Google Cloud、Looker Data Apps のプレビュー版を発表：日常の言葉で伝えるだけで社内向けデータツールをAIが作成

何が発表されたのか

Google Cloud は公式ブログで Looker Data Apps を発表しました。現在はプレビュー段階で、正式リリース前の試用版です。Looker は Google Cloud の BI（ビジネスインテリジェンス）ツールで、企業がデータをレポートやダッシュボードにするために使います。Google Cloud によると、ユーザーが自然言語（普段の話し言葉）で要望を説明すると、AI エージェントが Looker 内で動作する、本番環境で使えるアプリケーションを作成します。

Google Cloud は、LLM（大規模言語モデル。文章やコードを生成できる AI）が作ったツールは、ガバナンスの効いたデータ（定義と権限を会社として一元管理するデータ）、行レベルセキュリティ（ユーザーごとに閲覧できるデータ行を制限する仕組み）、インフラの責任者、セキュリティレビューを通過する明確な道筋のいずれかが欠けると、本番には出せないプロトタイプで終わってしまうと指摘しています。Looker Data Apps はこのギャップに対応するものとされています。

データアプリとは何か、ダッシュボードとの違い

Google Cloud は、データアプリを「AI エージェントが生成し、Looker 内で直接動作するカスタムのインタラクティブな Web アプリ」と定義しています。同社の説明では、ダッシュボードはトップダウンの可視性を提供して全体の数字を把握するためのものであり、データアプリは特定の業務フローに合わせて設計され、そこから直接アクションを起こせるシステムです。

表中の「セマンティックレイヤー」とは、各指標の計算方法を統一して定義する設定の層で、レポートが違っても同じ数字が出るようにするものです。Google は Looker のものを LookML セマンティックレイヤーと呼んでいます。Google Cloud は、データアプリはダッシュボードに取って代わるものではなく、既存のダッシュボードとセマンティックレイヤーの上で構築できる範囲を広げるものだと述べています。

Google が説明する機能

• Google Cloud によると、ユーザーはパラメータの入力、シナリオのテスト、リアルタイムのシミュレーション実行、基になるレコードの更新ができます。
• Google は、データ分析をビジネス実行タスクにつなげられるとしています。例として、元のレコードの更新や、Salesforce や Jira などのツールへのイベント送信が挙げられています。
• Google は、各アプリが既存のセマンティックモデル、行レベルセキュリティ、アクセス制御を直接継承し、AI が生成した SQL（データベース問い合わせ言語）を一行ずつ確認できるクエリ表示機能も備えると説明しています。
• Google は、既定ではコードを書く必要がないとしています。AI エージェントが生成した React アプリ（React は Web 画面を作るための技術）を Looker に直接デプロイできるほか、Claude Code や Antigravity CLI などのツールで構築してからデプロイすることもできます。
• Google は、LLM トークン（AI モデルの利用量の単位）が消費されるのはアプリの設計・生成時のみで、その後のユーザー操作は Looker ネイティブの API とモデルで処理されるため、50人でも5,000人でも限界コスト（利用者が増えるごとに追加でかかるコスト）は変わらないとしています。
• Google は、埋め込みダッシュボードと同じ手順で、新たなデータパイプライン、カスタムアプリコード、2つ目の権限モデルを用意せずに、データアプリを外部ポータルへデプロイできるとしています。

企業とユーザーにとっての意味

Looker を使う企業にとって、Google の主張は次のとおりです。エンジニアでない人でも自然言語でカスタムツールを作れ、しかも別個の権限設定や指標の計算方法を用意する必要がありません。これが事実なら、社内の分析ツールがプロトタイプから本番利用へ進む際の障壁が下がる可能性があります。ただし現時点ではプレビューにすぎず、詳細は公式ドキュメントと実際の利用状況での確認が必要です。

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