会話分析は、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）でデータ関連の質問をして、静的なダッシュボードでは得られないデータを入手できます。会話分析は、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 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。
会話分析に移動する
Looker の会話分析には、次の方法でアクセスできます。
- メイン ナビゲーション メニューで、
[会話] を選択します。 - [作成] メニューから、 [会話] を選択します。
- Looker Explore で、[会話を開始] を選択します。
Explore エージェントまたはデータ エージェントとの会話を開始する
データセットについて質問する一連の質問は、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、問い合わせ内容を整理するのに役立ちます。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。
次のいずれかのオプションを選択して、会話を開始します。
Explore: 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指示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、または別のユーザーが共有したデータ 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、会話は「無題」という名前になります。会話で最初の質問をすると、会話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、会話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、ページ上の別の場所をクリックするか、Return キー（Mac）または Enter キー（PC）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。[ 最近の会話] セクションから会話に戻ることができます。
Looker のデータ探索内から会話を開始する
Looker Explore で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
質問をすることで、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、会話分析で質問の候補が表示されます。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。クエリを作成すると、会話分析によって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。
会話分析では、会話を続けるにつれて、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、ビジュアリゼーションのタイプを変更したりして、回答をさらに発展させることができます。
質問の作成に関するその他のガイダンスについては、質問の制限事項をご覧ください。
対話型メタデータ
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 [データ] 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。
- フィールドを表示: Explore とのチャット中に、 [フィールドを表示] をクリックすると、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 エージェントとのチャット中に、 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: 現在の会話で使用されている 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
データとの会話では、実行中のアクティブなクエリのレスポンスを停止したり、最新の質問とそのレスポンスを削除したりして、会話を管理できます。
クエリ 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。会話分析はクエリの実行を停止し、次のメッセージを表示します。The query was cancelled.
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
会話分析でデータに関する質問を行うと、特定のクエリと接続されたデータに応じて、回答に可視化、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。クエリ結果をデータ探索として開くには、クエリ結果内の [データ探索で開く] をクリックします。
このクエリ レスポンスに加えて、会話分析では回答の計算方法に関する詳細も提供されます。
回答の計算方法を確認する
会話分析が回答を導き出した方法や、可視化を作成した方法を確認するには、クエリ結果内の [どのように計算されましたか？] をクリックします。
[算出方法] をクリックすると、会話分析に [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、 [最近] 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会話を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。
会話を復元する、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。
- 会話分析で、左側のナビゲーション パネルの [ゴミ箱] を選択すると、ゴミ箱に移動された会話の一覧が表示されます。
- [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。
- キャンセル: 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
会話分析には、次の既知の制限事項があります。
可視化の制限事項
会話分析では、会話グラフの生成に Vega-lite が使用されます。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 カタログ外の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、サポートされていないと見なされます。
データソースの制限事項
会話分析には、次のデータソースの制限があります。
- Looker データの場合、会話分析はクエリあたり最大 5,000 行を返すことができます。
- 会話分析では、BigQuery の柔軟な列名機能はサポートされていません。
- 会話型アナリティクスでは、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フィールドの値を設定できません。
質問に関する制限事項
会話分析では、1 つの可視化で回答できる質問がサポートされています。たとえば、次のような質問です。
- 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
会話分析は、次のタイプの複雑な可視化でのみ回答できる質問にはまだ対応していません。
- 予測と推定
- 相関分析や異常検出などの高度な統計分析
コード インタープリタが有効になっている場合は、予測などの高度な質問にも回答できます。
会話の例
次の会話例は、ユーザーが自然なやり取りで Conversational Analytics を操作する方法を示しています。この例では、ユーザーが「2023 年の温かい飲み物とスムージーの月間売上高をプロットし、それぞれの飲み物の売上高が最も高かった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。会話分析は、2023 年の温かい飲み物とスムージーの月間売上高を示す折れ線グラフを生成して応答します。このグラフでは、7 月が両方のカテゴリで売上高が最も高い月としてハイライト表示されています。
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この会話例に示すように、会話分析は、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）を定義したりしなくても、「売上」や「温かい飲み物」などの一般的な用語を使用した複数部分の質問を含む、自然言語のリクエストを解釈します。会話分析は、主な結果を説明し、その理由を説明し、テキストと、必要に応じてグラフを含む回答を提供します。より深い分析を促すため、会話分析で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。