Conversational Analytics API リリースノート

このリリースノートは、会話型分析 API の更新に関するものです。

2026 年 4 月 16 日

会話型分析 API の更新情報:

機能

会話型分析 API で、Apache Iceberg REST カタログに接続する Lakehouse テーブル、または外部カタログにフェデレーションされる 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 テーブルを使用する場合は、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ご覧ください。

2026 年 3 月 30 日

会話型分析 API の更新情報:

機能

会話型分析 API で、データソースとして AlloyDB for PostgreSQL、Cloud SQL for MySQL、Cloud SQL for PostgreSQL、Spanner がサポートされ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提供できます。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 データソースの会話型分析 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 と統合されるようになりました。これにより、API は任意のテーブルの ObjectRef 列を参照して、Cloud Storage バケット内の画像や PDF などの非構造化データに関する質問に回答できます。
API で、AI.FORECAST、AI.DETECT_ANOMALIES、AI.GENERATE などの BigQuery ML 関数のセットがサポートされ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。
会話型分析 API によって開始された BigQuery ジョブに、コンソールで 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。 Google Cloud 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 に対して {'ca-bq-job': 'true'} に似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、レスポンス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、名前が似たフィールドが複数ある場合など、クエリの曖昧さを解消するために、エージェントがフォローアップの質問をできるようになりました。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、名前が似たフィールドが複数ある場合など、クエリの曖昧さを解消するために、エージェントがフォローアップの質問をできるようになりました。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の場合、並列ツール呼び出しや Looker キャッシュの利用の改善など、レイテンシを短縮するためにいくつかの改善が行われました。

2026 年 3 月 26 日

会話型分析 API の更新情報:

機能

Looker データソースを使用する会話型分析 API の場合、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。会話型分析 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

会話型分析 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、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、追加の systemMessage.text メッセージが textType = THOUGHT とともに含まれるようになりました。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に関する分析情報をステップごとに提供します。
THOUGHT メッセージの後に、API はクエリ、ジョブ、テキスト、データ結果、グラフメッセージなどの一連のメッセージ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。
スキーマメッセージは、BigQuery データソースのレスポンスストリームに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 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

会話型分析 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

会話型分析 API の更新情報:

機能

推論の透明性が向上し、textType = THOUGHT メッセージを使用して、エージェントの推論と意思決定のプロセスに関する分析情報をステップごとに提供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ます。

機能

Looker データソースの詳細なデータ取得機能（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）は、許可リストを必要とせず、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

会話型分析 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、追加の systemMessage.text メッセージと textType = THOUGHT 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、HTTP と Python 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 日の時点で、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。

機能

会話型分析 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

会話型分析 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

会話型分析 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。会話型分析 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、Looker データへの接続に関するドキュメントの HTTP を使用した接続と Python SDK を使用した接続をご覧ください。

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

会話型分析 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。

会話型分析 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

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（会話型分析 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。DataAgentCreator と DataAgentEditor 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、会話型分析 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、会話型分析 API のデモを数分で設定できるようになりました。

機能

会話型分析 API Golden デモが 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 API と SDK 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

会話型分析 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、会話型分析 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

会話型分析 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

会話型分析 API エラーのトラブルシューティング: 会話型分析 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

会話型分析 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: 会話型分析 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

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

機能

会話型分析 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

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

会話型分析 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

Data Agent Service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

会話型分析 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。

Conversational Analytics API リリースノート コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

2026 年 4 月 16 日

2026 年 3 月 30 日

2026 年 3 月 26 日

2026 年 2 月 11 日

2026 年 2 月 6 日

2026 年 1 月 26 日

2025 年 12 月 15 日

2025 年 10 月 21 日

2025 年 9 月 25 日

2025 年 8 月 25 日

2025 年 7 月 15 日

2025 年 6 月 25 日

2025 年 6 月 5 日

Conversational Analytics API リリースノート