高度な分析を有効にして使用する

会話分析の高度な分析は、自然言語の質問を Python コードに変換し、そのコードを実行して高度な分析と可視化を提供します。高度な分析は、Looker（オリジナル）インスタンスと Looker（Google Cloud コア）インスタンスの両方で、会話分析データ エージェントに使用できます。

標準 SQL を使用した BI エクスペリエンスとは異なり、高度な分析では、基本的な計算やグラフ作成から、時系列予測などの高度なタスクまで、さまざまなデータ分析をサポートしています。高度な分析により、会話分析では、通常は高度なコーディングや統計手法に関する専門知識が必要となる高度な分析を実行できます。

このページでは、Looker インスタンスで高度な分析を有効にする方法と、会話分析データ エージェントで高度な分析を使用する方法について説明します。

Gemini for がデータを使用する方法とタイミングに関する説明をご覧ください。 Google Cloud

始める前に

高度な分析を使用するには、Looker で会話分析を使用するための要件（データ エージェントを作成して使用する権限など）を満たしている必要があります。

• Looker（オリジナル）インスタンスで会話分析データ エージェントを使用して高度な分析を使用するには、インスタンスが Looker 25.18 以降である必要があります。

高度な分析を有効にする

このセクションでは、次のプラットフォームで高度な分析を有効にする方法について説明します。

• Looker（オリジナル）

• Looker（Google Cloud コア）

ユーザーが高度な分析を使用するには、Looker 管理者が追加の権限を付与する必要があります。

会話分析データ エージェントで高度な分析を使用する

特定のデータ エージェントで高度な分析が有効になっている場合、そのエージェントとのすべての会話で高度な分析機能を使用できます。

データ エージェントの 作成時または編集時に、データ エージェントの高度な分析を有効にできます。[高度な分析を有効にする] オプションをオンにして、高度な分析を有効にします。

既知の制限事項

• 高度な分析では、Python を使用して問題を解決します。Python は構造化クエリ言語よりも柔軟性が高いため、高度な分析のレスポンスは、会話分析のコア エクスペリエンスのレスポンスよりも変動が大きくなる可能性があります。
• Looker データの場合、会話分析はクエリごとに最大 5,000 行を返すことができます。
• 高度な分析では、次の Python ライブラリのみがサポートされています。
• 高度な分析のレスポンスでは、地図の可視化グラフの種類はサポートされていません。

その他の制限事項については、会話分析の既知の制限事項に関するドキュメントをご覧ください。

サポートされている Python ライブラリ

質問の候補

高度な分析を有効にすると、Python の高度な分析機能により、会話分析データ エージェントは、サポートされている標準タイプの質問に加えて、より広範な質問に回答できます。次に例を示します。

• 私のデータに基づいて、売上の主な要因を説明していただけますか？
• 平均購入頻度と平均注文額を考慮して、顧客セグメントごとのライフタイム バリューを教えてください。
• 今年の売上は昨年の売上と比べてどうですか？
• 売上データの外れ値を特定して、特にパフォーマンスの高い商品や地域、特にパフォーマンスの低い商品や地域を特定してください。
• コホート分析を実施して、顧客維持率を把握してください。
• 最も利益率の高い商品が最も人気のある商品ですか？この回答を使用して、プロダクト構成を最適化する方法についての提案をしてください。
• 過去 3 年間の商品カテゴリ別の売上の年平均成長率（CAGR）を教えてください。
• 商品カテゴリを X 軸、CAGR を Y 軸とする棒グラフで CAGR を表示します。

関連資料

• 会話分析の概要
• Looker データと会話する