BigQueryに会話型分析機能が登場、Gemini活用 詳細な分析レポート生成、将来予測や非構造化データの分析も可能に

[新野淳一，ITmedia]

この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「BigQueryに会話型分析機能（Conversational Analytics）が登場。詳細な分析レポート生成、将来予測や非構造化データの分析も可能に」（2026年2月3日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。

　Google Cloudは、同社の大規模データベースであるBigQueryの新機能として、自然言語を使ってデータを分析できる会話型分析機能（Conversational Analytics）のプレビュー公開を発表しました。

　この会話型分析機能は単に自然言語をSQLに変換するものではなく、同社のAIモデルであるGeminiにより、BigQuery上のスキーマやメタデータ、カスタムコマンドなどを用いたビジネスコンテキストを理解した上でSQLを生成し、データ分析やデータの可視化を実現するのが特徴です。

　これにより技術者だけでなくビジネスユーザーも、BigQueryの最新データを基盤にしたデータ分析のAIエージェントを構築、展開できるようになります。

サマリーや分析結果、グラフなどを提示

　AIエージェントは回答として、サマリー、生データの分析結果、ビジュアライゼーションなどにより包括的な分析を提供します。その上で、追加調査を促進するためのフォローアップ質問も補完します。

　下記が、会話型分析機能のデモ画面です。「Show me insights about taxi trips」（タクシー利用についての分析を見せて）という分析依頼に対して、サマリーとして夏ごろに利用のピークがあること、総利用距離や料金の総額、クレジットカードでの支払いが多いこと、などを紹介した上で、検索に用いたSQL文を提示しています。

　そしてデータの可視化として、利用距離と料金の月別グラフ、支払い方法の内訳グラフ、フォローアップの質問などが表示されています。

　これらはAIエージェントによる多段階のワークフローの実行により、すべての回答が正確かつ文脈に合致していることが保証されると説明されています。

　また、会話型分析の対象データは、BigQueryオブジェクトテーブルに保存された画像などの非構造化データも対象とすることができるため、構造化データと非構造化データをまとめた上でインサイトを得ることができます。

　さらに会話型分析ではBigQueryに内蔵されたAI機能などを用いて、今後のトレンドによる将来予測や、 リアルタイムでの異常値の検出なども可能とされます。