Conversational Analytics API を有効にする

このページでは、 Google Cloud プロジェクトで Conversational Analytics API（geminidataanalytics.googleapis.com からアクセス）を有効にする手順について説明します。Conversational Analytics API は、 Google Cloud コンソールの Data Analytics API with Gemini の最初の機能です。

始める前に

Conversational Analytics API を使用するには、操作するデータにアクセスできる Google Cloud プロジェクトが必要です。プロジェクトを設定する手順は次のとおりです。

Conversational Analytics API で使用するデータを特定します。BigQuery テーブル、Looker Explore、Looker Studio レポートなどのデータソースを使用できます。また、AlloyDB、GoogleSQL for Spanner、Cloud SQL、Cloud SQL for PostgreSQL のデータも使用できます。
Google Cloud コンソールのプロジェクトセレクタページで、Conversational Analytics API で使用するデータにアクセスできる Google Cloud プロジェクトを作成します。

注: 現時点では、Conversational Analytics API の料金は発生しません。
プロジェクトセレクタに移動

Looker と Looker Studio Pro の要件

Looker で Conversational Analytics API を使用する場合、Looker インスタンスは特定の要件を満たしている必要があります。

Looker Studio Pro で会話分析 API を使用するには、Pro サブスクリプションが VPC-SC 境界外にある必要があります。

必要な API を有効にする

Conversational Analytics API を使用するには、 Google Cloud プロジェクトで一連の必須 API を有効にする必要があります。Colab Enterprise 環境から Conversational Analytics API を使用する場合は、追加の API を有効にする必要もあります。

必要な API

コンソール

Conversational Analytics API で使用する Google Cloud プロジェクトの Google Cloud コンソールで、次の API を有効にします。

Gemini Data Analytics API を有効にする

Gemini for Google Cloud API を有効にする

BigQuery API を有効にする

gcloud

Google Cloud CLI で、次の gcloud services enable コマンドを実行して、Gemini Data Analytics API、Gemini for Google Cloud API、BigQuery API をそれぞれ有効にします。

gcloud services enable geminidataanalytics.googleapis.com --project=project_id
gcloud services enable cloudaicompanion.googleapis.com --project=project_id
gcloud services enable bigquery.googleapis.com --project=project_id

前のサンプル gcloud CLI コマンドで、project_id を Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。

Colab Enterprise の API

Colab Enterprise 環境から Conversational Analytics API を使用する場合は、次の API も有効にします。

Dataform API を有効にする

Compute Engine API を有効にする

Vertex AI API を有効にする

必要なロールを付与する

Conversational Analytics API を使用するには、プリンシパル（ユーザーやサービスアカウントなど）に、API と基盤となるデータソースの両方にアクセスできる Identity and Access Management（IAM）ロールが必要です。

これらのロールを付与するには、 Google Cloud コンソールを使用します。

[ロール] に移動

Gemini データ分析のロール

プリンシパルが Conversational Analytics API エージェントを作成し、会話にステートフルチャットメソッドを使用できるようにするには、次の IAM ロールを付与します。

Gemini データ分析データエージェント作成者（roles/geminidataanalytics.dataAgentCreator）: エージェントの作成を開始するために必要です。
Gemini for Google Cloud ユーザー（roles/cloudaicompanion.user）: 会話にステートフルチャットメソッドを使用するために必要です。

また、エージェントの管理などのアクションに関する権限は、IAM による Conversational Analytics API のアクセス制御で説明されているように、Gemini データ分析ロールによって制御されます。

BigQuery のロール

プリンシパルが Conversational Analytics API を介して BigQuery データソースにクエリを実行できるようにするには、次の IAM ロールを付与します。

BigQuery ユーザー（roles/bigquery.user）: BigQuery のデータにアクセスするために必要です。
BigQuery Studio ユーザー（roles/bigquery.studioUser）: BigQuery Studio とデータキャンバスを使用する場合に必要です。

Looker のロール

プリンシパルが Conversational Analytics API を介して Looker データソースをクエリできるようにするには、次の IAM ロールを付与します。

Looker インスタンスユーザー（roles/looker.instanceUser）: Looker（Google Cloud コア）インスタンスからデータにアクセスするために必要です。

会話分析と会話分析 API を使用するには、操作するモデルに対する gemini_in_looker 権限を含む Looker ロールが Looker ユーザーに割り当てられている必要があります。

データベースロール

プリンシパルが Conversational Analytics API を介して AlloyDB、Cloud SQL、Cloud SQL for PostgreSQL、または Spanner のデータソースをクエリできるようにするには、次の IAM ロールを付与します。

AlloyDB データベースユーザー（roles/alloydb.databaseUser）: AlloyDB インスタンスからデータにアクセスするために必要です。
Cloud SQL と Cloud SQL for PostgreSQL Studio ユーザー（roles/cloudsql.studioUser）: Google Cloud コンソールを使用して Cloud SQL インスタンスと Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスを表示および管理するために必要です。
Cloud SQL と Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスユーザー（roles/cloudsql.instanceUser）: Cloud SQL と Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスに接続するために必要です。
Spanner データベース読み取り（roles/spanner.databaseReader）: GoogleSQL for Spanner データベースからデータを読み取るために必要です。

VPC Service Controls の追加構成

Conversational Analytics API は VPC Service Controls と統合されています。会話分析 API をサービス境界に追加すると、データとサービスのセキュリティを強化し、データ漏洩のリスクを軽減できます。境界内で制限されたサービスとして geminidataanalytics.googleapis.com を含めると、VPC Service Controls は Conversational Analytics API を保護します。

データソースを保護する

サービス境界で Conversational Analytics API へのアクセスが制限されますが、同じサービス境界内にデータソースサービスを含めて、それらのソースに含まれるデータを保護する必要があります。Conversational Analytics API の一般的なデータソースには、BigQuery、Looker、Looker Studio などがあります。これらのデータソースに対応するサービス（bigquery.googleapis.com など）もサービス境界で制限されていることを確認します。

IAM のロールと権限

VPC Service Controls の境界と Identity and Access Management（IAM）ロールは連携して機能します。VPC Service Controls はサービスの周囲にセキュリティ境界を適用しますが、IAM は境界内のリソースにアクセスできるユーザーを制御します。

アクセスが保護された境界内にある場合でも、ユーザーまたはサービスアカウントがアクションを実行するには、Conversational Analytics API サービスと基盤となるデータソース（BigQuery データセットや Looker インスタンスなど）の両方に対する必要な IAM 権限が必要です。VPC Service Controls と適切な IAM 管理を組み合わせることは、Conversational Analytics API ワークフローの堅牢なセキュリティを確保するために不可欠です。