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） |
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。
「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。
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）。
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。
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）。
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。
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。
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。
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）。
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。
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）。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
XIMIX（サイミクス）は NI+C が運営する Google Cloud プレミアパートナーサービスです。Google Cloud / Google Workspace の導入・活用支援、データ活用、AI 活用などをご支援しています。本記事で取り上げた BigQuery のガバナンス設計やコスト最適化にご関心がありましたら、お気軽にご相談ください。