会話分析は、Gemini for Google Cloud を活用したデータとのチャット機能です。会話分析を使用すると、ビジネス インテリジェンスの専門知識を持たないユーザーでも、普段使う自然な言葉（会話）でデータ関連の質問を行い、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。会話型分析は、Looker Studio Pro サブスクリプションの一部として Looker Studio 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。
サポートされるデータソース
Conversational Analytics は、次のデータソースに接続できます。
始める前に
Looker Studio で Conversational Analytics を使用するには、次の要件を満たす必要があります。
- Looker Studio Pro サブスクリプションのユーザーである必要があります。Looker Studio Pro ライセンスは、Looker ユーザーが無料で利用できます。
- 管理者が Looker Studio で Gemini in Looker を有効にしている必要があります。
- プレビュー期間中に会話型アナリティクスを使用するには、Trusted Tester の機能を有効にする必要があります。
既知の制限事項と主な機能のリストについては、会話型分析のランディング ページをご覧ください。
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
質問をして、データから分析情報を取得できます。提案された質問は、データ探索や会話分析の理解を深め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ついて質問できます。
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。会話型分析では、クエリの作成後に質問が言い換えられることがあります。言い換えられた質問は、元の質問の後に会話ウィンドウに表示されます。たとえば、会話型アナリティクスは、「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、ビジュアライ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。
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、The query was cancelled. というメッセージを表示します。
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、回答にビジュアリゼーション、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
- 回答に関する追加の分析情報を表示するオプション（利用可能な場合）
回答の計算方法を確認する
会話型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。
テキスト: 会話型アナリティクスが特定の回答にたどり着くまでに実行した手順をプレーン 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取得できる場合は、回答の下に [インサイト] keyboard_arrow_down ボタンが表示されます。[分析情報] keyboard_arrow_down をクリックすると、クエリに関する追加情報が表示されます。分析情報は、プロンプトによって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つ情報源となります。
「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 オペレーションにとって重要な州です。」
- 「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、さまざまな場所で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。
- 会話型アナリティクスで、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 [ 最近] 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。
データに接続
会話分析で使用する新しいデータソースに接続できます。
データソースの設定に関するベスト プラクティス
データソースを理想的な方法で設定すると、会話分析で最も有用な回答を得ることができます。データソースを作成する際は、次のベスト プラクティスを参考にしてください。
- 分析に使用すべきでないフィールドは、完全に除外するか、データソースで非表示にすることができます。
- フィールドの説明を追加または編集して、会話分析のコンテキストを指定できます。
- 予期しない結果が表示される場合は、データソースを確認し、フィールドのタイプとデフォルトの集計設定が正しいことを確認してください。
Looker データに接続する
Looker Explore または Looker Explore で構築されたデータ エージェントを使用して、会話を直接開始します。
始める前に
会話分析で Looker のデータ探索を使用するには、会話分析内で接続する Looker インスタンスに対して Looker コネクタが有効になっている必要があります。Looker コネクタを有効にするには、Looker インスタンスが Looker Studio への接続で説明されている前提条件を満たしている必要があります。
Looker Explore をデータソースとして使用する
Looker Explore は、[データとチャットする] ページで使用可能なデータソースのリストに表示されます。会話分析で新しい Looker Explore をデータソースとして使用する手順は次のとおりです。
- 会話分析の [データとチャット] ページで、[データソース] タブを選択します。
- [データに接続] を選択し、プルダウン メニューから [Looker] を選択します。
[Looker インスタンスに接続する] セクションの [Looker インスタンスの URL を入力] フィールドに、Looker インスタンスの URL を入力します。インスタンスの URL が無効であるか、Looker コネクタの要件を満たしていない場合、会話型アナリティクスにエラー メッセージが表示されます。
Looker インスタンスに初めて接続する場合は、[Looker アカウントを接続] をクリックします。
Conversational Analytics に [Link your Google Account and Looker] ウィンドウが表示された場合は、Looker Studio が Looker アカウントにアクセスする方法に関する情報を確認します。アカウントをリンクして続行するには、[同意して続行] を選択します。
Looker インスタンスにリンクしたら、リストから Explore を選択し、[接続] をクリックして会話を開始します。
Looker データソースについて AI と会話する
Looker Explore に接続すると、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 探索で新しい会話を開始します。
Looker Explore で開く
接続された Looker インスタンス内でクエリ結果を 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 データに接続する
BigQuery テーブルまたは BigQuery テーブルで構築されたデータ エージェントとの会話を直接開始できます。
始める前に
次の BigQuery Identity and Access Management（IAM）ロールと権限が必要です。
- 請求プロジェクトに対する
bigquery.jobs.createIAM 権限 - クエリ対象のプロジェクト、データセット、テーブルに対する
roles/bigquery.dataViewerIAM ロール
BigQuery テーブルをデータソースとして使用する
BigQuery データソースは、[データとチャット] ページで使用可能なデータソースのリストに表示されます。会話分析で BigQuery テーブルをデータソースとして使用するには、次の手順を行います。
- 会話分析の [データとチャット] ページで、[データソース] タブを選択します。
- [データに接続] を選択し、プルダウン メニューから [BigQuery] を選択します。
[データを選択] ウィンドウで、次のいずれかのタブを選択して、BigQuery データセットに接続するか、一般公開データセットを閲覧します。
- 最近のプロジェクト: 最近アクセスした BigQuery プロジェクトが一覧表示されます。
- すべてのプロジェクト: アクセス権のあるすべての BigQuery プロジェクトが一覧表示されます。
- 一般公開データセット: BigQuery の一般公開データセットを一覧表示します。
- プロジェクト ID を入力: 特定のプロジェクトの一意のプロジェクト ID を指定できます。
[最近のプロジェクト] タブまたは [すべてのプロジェクト] タブで BigQuery プロジェクトを選択するか、[プロジェクト ID を入力] タブでプロジェクト ID を入力します。必要に応じて、[プロジェクトを検索] 検索バーを使用してリストをフィルタします。（一般公開データセットに接続する場合は、次のステップに進みます）。
[データを選択] ウィンドウに [データセット] タブが表示されます。一般公開データセットに接続している場合は、[一般公開データセット] が表示されます。BigQuery データセットを選択します。必要に応じて、[データセットを検索] 検索バーを使用してリストをフィルタします。
[データを選択] ウィンドウに [テーブル] タブが表示されます。[Table] タブで、接続するテーブルを選択します。必要に応じて、[テーブルを検索] 検索バーを使用してリストをフィルタします。
[接続] 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すると、BigQuery データについて質問できるようになります。
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]: 現在の会話で使用されている BigQuery データを使用して、新しい会話を開始します。
BigQuery データの既知の制限事項
会話型分析の既知の制限事項に加えて、会話型分析には BigQuery データの操作に関する次の制限事項があります。
- 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。
- 会話型アナリティクスでは、BigQuery の柔軟な列名機能はサポートされていません。
参考情報
会話分析: 自然言語でデータにクエリを実行する: 会話分析のランディング ページには、設定要件、既知の制限事項、サポートされている質問の種類などが記載されています。
データ エージェントを作成して会話する: 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。
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: 会話分析内のコード 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。