[Google Cloud Next '26 Las Vegas] セッション参加レポート - Timberlake: BigQueryとLookerを「同期」し続けるGemini Enterprise Agent Platform(旧Vertex AI)活用術

 2026.04.25 NTTインテグレーション

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Google Cloud Next '26 Las Vegasとは

Google Cloud Next '26は、2026年4月22日から4月24日の3日間、アメリカ・ラスベガスのMandalay Bayにおいて開催されるGoogleのクラウドサービスに関する世界最大級のイベントです。「ディープ ラーニング、刺激的なセッション、共同での問題解決など、充実した 1 週間になることでしょう。業界の専門家や、あなたと同じ課題や機会に直面している同業者から直接学ぶチャンスです。Next 26 を終える頃には、他では得られない斬新なアイデア、最先端のスキル、行動につながる知見を身につけていることでしょう。」と銘打っており、AIコンテンツで大いに盛り上がった昨年や一昨年にも勝るとも劣らないイベントとなることが期待されます。

私たちNTTインテグレーションも、Google Cloudに精通した専門家として、技術イノベーションの最新動向を取り入れ、顧客に対するソリューション提供に活かしていくことを目指して参加しています。

このような貴重な機会ですので、現地からいち早くブログで最新情報や熱量を発信してまいります。

本記事で紹介するセッション概要

  • 講演日時:2026年4月22日 11:30 AM - 11:55 AM

  • セッションタイトル:Timberlake: Keeping BigQuery and Looker *NSYNC'd 

  • セッション内容サマリ: FanDuel社が開発した、Gemini Enterprise Agent Platform(旧Vertex AI)を活用してLookMLの同期を自動化するプロジェクト「Timberlake」の技術的なディープダイブです 。手動でのLookML更新を過去のものにし、BigQueryのBIビューとLookerモデルを完全に同期(*NSYNC)させる手法が公開されました

このセッションで期待できること

データエンジニアリングにおいて、BigQuery側のスキーマ変更をLooker側のLookMLに反映させる作業は、手動で行うと煩雑でミスが起きやすく、開発速度を低下させる要因となります。

このセッションでは、Gemini Enterprise Agent Platform(旧Vertex AI)をどのようにオーケストレーションに組み込み、開発のスピードを加速させているのか、その具体的な構成と手法を知ることを目的に参加しました

セッション内容:Gemini Enterprise Agent Platform(旧Vertex AI)によるLookML更新の自動化 

セッションでは、プロジェクト「Timberlake」を実現する最新のアーキテクチャが紹介されました。

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  • 「Timberlake」を支える3つの柱

    以下のサービスを組み合わせた高度な連携が、データ管理の自動化を実現しています

    • Cloud Run: マイクロサービスとして各処理を実行

    • Gemini Enterprise Agent Platform(旧Vertex AI): BigQueryのスキーマ情報をもとにLookMLのコード生成・修正をインテリジェントに実施

    • Airflow (Cloud Composer): これら一連のワークフローをオーケストレーション

  • BigQueryとLookerの完全同期

    BigQuery上のBI用ビューの変更が、ダウンストリームであるLookerモデルにリアルタイムかつ正確に反映される様子は、まさにデータの「同期(*NSYNC)」を体現したものでした!

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まとめ・感想

データ分析基盤の運用において、スキーマ変更への追従は常に課題となりますが、「Timberlake」のようなGemini Enterprise Agent Platform(旧Vertex AI)を活用したアプローチは、今後のデータエンジニアリングの標準になっていく予感を感じさせました。特にCloud RunとGemini Enterprise Agent Platform(旧Vertex AI)を組み合わせ、Airflowで制御するという構成は非常に実用的であり、非常に有益な内容でした

Antigravity / VS Code向けのLookML開発プラグインもExtensionとして先日Previewとなり、AI駆動開発を通して大きく開発コストやメンテナンスも楽になっていきそうですね◎

参考

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