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。
セッションタイトル： Define once, trust everywhere: The semantic layer for governed AI
講演日時： 2026年4月23日 2:45 PM - 3:30 PM
内容サマリ： ITチームの規模にかかわらず、一貫した指標でビジネスを成長させるため、Lookerのセマンティックレイヤーを「信頼できるAIの基盤」としてどのように活用するかを解説するセッションです 。ビジネスロジックを一度定義するだけで、データの不整合を排除し、ガバナンスの効いた洞察を確保する方法が紹介されました 。
ビジネスロジックを使い慣れた用語で一元的に定義（Define once）することで、社内の誰もが信頼できるデータ基盤を構築するアプローチがLookerの良さだと思います。Lookerのセマンティックレイヤーが「Gemini for Looker」の基盤となり、データエラーを劇的に減らしながら、安全でセルフサービス型の対話型分析（Conversational Analytics）を実現する仕組みを改めて理解したい方におすすめです。
セッション前半では、AI時代におけるデータガバナンスとLooker（LookML）の重要性について、Google Cloudのスピーカーから解説がありました。
ユーザーとデータのミスマッチやデータカオスにより、データの不正確性や不信感が生じています。これまでは人間向けのガバナンスが構築されてきましたが、これからは「AIエージェント」という新たなステークホルダーに対しても、信頼できるメタデータとビジネスのセマンティクス（意味論）を提供する必要があります。
セマンティックレイヤーは、複雑なデータを「収益」や「顧客」といった馴染みのあるビジネス用語に翻訳する層です。これにより、人間とAIエージェントの双方が正確な洞察へ自律的にアクセスできるようになります。
ビジネス定義の標準化と一元管理: マーケティングの「キャンペーンROI」も、セールスの「利益率」も、すべて根底となる「収益」という共通のセマンティックレイヤーの定義に依存します。
LLMの弱点を補完: 大規模言語モデル（LLM）は「相対的な日付フィルター」や「複雑なJoin処理」、「複雑な指標計算」をSQLで生成するのを苦手としています。LookerがこのSQL生成の負担を引き受けることで、比類のない正確性とAIへの信頼（AI trust）を構築します。
Geminiを利用することで、ダッシュボードの改修依頼を待つことなく、自然言語で「次にするべき質問」に数秒で答えを出せるようになります。データアナリストは反復的な作業から解放され、より高度な分析に集中できます。
セッションの後半では、グローバルデジタルコマースコンサルティング企業であるOverdose DigitalのPaul Pritchard氏とRyan Delaney氏が登壇し、自律的なクリエイティブ生成エージェントである「Krative」のデモストレーションを行いました。
Lookerの分析データ（利益を生むトレンドや地域の天候パターンなどのトリガー）を基に、AIが自律的にハイパーローカライズされたクリエイティブアセットを生成する「Generative Analytics Loop」のコンセプトが披露されました。
Analyses（分析）: セグメントや利益（都市別など）によるパフォーマンスをLookerで分析。
Creates（生成）: データを分析し、推奨される商品やキャンペーンを提案。TikTok、Instagram、Meta広告向けのモックアップや動画を様々なアスペクト比で自動生成。
Learns（学習）: 生成したクリエイティブのパフォーマンスを時間経過とともにセグメント別に学習し、次回の精度を向上。
実際のデモ画面では、特定の家具（アクセントチェアなど）の利益率や地域別のキーワードスコア（自然光、モダンなど）をAIが評価し、それに沿った最適な画像やSNS広告ドラフトを一瞬で生成・提案する様子が示され、会場を大いに沸かせました。
本セッションを通じて、今後のエンタープライズデータ活用において守るべき3つのステップが明確になりました。
Truth（真実）: ガバナンスの効いたセマンティックレイヤー（LookML）を確立し、AIのハルシネーションを防ぐ。
Real-Time Insights（リアルタイムな洞察）: Conversational Analyticsにより、ステークホルダーが瞬時に認定された指標を照会する。
Action（行動）: Conversational Analyticsを通じて、得られた洞察から自律的にアクション（クリエイティブ生成など）を起こす。
AIを単なる「チャットボット」として終わらせず、LookMLという確固たるルールに基づく「真実のデータ」と連携させることで、実際のビジネスアクション（広告生成など）までをシームレスに自動化できる未来を実感できた、非常に面白いセッションでした。
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