会話型分析は、Gemini for Google Cloud を活用したデータとチャットする機能です。会話型分析により、ビジネス インテリジェンスに関する専門知識がないユーザーでも、標準の自然言語（会話形式）でデータ関連の質問を行い、静的なダッシュボードでは得られない情報を入手できます。会話型分析は、Looker（Google Cloud コア）インスタンスと Looker（オリジナル）インスタンスで利用できます。
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
Looker で会話型分析にアクセスするには、次の方法があります。
- [メイン ナビゲーション メニュー]で、
[**会話**] を選択します。 - From the [Create] menu, select [Conversation].
- Looker Explore で、[**会話を開始**] を選択します。
Explore またはデータ エージェントとの会話を開始する
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。新しい会話を作成する手順は次のとおりです。
- [会話] ページに移動します。
会話を開始するには、次のいずれかのオプションを選択します。
[Explores]: 最大 5 つの Looker Explore に基づいて会話を開始するには、[Explore] パネルを選択します。プロジェクト名は Explore 名の横に表示されます。
[**エージェント**]: データ エージェントは、データに固有のコンテキストと手順でカスタマイズされます。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] タブを選択し、データ エージェントを選択します。すでに作成したデータ エージェント、または他のユーザーと共有したデータ エージェントとの会話を開始できます。新しいデータ エージェントを作成するには、[新しいエージェント]を選択します。
デフォルトでは、会話の名前は「無題」です。会話で最初の質問をすると、会話型分析によって、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には、スレッドページの上部にあるタイトルをクリックして、新しい会話名を入力します。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 キー（Mac）または Enter キー（Windows）を押します。
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。会話には、[ 最近の会話] セクションから戻ることができます。
Looker Explore 内から会話を開始する
Looker Explore と直接会話を開始することもできます。会話を開始するには、Explore に移動して [会話を開始] を選択します。
質問する
質問して、データから分析情報を取得できます。新しい会話を開始すると、会話型分析によって、質問の開始候補がいくつか提示されます。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、選択した Explore に関連している必要があります。会話型分析によってクエリを作成した後に質問が言い換えられ、言い換えられた質問が元の質問の後に会話ウィンドウに表示されることがあります。たとえば、会話分析は、「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。
会話型分析では、会話を続けると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して、回答をさらに改善できます。
質問の作成に関するその他のガイダンスについては、質問の制限をご覧ください。
会話のメタデータ
Explore またはデータ エージェントと会話すると、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]: Explore とチャットしている場合は、 [View fields] をクリックして、新しいブラウザ ウィンドウで Explore を表示できます。
- [**エージェントを編集**]: データ エージェントとチャットしている場合は、 [**エージェントを編集**] をクリックして、データ エージェントの詳細を編集できます。
- [新しい会話]: 現在の会話で使用している Looker Explore との新しい会話を開始します。
会話内のクエリを管理する
データと会話するときは、実行中のアクティブなクエリのレスポンスを停止するか、最新の質問とその回答を削除することで、会話を管理できます。
クエリのレスポンスを停止する
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。会話型分析によってクエリの実行が停止し、The query was cancelled. というメッセージが表示されます。
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、レスポンス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。クエリ結果を Explore として開くには、クエリ結果内で [Explore で開く] をクリックします。
このクエリのレスポンスに加えて、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。
会話型分析では、各クエリが分析され、回答方法が検討されます。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のセマンティック レイヤから関連するディメンション、メジャー、その他のパラメータが推測され、クエリから実行する必要がある集計が解釈されます。[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が検討された時間も含まれます。
会話型分析では、推論に基づいてレスポンスが生成されます。このレスポンスには、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
会話型分析で回答がどのように生成されたか、またはビジュアリゼーションがどのように作成されたかを確認するには、クエリ結果内で [どのように計算されましたか？] をクリックします。
[どのように計算されましたか？] をクリックすると、会話型分析によって [テキスト] セクションが表示されます。[テキスト] セクションには、会話型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。
Looker 管理者が、会話型分析データ エージェントの [高度な分析] オプションをオンにして コード インタープリタ を有効にしている場合、[コード] タブには、高度なクエリ用に生成された追加の Python コードが表示されます。
会話を管理する
会話は、[Recent] セクションにタイトル別に一覧表示されます。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一覧を表示します。
- [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。
- [Cancel]: 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。
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 カタログにないグラフタイプはサポートされていません。このセクションで指定されていないグラフはサポート対象外とみなされます。
データソースの制限事項
会話型分析には、次のデータソースの制限があります。
- Looker データの場合、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
parameterパラメータまたはfilterパラメータを使用して定義されたフィルタ限定のフィールドの値を設定できません。
質問の制限
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売上が最も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のリクエストが解釈されます。会話型分析では、主な検出結果が説明され、推論が説明され、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
Looker の会話型分析の概要: 会話型分析のランディング ページ。主な機能の一覧と、会話型分析のすべてのドキュメントへのリンクが記載されています。
データ エージェントを作成して管理する: 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指定して、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レスポンスを生成できます。
Looker で会話型分析を構成するためのベスト プラクティス: Looker 管理者と LookML デベロッパーが会話型分析を適切に構成して最適化するための戦略とベスト プラクティス。
**コード インタープリタで高度な分析を有効にする**: 会話型分析内のコード 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。