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、データの会話型分析の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、会話分析にコンテキストと手順を提供できます。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

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 コンテンツの一種と考えることができます。

データ エージェントの使用は、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。次の表に記載されているタスクを実行するには、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 ロールと、場合によってはエージェント自体へのアクセス権限が割り当てられている必要があります。

タスク 必要な Looker の権限 データ エージェントのアクセスに必要なレベル
エージェントの作成、編集、共有、削除 25.18 で追加 admin_agents コンテンツへのアクセス権限を付与する必要はありません
エージェントの作成、編集、共有*、削除

* この機能は、Looker インスタンスが Looker 25.18.10 以降のユーザーが利用できます。
25.18 で追加 save_agents アクセスを管理、編集(ユーザーがエージェントを作成した場合、このアクセス権は自動的に付与されます。それ以外の場合は、エージェントの作成者がエージェントを共有して、アクセスを管理、編集のアクセス権を付与する必要があります)
Conversational Analytics の [エージェント] タブからデータ エージェントとチャットする access_data(データ エージェントで使用される Explore を含む各モデル)

25.18 で追加 chat_with_agent
閲覧権限
会話分析の [Explore] タブから Looker Explore とチャットする access_data(データ エージェントで使用される Explore を含む各モデル)

25.18 で追加 chat_with_explore

Looker には、インスタンス上のすべてのモデルに対するこれらの権限のサブセットを含む次のデフォルト ロールもあります。

  • Conversational Analytics エージェント マネージャー: このロールを持つユーザーは、アクセスの管理、編集権限を持つエージェントの作成、編集、共有、削除、チャットを行うことができます。また、Explores とのチャットも可能です。
  • 会話分析ユーザー: このロールを持つユーザーは、閲覧アクセス権を持つエージェントとチャットできます。
  • 管理者: デフォルトでは、このロール(Looker 管理者)にはインスタンス全体に対するすべての権限とコンテンツ アクセス権が付与されています。

Looker 管理者は、Looker インスタンスの [管理] セクションの [ロール] ページでこれらのロールと権限を付与できます。Looker ロールの詳細については、管理者設定 - ロールのドキュメント ページをご覧ください。

データ エージェントの作成者は、エージェントを共有することで、エージェントへの個々のユーザーのアクセスを管理できます。

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。

  1. [会話] ページに移動します。
  2. [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。
  3. [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について簡単に説明します。ユーザーが会話を開始するためにエージェントを選択したときや、ユーザーとエージェントを共有したときに、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 の探索に最大 5 つまで接続します。
      1. [データ] フィールドで、[+ Explore を選択] をクリックします。
      2. [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。
      3. 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。
  4. 指示: 会話分析がデータとどのようにやり取りし、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。

  5. 必要に応じて、エージェントとのすべての会話でコード インタープリタを有効にするには、[高度な分析を有効にする] を選択します。

  6. 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。

  7. 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したら、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、[指示] フィールドに次の種類のコンテキストを指定できます。

  • キーフィールド: 分析に関して最も重要なフィールド
  • 除外フィールド: 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
  • 同義語: 主なフィールドの代替用語

エージェントと調整してテストするための手順の例を次に示します。

  • 特に記載のない限り、常に Order Items Created Year = 2024 でデータをフィルタします。
  • Order Items Count > 5 を持つお客様を「ロイヤル」顧客と見なします。
  • 「Location」という単語が使われた場合は、ユーザーの都市を意味します。
  • 質問に「高齢者」とある場合は、User Age > 65 をお持ちのお客様を指します。
  • 質問が収益に関する場合は、[Total Sales](総売上高)を使用します。
  • 「製品別」という場合は、特に「名前」と指定されていない限り、product category でグループ化します。
  • 「成功」した注文とは、注文アイテムのステータスが「完了」であることを意味します。
  • タイムラインや時間の経過に関する質問がある場合は、常に Order Item Created Date をグループ化するフィールドとして使用します。

エージェントをテストする

エージェントの作成または編集時に、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して、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。

  1. [会話] ページで、spark[エージェントを管理] を選択します。
  2. [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。
  3. 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。
  4. 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への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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. [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。
  4. 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。
  5. 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を共有するには、エージェントの設定ページで [共有] をクリックし、前述の手順に沿って操作します。

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。

  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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。何も操作を行わなかった場合、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。

  1. [会話] ページに移動します。
  2. 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。
  3. 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。
  4. [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。

  1. [会話] ページに移動します。
  2. 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。
  3. 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。
  • Looker の会話分析の概要: 会話分析のランディング ページ。主な機能のリストと、すべての会話分析のドキュメントへのリンクが記載されています。

  • データ エージェントの作成と管理: 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指示を指定して、AI 搭載のデータクエリ エージェントをカスタマイズできます。これにより、会話分析でより正確でコンテキストに関連性の高い回答を生成できます。

  • Looker で会話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分析を適切に構成、デプロイ、最適化するための戦略とベスト プラクティス。

  • コード インタープリタを使用して高度な分析を有効にする: 会話分析のコード 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。