会話分析: Gemini の支援機能を使用して自然言語でデータにクエリを実行する

会話分析は、AI を活用したデータ クエリツールです。自然言語で質問を作成できるため、ビジネス インテリジェンスの専門知識がないユーザーでもデータから価値を引き出すことができます。会話分析では、Gemini in Looker を使用します。Gemini in Looker は、データの分析とデータから貴重な分析情報を得るのに役立つ生成 AI を活用したアシスタンスを提供する、Gemini for Google Cloud ポートフォリオのプロダクトです。会話分析では、可能な限り信頼性の高い回答を生成するために、LookML モデルを使用してデータのクエリ方法を把握します。会話分析は Gemini in Looker の機能で、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。また、Looker Studio 内でも、Looker Studio Pro サブスクリプションの一部として利用できます。

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。Gemini for Google Cloud プロダクトは初期段階のテクノロジーであるため、もっともらしく見えても事実に反する出力を生成する場合があります。Gemini for Google Cloud からの出力は、使用する前に検証することをおすすめします。詳細については、Gemini for Google Cloud と責任ある AI をご覧ください。

会話分析は、Looker Studio、Looker（オリジナル）インスタンス、Looker（Google Cloud コア）インスタンスで利用できます。

始める前に

Looker Studio で会話分析を使用するには、次の要件を満たしている必要があります。

  1. 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。
  2. 管理者が Looker Studio で Gemini in Looker を有効にしている。

Looker インスタンス内で会話分析を使用するには、ユーザーと Looker インスタンスが次の要件を満たしている必要があります。

  1. Looker 管理者は、Looker インスタンスで Gemini in Looker を有効にする必要があります。
  2. Looker 管理者は、Looker インスタンスでGemini ロールを付与する必要があります。また、クエリするモデルに対する [access_data(/looker/docs/admin-panel-users-roles#access_data)] 権限を含むロールも必要です。

サポートされるデータソース

データに質問する前に、接続するデータソースが必要です。会話分析は、Looker、Google BigQuery、Google スプレッドシート、CSV データコネクタと連携します。

分析するデータセットは、Looker、Google BigQuery、Google スプレッドシート、または CSV ファイルに保存されている必要があります。

次のページの手順に沿って、これらのデータソースへの接続を設定します。

Looker Studio にすでに追加されている特定のデータソースを表示するには、Looker Studio の [データソース] ページに移動します。個々の Looker Explore などのソースのデータは、このページには表示されません。

会話分析には、Looker Studio、Looker（オリジナル）インスタンス、Looker（Google Cloud コア）インスタンスから移動できます。

Looker Studio から会話分析にアクセスする方法は次のとおりです。

  • 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。

管理者が Looker インスタンスで Gemini in Looker を有効にしている場合、Looker ユーザーは Looker インスタンス内で次の方法で会話分析にアクセスできます。

会話分析は、Looker 25.0 以降の 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。

会話を開始する

データセットについて尋ねる一連の質問は、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、質問内容を整理できます。以前の会話は、会話分析の [スケジュール ] 最近パネルに表示されます。既存の会話をクリックすると、その会話に戻って追加の質問をすることができます。

新しい会話を作成する手順は次のとおりです。

  1. [会話分析] に移動します。
  2. 会話分析で [+ 会話を作成] をクリックします。質問と結果は、選択したプロジェクトの [サンドボックス] に保存され、後で確認できます。

  3. 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。

  4. 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

質問することで、データから分析情報を得ることができます。候補の質問は、データの探索や会話分析の習熟を開始する際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、画面下部の [質問] 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付ける必要があります。会話分析では、クエリを作成した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、会話分析では、「ユーザーの平均年齢は？」という質問を「ユーザーの平均年齢は？」に言い換える場合があります。

会話分析では、会話の継続にあたり、以前の質問と回答が考慮されます。以前の回答を基に、結果をさらに絞り込むか、ビジュアリゼーションの種類を変更して、さらに分析を進めることができます。

質問の作成に関する詳細なガイダンスについては、ベスト プラクティスをご覧ください。

質問の候補

データに慣れていない場合や、どのように始めればよいかわからない場合は、提案された質問から始めると会話を始めやすくなります。新しい会話を開始すると、会話分析で [どのような質問をすればよいか？] という見出しの下に開始時の質問が表示されます。候補の質問をクリックして回答を生成します。

会話が開始されたら、折りたたみ可能な [ストレージ] データパネルの [次のように尋ねてみる:] という見出しで、質問の候補を確認することもできます。候補の質問をクリックして回答を生成します。

会話内のクエリを管理する

データと会話するときは、実行中のアクティブなクエリ レスポンスを停止するか、最新の質問とそのレスポンスを削除することで、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。会話分析でクエリの実行が停止し、The query was cancelled. というメッセージが表示されます。

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。

  1. 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。
  2. [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。

クエリの結果と計算について

会話分析でデータに関する質問をすると、特定のクエリと接続されたデータに応じて、ビジュアリゼーション、データ表などの詳細が回答に含まれる場合があります。

このクエリ レスポンスに加えて、会話分析では、クエリの結果と計算を把握するための次のオプションも用意されています。

回答の計算方法を決定する

会話型分析で回答が導き出された方法や、データの可視化が作成された方法を確認するには、クエリ結果で [この値は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 [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、会話分析によって特定の回答に至るまでに行われた手順が書式なしテキストで説明されています。この説明には、使用された元のフィールド名、行われた計算、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。

追加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、回答の下に [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。分析情報では、プロンプトから返されたデータのみが分析され、追加のクエリを実行して追加のデータを取得することはありません。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。

次に、プロンプト「各州のユーザー数」によって返される分析情報の例を示します。

  • 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基づくと、カリフォルニア州、テキサス州、オハイオ州はビジネス運営の重要な州です。」
    • 「英国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。」
    • 「データに基づくと、三重、秋田、岩手など、一部の都道府県では存在がほとんどありません。」
  • データセットのばらつきの評価。たとえば、「データは、地域によって運用規模が異なることを示しています」などです。

コード インタープリタで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。コード インタープリタを有効にする方法と詳細については、会話分析コード インタープリタをご覧ください。

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。

ビジュアリゼーションの制限事項

会話分析では、Vega-lite を使用して会話グラフを生成します。次の Vega グラフタイプが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（横棒、縦棒、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 カタログ外にある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

会話分析のデータソースには次の制限があります。

  • Looker データの場合、会話分析はクエリごとに最大 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。
  • 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では、会話分析が適切に機能しません。この設定では、会話分析で計算フィールドを作成できないためです。
  • データソースが Looker の場合、会話分析では、LookML の parameter パラメータを使用して定義されたフィルタ限定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、単一のビジュアリゼーションで回答できる質問がサポートされています。次に例を示します。

  • 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

会話型アナリティクスでは、次のような複雑なビジュアリゼーションでのみ回答できる質問には対応していません。

  • 指標の期間別の変化率（前期比分析を含む）
  • 予測と予測
  • 相関と異常検出などの高度な統計分析

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。

  1. [最近] パネルで会話を開きます。
  2. ページ上部のタイトルをクリックします。
  3. 新しい会話名を入力します。
  4. 変更を保存するには、ページの別の場所をクリックするか、Return（Mac）または Enter（PC）キーを押します。

会話の名前が [マイ マーケティング レポート] に変更されます。

会話を削除する

会話をゴミ箱に移動したり、ゴミ箱から復元したり、会話を完全に削除したりできます。

スレッドをゴミ箱に移動する

会話をゴミ箱に移動する手順は次のとおりです。

  1. [会話分析] に移動します。
  2. [最近] パネルで、ゴミ箱に移動するスレッドを開きます。
  3. 選択したスレッド内で、 [ゴミ箱に移動] をクリックします。

会話を復元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。

  1. 会話アナリティクスで、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リストが表示されます。
  2. [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。
  3. [本当に削除しますか？] 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。

  1. [会話分析] に移動します。
  2. [検索会話分析] 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の会話のリストが表示されます。
  3. 検索結果から会話を選択して開きます。

ベスト プラクティス

会話分析で最も有用な回答を提供できるように、以下のベスト プラクティスを確認してください。

データソースを設定する

データソースを適切に設定すると、会話分析で最も有用な回答を得やすくなります。データソースを作成する際は、次のベスト プラクティスに従うことをおすすめします。

  • データソースには、エンドユーザーによる分析に使用すべきフィールドのみを含めます。
  • 各フィールドに明確で簡潔な名前を付けます。
  • 各フィールドにわかりやすい説明を入力し、該当する場合はサンプル値も示します。これらのフィールドの説明は、会話分析に送信されるプロンプトに含まれ、コンテキストの提供に役立ちます。サンプル値は、文字列フィールドで特に役立ちます。

Looker Studio のデータソースを使用している場合は、次のベスト プラクティスも検討してください。

  • 分析に使用しないフィールドは、完全に除外することも、データソースで非表示にすることもできます。
  • フィールドの説明を追加または編集して、会話分析にコンテキストを追加できます。
  • 予期しない結果が表示された場合は、データソースを調べて、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ます。

プロンプト

会話分析の質問を作成する際は、次のベスト プラクティスを検討してください。

  • 可能な限り、データソースに含まれているフィールド名を正確に使用します。これにより、会話分析で類似した名前の列の曖昧さを解消できます。

  • 特定のデータを追加または除外して結果を絞り込むには、可能であればフィールドとフィルタ値を直接指定します。たとえば、「ドイツでの売上」ではなく、「国がドイツの売上」または「地域が DE の売上」と尋ねます。

名前が類似する列を考慮する場合や、ユーザーが「ドイツ語」、「ドイツ」、「DE」を同義で使用できるようにする場合は、これらのバリエーションを処理できるカスタム データ エージェントの作成を検討してください。

データ エージェント

データ エージェントは、会話型分析の機能を活用して、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のエクスペリエンスをさらに洗練し、データから価値を引き出します。データ エージェントを使用すると、AI を活用したデータ クエリ エージェントを、データに固有のコンテキストと指示でカスタマイズできます。

たとえば、「ロイヤル」顧客を、特定の期間内に 5 回以上購入した顧客と定義できます。または、ユーザーの時間を節約するために、データ エージェントからのすべての回答を 20 文字以内に要約する必要があります。また、数字は会社の基準に合わせて書式設定する必要があります。このような指示などを使用することで、ユーザーがデータに対してどのような操作を望んでいるかを把握するデータ エージェントを構築できます。詳細については、データ エージェントのドキュメント ページをご覧ください。

フィードバックを送信

会話分析に関するフィードバックは、次のいずれかの方法で Google に送信できます。

  • 次のいずれかのオプションを選択して、個々の回答を評価します。
    • thumb_up 良い回答: 回答が役に立ったことを示します。
    • thumb_down 悪い回答: 回答が役に立たなかったことを示します。
  • 詳細なフィードバックを送信するには、会話分析の左側のナビゲーション パネルの下部にある [フィードバックを送信] をクリックします。

ネガティブなフィードバックを共有する場合は、追加の詳細情報（会話のコピーなど）を含めることができます。