BigQuery の会話型分析が一般提供開始され、ビジネスチームと技術チームの両方が自然言語でデータを分析できるようになりました。この機能は、Google の Gemini モデルと BigQuery のセキュアな基盤に基づいて構築された、知識豊富なアナリストのように機能するエージェントを提供します。セットアップ不要の組み込み会話機能を提供し、データ専門家が特定のデータソースに基づいた専門エージェントを作成するオプションも用意されています。これらのエージェントは、Databricks、AWS Glue、SAP、Salesforce などの Lakehouse ソースを含む、ネイティブ BigQuery テーブル以外のデータにもアクセスでき、データサイロを解消します。データ実践者は、BigQuery Studio および Data Canvas 内で会話型分析を使用し、API を介して Gemini Enterprise またはその他のアプリケーションにエージェントを公開できます。エンジニアリングされた信頼性と説明可能性は主要な機能であり、すべてのエージェントはビジネスコンテキストに基づいており、可視的な思考プロセス、SQL 生成、およびコンテキスト引用を提供します。明確化のための質問によるプロアクティブな曖昧さ解消と長期記憶は、ユーザーエクスペリエンスと信頼性をさらに向上させます。セキュリティとガバナンスは BigQuery から継承され、ユーザーは承認されたデータのみにアクセスし、すべてのクエリが監査のためにログに記録されることが保証されます。この製品は、CMEK や VPC Service Controls などの高度なセキュリティ機能をサポートし、EU および米国マルチリージョン内でのデータレジデンシーを保証します。スケーリングのための運用制御には、コスト管理と使用状況の追跡が含まれます。会話型分析は BigQuery の AI 関数を活用し、ユーザーはモデルを構築することなく、根本原因、予測、異常に関する質問をすることができます。また、リレーショナルデータと PDF や画像などの非構造化ファイルをまとめて処理し、データエステート全体をクエリすることもできます。エージェントは、自動的に分析計画を構築するディープダイブモードにより、リアクティブな分析からプロアクティブなアクションへと進化しています。エージェントワークフローは、データを監視し、スケジュールに基づいて多段階のワークフローを実行し、直接インサイトを提供する自律エージェントを可能にします。このリリースは、静的なダッシュボードから、データをアクティブな知識に変換するセルフマネージング環境への移行を示しており、Agentic Data Cloud の主要コンポーネントを形成します。