BigQueryで自然言語でテーブルにアクセスできデータ分析できる機能が2026年2月にBigQueryに搭載された。この機能は会話型分析（Conversational Analytics）と呼ばれる機能で、分析にあたっては、BigQueryのデータソース（テーブル）を指定する必要がある。当記事ではSearch Consoleを事例として解説するが、GA4でも同様のデータ分析が可能になる。

つまり、Search Consoleのテーブルを指定することで、SQL を一行も書かずに、Google Search Console の膨大なデータを自然言語で深掘りすることが可能になる。

具体的に searchdata_site_impression（サイト単位）と searchdata_url_impression（URL 単位）の 2 つのテーブルを連携させ、どのように分析基盤を構築・運用するかを解説する。

参考：BigQuery の会話型分析 – Google Cloud

Conversational AnalyticsでSearch Consoleのデータを分析する手順

1. Search ConsoleとBigQueryを連携
2. データ エージェントの作成
3. 自然言語でクエリする

Search ConsoleとBigQueryを連携

Conversational Analyticsの利用にあたっては、データソース元となるBigQueryのテーブルを指定する必要がある。当記事の解説ではSearch Consoleのテーブルを指定する必要があるが、前提としてSearch ConsoleとBigQueryの連携が済んでいる必要がある。連携にあたっての手順は以下の記事を参考。

≫ Search ConsoleのデータをBigQueryにエクスポートする全手順

データ エージェントの作成

BigQueryの「会話型分析（Conversational Analytics）」において、データエージェントはユーザーの自然言語による質問と、データベースを繋ぐ「知的な通訳者」の役割を果たす。このデータエージェントに指示を追加していくことで、個別のテーブルに特化した分析生成AIの完成度が高まっていくイメージと捉えてよい。

Search Consoleのテーブル指定

データ エージェントを作成するにあたりSearch Consoleのテーブルを指定する必要がある。BigQueryにエクスポートされたSearch Consoleのテーブルは「site」と「url」のテーブルが格納されているため、この両方を指定する。

• [PROJECT_ID].[DATASET_ID].searchdata_site_impression
• [PROJECT_ID].[DATASET_ID].searchdata_url_impression

参考：データ エージェントを作成する – Google Cloud

自然言語でクエリする

データ エージェントに対して自由に日本語で質問することで、テーブルを読みにいき、SQLが自動生成され、分析結果が表やテキストで返される。質問できる内容はあくまで連携したテーブルに格納されているデータのみで回答が生成されるため、そのテーブルに含まれていないデータは結果として返すことはできない。