2ページ目。Google BigQueryの公式リリースノートと公式ブログを378件掲載。最新は2026年10月14日のGoogle BigQuery「BigQuery、Dataproc MetastoreからLakehouseへのメタデータ移行を一般提供」。新機能、仕様変更、運用影響を確認できます。

2026年10月14日(水)

Google BigQuery / リリースノート / 2026/10/14 / 通常BigQuery、Dataproc MetastoreからLakehouseへのメタデータ移行を一般提供

• Dataproc MetastoreサービスのメタデータをLakehouseへ移行可能に
• Iceberg RESTまたはHiveカタログのエンドポイントへメタデータを一括移行でき、事前の試行にも対応
• Google Cloudコンソール、gcloud CLI、REST APIに対応し一般提供

Metadata migration from Dataproc Metastore to Lakehouse is now generally available (GA). You can perform a one-time backfill migration or dry run to migrate metadata from a Dataproc Metastore service to an Apache Iceberg REST catalog endpoint or a Hive catalog endpoint using the Google Cloud console, the gcloud CLI, or the REST API. For more information, see Migrate metadata from Dataproc Metastore to Lakehouse .bigqueryで原文を確認 ↗

Google BigQuery / 公式ブログ / 2026/10/14 / 通常BigQuery、Icebergの標準カタログでクラウド横断の会話型分析を構成

• Unity Catalog、Snowflake、AWS GlueをLakehouseのIceberg RESTカタログ仕様で接続
• 遠隔のParquetを一時認証情報で直接読み、Google Cloud側の計算資源でクエリを実行
• 3カタログのデータを結合し、BigQueryの会話型分析で探索する手順を紹介

Cross-cloud conversational analytics made simple with open standardsGoogle BigQuery 公式ブログで原文を確認 ↗

Google BigQuery / リリースノート / 2026/10/14 / 通常BigQuery、LakehouseランタイムカタログのHiveエンドポイントを一般提供

• LakehouseランタイムカタログのApache Hiveカタログエンドポイントが一般提供
• メタストアをサーバーレスの中央メタデータ層として利用
• Apache Spark・Apache Hive・BigQuery間のデータ共有と統合クエリを支援

The Apache Hive catalog endpoint in the Lakehouse runtime catalog is now generally available (GA). This integration lets you use the metastore as a serverless, central metadata layer, enabling seamless data sharing and unified querying across Apache Spark, Apache Hive, and BigQuery. For more information, see About the Hive catalog endpoint and Set up Spark and Hive with the Lakehouse runtime catalog .bigqueryで原文を確認 ↗

Google BigQuery / リリースノート / 2026/10/14 / 通常BigQuery、会話型分析エージェントのGemini Enterpriseへの公開を一般提供

• BigQueryのデータエージェントをGemini Enterpriseへ公開し、自然言語で業務データを分析
• Agent Registryの利用を推奨し、エージェントとAgent Gatewayの登録リージョンを一致させる必要
• 公開後は管理者によるアプリへの追加と利用者へのアクセス権付与を行う構成

You can publish a BigQuery Conversational Analytics agent in Gemini Enterprise . This feature is now generally available (GA).Google BigQueryで原文を確認 ↗

Google BigQuery / リリースノート / 2026/10/14 / 通常BigQuery、複数プロジェクトやデータセット単位の会話作成を一般提供

• Conversational Analyticsで会話に含めるデータソースの選択範囲を拡大
• 複数プロジェクトの全データソースを対象に会話を作成可能
• データセットを指定した会話作成にも対応し、両機能を一般提供

Conversational analytics now lets you create a conversation with all of the data sources in multiple projects, or create a conversation with a dataset . These features are generally available (GA).bigqueryで原文を確認 ↗

2026年10月13日(火)

Google BigQuery / 公式ブログ / 2026/10/13 / 通常BigQuery、TimesFM 3.0の多変量予測をSQLで利用する手順を公開

• TimesFM 3.0をプレビュー提供し、学習不要の多変量時系列予測をAI.FORECASTから実行
• 複数の予測対象、過去のみの共変量、将来既知の共変量を一つの入力テーブルで指定
• Citi Bikeの通勤・余暇利用を7日先まで同時予測するSQL例と予測区間の出力を紹介

Introducing TimesFM 3.0 with multivariate time-series forecasting in BigQueryGoogle BigQuery 公式ブログで原文を確認 ↗

Google BigQuery / リリースノート / 2026/10/13 / 通常BigQuery、自然言語でデータを集約するAI.AGGを一般提供

• 自然言語の指示で非構造化データを意味的に集約するAI.AGGを一般提供
• テキストとマルチモーダルデータを処理し、入力グループごとに一つの結果を返す
• 自動で複数段階の集約を行い、Geminiの通常のコンテキスト上限を超える入力にも対応

The AI.AGG function is generally available (GA). You can use this function to semantically aggregate unstructured input data based on natural language instructions.Google BigQuery 公式リリースノートで原文を確認 ↗

Google BigQuery / リリースノート / 2026/10/13 / 通常BigQueryの生成AI関数、Gemini 4 Argonを一般提供

• BigQueryの生成AI関数でgemini-4-argonをサポート
• 対象モデルの提供段階は一般提供
• AI.GENERATEなどの関数からモデルを利用でき、データ分析やコンテンツ生成に活用

BigQuery generative AI functions now support the gemini-4-argon model. This model is generally available .Google BigQuery 公式リリースノートで原文を確認 ↗

Google BigQuery / 公式ブログ / 2026/10/13 / 通常Data Agent Kit、BigQueryで不正取引の調査候補を抽出する実装例を公開

• Antigravity内のエージェントで、BigQueryへの取り込み・dbtによる整形・Sparkでのモデル学習を進める手順を紹介
• 不正取引の推定確率が50%以上となった候補を、Spannerの調査キューへ送信
• Airflowで日次実行を自動化する構成例。生成コードを人が確認し、不正かどうかの最終判断は調査担当者が行う

Agentic data science with the Data Agent KitGoogle Cloud 公式ブログで原文を確認 ↗

2026年10月12日(月)

Google BigQuery / リリースノート / 2026/10/12 / 通常BigQuery、PostgreSQL・ServiceNowの差分転送を一般提供

• Data Transfer ServiceのPostgreSQL・ServiceNow差分転送を一般提供
• 初回は既存データを取り込み、以降は変更分を転送。AppendまたはUpsertを選択
• 差分判定にウォーターマーク列が必要。ServiceNowでは元テーブルの削除操作を同期しない

Incremental data transfers for the BigQuery Data Transfer Service for PostgreSQL and ServiceNow are now generally available (GA).Google BigQuery 公式リリースノートで原文を確認 ↗