データ エージェントを使用すると、ユーザー向けに会話型分析エクスペリエンスをキュレートできます。エージェントを使用すると、特定のユースケースで質問に効果的に回答できるように、会話型分析にコンテキストと指示を提供できます。エージェントを使用すると、アナリストはビジネスで使用される専門用語を特定のフィールドにマッピングしたり、フィルタリングに最適なフィールドを指定したり、カスタム計算を定義したりできます。
このページでは、次のプロセスについて説明します。
Gemini for Google Cloud 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。
始める前に
会話型分析の使用は、コンテンツ アクセス、データアクセス、機能アクセスの組み合わせによって管理されます。データ エージェントは、ダッシュボード、Look、フォルダなどの Looker コンテンツの別のタイプと考えることができます。データ エージェントを操作するには、個々の Explore の基盤となるモデル、またはデータ エージェントがクエリを実行するモデルに必要な権限を持つ Looker ロールが割り当てられている必要があります。場合によっては、エージェント自体へのアクセスも必要になります。ユーザーデータ エージェントの管理と使用に必要な権限とアクセス権について詳しくは、Looker で会話型分析を設定するのドキュメント ページの権限の表をご覧ください。
データ エージェントを作成、編集する
新しいデータ エージェント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。
- [エージェント] タブで、[+ 新しいエージェント] を選択します。または、左側のパネルで [spark] [エージェントの管理] を選択し、[+ 新しいエージェント] を選択します。
[新しいエージェント] ページで、データ エージェントに関する次の情報を入力します。
- エージェント名: エージェントの名前を入力します。名前は一意で、説明的なものにする必要があります。
- エージェントの説明: このエージェントの機能と使用するデータを簡単に説明します。ユーザーがエージェントを選択して会話を開始するときや、ユーザーとエージェントを共有するときに、この説明が表示されます。そのため、エージェントの目的と、どのように役立つかを明確に説明するようにしてください。
- データ: 以下の手順に沿って、既存の Looker のデータ探索に最大 5 つまで接続します。
- [データ] フィールドで、[+ Explore を選択] をクリックします。
- [Search Explores] ウィンドウで、データ エージェントに含める Explore をクリックします。これらの Explore は、ウィンドウの [選択した Explore] パネルに表示されます。
- 選択した Explore をデータ エージェントに追加するには、[保存] をクリックします。
指示: 会話型分析がデータとどのようにやり取りして、正確で関連性の高い回答を提供するかを理解できるように、コンテキストを指定します。提供できるコンテキストの種類の例については、エージェントの指示を作成するをご覧ください。
必要に応じて、エージェントとのすべての会話で高度な分析を有効にするには、[高度な分析を有効にする] を選択します。
必要に応じて、エージェントをテストして、手順とその設定を調整できます。
新しいデータ エージェントを保存するには、[保存] をクリックします。
データ エージェントを保存すると、他のユーザーとエージェントを共有したり、エージェントとの会話を開始したりできます。
エージェントへの指示を記述する
データ エージェントを作成する際に、データ エージェントのコア動作を定義し、ユーザーのプロンプトを処理する前に考慮すべき基本的なコンテキストを提供する自由形式の指示を追加できます。
[指示] フィールドで指定できるコンテキストの例をいくつか示します。
- 主なフィールド: 分析に関して最も重要なフィールド
- 除外済みフィールド: データ エージェントが回避するフィールド
- フィルタリングとグループ化: エージェントがデータのフィルタリングとグループ化に使用するフィールド
- ゴールデン クエリ: 自然言語の質問とそれに対応するデータ探索クエリのペア
- ペルソナ: エージェントに割り当てる役割、専門知識、キャラクター、トーン
エージェントの手順を作成する際のヒントとベスト プラクティスについては、Looker で会話分析を構成する際のベスト プラクティスのドキュメント ページをご覧ください。
Looker のゴールデン クエリを定義する
特定の Explore の各 Looker ゴールデン クエリを定義するには、次の両方のフィールドに値を指定します。
natural_language_questions: ユーザーが尋ねる可能性のある自然言語の質問looker_query: 自然言語の質問に対応する Looker のゴールデン クエリ
natural_language_questions フィールドには、そのデータ探索についてユーザーが質問する可能性のある質問を自然言語で記述します。このフィールドの値には複数の質問を含めることができます。looker_query フィールドの値は、Explore のクエリ メタデータから取得できます。
ゴールデン クエリは次のフィールドをサポートしています。
model(文字列): クエリの生成に使用された LookML モデル。必須フィールドです。explore(文字列): クエリの生成に使用された Explore。このフィールドは必須です。fields[](文字列): ディメンションや指標など、Explore から取得するフィールド。このフィールドは省略できます。filters[](文字列): Explore に適用するフィルタ。このフィールドは省略できます。sorts[](文字列): Explore に適用する並べ替え。このフィールドは省略可能です。limit(文字列): Explore に適用するデータ行の上限。このフィールドは省略可能です。
次の手順で、Explore のクエリ メタデータを Explore から直接取得できます。
- Explore で、[Explore アクション メニュー] を選択し、[LookML を取得] を選択します。
- [ダッシュボード] タブを選択します。
- LookML からクエリの詳細をコピーします。たとえば、次の図は、Order Items という Explore の LookML を示しています。

選択したメタデータをコピーして、Looker のゴールデン クエリで使用します。
model: thelook
explore: order_items
fields: [order_items.order_id, orders.status]
sorts: [orders.status, order_items.order_id]
limit: 500
エージェントをテストする
エージェントの作成時または編集時に、エージェントの詳細ページに [エージェントをプレビュー] ペインが表示されます。エージェントとの会話を開始することで、エージェントの設定と手順をテストできます。
変更をプレビューに反映するには、[更新] をクリックする必要があります。保存ステータスが Not saved の場合、設定の更新はプレビューに反映されません。
既存のデータ エージェントを編集する
既存のデータ エージェントを編集する手順は次のとおりです。
- [会話] ページで、[sparkエージェントを管理] を選択します。
- [エージェントの管理] ページで、編集するデータ エージェントを選択します。
- 必要に応じて、エージェントの詳細を更新します。エージェント名、エージェントの説明、データ、指示の各フィールドなど、エージェントの作成時に指定した詳細を変更できます。エージェントのコード インタープリタを有効にすることもできます。
- 変更を保存するには、[更新] をクリックします。
データ エージェントを共有する
共有すると、他のユーザーがエージェントとその探索とチャットできるようになります。データ エージェントを他のユーザーと共有するには、エージェントにコンテンツ アクセス権を付与します。エージェントを共有できるのは、適切な権限とコンテンツ アクセス権を持つユーザーのみです。エージェントが作成されてから共有可能になるまでに数分かかることがあります。
データ エージェントを共有する手順は次のとおりです。
- 会話ページで、左側のパネルにある spark[エージェントを管理] を選択します。
- 選択したエージェントの [その他のオプション] アイコンをクリックしてメニューを開き、[共有] をクリックします。
- [このエージェントにアクセスできるユーザー] セクションに個人またはグループを追加し、権限レベルを選択したら、[追加] をクリックして共有リストに追加します。
- 新しいユーザーまたはグループに通知メールを送信する場合は、[Email the people you have just added] チェックボックスをオンにします。
- すべての変更が完了したら、[保存] をクリックします。
作成したばかりのエージェントや編集中のエージェントは、エージェント設定ページで [共有] をクリックし、前述の手順に沿って共有することもできます。
データ エージェントへのアクセス権を取り消す
エージェントへのアクセスを取り消す手順は次のとおりです。
- [会話] ページの左側のパネルで、spark[エージェントを管理] をクリックします。
- 選択したエージェントの [その他のオプション] アイコンをクリックしてメニューを開き、[共有] をクリックします。
- アクセス権を削除するユーザーまたはグループの横にある [X] をクリックします。
- すべての変更が完了したら、[保存] をクリックします。
削除されたユーザーが進行中の会話に参加している場合、変更が反映されるまで 1 ~ 2 分間はアクセスできます。
エージェントへのアクセス権が削除された後にユーザーがさらに質問しようとすると、The agent in this conversation may not be shared with you, or may have been deleted. You can view any past conversations with the agent, but can't ask new questions. というメッセージが表示されます。
データ エージェントを公開する
Gemini Enterprise でデータ エージェントを公開すると、エージェントの事前定義されたコンテキストと分析を、Looker インターフェースに慣れていないユーザーを含む、より多くのユーザーが利用できるようになります。Gemini Enterprise は、ユーザーが Google Cloud アプリケーション全体で作成されたデータ エージェントを管理できる中央ハブとして機能します。これにより、ユーザーは分析ニーズに最適なエージェントを見つけることができます。
Looker で会話型分析データ エージェントを作成し、Gemini Enterprise でチャットできるように公開する手順には、Looker インスタンス、 Google Cloud コンソールの Gemini Enterprise ページ、Gemini Enterprise インスタンスで実行されるタスクが含まれます。
Looker でデータ エージェントを作成して Gemini Enterprise のユーザーが利用できるようにするには、次のロールを持つユーザーが、関連するセクションで詳しく説明されている次の手順を行う必要があります。
- データ エージェント編集者(Looker の機能): Looker でエージェントを公開します。
- Discovery Engine 管理者(IAM ロール): Google Cloud コンソールでエージェントへのアクセス権を付与します。
- Discovery Engine ユーザー(IAM ロール)、データ エージェント ユーザー(Looker 機能): Gemini Enterprise インスタンスでエージェントとチャットする。
始める前に
エージェントを公開するには、次の要件を満たす必要があります。
- Looker 管理者は、[管理] パネルの [Gemini in Looker] ページで [Gemini Enterprise に公開] 設定を有効にする必要があります。
- Looker 管理者は、
publish_agent_externally権限を含むロールを付与する必要があります。また、データ エージェントを編集できる必要があります。
データ エージェントを Gemini Enterprise に公開する
このセクションで説明する手順を完了するには、publish_agent_externally 権限と、データ エージェントを編集するための適切な権限とコンテンツ アクセスを含む Looker ロールが必要です。
エージェントを公開する手順は次のとおりです。
- エージェントを編集する。
- [公開設定] を選択して、[エージェントの公開設定] ウィンドウを開きます。
- [エージェントの公開設定] ウィンドウで、[Gemini Enterprise] 設定を有効にして、[更新] を選択します。この設定を有効にすると、[管理者] パネルの [Gemini in Looker] ページに表示されている Gemini Enterprise インスタンスにエージェントが公開されます。
- エージェントを公開したら、[共有] を選択して、データ エージェントへのアクセス権を他の Looker ユーザーに付与するか、[会話を開始] を選択して、データ エージェントとの新しい会話を開くことができます。
Gemini Enterprise のエージェントへのアクセス権をユーザーに付与する
このセクションで説明する手順を完了するには、Gemini Enterprise エンジンを含む Google Cloud プロジェクトに対する Discovery Engine 管理者の Identity and Access Management ロールが必要です。
Gemini Enterprise のエージェントとチャットするには、Gemini Enterprise インスタンスと個々のエージェントにアクセスできる必要があります。
ユーザーに Gemini Enterprise インスタンスへのアクセス権を付与するには、Discovery Engine 管理者が、Gemini Enterprise エンジンを含む Google Cloud プロジェクトに対して Discovery Engine ユーザー IAM ロールをユーザーに割り当てる必要があります。
ユーザーに個々のエージェントへのアクセス権を付与するには、ディスカバリー エンジン管理者が Google Cloud コンソールで次の操作を行う必要があります。
- Gemini Enterprise エンジンを含む Google Cloud プロジェクトに移動します。
- Gemini Enterprise の商品ページを開きます。
- メイン ナビゲーションから [アプリ] ページを選択し、Gemini Enterprise インスタンスの名前を選択します。
- メイン ナビゲーションで [エージェント] を選択します。
- アクセス権を付与するエージェントを選択します。
- [ユーザー権限] タブを選択します。
- [ユーザーを追加] を選択します。
- [Add user permissions roles to agent] ウィンドウで、各ユーザーを追加し、[Agent User] ロールを割り当てます。
Gemini Enterprise でエージェントとチャットする
このセクションで説明する手順を完了するには、Gemini Enterprise エンジンを含む Google Cloud プロジェクトに対する Discovery Engine ユーザーの Identity and Access Management ロールが必要です。Looker インスタンスでエージェントとチャットするには、適切な権限とコンテンツ アクセスも必要です。
Gemini Enterprise インスタンスでデータ エージェントとチャットする手順は次のとおりです。
- Gemini Enterprise インスタンスを開きます。
- メイン ナビゲーションで [エージェント] を選択します。
- [エージェント] ページで、チャットするエージェントを選択します。エージェントを選択すると、データに関する質問ができる会話ウィンドウが開きます。
エージェントと初めてチャットする際は、エージェントが Looker ID にアクセスすることを承認する必要があります。
データ エージェントを削除する
データ エージェントを削除する手順は次のとおりです。
1.[会話] ページの左側のパネルで、spark[エージェントを管理] をクリックします。 1. 選択したエージェントの [その他のオプション] アイコンをクリックしてメニューを開き、[削除] をクリックします。1. [エージェントを削除しますか?] ウィンドウで、[ゴミ箱に移動] をクリックしてデータ エージェントを削除します。
ゴミ箱に移動したエージェントは、30 日後に完全に削除されます。データ エージェントを手動で完全に削除することも、完全に削除される前にゴミ箱からデータ エージェントを復元することもできます。何も操作を行わない場合、エージェントは 30 日後に自動的に完全に削除されます。
データ エージェントを完全に削除する
データ エージェントを完全に削除する手順は次のとおりです。
- [会話] ページに移動します。
- 左側のナビゲーション パネルで、[ゴミ箱] セクションを開きます。
- 選択したエージェントのメニューを開くには、その アイコンを選択し、[完全に削除] をクリックします。
- [よろしいですか?] ウィンドウで、[完全に削除] をクリックします。
ゴミ箱からデータ エージェントを復元する
ゴミ箱からデータ エージェントを復元する手順は次のとおりです。
- [会話] ページに移動します。
- 左側のナビゲーション パネルで、[ゴミ箱] セクションを開きます。
- 選択したエージェントのメニューを開くには、その アイコンを選択し、[復元] をクリックします。
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。主な機能のリストと、すべての会話型分析のドキュメントへのリンクがあります。
自然言語で Explore にクエリを実行する: Looker Explore との会話を開始して、自然言語で Explore データについて質問します。
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最適に構成するための戦略とベスト プラクティス。
高度な分析を有効にする: 会話型分析内の高度な分析は、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、高度な分析機能では Python を使用することで、より複雑な分析と可視化が可能になります。