使用するデータ エージェントを選択します。
データソース: 既存のデータソースに基づいて会話を開始するには、[データソース] パネルを選択し、データソースを選択します。新しいデータソースを作成するには、[データに接続] を選択します。
データ エージェント: 既存のデータ エージェントとの会話を開始するには、[エージェント] を選択し、データ エージェントを選択します。新しいデータ エージェントを作成するには、[+ エージェントを作成]を選択します。
会話を開始するには、質問を入力して return（Mac）または Enter（Windows）キーを押します。
会話には、 [Recent] セクションから戻ることができます。
Looker データソースと会話する
以前の会話型分析では、Looker のクエリ時にコンテンツの本番環境モードが使用されます。データと会話すると、折りたたみ可能な [Data] パネルに、会話で使用されている Looker Explore の名前が表示されます。 [データ] パネルには、次のオプションもあります。
- [View fields]: [View fields] をクリックして、新しいブラウザ ウィンドウで Looker の Explore を表示します。
- [新しい会話]: 現在の会話で使用している Looker Explore で新しい会話を開始します。
Looker Explore で開く
クエリ結果を接続された Looker インスタンス内の Explore として開くには、クエリ結果内の [Explore で開く] をクリックします。
BigQuery データと会話する
BigQuery データソースに接続したら、質問できます。
データと会話すると、折りたたみ可能な [Data] パネルに、会話で使用されている BigQuery テーブルの名前が表示されます。 [データ] パネルには、次のオプションもあります。
- [**ビューに関するフィールド**]: 新しいブラウザタブで BigQuery のテーブルを表示します。
- 新しい会話: 現在の会話で使用している BigQuery データで新しい会話を開始します。
質問する
質問して、データから分析情報を取得できます。提案された質問を起点として、データを探索し、会話型分析に慣れることができます。
会話を作成したら、会話内の [質問する] フィールドでデータに関する質問をすることができます。
新しい会話を開始すると、会話型分析によって開始する質問が提案されます。質問は特定の形式にする必要はなく、特定の構文を使用する必要もありません。ただし、データソースに関連している必要があります。
[質問する] フィールドに自然言語で質問を入力します。質問モード を選択して [送信] をクリックします。 クエリを送信した後、
[**回答を停止**] をクリックして回答をキャンセルできます。会話型分析はクエリの実行を停止し、「The query was cancelled.」というメッセージを表示します。
質問モードを選択する
質問するときに、[高速] と [思考モード] のオプションを含むプルダウン メニューから質問モードを選択できます。UI では、[高速] は迅速な回答を目的とし、[思考モード] は複雑な問題を解決することを目的としています。会話型分析のデフォルトの質問モードは [思考モード] です。手動で変更しない限り、会話型分析ではマルチターンの会話全体で同じ質問モードが維持されます。
高速モード
[高速] モードで質問すると、会話型分析は自然言語クエリを、会話の Explore の基盤となる LookML モデルで定義されている LookML パラメータに直接マッピングしようとします。会話型分析は LookML の管理された定義に依存しているため、迅速に回答できます。また、推論は使用または表示されません。
たとえば、「先月の総収益はいくらでしたか？」というクエリは、total_revenue
指標を選択して前月でフィルタするクエリにすばやく変換できます。
クエリでデータの特定の事実または事前定義された指標を要求する場合は、[高速] モードを選択します。
思考モード
[思考モード] は、LookML の直接検索を超える分析を必要とする、より複雑な分析リクエストを対象としています。このモードでは、エージェントはアプローチを「計画」し、使用するツールと結果の組み合わせ方を決定します。このモードでは、単一の SQL ベースのクエリでは不可能な、複数ステップの問題の解決や高度なデータ サイエンス タスクの実行が可能です。
データの理由を尋ねる場合、傾向を比較する場合、または複数のステップが必要になる可能性があるより複雑な分析リクエストを行う場合は、[思考モード] を選択します。 このモードは、エージェントをテストして、データソースの基盤となる LookML をどのように使用しているかを把握する場合にも特に役立ちます。
会話型分析で質問が処理される仕組み
会話型分析では、クエリを送信した後に質問が言い換えられることがあり、言い換えられた質問は元の質問の後に会話ウィンドウに表示されます。たとえば、会話型分析は、「ユーザーの年齢の平均値は？」という質問を「ユーザーの平均年齢は？」と言い換えることがあります。
会話型分析でクエリが実行されている間、その推論と思考プロセスを確認できます。会話型分析では、元のクエリの曖昧さを解消するために、フォローアップの質問が行われることがあります。たとえば、名前が似たフィールドが複数ある場合、会話型分析では、クエリの処理に最も適したフィールドを明確にするよう求められることがあります。
マルチターンの会話
会話を続けると、会話型分析では以前の質問と回答が考慮されます。以前の回答を基に、結果を絞り込んだり、可視化タイプを変更したりできます。
質問の作成に関するその他のガイダンスについては、質問の制限事項をご覧ください。
会話内のクエリを管理する
データと会話するときに、実行中のアクティブなクエリの回答を停止したり、最新の質問とその回答を削除したりして、会話を管理できます。
クエリの回答を停止する
メッセージを送信した後にクエリの実行を停止するには、
[**回答を停止**] をクリックします。会話型分析はクエリの実行を停止し、「The query was cancelled.」というメッセージを表示します。
最新の質問を削除する
最新の質問とその回答を削除する手順は次のとおりです。
- 最新の質問にカーソルを合わせ、 [**メッセージを削除**] をクリックします。
- [メッセージを完全に削除しますか？] ダイアログで [削除] をクリックして、質問とその回答を完全に削除します。
クエリ結果と計算について
会話型分析でデータに関する質問をすると、特定のクエリと接続されたデータに応じて、回答にビジュアリゼーション、データテーブル、その他の詳細が含まれることがあります。
このクエリの回答に加えて、会話型分析には、クエリ結果と計算を理解するための次のオプションがあります。
クエリの解釈方法を確認する
会話型分析でクエリがどのように推論されたかを確認するには、[推論を表示] オプションを開きます。推論を非表示にするには、[推論を非表示] をクリックします。
会話型分析は各クエリを分析し、回答方法を検討します。クエリのキーワードを使用して、会話に関連付けられたデータセットから関連するディメンション、指標、その他のパラメータを推測し、クエリから実行する必要がある集計を解釈します。[推論を表示]を開くと、会話型分析によってクエリの解釈に使用された手順が書式なしテキストで表示されます。この説明には、会話型分析でクエリについて検討した時間も含まれます。
会話型分析は推論に基づいて回答を生成します。回答には、クエリに関する明確化のリクエストが含まれる場合があります。
回答の計算方法を確認する
会話型分析で回答にたどり着いた方法やビジュアリゼーションを作成した方法を確認するには、クエリ結果内の [**計算方法**] をクリックします。
[計算方法] をクリックすると、会話型分析に次のタブが表示されます。
コード: 結果を生成するために実行された SQL クエリが表示されます。会話型分析を BigQuery テーブルに接続すると、[コード]タブに生成された BigQuery SQL が表示されます。
テキスト: 会話分析が特定の回答にたどり着くまでに実行した手順を書式なしテキストで説明します。この説明には、使用された未加工のフィールド名、実行された計算、適用されたフィルタ、並べ替え順序などの詳細が含まれます。
追加の分析情報を取得する
会話型分析で回答に関する追加のデータ分析情報を提供できる場合は、[分析情報] [keyboard_arrow_down] ボタンが表示されます。[分析情報] keyboard_arrow_down をクリックすると、クエリに関する追加情報が表示されます。[分析情報] では、プロンプトによって返されたデータのみが分析され、追加のデータを取得するための追加のクエリは実行されません。[分析情報] は、会話を続けるためのフォローアップの質問のアイデアの有用なソースとなります。
「各州のユーザー数は？」というプロンプトで返される可能性のある分析情報の例を次に示します。
- データ量の多い地域と少ない地域の概要。例:
- 「提供されたデータに基づくと、カリフォルニア州、テキサス州、オハイオ州はビジネス オペレーションの重要な州です。」
- 「英国と中国の特定の地域（安徽省と広東省）では、ビジネス アクティビティが活発です。」
- 「三重県、秋田県、岩手県など、データに基づくプレゼンスが最小限の州もあります。」
- データセットの変動の評価。たとえば、「データは、場所によってオペレーションの規模が異なることを示しています。」
会話を管理する
会話の名前を変更したり、会話を削除したり、ゴミ箱フォルダから復元したりできます。
会話に名前を付ける
会話型分析では、最初の質問と回答に基づいて会話のタイトルが自動的に生成されます。生成された名前を変更する手順は次のとおりです。
- スレッドページの上部にあるタイトルをクリックします。
- 会話の新しい名前を入力します。
- 変更を保存するには、ページ内の別の場所をクリックするか、return（Mac）または Enter（Windows）キーを押します。
会話を削除する
会話をゴミ箱に移動するには、会話を開いて [ゴミ箱に移動] をクリックします。
会話を復元または完全に削除する
ゴミ箱から会話を復元または完全に削除する手順は次のとおりです。
- 会話型分析で、左側のナビゲーション パネルの [Trash] を選択して、ゴミ箱に移動した会話のリストを表示します。
- [ゴミ箱] セクションで、復元または完全に削除する会話の名前をクリックします。
- [よろしいですか？] ダイアログで、次のいずれかのオプションを選択します。
- キャンセル: アクションをキャンセルします。
- 復元: 会話を復元します。会話には、会話型分析の左側のナビゲーション メニューの [Recent] セクションからアクセスできます。
- 完全に削除: 会話を完全に削除します。
会話を検索する
タイトルで特定の会話を検索する手順は次のとおりです。
- [会話型分析を検索] 検索バーに検索語句を入力します。入力すると、検索語句に一致するタイトルの会話のリストが表示されます。
- 検索結果から会話を選択して、その会話を開きます。
既知の制限事項
会話型分析には、以下に示す既知の制限事項があります。
可視化の制限事項
会話型分析では、Vega-lite を使用して会話グラフを生成します。次の Vega グラフタイプは完全にサポートされています。
- 折れ線グラフ（1 つ以上の系列）
- 面グラフ
- 棒グラフ（横、縦、積み上げ）
- 散布図（1 つ以上のグループ）
- 円グラフ
次の Vega グラフタイプはサポートされていますが、レンダリング時に予期しない動作が発生する可能性があります。
- マップ
- ヒートマップ
- ツールチップ付きのグラフ
Vega カタログ外のグラフタイプは対象外です。このセクションで指定されていないグラフはサポートされていません。
データソースの制限事項
- Looker データソースの場合、次の制限が適用されます。
- 会話型分析では、LookML の
parameterパラメータを使用して定義されたフィルタ限定の値を設定できません。 - 会話型分析では、クエリごとに最大 5,000 行を返すことができます。
- 会話型分析では、LookML の
- BigQuery データソースの場合、次の制限が適用されます。
- 一度に会話できる BigQuery テーブルは 1 つだけです。別の BigQuery テーブル、または別の BigQuery テーブルを使用するデータ エージェントと会話するには、新しい会話を開始します。
- 会話型分析では、BigQuery の 柔軟な列名 機能はサポートされていません。
- この設定では、会話型分析で計算フィールドを作成できないため、[レポートのフィールド編集] が無効になっているデータソースでは、会話型分析は適切に機能しません。
質問の制限事項
会話型分析では、1 つの可視化で回答できる質問をサポートしています。例:
- 指標の推移
- ディメンション別の指標の内訳または分布
- 1 つ以上のディメンションの一意の値
- 単一の指標値
- 指標別の上位のディメンション値
会話型分析では、次のタイプの複雑なビジュアリゼーションでのみ回答できる質問をまだサポートしていません。
- 予測
- 相関分析や異常検出などの高度な統計分析
予測などの高度な質問には、コード インタープリタが有効になっている場合に回答できます。
会話の例
次の会話の例は、ユーザーが会話型分析と自然なやり取りを行う方法を示しています。この例では、ユーザーは「2023 年の温かい飲み物とスムージーの月間売上をプロットし、各種類の飲み物のベストセラー月をハイライト表示してください」という質問をしています。会話型分析は、2023 年の温かい飲み物とスムージーの月間売上を示す折れ線グラフを生成し、7 月を両方のカテゴリで最も売上が多い月としてハイライト表示します。
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この会話の例に示すように、会話型分析では、ユーザーが正確なデータベース フィールド名（Total monthly drink salesなど）を指定したり、フィルタ条件（type of beverage = hotなど）を定義したりする必要なく、「売上」や「温かい飲み物」などの一般的な用語を使用したマルチパートの質問を含む自然言語リクエストが解釈されます。会話型分析では、主な検出結果の説明、推論の説明、テキストと、必要に応じてグラフを含む回答が提供されます。会話型分析では、より詳細な分析を促すために、フォローアップの質問が提案されることもあります。
関連資料
会話型分析の概要: 会話型分析のランディング ページには、設定要件、既知の制限事項、サポートされている質問のタイプなどが記載されています。
データ エージェントを作成して会話する: データ エージェントを使用すると、データに固有のコンテキストと手順を提供して、AI を活用したデータクエリ エージェントをカスタマイズできます。これにより、会話型分析でより正確でコンテキストに関連性の高い回答を生成できます。
**コード インタープリタで会話型分析の高度な分析を有効にする**: 会話型分析のコード インタープリタは、自然言語の質問を Python コードに変換し、そのコードを実行します。標準の SQL ベースのクエリと比較して、コード インタープリタで Python を使用すると、より複雑な分析と可視化が可能になります。