Looker の会話分析の概要

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。Looker のセマンティック モデリング レイヤを基盤とする会話分析により、組織内のユーザーは、管理された信頼できるセルフサービス BI を実現するために、標準の自然言語（会話型言語）でデータ関連の質問をすることができます。このアプローチでは、エンタープライズ グレードのガバナンスとセキュリティを提供することで、組織全体での分析の導入を加速します。

会話分析は、Looker（Google Cloud コア）インスタンスと Looker（オリジナル）インスタンスの両方で利用できます。

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。

主な機能

会話分析には、次の主な機能が含まれています。

  • 自然言語で Explore にクエリを実行する: 個々の Explore または最大 5 つの Explore にクエリを実行するデータ エージェントと自然言語で会話します。
  • Explore をクエリするデータ エージェントを作成する: データに固有のコンテキストと指示を指定することで、AI 搭載の Explore 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、データ エージェントは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。また、データ エージェントを他のユーザーと共有したり、Gemini Enterprise などの他のアプリケーションに公開したりして、同じコンテキストで質問できるようにすることもできます。このタイプのデータ エージェントは、最大 5 つの Explore に接続できます。Explore データ エージェントからの回答の精度を高めるには、データ エージェントのコンテキストに検証済みのクエリを追加します。
  • データ エージェントを使用してダッシュボードをクエリする: Conversational Analytics を使用して、ダッシュボードの基盤となるモデルをクエリできるダッシュボード データ エージェントを生成します。ダッシュボード エージェントが有効になっている場合、各ダッシュボードには、ダッシュボードとそのクエリリンク タイルをクエリできる単一の共有デフォルト エージェントが用意されています。ダッシュボード エージェントは、[管理者] パネルの [Gemini in Looker] ページで [ダッシュボード エージェント] 設定が有効になっている場合に使用できます。また、ダッシュボードの作成者は、個々のダッシュボード レベルでダッシュボード エージェントを有効または無効にできます。ダッシュボード エージェントは、ユーザー定義のダッシュボードと LookML ダッシュボードで使用できます。
  • 高度な分析: 会話分析の高度な分析機能は、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 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。
  • 埋め込み: 他の Looker コンテンツ タイプと同様に、HTML iframe タグを使用して、ウェブサイトやアプリケーションに会話型分析を埋め込むことができます。会話分析は、ユーザーが Looker ログインで認証されるプライベート埋め込みと、ユーザーが独自のアプリケーションで認証される署名付き埋め込みの両方をサポートしています。
  • ユーザー エンゲージメントとトークンの使用状況: Looker のシステム アクティビティにアクセスできるユーザーは、インスタンス全体でユーザー エンゲージメントと会話分析エージェントのトークンの使用状況をモニタリングできます。[会話分析] ダッシュボードは、[管理] パネルの [システム アクティビティ] セクションで利用できます。Looker（Google Cloud コア）インスタンスの場合、トークン使用量のオブザーバビリティはプレビュー版であり、Looker 管理者が会話分析エージェントのトークン使用量のプレビュー機能を有効にしている場合に使用できます。
  • ユーザーのクエリの回答とフィードバック [プレビュー]: Looker のシステム アクティビティ コンテンツにアクセスできるユーザーは、ユーザーがクエリデータの共有に同意し、Looker 管理者がエンドユーザーの会話分析（CA）クエリのレビューのプレビュー機能を有効にしている場合、ユーザーのクエリデータとフィードバックをモニタリングできます。[会話分析] ダッシュボードは、[管理] パネルの [システム アクティビティ] セクションで利用できます。
  • Agentic Workflows [プレビュー]: Explore または Explore データ エージェントとのダイレクト チャットで、自然言語クエリを使用して指標ベースのアラートとモニタリングを直接設定します。エージェント ワークフローは、[管理者] パネルの [Gemini in Looker] ページで [Trusted Tester の機能を有効にする] と [エージェント ワークフロー] の設定が有効になっている場合に利用できます。また、使用しているコンテンツに対応する Conversational Analytics の設定（Explore の場合は [Conversational Analytics（会話ページ）]、ダッシュボードの場合は [ダッシュボード エージェント]）も有効になっている必要があります。
  • スケジュール設定されたエージェント ワークフロー プレビュー: データをモニタリングして定期的なレポートを送信する、定期的なエージェント ワークフローを設定します。スケジュール設定されたエージェント ワークフローは、[管理] パネルの [Looker の Gemini] ページで [エージェント ワークフロー] 設定が有効になっている場合に利用できます。また、使用しているコンテンツに対応する会話型分析の設定（Explores の場合は [会話型分析（会話ページ）]、ダッシュボードの場合は [ダッシュボード エージェント]）も有効になっている必要があります。

各機能の詳細については、このページのドキュメントの一覧セクションをご覧ください。

ドキュメントのリスト

データ エージェントと会話

データ エージェントとチャットすると、単一の Explore と標準的な会話をするよりも、いくつかの重要なメリットがあります。Explore から会話を開始すると、その特定のデータソースに対して自然言語クエリをすばやく実行できます。一方、データ エージェントは、カスタマイズして組織全体で共有できる、専門的なスタンドアロン アナリストとして機能します。

データ エージェントには、Explore との会話と比較して、次のような利点があります。

  • 複数の Explore とのチャット: Explore との会話では、一度に 1 つの Explore に対してのみクエリを実行できます。ただし、データ エージェントは最大 5 つの異なる Explore に接続できるため、ユーザーはクロスドメイン分析を実行して、より包括的な回答を得ることができます。
  • Looker ダッシュボードでチャットする: ダッシュボードでチャットすると、会話分析によってダッシュボード データ エージェントが作成されます。このエージェントを使用すると、ダッシュボードだけでなく、ダッシュボードの基盤となる Explore に対してもクエリを実行できます。
  • 作成済みコンテキスト: 標準の Explore 会話では使用できないカスタム手順をデータ エージェントに提供できます。これには、次のリソースが含まれます。
    • ビジネス用語集: 組織固有の専門用語や略語をエージェントの指示内で直接定義できます。
    • ペルソナ フレームワーク: エージェントに特定の役割や専門知識を割り当て、会話の一貫したトーンと専門的な判断を設定できます。
  • エージェントの専門化: 会話の単一の汎用インターフェースを使用するのではなく、収益エージェントや Ops エージェントなど、さまざまなビジネス ユニットに特化したエージェントを作成できます。これにより、よりガイド付きの分析エクスペリエンスが実現し、ユーザーはニーズに最も関連性の高い特定のフィールドとフィルタに誘導されます。
  • コラボレーションと再利用: Explore の会話は通常 1 人のユーザーに限定されますが、データ エージェントは組織の他のメンバーと共有できます。共有により、複数のユーザーが、管理者またはデータ エキスパートが作成した同じコンテキストとガバナンスを利用できます。
  • カスタム動作: デフォルト フィルタを使用するなど、厳格な要件内で動作するようにエージェントを構成できます。たとえば、「期間が指定されていない場合は、常に過去 6 か月をデフォルトにする」などです。これらのガードレールにより、エージェントは組織固有のガバナンスとセキュリティ標準内で動作します。Explore でフィールドを非表示にして、データ エージェントがクエリで使用できないようにすることもできます。

次の表は、これらのタイプの会話とデータ エージェントの主な違いをまとめたものです。

会話型分析機能 主なユースケース エントリ ポイント 共有機能 制限事項
会話を探索する
  • 単一の Looker Explore の標準的な自然言語クエリ。
  • 特定のデータセットに関する関連する質問を個別のセッションに整理します。
  • 高速モードと思考モードの質問モードを利用します。
  • Explore から: [会話を開始] を選択します。
  • [会話分析] ページから: [会話] タブを選択します。
 通常は 1 人のユーザーに限定されます（共有不可）。
  • 一度にクエリできる Explore は 1 つのみです。
  • カスタム作成されたコンテキストや指示（検証済みのクエリ、ペルソナ、ビジネス用語集など）がない。
  • 組織のビジネス ユニットごとにエージェントを専門化しない。
  • 新しいデータ探索機能を使用している場合、[会話を開始] オプションは使用できません。
データ エージェントの詳細を確認する
  • 組織の特定のビジネス ユニット（収益エージェント、Ops エージェントなど）向けに設計された、専用のスタンドアロン データ分析エージェント。
  • 最大 5 つの接続された Explore を使用するクロスドメイン分析。
  • カスタム指示、検証済みのクエリ、ビジネス用語集、ペルソナ フレームワークを含む作成されたコンテキスト。ガードレールを適用し、精度を向上させます。
  • Python コード実行を使用する高度な分析（有効になっている場合）。
  • 明示的な explore 権限は必要ありません。
 [会話分析] ページで、[エージェント] タブを選択します。 コンテンツ アクセス権（閲覧または管理者アクセス権、編集）を付与することで、組織内の他のユーザーと共有できます。Gemini Enterprise（プレビュー）などの外部アプリケーションに公開することもできます。
  • Explore の基盤となるモデルに対する access_data などの権限が必要です（エージェントを共有しても、Explore へのアクセス権は付与されません）。
  • ピボットまたはカスタム フィールドを含む検証済みクエリはサポートされていません。
ダッシュボード エージェント
  • 特定の Looker ダッシュボードとそのクエリリンク タイルに対する直接的な自然言語クエリ。
  • カスタム指示を使用して、ダッシュボードでのエージェントの動作をキュレートしてカスタマイズする。
  • アクセスは、ダッシュボード レベルの権限（ダッシュボードのアクセスを管理、編集）とモデル権限によって厳密に管理されます。
  • ユーザー定義のダッシュボードでは、個々のダッシュボード レベルで有効または無効にできます。
 ダッシュボードから: [チャットでこのダッシュボードを確認] を選択します。 ダッシュボードの共有モデルを継承します。
  • ダッシュボードとは別に共有することはできません。
  • [会話型分析] ページには表示されません。ダッシュボード エージェントとの会話には、ダッシュボード メニューからアクセスできる [最近の会話] ページからのみアクセスできます。
  • ダッシュボードとそのクエリリンク タイルのコンテキストに限定されます。
  • LookML ダッシュボードでは、カスタム指示を使用してダッシュボード エージェントの動作をカスタマイズすることはできません。
  • 高度な分析機能はサポートされていません。

会話分析の仕組み

会話分析では、Gemini for Google Cloud を使用して自然言語の質問を解釈し、データに基づいて Looker で回答を提供します。Looker セマンティック モデル（データの LookML 定義）を信頼できる唯一の情報源として使用し、回答の正確性と一貫性を確保します。会話型分析は、LookML で定義されている「収益」や「チャーン」などの指標のビジネス定義を解釈し、これらの定義を使用して正確で一貫性のある質問を提供できます。

会話分析では、特定のデータとビジネス コンテキストに基づいて回答をグラウンディングするために、いくつかの手法を使用します。

  • LookML スキーマ: リクエストの開始時に、会話分析は接続されている Explore からスキーマを取得します。会話分析では、LookML モデルのパラメータが次のように使用されます。
    • フィールドの特定: スキーマのメタデータにより、会話型分析は関連するフィールドに焦点を当てることができます。このメタデータには、name、label、description、type、dimension_group などの LookML パラメータが含まれます。これらのパラメータは、会話分析がユーザーの質問内の用語を正しいフィールドにマッピングするのに役立ちます。たとえば、description は、フィールドにビジネス固有の用語やコンテキストを提供できます。会話分析では、hidden パラメータを使用するフィールドは無視されます。
    • 回答の形式: 会話分析では、ユーザー フレンドリーなフィールド名に label パラメータを使用し、回答のデータの形式に value_format パラメータを使用します。
  • クエリの生成: 会話分析では、データベースに直接クエリを実行するのではなく、クエリで使用するフィールド、フィルタ、並べ替え、制限を決定します。Looker は、基盤となる LookML モデルを使用してクエリを作成し、実行します。このプロセスは、ユーザーが Explore インターフェースを操作する方法と似ています。Looker は LookML モデルに基づいてクエリ構成を処理するため、会話分析は複雑な結合ロジックやフィールド定義を理解する必要はありません。クエリ生成により、すべてのクエリが LookML モデルで定義されている結合ロジック、フィルタリング、集計、データ権限に準拠します。クエリを生成するには、会話型分析でフィルタに使用する正しい値を決定する必要があります。これらの値は、基になるデータの値と完全に一致するか、ワイルドカードなどのより高度なフィルタ式である必要があります。ユーザーが自然言語の質問に含めた値と、フィルタで必要となる可能性のある正確な値との間の不一致を解決するために、会話分析では parameter フィールドの allowed_value で定義された値を使用し、ツールを使用してフィールド内の特定の値を確認できます。
    • サンプルデータ: フィールドから最大 100 個の値を返します。これにより、会話分析でパターンを学習したり、フィルタ値の完全一致を検出したりできます。
    • ファジー検索: ユーザー入力に基づいて一連の検索キーワードを生成し、ディメンションにそれらのキーワードが存在するかどうかを確認して、適切なフィルタ値を検索します。サンプルデータとファジー検索はどちらも Looker の提案 API を使用するため、suggestions、suggest_explore、suggest_dimension などの LookML パラメータの影響を受けます。
  • 分析: Looker がクエリを実行すると、会話型分析はクエリ結果を分析してユーザーの質問に回答します。会話分析では、次の 1 つ以上の方法で結果を分析できます。
    • Gemini の組み込み機能を使用して、結果を解釈して要約します。
    • 高度な分析による Python コード実行を使用して、結果の詳細な分析を行います。
    • クエリ結果に基づいてビジュアリゼーションを作成する。

Looker セマンティック モデルを活用することで、会話型分析は、基盤となるデータの複雑さを理解することなく、BigQuery、AlloyDB、Redshift、Snowflake、Databricks などのさまざまなプラットフォームのデータにアクセスできます。また、すべてのレスポンスの一貫性とガバナンスを確保します。

会話分析データ エージェントの仕組み

会話分析データ エージェントは、Looker デベロッパーが定義したインスタンスの LookML スキーマと、エージェントの作成または編集時にユーザーが記述するエージェントの指示という 2 つの主な入力に基づいて回答を生成します。

クエリから、データ エージェントはどの LookML フィールドを選択し、どのフィルタ、並べ替え、制限を適用するかを判断する必要があります。これを正確に行うために、クエリ内の自然言語を独自のエージェント指示とデータの LookML スキーマにマッピングします。

  1. セマンティック用語のマッピング: ユーザーは質問でビジネス用語をよく使用します。エージェントは、エージェントの指示と LookML フィールドのメタデータを使用してクエリを解釈します。たとえば、「新規ビジネスはどのくらい獲得しましたか？」というクエリに対して、データ エージェントは「新規ビジネス」を月額定期収益を計算する指標にマッピングできます。「上位のお客様は誰ですか？」というクエリの場合、データ エージェントは「上位」を使用回数にマッピングし、「お客様」を Customer Name というディメンションにマッピングできます。
  2. フィールド値のマッピング: エージェントは、専用のツールを使用してデータをサンプリングしたり、ファジー検索を実行したりして、特定のデータポイント（「カリフォルニア」や「スリムフィット ジーンズ」など）を探します。たとえば、ユーザーが「ジーンズ」をリクエストした場合、エージェントは 商品名 フィールドでファジー検索をトリガーして、データベース内で完全に一致する文字列を検索します。ユーザーが「NY」を求めている場合、それは [City] フィールドですか、それとも [State] フィールドですか？エージェントは、データをサンプリングして「NY」を含むフィールドを確認するか、明確化のための質問をする必要があります。
  3. クエリの例: データ エージェントのコンテキストで、検証済みクエリ（ゴールデン クエリとも呼ばれます）と呼ばれる特定の質問と回答の例を指定して、一般的なクエリや重要なクエリの精度を向上させることができます。

Looker は、これらのフィールドの LookML 定義と、Explore で定義されている他のロジック（フィールド定義、アクセス権限付与またはユーザー属性、ユーザー定義のダッシュボード フィルタ、複雑な Liquid または結合ロジックなど）を使用して、データベースに送信されるクエリを作成します。エージェントは SQL クエリ全体を記述しないため、データを「理解」する必要がなく、より正確かつ決定論的に動作できます。

エージェントが LookML を使用する方法について詳しくは、Looker で会話分析を構成するためのベスト プラクティスのドキュメント ページをご覧ください。

既知の制限事項

会話分析ダッシュボード エージェントには、以下に示す既知の制限事項があります。

  • 高度な分析は、ダッシュボード エージェントではサポートされていません。
  • ダッシュボード エージェントはダッシュボードの共有モデルを継承します。エージェントへのアクセスは、基盤となるダッシュボードへのアクセスに則って制御されます。
  • LookML ダッシュボード エージェントのコンテキストや指示は変更できません。

ビジュアリゼーションの制限事項

会話型分析では、会話グラフの生成に Vega-lite を使用します。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ことがあります。

  • 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見なされます。

データソースに関する制限事項

会話分析には、次のデータソースの制限があります。

  • 会話分析では、クエリごとに最大 50,000 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。

質問に関する制限事項

会話分析は、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

Conversational Analytics は、次のタイプの複雑な可視化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

Gemini in Looker 機能のコンプライアンス機能を理解する

会話分析は、FedRAMP High または FedRAMP Medium の認証境界にまだ含まれていません。Looker インスタンスで Gemini in Looker の設定を有効にする前に、Gemini for Google Cloudのコンプライアンス サービスが組織のニーズを満たしているかどうかについて、承認機関と話し合ってください。

Looker（Google Cloud コア）インスタンスの場合、利用可能になった各 Assured Workloads コントロール パッケージは、そのパッケージの変更要件とプロセスが満たされると、Gemini in Looker の機能をデフォルトのサービスに追加します。Looker の会話型分析では、関連付けられた Looker（Google Cloud コア）インスタンスのコンプライアンス機能が尊重されます。ただし、次の例外があります。

データ所在地（DRZ）のサポート（特に保存データ）は、すべての Looker のお客様が利用できます。会話型分析に関連付けられているすべての保存データは、Looker インスタンス内に厳密に存在し、単一のリージョンに限定されます。転送中のデータと機械学習（ML）は、グローバル サービスを使用して処理されます。

欧州連合のコンプライアンス

ローカライズされた処理は、Looker 26.10 以降を実行している Looker（オリジナル）インスタンスまたは Looker（Google Cloud コア）インスタンスを使用している欧州連合（EU）のお客様にご利用いただけます。このオプションを有効にすると、EU の管轄区域内でデータ処理が行われ、Looker の会話分析トラフィックが EU マルチリージョン エンドポイントを介してルーティングされるため、EU の顧客データが EU 内で処理されます。

ローカライズされた処理は、Looker のすべての会話型分析機能と、すべての Looker API 会話型分析エンドポイントに適用されます。Conversational Analytics API には適用されません。

フィードバックを送信

会話型分析の個々の回答について Google にフィードバックを提供するには、次のいずれかのオプションを選択します。

  • thumb_up 良い回答: 回答が役に立ったことを示します。
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