はじめに
データを活用した意思決定が当たり前になりつつある今、Google Cloud のデータ分析サービスは着実に進化を続けています。2026年6月8日〜14日の期間は、BigQuery を中心に、アクセス制御の強化や生成 AI のコスト管理、Gemini Cloud Assist による運用支援など、実務に直結するアップデートが多数発表されました。
本記事では、この期間に発表されたデータ分析カテゴリの主要アップデートを、業務担当者・IT 部門・経営層の方々にわかりやすく解説します。ガバナンス強化からコスト最適化、AI による分析支援まで、データ活用推進の場面で役立つ内容をまとめました。
特に BigQuery の IAM deny ポリシーの一般提供 と Gemini Cloud Assist の機能拡充 は、ガバナンスと運用効率の両面で多くの組織に役立つアップデートです。
| 対象期間 | 2026年6月8日〜2026年6月14日 |
| 対象製品 | Google Cloud |
| 対象カテゴリ | データ分析 |
| アップデート件数 | 9件（主要トピック） |
今回のアップデート一覧
アップデート詳細
1. BigQuery — IAM deny ポリシーが一般提供（GA）
BigQuery（Google Cloud のクラウド型データウェアハウス）で、IAM deny ポリシーが一般提供（GA）になりました（2026年6月8日）。特定の操作を明示的に「拒否」するルールを設定でき、権限付与（allow）と組み合わせてより厳密なアクセス制御を実現します。
🔍 何が変わったのか
- BigQuery で、特定のプリンシパルに対し操作を明示的に拒否する deny ポリシーが GA に
- allow（許可）だけでなく deny（拒否）も使い、最小権限・ガードレールを強化できる
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
「広い権限を付与しているが、特定の重要データセットへの削除操作だけは誰にも許可したくない」といったケースで、deny ポリシーにより確実にブロックできます。データガバナンス・コンプライアンス要件の厳しい組織に有効です。
✨ 導入メリット
- 許可と拒否を組み合わせ、誤操作・過剰権限によるリスクを低減できます
- ガードレールを明示的に設定でき、監査・コンプライアンス対応が容易になります
📚 公式ソース
- 製品ドキュメント: BigQuery アクセス制御ドキュメント
- リリースノート: Google Cloud release notes - June 8, 2026
2. BigQuery — 生成 AI 関数のトークンベースのコスト管理
BigQuery の生成 AI 関数に関連するコストを、日次トークンクォータを設定することで管理・制限できるようになりました（2026年6月8日）。
🔍 何が変わったのか
- BigQuery の生成 AI 関数に対し、日次のトークンクォータを設定可能に
- 想定外のトークン消費・コスト増を防止できる
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
BigQuery 上で生成 AI 関数（テキスト生成・要約など）を活用する際、利用量が読みにくくコストが膨らむ懸念があります。日次トークンクォータを設定することで、予算内に収めながら AI 分析を運用できます。
✨ 導入メリット
- 生成 AI 関数のコストを予測・制御でき、予算超過を防げます
- AI 活用を安心して全社展開しやすくなります
📚 公式ソース
- 製品ドキュメント: BigQuery ML 生成 AI 関数ドキュメント
- リリースノート: Google Cloud release notes - June 8, 2026
3. BigQuery — Google 製オープンソース JDBC ドライバ
Java アプリケーションから BigQuery に接続するための、Google 開発のオープンソース JDBC ドライバが利用可能になりました（2026年6月8日）。
🔍 何が変わったのか
- Google 製のオープンソース JDBC（Java Database Connectivity）ドライバで Java アプリから BigQuery に接続できる
- オープンソースのため、透明性が高く、コミュニティでの改善も期待できる
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
既存の Java 製業務システムや BI ツールから BigQuery のデータへ接続するチームが、Google 製の公式ドライバを使って安定した連携を構築できます。Java 中心の開発組織でのデータ活用に有効です。
✨ 導入メリット
- Java アプリからの BigQuery 接続が、公式・オープンソースのドライバで実現できます
- 透明性と保守性が高く、既存 Java 資産を活かしたデータ連携が可能になります
📚 公式ソース
- 製品ドキュメント: BigQuery ODBC/JDBC ドライバドキュメント
- リリースノート: Google Cloud release notes - June 8, 2026
4. BigQuery — Gemini Cloud Assist の機能拡充（Preview）
BigQuery で Gemini Cloud Assist（AI による運用支援）の機能が複数追加されました（2026年6月8日・11日、いずれも Preview）。データ系統の分析、クエリのスケジュール設定、パフォーマンス・コストの最適化を AI が支援します。
🔍 何が変わったのか
- データ系統の分析: Gemini Cloud Assist がデータの流れ（リネージ）の分析を支援（Preview）
- クエリのスケジュール設定: Gemini Cloud Assist でクエリのスケジューリングを支援（Preview）
- パフォーマンス・容量・コストの最適化: Gemini Cloud Assist でモニタリング・容量分析・コスト最適化を支援（Preview）
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
BigQuery の運用担当者が、データ系統の把握・定期クエリの設定・コスト最適化といった運用作業を、自然言語で Gemini Cloud Assist に相談しながら進められます。専門知識の習得コストを下げ、運用を効率化できます。
✨ 導入メリット
- 運用作業を AI が支援し、データエンジニアの負荷を軽減できます
- コスト最適化・パフォーマンス改善の示唆を得やすくなります
📚 公式ソース
- 製品ドキュメント: BigQuery Gemini Cloud Assist ドキュメント
- リリースノート: Google Cloud release notes - June 8, 2026
5. BigQuery — 共有リソースに Organization Policy のカスタム制約
BigQuery の一部の共有リソースについて、Organization Policy のカスタム制約を使い、特定フィールドに対してより細かな制御ができるようになりました（2026年6月8日）。
🔍 何が変わったのか
- BigQuery 共有リソースの特定フィールドに、Organization Policy のカスタム制約を適用できる
- 組織のポリシーに沿った、きめ細かなガバナンスを実現できる
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
データ共有のルールを組織全体で統一したい企業が、カスタム制約により「許可される設定値」を制限し、ポリシー違反の構成を未然に防げます。大規模組織のデータガバナンスに有効です。
✨ 導入メリット
- 組織ポリシーをシステム的に強制でき、設定ミス・逸脱を防げます
- データ共有のガバナンスを一元的に管理できます
📚 公式ソース
- 製品ドキュメント: BigQuery 共有リソースのカスタム制約ドキュメント
- リリースノート: Google Cloud release notes - June 8, 2026
6. BigQuery — continuous queries が集約関数をサポート（Preview）
BigQuery continuous queries（継続的クエリ。ストリーミングデータをリアルタイム処理する機能）が、ARRAY_AGG・STRING_AGG といった集約関数をサポートしました（2026年6月10日、Preview）。
🔍 何が変わったのか
- continuous queries で ARRAY_AGG・STRING_AGG の集約関数が利用可能に（Preview）
- ストリーミングデータに対するリアルタイム集約の表現力が向上
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
リアルタイムに流入するデータ（IoT・ログ・取引など）を BigQuery で継続的に集計するケースで、集約関数を使ったより柔軟なリアルタイム分析が可能になります。
✨ 導入メリット
- ストリーミング分析の表現力が広がり、リアルタイムな洞察を得やすくなります
📚 公式ソース
- 製品ドキュメント: BigQuery continuous queries ドキュメント
- リリースノート: Google Cloud release notes - June 10, 2026
7. BigQuery — AI.KEY_DRIVERS 関数の提供再開
BigQuery の AI.KEY_DRIVERS 関数のサポートが再開されました（2026年6月11日、Preview）。統計的に有意な差を生むデータのセグメント（要因）を特定できる関数です。
✨ 使えるようになる機能
- AI.KEY_DRIVERS 関数の提供が再開され、データの「主要因」分析が再び利用可能に
- 指標に統計的に有意な影響を与えるセグメントを特定できる
🤔 判断観点
- 影響範囲: BigQuery で要因分析（key drivers 分析）を行うデータアナリスト
- 活用ポイント: 売上やコンバージョンに影響する要因の特定など、ビジネス分析に再活用できる
📚 公式ソース
- 製品ドキュメント: BigQuery AI 関数ドキュメント
- リリースノート: Google Cloud release notes - June 11, 2026
8. Knowledge Catalog — 非構造化データのデータプロファイルスキャンに対応
Knowledge Catalog（旧 Dataplex Universal Catalog）が、既存の BigQuery オブジェクトテーブル上の非構造化データ（Cloud Storage 上の PDF など）のデータプロファイルスキャンに対応しました（2026年6月11日、Preview）。本機能は現時点では Dataplex REST API のみで利用可能で、Vertex AI Gemini モデルを用いてエンティティや関係性などのセマンティックな知見を抽出します。
🔍 何が変わったのか
- BigQuery オブジェクトテーブル経由で、Cloud Storage 上の PDF などの非構造化データをデータプロファイルスキャンできる
- 構造化データだけでなく、非構造化データの把握・ガバナンスが進む
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
契約書・報告書などの PDF を大量に保有する組織が、その内容傾向をプロファイルし、データガバナンスや AI 活用の準備に役立てられます。非構造化データの「見える化」を進めたいケースに有効です。
✨ 導入メリット
- 非構造化データの内容把握が進み、ガバナンス・活用の基盤が整います
- 構造化・非構造化を横断したデータカタログ管理が可能になります
📚 公式ソース
- 製品ドキュメント: Knowledge Catalog 非構造化データのデータプロファイルドキュメント
- リリースノート: Google Cloud release notes - June 11, 2026
9. BigQuery — AI 関数が ObjectRef を直接入力可能に（GA）
BigQuery の AI 関数が、ObjectRef 値を直接入力として使えるようになりました（2026年6月12日、GA）。従来必要だった OBJ.GET_ACCESS_URL 関数の呼び出しが不要になります。
🔍 何が変わったのか
- AI 関数が ObjectRef（オブジェクト参照）を直接入力でき、OBJ.GET_ACCESS_URL の呼び出しが不要に
- マルチモーダルデータ（画像・ドキュメント等）を扱う AI 分析の記述がシンプルに
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
Cloud Storage 上の画像やドキュメントを BigQuery の AI 関数で分析するケースで、アクセス URL を都度取得する手間が省け、クエリがシンプルになります。マルチモーダルなデータ分析の生産性が向上します。
✨ 導入メリット
- AI 関数の記述が簡潔になり、開発・保守の手間を削減できます
- マルチモーダルデータ分析のハードルが下がります
📚 公式ソース
- 製品ドキュメント: 生成 AI の概要 | BigQuery
- リリースノート: Google Cloud release notes - June 12, 2026
まとめ
2026年6月8日〜14日のデータ分析カテゴリは、BigQuery のガバナンス強化と AI 活用支援が大きなテーマでした。IAM deny ポリシーの GA と Organization Policy カスタム制約はアクセス制御を厳密化し、生成 AI 関数のトークンクォータは AI 活用のコストを制御します。
また、Gemini Cloud Assist の系統分析・クエリスケジュール・コスト最適化（いずれも Preview）は、BigQuery 運用を AI が支援する方向性を示すアップデートです。Knowledge Catalog の非構造化データスキャンや AI 関数の ObjectRef 直接入力（GA）も、マルチモーダル・非構造化データ活用を後押しします。自組織の利用状況に照らして、活用できるアップデートをご検討ください。
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- XIMIX について: https://ximix.niandc.co.jp/about-ximix
参考資料
- Google Cloud Release Notes: https://cloud.google.com/release-notes
- 2026-06-08: Google Cloud release notes - June 8, 2026
- 2026-06-10: Google Cloud release notes - June 10, 2026
- 2026-06-11: Google Cloud release notes - June 11, 2026
- 2026-06-12: Google Cloud release notes - June 12, 2026
- BigQuery リリースノート: https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes
執筆者紹介
![[GWSStudio100本ノック] Workspace StudioからSlackに連携するためのGoogle Apps Scriptを開発してみた](https://ximix.niandc.co.jp/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_r967l1r967l1r967.png?width=84&name=Gemini_Generated_Image_r967l1r967l1r967.png)
