Conversational Analytics API リリースノート

このリリースノートは、Conversational Analytics API の更新に関するものです。

2026 年 4 月 16 日

Conversational Analytics API の更新情報:

機能

会話型分析 API で、Apache Iceberg REST カタログに接続されているか、外部カタログにフェデレーションされている Lakehouse テーブルのクエリがサポートされるようになりました。Lakehouse テーブルを使用している場合は、4 部構成の project.catalog.namespace.table(P.C.N.T)構文を使用します。詳細については、データソースの認証と接続を行うをご覧ください。

2026 年 3 月 30 日

Conversational Analytics API の更新情報:

機能

Conversational Analytics API が、データソースとして AlloyDB for PostgreSQL、Cloud SQL for MySQL、Cloud SQL for PostgreSQL、Spanner をサポートするようになりました。この機能を使用すると、ユーザーは自然言語を使用して運用データをクエリし、複雑な人間の会話を正確なデータベース クエリに変換して、実用的な分析情報を取得できます。この機能はプレビュー版です。詳しくは以下をご覧ください。

機能

BigQuery データソースの Conversational Analytics API の更新には、次の機能と改善が含まれています。

  • 会話型分析 API が ObjectRef 関数を介して Cloud Storage と統合されました。これにより、API は任意のテーブルの ObjectRef 列を参照して、Cloud Storage バケット内の非構造化データ(画像や PDF など)に関する質問に回答できます。
  • API は、AI.FORECASTAI.DETECT_ANOMALIESAI.GENERATE などの BigQuery ML 関数のセットをサポートするようになりました。API はこれらの関数を使用して、予測、異常検出、生成 AI タスクなど、幅広い質問に回答できます。
  • 会話型分析 API で BigQuery テーブルのパーティショニングを使用できるようになりました。API は、日付パーティション分割テーブルで日付範囲などのパーティション分割列を使用して SQL クエリを最適化できます。これにより、クエリのパフォーマンスが向上し、費用を削減できます。
  • Conversational Analytics API によって開始された BigQuery ジョブに、 Google Cloud コンソールの BigQuery ジョブ履歴内でジョブを識別できるラベルが含まれるようになりました。これらのラベルは、費用のモニタリング、エージェント アクティビティの監査、クエリ パフォーマンスの分析に役立ちます。これらのラベルは BigQuery Studio のジョブ履歴テーブルに直接表示されないため、INFORMATION_SCHEMA.JOBS{'ca-bq-job': 'true'} に類似したラベルをクエリすることで識別できます。

    SELECT
      COUNT(*) AS job_count
    FROM
      `PROJECT_ID`.`region-LOCATION`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS
    WHERE
      EXISTS (
        SELECT 1
        FROM UNNEST(labels) AS label
        WHERE label.key = 'ca-bq-job' AND label.value = 'true'
      );

    サンプルクエリでは、サンプル値を次のように置き換えます。

    • PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
    • LOCATION: BigQuery ジョブのロケーション。
機能

Looker または BigQuery データソースを使用するデータ エージェントの場合、チャット リクエストで thinkingMode 値を FAST に指定して、高速思考モードを有効にできるようになりました。高速思考は、全体的な思考時間を短縮することでレイテンシの改善に役立ちます。ただし、このモードでは、TextType 値が THOUGHT のメッセージがレスポンス ストリームで出力されないため、回答の透明性が低下します。また、このモードを使用すると、回答の精度に影響する可能性があります。

機能

Looker データソースを使用するデータ エージェントの場合、エージェントはフォローアップの質問をして、クエリの曖昧さを解消できるようになりました。たとえば、同じような名前のフィールドが複数ある場合などです。これらの質問は、Clarification needed: 接頭辞が付いた TextMessage レスポンスとして返されます。詳細については、効果的な質問をするをご覧ください。

機能

BigQuery データソースを使用するデータ エージェントの場合、エージェントはフォローアップの質問をして、クエリの曖昧さを解消できるようになりました。たとえば、名前が類似するフィールドが複数ある場合などです。これらの質問は TextMessage レスポンスとして返されます。

変更

Looker データソースを使用するデータ エージェントでは、レイテンシを短縮するために、並列ツール呼び出しや Looker キャッシュの効率的な使用など、いくつかの改善が行われています。

2026 年 3 月 26 日

Conversational Analytics API の更新情報:

機能

Looker データソースを使用する Conversational Analytics API では、顧客管理の暗号鍵(CMEK)を使用して、保存時の DataAgent リソースと Conversation リソースを保護できます。Conversational Analytics API の CMEK はプレビュー版でご利用いただけます。詳細については、顧客管理の暗号鍵(CMEK)をご覧ください。

2026 年 2 月 11 日

Conversational Analytics API の更新情報:

機能

BigQuery データソースを使用するチャット リクエストでは、エージェントの推論プロセスに関する詳細な分析情報が提供されるようになりました。API スキーマは変更されていませんが、レスポンス ストリームで次の新しい動作が確認されます。

  • API レスポンス ストリームに、textType = THOUGHT を含む systemMessage.text メッセージが追加されました。これらのメッセージは、エージェントの推論と意思決定のプロセスを段階的に示します。
  • THOUGHT メッセージの後、API はクエリ、ジョブ、テキスト、データ結果、グラフなどのメッセージのシーケンスとして回答を返します。メッセージ タイプの詳細については、SystemMessage をご覧ください。
  • BigQuery データソースのレスポンス ストリームにスキーマ メッセージが含まれなくなりました。
機能

同期エージェント管理メソッドを使用できます。これらのメソッドを使用すると、既存の非同期メソッドの代わりに、データ エージェントを同期的に作成、更新、削除できます。

  • CreateDataAgentSync
  • UpdateDataAgentSync
  • DeleteDataAgentSync
変更

BigQuery データソースでは、Python 分析オプション(options.analysis.python.enabled)がサポートされなくなりました。

2026 年 2 月 6 日

Conversational Analytics API の更新情報:

機能

Looker データソースを使用するデータ エージェントの場合、ゴールデン Looker クエリを構造化コンテキストとして定義できるようになりました。

2026 年 1 月 26 日

Conversational Analytics API の更新情報:

機能

推論の透明性が向上し、textType = THOUGHT メッセージでエージェントの推論と意思決定のプロセスを段階的に把握できるようになりました。許可リストは不要になり、Looker データソースのすべてのユーザーが利用できるようになりました。

機能

Looker データソースのきめ細かいデータ取得(textType = PROGRESS メッセージでデータ値の検索に関する更新情報を提供)で、許可リストが不要になり、すべてのユーザーが利用できるようになりました。

2025 年 12 月 15 日

Conversational Analytics API の更新情報:

機能

Looker データソースの API レスポンス ストリームには、textType = THOUGHT を含む追加の systemMessage.text メッセージが含まれます。これらのメッセージは、エージェントがクエリに回答するために行う推論と意思決定のプロセスを段階的に示します。この推論を示すチャットの例を実行するには、HTTPPython SDK の Colaboratory ノートブックをご覧ください。Looker データソースで THOUGHT メッセージをレンダリングする方法については、Looker データソースのエージェント レスポンスをレンダリングするをご覧ください。これは、発表前の試験運用版の機能に関するお知らせです。この機能を利用するには、申し込みが必要になります。この機能の利用をご希望の方は、conversational-analytics-api-feedback@google.com 宛てにメールをお送りください。

注: 2026 年 1 月 26 日より、この機能は許可リストを必要としなくなり、Looker データソースのすべてのユーザーが利用できるようになりました。2026 年 1 月 26 日のエントリをご覧ください。

機能

Looker データソースの場合、エージェントはより詳細なメソッドを使用して、Explore のスキーマとデータ値を取得します。エージェントが特定のデータ値を検索すると、API ストリームには textType = PROGRESS を含む systemMessage.text メッセージも含まれ、検索ステータスと結果に関する更新情報が提供されます。PROGRESS メッセージのレンダリングに関するガイダンスについては、Looker データソースのレンダリング エージェント レスポンスをご覧ください。これは、発表前の試験運用版の機能に関するお知らせです。この機能を利用するには、申し込みが必要になります。この機能の利用をご希望の方は、conversational-analytics-api-feedback@google.com 宛てにメールをお送りください。

注: 2026 年 1 月 26 日より、この機能は許可リストを必要としなくなり、Looker データソースのすべてのユーザーが利用できるようになりました。2026 年 1 月 26 日のエントリをご覧ください。

機能

Conversational Analytics API と VPC Service Controls のインテグレーションはプレビュー版です。このインテグレーションはより広範なテストと使用に対応しますが、本番環境で完全にサポートされるわけではありません。詳細については、サポートされているプロダクトのリストをご覧ください。

修正済み

big_query_max_billed_bytes が正しく適用されない問題を修正しました。

修正済み

API による Looker データソースの処理に関する問題が修正されました。また、以下のことも行われています。

  • テキスト レスポンスの値の書式設定の改善
  • 完全一致のフィルタリングの改善
  • 同期比(PoP)指標のサポートの改善
  • always_filter のサポートの改善

クライアント ライブラリの更新情報:

機能

次のクライアント ライブラリが追加されました。

2025 年 10 月 21 日

Conversational Analytics API の更新情報:

機能

REST API と SDK に deleteConversation API メソッドのサポートが追加されました。

2025 年 9 月 25 日

Conversational Analytics API の更新情報:

機能

新しい API ListAccessibleDataAgents を使用して、プロジェクト内のユーザーがアクセスできるデータ エージェントを一覧表示できるようになりました。API を呼び出すユーザーがエージェントに対する get 権限を持っている場合、データ エージェントはアクセス可能と見なされます。creator_filter フィールドを使用すると、このメソッドが返すエージェントを管理できます。

  • NONE(デフォルト): 作成者に関係なく、ユーザーがアクセスできるすべてのデータ エージェントを返します。
  • CREATOR_ONLY: ユーザーが作成したデータ エージェントのみを返します。
  • NOT_CREATOR_ONLY: 他のユーザーによって作成されたデータ エージェントのみを返します。
機能

systemMessage.text.textType 列挙型が FINAL_RESPONSE 値と THOUGHT 値で使用できるようになりました。これにより、クライアントはさまざまな種類のテキスト メッセージを区別できます。Conversational Analytics API は、textType = THOUGHT を含む systemMessage.text メッセージを使用して思考ステップを生成するようになりました。

機能

API は、コンテキストで最大 5 つの Looker Explore データソースをサポートするようになりました。Chat リクエストは、最も関連性の高い Explore でクエリを生成します。詳細については、HTTP を使用した Looker データへの接続に関するドキュメントと、Python SDK を使用した Looker データへの接続に関するドキュメントをご覧ください。

変更

systemMessage.data.generatedLookerQuery フィールドが systemMessage.data.query.looker になりました。

2025 年 8 月 25 日

お知らせ

Conversational Analytics API は、パブリック プレビューでご利用いただけるようになりました。

クライアント ライブラリの更新情報:

機能

次のクライアント ライブラリが複数の言語で利用できるようになりました。

Conversational Analytics API の更新情報:

機能

HTTP REST の v1beta エンドポイントのサポートが利用可能になりました。

機能

REST API と SDK に GetLocation API メソッドと ListLocations API メソッドのサポートが追加されました。

機能

GetIamPolicySetIamPolicy の API メソッドを使用して、データ エージェントを共有できるようになりました。

機能

プライベート IP ネットワークを使用する Looker(Google Cloud コア)インスタンスに基づく Looker データソースからデータ エージェントを構築できるようになりました(Conversational Analytics API は、Virtual Private Cloud の境界内にある Looker(Google Cloud コア)インスタンスに基づくデータソースをサポートしていません)。

機能

BigQuery データソースの構造化コンテキストが利用可能になりました。これには、API を使用してテーブルとフィールドのレベルで質問 / クエリのペア、テーブルの説明、同義語、タグを追加する機能が含まれます。

変更

ロケーションとオペレーションの API がサポートされるようになりました。DataAgentCreatorDataAgentEditor の Identity and Access Management ロールに、オペレーション API の権限が付与されるようになりました。

変更

データ エージェントの公開コンテキストが更新されるたびに、Last Published Context がサーバーレイヤに自動的に保存されるように機能強化されました。

変更

Identity and Access Management ロールの表示名が「Gemini データ分析ステートレス チャット ユーザー」と「Gemini データ分析データ エージェント作成者」に更新されました。API で使用される Identity and Access Management ロールの詳細については、Conversational Analytics API の Identity and Access Management ロールと権限を付与するのドキュメント ページをご覧ください。

変更

Colaboratory バージョン 1.1 がリリースされました。

修正済み

ステートフル チャットの会話に関連した 500 内部エラーを処理するため、エラー処理が更新されました。

修正済み

400 クライアント エラーに対する例外処理メッセージが改善されました。

ドキュメントの更新情報:

機能

新しい GitHub の Streamlit クイックスタート アプリケーションを使用して、Conversational Analytics API のデモを数分で設定できるようになりました。

機能

Conversational Analytics API Golden Demo が GitHub で公開されました。Conversational Analytics API Golden Demo では、Conversational Analytics API をウェブ アプリケーションに統合する例と、TypeScript での完全な本番環境デモを確認できます。このプロジェクトはデモ専用です。本番環境での使用は想定されていません。

機能

REST APISDK のリクエスト ペイロードのコードサンプルが追加されました。

機能

Conversational Analytics API のアーキテクチャ、ワークフロー、ロール: データ エージェントの仕組み、一般的なデータ エージェントのワークフロー、会話モード、Identity and Access Management ロール、複数のデータ エージェントを使用するシステムを設計する方法など、Conversational Analytics API の使用に関する重要なコンセプトについて説明します。

機能

Conversational Analytics API の既知の制限事項: データソースの数、ビジュアリゼーションのスタイル、データセットのサイズに関する制限事項について説明します。

機能

Conversational Analytics API エラーのトラブルシューティング: Conversational Analytics API の潜在的な問題やエラー、および解決策について説明します。

機能

Conversational Analytics API エージェントに関する BigQuery の費用をモニタリングして管理する: Conversational Analytics API エージェントの費用管理を実装する方法について説明します。

機能

データ エージェントの共有に使用する場合の SetIAMPolicy メソッドと GetIAMPolicy メソッドについては、Conversational Analytics API の概要のドキュメント ページで確認できます。

機能

Conversational Analytics API に関するよくある質問への回答を掲載した新しいドキュメント ページが公開されました。

機能

BigQuery データソースのデータ エージェント コンテキストを定義する: BigQuery データソースのシステム指示を作成する方法について説明します。

機能

Looker データソースのデータ エージェント コンテキストを定義する: Looker データソースのシステム指示の作成方法について説明します。

2025 年 7 月 15 日

機能

IAM 事前定義ロールを割り当てることで、特定のデータ エージェントで共同作業を行うようにユーザーを招待できるようになりました。詳細については、Conversational Analytics API の IAM ロールと権限をご覧ください。

機能

新しいベスト プラクティス ガイドは、ビジネスとデータの効果的なコンテキストをエージェントに提供するために役立ちます。詳細については、作成されたコンテキストでエージェントの動作をガイドするをご覧ください。

SDK の更新:

機能

Python Package Index(PyPI)から Python SDK をインストールできるようになりました。

2025 年 6 月 25 日

API の更新:

機能

データ エージェントの作成、管理、操作へのアクセスを制御する新しい IAM 事前定義ロールが追加されました。

  • geminidataanalytics.dataAgentCreator
  • geminidataanalytics.dataAgentOwner
  • geminidataanalytics.dataAgentEditor
  • geminidataanalytics.dataAgentUser
  • geminidataanalytics.dataAgentViewer
  • geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser

ロールとその権限の一覧については、Conversational Analytics API の IAM ロールと権限を付与するをご覧ください。

2025 年 6 月 5 日

お知らせ

Conversational Analytics API の最初の非公開プレビューで、データ エージェントの作成と操作の機能が導入されました。

機能

REST と Python SDK の両方で始める際に、次のインタラクティブな Colaboratory ノートブックを利用できます。

API の更新:

機能

データ エージェント サービスにより、Looker、データポータル、BigQuery で機能する永続的でコンテキスト認識型の AI エージェントをプログラムで作成、構成、管理できます。

機能

データチャット サービスにより、複数のチャットモードを使用してエージェントと会話することが可能になります。これらのモードには、Google が会話履歴を管理するステートフル モード、アプリケーションが会話を管理するステートフル オプション、アプリケーションが各リクエストで完全なコンテキストを提供するステートレス モードがあります。

機能

この API は、Python を使用した高度な分析をサポートしており、失敗したクエリを自動的に再試行します。

変更

Conversational Analytics API(geminidataanalytics.googleapis.com)は、非推奨の Data QnA API(dataqna.googleapis.com)に代わるものです。これには、DataQuestionService から新しい DataChatService への移行も含まれます。リクエストを更新する詳しい手順については、移行ガイドをご覧ください。