現在一般公開されているBigQuery Graphは、ネイティブのグラフ分析をデータウェアハウスに直接統合し、サイロ化や運用上のオーバーヘッドを排除します。この新機能により、ISO標準のGQLを用いて従来のSQLと並行して複雑なグラフクエリを実行できるようになります。BigQueryのペタバイト規模の処理能力、既存のセキュリティ対策を活用し、BigQuery MLやAI機能とも統合しています。サイバーセキュリティ、金融、小売、ITなど多様な業界のデータチームがBigQuery Graphを採用しています。ユースケースには、脅威や不正の検出、サプライチェーン最適化、顧客360、ナレッジグラフ作成、ネットワーク管理などが含まれます。最近の改良には、より高速かつ広範なグラフエンジンの導入が含まれ、GQLの実行速度と表現力が向上しています。新しいボーダーレスGraph Lakehouse機能により、BigQuery GraphはネイティブのBigQueryテーブルに存在するデータや、異なるクラウドにまたがるオープンIcebergテーブルをデータ移動なしでカバーできるようになりました。これにより、エージェントは複数のソースからのデータで構成された仮想知識グラフを移動可能になり、サポートエージェントがGoogle CloudやAWSで顧客や製品情報を照会するようになっています。会話型分析により、グラフとの自然な言語操作が可能になり、AIエージェントの曖昧さや幻覚を軽減します。さらに、エージェントはデータセットをノードやエッジに変換してグラフを作成し、作成や検証の機能も備えています。コンテキストグラフ機能はAIエージェントに監査可能なメモリを提供し、BigQuery Graph内のクエリ可能なトレースとして彼らの推論や意思決定を記録します。これにより説明可能性が保証され、将来のエージェント行動改善の基盤となります。