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[Google Cloud Next '26 Las Vegas] セッション参加レポート - データ分析の未来：Conversational Analyticsエージェントが変えるBIの世界

作成者: NTTインテグレーション｜2026.04.28

Google Cloud Next '26 Las Vegasとは

Google Cloud Next '26は、2026年4月22日から4月24日の3日間、アメリカ・ラスベガスのMandalay Bayにおいて開催されるGoogleのクラウドサービスに関する世界最大級のイベントです。「ディープ ラーニング、刺激的なセッション、共同での問題解決など、充実した 1 週間になることでしょう。業界の専門家や、あなたと同じ課題や機会に直面している同業者から直接学ぶチャンスです。Next 26 を終える頃には、他では得られない斬新なアイデア、最先端のスキル、行動につながる知見を身につけていることでしょう。」と銘打っており、AIコンテンツで大いに盛り上がった昨年や一昨年にも勝るとも劣らないイベントとなることが期待されます。

私たちNTTインテグレーションも、Google Cloudに精通した専門家として、技術イノベーションの最新動向を取り入れ、顧客に対するソリューション提供に活かしていくことを目指して参加しています。

このような貴重な機会ですので、現地からいち早くブログで最新情報や熱量を発信してまいります。

本記事で紹介するセッション概要

  • セッションタイトル：Unlock data insights: Conversational Analytics agents, API, and MCP

  •  講演日時： 2026年4月23日 8:15 AM - 9:00 AM 

  • セッション内容のサマリ：  データインサイトの活用において不可欠な「信頼」「ガバナンス」「スケール」を、AIエージェントでいかに実現するかに焦点を当てたセッションです 。BigQuery、Knowledge Catalog(旧：Dataplex Universal Catalog）、Lookerセマンティックレイヤーを横断し、ペタバイト規模の最新データスタックの価値を Conversational Analytics エージェントがどのように解き放つかを実演します 。モニタリング・評価ツールを用いた信頼性の高いエージェントの構築方法から、Conversational Analytics APIやModel Context Protocol (MCP) を活用した、ユーザーの業務環境への柔軟なデプロイ手法までが詳しく紹介されました 。 

このセッションで期待できること

ビジネスユーザーが自然言語でデータからインサイトを得る「会話型分析」は、生成AIの登場以降急速に進化しています。本セッションでは、単なるチャットUIにとどまらない、エンタープライズ品質の「信頼性」をどう担保するのか、そして最新の「Gemini 3」や「MCP」がデータ分析の現場をどう変えるのかを知ることを期待して参加しました。 

セッション内容

1. データ分析の進化：支援型(Assisted)から自律型(Autonomous)へ

データ分析の歴史において、かつてのメインフレーム時代には数ヶ月、従来のBIでも数日かかっていた待ち時間が、会話型分析によって「数秒」へと短縮されました。そして今、エージェントが自律的に動く「Autonomous」の時代が幕を開けようとしています。

2. グラウンディングによる「信頼」の構築

エージェントが正確な回答を出すための鍵は、以下の3つの柱による「グラウンディング（根拠付け）」にあります。

  • Knowledge Catalog(旧：Dataplex Universal Catalog）：実行時やビジネスのメタデータを自動抽出し、エージェントにコンテキストを提供します。

  • BigQuery Graph：分析指標と関係性を統合し、複雑な「多段階の推論」を可能にするビジネスマップを構築します。

  • Looker Semantic Model(LookML)：ビジネスロジックを定義し、一貫性のある正確なメトリクスを保証します。これがエージェントの「信頼の基盤」となります。

3. Gemini 3による高度な推論

最新のGemini 3を搭載したエージェントは、より洗練された推論が可能になりました。

  • Thinking mode：複雑なクエリに対し、自己反省（Reflection）やバックトラッキングを用いて論理的一貫性を確保しながら回答を導き出します。

  • Fast mode：直接的な質問に対し、即座に回答を返すスピード優先のモードです。

  • Deep Dive Mode(Preview)：難しい質問をエージェントが自らサブクエリに分解し、自律的に深掘り分析を実行します。

4. Agent-Warehouse Codesign（共同設計）

エージェントを後付けするのではなく、データプラットフォームそのものに組み込む「Codesign（共同設計）」という考え方が示されました。これにより、LookMLのパラメータ理解や、既存のダッシュボードをコンテキストとして利用すること、BQML（BigQuery ML）による予測などがシームレスに行えるようになります。

5. 柔軟な展開：API、SDK、そしてMCP

生成されたエージェントは、あらゆる場所で活用可能です。

  • Embedded：Managed Lookerによる、アプリケーションへの高速な埋め込み。
  • Direct APIs：GeminiとADK（Agent Development Kit）を用いたGoogle Cloud上での構築。
  • Ecosystem：Model Context Protocol (MCP) を活用し、様々なLLMやツールキットと連携した柔軟なエージェント・スウォーム（群）の構築。

6. Capgemini社の事例：Enterprise Intelligence Platform

Capgemini社からは、Google Cloudのテクノロジースタックをフル活用した「Enterprise Intelligence Platform」が紹介されました。複雑なマルチクラウド環境やSaaSデータの統合課題に対し、BigQueryやGemini Enterprise Agent Platformを中心としたアーキテクチャで、全社員がインサイトへアクセスできる環境を実現しています。

まとめ・感想

データ分析は「ダッシュボードを見る」ものから「エージェントと対話し、アクションを起こす」ものへと劇的な変貌を遂げようとしています。特に、Gemini 3の「Thinking mode」や「Deep Dive Mode」による推論の進化、そしてMCPによるエコシステムの広がりは、これまでのBIの限界を打ち破る可能性を感じさせました。

単にチャットができるだけでなく、裏側のSQLクエリを可視化して透明性を確保しつつ、スライド作成などのLookerが本来得意としている「次のアクション」まで繋げるデモは圧巻でした！

参考

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