[Google Cloud Next '26 Las Vegas] セッション参加レポート - Looker EmbedとAgentic AIによる次世代データアプリケーションの構築と収益化

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

• セッションタイトル：Monetize the moment: AI-powered apps with Looker embedded

• 講演日時：2026年4月24日 11:00 AM - 11:45 AM

• 内容サマリ：プロダクト戦略をLookerと次世代の組み込み分析によって変革する方法について解説するセッションです 。エージェントによるインサイトやインタラクティブなダッシュボードをアプリケーションに直接統合し、新たな収益を促進する仕組みが紹介されました 。

このセッションで期待できること

本セッションでは、Looker (Google Cloud core) と次世代の組み込み分析を活用し、プロダクト戦略をいかに変革するかを学ぶことができます 。具体的には以下の内容が期待できます。

• エージェントによるインサイトやダッシュボードをアプリに直接統合し、新たな収益を生み出し、スケーラブルなデータアプリを構築する手法の理解 。 

• 統合された Looker プラットフォームを使用して、開発コストを削減し、ガバナンスの効いたマルチクラウド展開を加速する方法の習得 。 

• 生データとアクションのギャップを埋めることで、信頼できる情報に基づいた AI 駆動のセルフサービスをユーザーに提供する具体的なイメージの獲得 。

セッション内容

データはすべてのビジネスパーソンにとって不可欠であり、正確に業務を遂行し、自信を持って意思決定を下すための基盤となります。これまではダッシュボード等を通じて「インサイト（洞察）」を得ることに重きが置かれていました。

しかし、セッションでは、リアルタイムなインタラクションや自律的なAI（Agentic AI）の台頭により、世界が大きく変化していることが示されました。それに伴い、データの価値も「インサイトの収益化ではもはや不十分であり、これからはアクションの収益化（Monetize on actions）が求められる」と強調されました。

セマンティックレイヤーを基盤とした対話型分析の拡張戦略

AIを組み込んだアプリケーションを成功に導くには、データが「信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）」に基づいている必要があります。Lookerのセマンティックレイヤー（LookML）は、AIエージェントが必要とするコンテキストを提供し、高い精度を保証する基盤となります。

セッションでは、エージェント機能（Agentic Intelligence）をアプリケーションに実装するための3つのアプローチが紹介されました。

• High Speed（Looker iFrame）：設定済みの対話型分析機能をiFrameで素早く埋め込みます。ガバナンスを維持しつつ、最短で「データと対話する」体験をリリース可能です。

• Contextual（Looker API）：Looker APIとEmbed SDKを利用して、コンテキストを強く意識したアプリを構築します。リアルタイムなメタデータやセッションIDをAIプロンプトに注入し、動的な分析体験を提供します。

• Autonomous（Looker MCP）：MCP（Model Context Protocol）を介して、自律型エージェントにLookerのデータを提供します。エージェントはツール間を横断して推論を行い、複雑な目標を達成できるようになります。

顧客事例（Thomson Reuters）：複雑なコンプライアンスデータの統合

実践的な事例として、100カ国以上で展開されるThomson Reuters様の税務コンプライアンスプラットフォーム「ONESOURCE」の進化が共有されました。

従来の分断されていたコンプライアンスプロセスを統合し、データレイクからLooker、Gemini、MCPを組み合わせたアーキテクチャへと刷新。この一元化されたガバナンスの効いたデータビューにより、これまで不可能だった異常値の検出や商業的なインサイトの表面化が実現し、顧客のROI向上と新たな収益機会の特定に貢献しています。

本事例を通じた重要なポイントとして以下が挙げられました。

1. 市場投入のスピードを優先し、新技術が利用可能になり次第最適化すること。
2. 社内外のチームと強力なパートナーシップを築くこと。
3. 困難な顧客課題の解決が、かつてないほど現実的になっていること。

まとめ・感想

これまでのダッシュボードへの「データの埋め込み」から一歩進み、「AIエージェントの正しい頭脳（LookML）を、ユーザーのワークフローの真ん中に埋め込む」という、Looker Embedの全く新しい価値を提示したセッションでした。開発コストを抑えつつ、マルチクラウド環境でのガバナンスの効いたデータ展開を加速させる手法は、今後のSaaS開発の強力な武器になると思います。ユーザーに単なる生データではなく、「真実に根ざした自律的なアクション」を提供できる未来も近くなっているのではないでしょうか。 

参考

• Monetize the moment: AI-powered apps with Looker embedded

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