Google BigQueryのリリースノートを302件掲載。最新は2026年10月22日のGoogle BigQuery「BigQuery、文字列翻訳のAI.TRANSLATEを一般提供」。新機能、仕様変更、運用影響を確認できます。

Google BigQuery / リリースノート

2026年10月22日(木)

Google BigQuery / リリースノート / 2026/10/22 / 通常BigQuery、文字列翻訳のAI.TRANSLATEを一般提供

SQLから文字列を言語間で翻訳するAI.TRANSLATEを一般提供
標準的なニューラル機械翻訳の処理に対応
Translation LLMを使う翻訳にも対応

The AI.TRANSLATE function lets you translate text strings between languages. AI.TRANSLATE supports standard Neural Machine Translation (NMT) workloads and Translation LLM (TLLM) capabilities. This function is generally available (GA).Google BigQuery リリースノートで原文を確認

2026年10月21日(水)

Google BigQuery / リリースノート / 2026/10/21 / 通常BigQuery、文書を意味単位に分割するAI.CHUNK_DOCUMENTを一般提供

非構造化文書を意味的につながりのあるチャンクへ分割
ベクトル埋め込みやRAGに適した分割をSQLから実行
テーブル値関数として一般提供

The AI.CHUNK_DOCUMENT function is a table-valued function that splits unstructured documents into semantically coherent text chunks optimized for vector embeddings and Retrieval-Augmented Generation (RAG) workflows. This function is generally available (GA).Google BigQuery リリースノートで原文を確認

2026年10月16日(金)

Google BigQuery / リリースノート / 2026/10/16 / 通常BigQuery、会話型分析をモントリオールとトロントで提供

BigQuery Conversational Analyticsの対応ロケーションを拡大
モントリオールのnorthamerica-northeast1を追加
トロントのnorthamerica-northeast2を追加

Conversational analytics in BigQuery is now available in the following locations: northamerica-northeast1 (Montréal) northamerica-northeast2 (Toronto) For more information, see Locations .bigqueryで原文を確認

2026年10月15日(木)

Google BigQuery / リリースノート / 2026/10/15 / 通常BigQuery、リージョンをまたぐテーブルコピーを一般提供

テーブル・スナップショット・クローンを別リージョンやマルチリージョンへコピー可能に
CMEKを設定したテーブルも対象で、宛先に合うリージョンの暗号鍵が必要
リージョン間コピーは転送・宛先保存の課金対象で、ジョブをキャンセルしてもコピー処理は停止しない

You can copy tables across regions . This feature is now generally available (GA).Google BigQueryで原文を確認

Google BigQuery / リリースノート / 2026/10/15 / 通常BigQuery、会話型分析の回答をPDF・CSVへ出力する機能を一般提供

会話型分析エージェントの回答をファイルへエクスポート可能に
テキストだけでなく可視化・表・引用も回答の出力対象
PDFまたはCSV形式での出力を一般提供

You can export a conversational analytics agent's answer , including text, visualizations, tables, and citations, to a PDF or CSV file. This feature is generally available (GA).bigqueryで原文を確認

Google BigQuery / リリースノート / 2026/10/15 / 通常BigQuery、同一クエリ内で列エイリアスを再利用する構文を一般提供

SELECTで定義した式のエイリアスを、同じSELECTリストやWHERE句で参照可能に
SnowflakeやTeradataなどの構文を扱い、既存ワークロードの移行を支援
一般提供だがオプトイン方式で、利用前に機能の有効化が必要

You can now use reusable column aliases in GoogleSQL. This feature lets you define an alias for an expression in the SELECT clause of a SQL query and immediately reference that alias within the same SELECT list or in the WHERE clause of the same query block. Reusable column aliases also streamline the migration of workloads from other data warehouses such as Snowflake and Teradata, by supporting their syntax. This feature is generally available , and is opt-in only. To use reusable column aliases, you must first enable the feature .BigQuery 公式リリースノートで原文を確認

2026年10月14日(水)

Google BigQuery / リリースノート / 2026/10/14 / 通常BigQuery、AI.AGGの出力スキーマ指定を一般提供

AI.AGGにoutput_schema引数を追加し、関数の出力構造を指定可能に
出力するフィールドをカンマ区切りの一覧として指定
自然言語による集約処理で構造化した結果を得る機能を一般提供

The AI.AGG function now supports the output_schema argument, which lets you specify the schema of the function output as a comma-separated list of fields. This feature is generally available (GA).bigqueryで原文を確認

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 / 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