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Looker Studio データについて AI と会話する

このページでは、Looker Studio で会話分析に移動し、データとの会話を開始する方法について説明します。データソースに接続する方法については、Looker Studio で Conversational Analytics を設定するのドキュメントページをご覧ください。

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 Studio から会話分析にアクセスするには、次の方法があります。

会話分析に直接移動します。
Looker Studio のナビゲーションパネルで [会話分析] を選択します。
サンドボックスワークスペースにいる場合は、Looker Studio の [作成] メニューから [ 会話] を選択します。

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。

Conversational Analytics で [+ 会話を作成] をクリックします。
調査するデータソース、または会話に使用するデータエージェントを選択します。
- データソース: 既存のデータソースに基づいて会話を開始するには、[データソース] パネルを選択し、データソースを選択します。新しいデータソースを作成するには、[データに接続] を選択します。
- データエージェント: 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] を選択し、データエージェントを選択します。新しいデータエージェントを作成するには、[+ エージェントを作成] を選択します。
会話を開始するには、質問を入力して Return キー（Mac）または Enter キー（PC）を押します。

会話には、 [最近] セクションから戻ることができます。

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。提案された質問は、データ探索の出発点として、また会話分析に慣れるための出発点として使用できます。

データソースについて質問する

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。

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、選択したデータソース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。

Looker データソースと会話する

Looker Explore に接続された新しい会話を作成したら、Looker データについて質問できます。

データと会話すると、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: フィールドを表示をクリックすると、Looker の Explore が新しいブラウザウィンドウで開きます。
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。

Looker Explore で開く

クエリ結果を接続された Looker インスタンス内の Explore として開くには、クエリ結果内の [Explore で開く] をクリックします。

BigQuery データと会話する

BigQuery データソースに接続したら、BigQuery データについて質問できます。

データと会話すると、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 BigQuery テーブル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: 新しいブラウザタブで BigQuery のテーブルを表示します。
[新しい会話]: 現在の会話で使用している BigQuery データを使用して、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.

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。

このクエリレスポンスに加えて、会話分析では、クエリ結果と計算を理解するための次のオプションが用意されています。

回答の計算方法に関する詳細
利用可能な場合は、回答に関する追加の分析情報を表示するオプション

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、会話分析には次のタブが表示されます。

コード: 結果を生成するために実行された SQL クエリが表示されます。会話分析を BigQuery テーブルに接続すると、[コード] タブに生成された BigQuery SQL が表示されます。

注: 会話分析の [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。
テキスト: 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。

その他の分析情報を取得する

会話分析で回答に関する追加のデータ分析情報を提供できる場合は、[分析情報] keyboard_arrow_down ボタンが表示されます。[分析情報] keyboard_arrow_down をクリックして、クエリに関する追加情報を表示します。分析情報は、プロンプトから返されたデータのみを分析し、追加のデータを取得するための追加のクエリは実行しません。分析情報は、会話を続けるためのフォローアップの質問のアイデアを得るのに役立ちます。

「各州のユーザー数は？」というプロンプトで返される可能性がある分析情報の例を次に示します。

データ量の多いエリアと少ないエリアの概要。例:
- 「提供されたデータによると、カリフォルニア州、テキサス州、オハイオ州はビジネスオペレーションの重要な州です。」
- 「イングランドと中国の特定の地域（安徽省と広東省）では、ビジネス活動が活発です。」
- 「三重県、秋田県、岩手県など、データに基づくと存在感が薄い県もあります。」
データセットのばらつきの評価。たとえば、「データは、場所によって運用規模が異なることを示しています。」

会話を管理する

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。

会話に名前を付ける

会話分析では、最初の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手順は次のとおりです。

会話ページの上部にあるタイトルをクリックします。
新しい会話の名前を入力します。
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。

会話を検索する

タイトルで特定の会話を検索する手順は次のとおりです。

[会話分析を検索] 検索バーに検索語句を入力します。入力すると、検索クエリに一致するタイトルを含む会話のリストが表示されます。
検索結果から会話を選択して開きます。

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
データソースに関する制限事項
質問に関する制限事項

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

Looker データソースには、次の制限が適用されます。
- 会話型分析では、LookML parameter パラメータを使用して定義されたフィルタ限定の値は設定できません。
- 会話型分析では、クエリあたり最大 5,000 行を返すことができます。
BigQuery データソースには、次の制限が適用されます。
- 一度に会話できる BigQuery テーブルは 1 つだけです。別の BigQuery テーブルまたは別の BigQuery テーブルを使用するデータエージェントと会話するには、新しい会話を開始します。
- 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。
[レポートのフィールド編集] が無効になっているデータソースは、会話型アナリティクスではうまく機能しません。この設定により、会話型アナリティクスで計算フィールドを作成できなくなるためです。

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。

2023 年の温かい飲み物とスムージーの月間売上高の折れ線グラフを含む、会話型分析のチャット。7 月がハイライト表示されています。 s

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。

Looker Studio データについて AI と会話する

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