はじめに
2026年9月21日〜9月27日の Google Cloud データ分析カテゴリでは、日々の分析作業の使い勝手を変える更新と、期限を意識して対応を決める必要のある告知の両方が公開されました。前者は BigQuery Studio のクエリ結果画面の改善（GA）や Data Studio の一括スタイル設定、後者は MySQL 5.6 / 5.7 コネクタのサポート終了と Looker のリリースチャンネル更新です。
この期間に公開されたデータ分析カテゴリのアップデートは、公式リリースノート上で合計16件でした。内訳は Looker 5件、BigQuery 4件、Data Studio 4件、Knowledge Catalog 2件、Dataform 1件です。本記事では、関連する Looker の項目を2つずつまとめ、14のトピックに整理して解説します。
各トピックでは「何が変わったのか」「どんな業務シーンで使えるのか」「どんなメリットがあるのか」を、業務担当者・IT 部門・経営層の方に向けて整理し、公式ドキュメントへのリンクを添えています。自社での対応要否を判断する必要がある2件については、使えるようになる機能・変更点・判断の観点を分けて記載しました。
なお、Data Studio は現行の正式名称です。2026年4月16日に Looker Studio から Data Studio へ名称が変わりました。本記事に登場する Looker とは別の製品ですので、読み分けにご注意ください。
| 対象期間 |
2026年9月21日〜2026年9月27日 |
| 対象製品 |
Google Cloud |
| 対象カテゴリ |
データ分析 |
| アップデート件数 |
16件（本記事では14のトピックに整理して解説します） |
今回のアップデート一覧
アップデート詳細
1. BigQuery — Query results ペインで直近のクエリ実行履歴を確認できるように（GA・2026年9月21日）
BigQuery Studio のクエリエディタにある Query results ペイン（クエリの実行結果を表示する画面領域）で、そのクエリの直近の実行履歴を確認できるようになりました。従来は Job history タブへ移動する必要がありましたが、その操作が不要になります。複数の SQL 文をまとめて実行する複文クエリ（multi-statement queries）も対象です。本機能は一般提供（GA）です。
🔍 何が変わったのか
- Query results ペインから、対象クエリの直近の実行履歴を短い一覧として確認できます
- 複文クエリの結果も、この履歴から確認できます
- 履歴を見るために Job history タブへ移動する操作が不要になりました
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
分析担当者が SQL を少しずつ書き換えながら結果を確かめる作業で使えます。条件を変えて実行を繰り返すうちに「ひとつ前の実行では何件だったか」を見失うことがありますが、同じ画面で直近の実行をたどれるため、比較しながら試行を進められます。
✨ 導入メリット
- 画面移動が減り、クエリの試行錯誤にかかる時間を短縮できます
- 直前の実行結果と見比べながら修正でき、集計の確認漏れを抑えられます
- 一般提供（GA）のため、日常の分析業務にそのまま取り入れられます
📚 公式ソース
2. BigQuery — 生成 AI 関数が gemini-3.8-flash に対応（2026年9月21日）
BigQuery の生成 AI 関数（SQL から生成 AI モデルを呼び出す関数群）が、gemini-3.8-flash モデルに対応しました。SQL の中でモデル名を指定することで、このモデルを利用できます。
🔍 何が変わったのか
- BigQuery の生成 AI 関数で gemini-3.8-flash を指定できるようになりました
- 利用できるリージョンなどの条件は、公式ドキュメントの生成 AI 機能の概要ページに記載されています
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
BigQuery に蓄積した問い合わせ履歴やアンケートの自由記述を、SQL から生成 AI で要約・分類する処理で使えます。モデルの選択肢が増えるため、処理内容に応じて使い分ける構成を検討できます。
✨ 導入メリット
- データを BigQuery の外へ持ち出さずに、SQL の中で生成 AI を呼び出せます
- 利用できるモデルが増え、処理内容に合わせた選択の幅が広がります
- 非構造化データの活用を、既存のデータ基盤の延長で進められます
📚 公式ソース
3. Dataform — リモート MCP サーバーがパイプライン作成と Git 操作に対応（GA・2026年9月21日）
Dataform（BigQuery 向けの SQL データ変換・ELT サービス）のリモート MCP（Model Context Protocol）サーバーが、開発ワークスペースでのパイプライン作成と Git リポジトリ操作に対応しました。MCP は、AI エージェントが外部のサービスを操作するための共通の手順を定めた規格です。本機能は一般提供（GA）です。
🔍 何が変わったのか
AI エージェントが、Dataform に対して次の操作を実行できるようになりました。
- 開発ワークスペースの作成と一覧表示
- ファイルの検索と編集
- 変更のコミットと、リモートの Git プロバイダへのコミットのプッシュ
- リポジトリ設定の更新と、リポジトリのフォルダ単位での整理
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
Dataform でデータ変換処理を管理しているデータエンジニアが、AI エージェントを使った開発作業を取り入れる場面で使えます。ワークスペースの作成からファイル編集、コミットとプッシュまでを同じ枠組みで扱えるため、エージェントに依頼する作業の範囲を、既存の開発フローに沿った形で設計できます。
✨ 導入メリット
- 開発ワークスペースの用意やファイル編集といった定型作業を、AI エージェント経由で進められます
- Git 操作まで対応するため、変更履歴を残す運用を崩さずにエージェントを組み込めます
- 一般提供（GA）となり、本番の開発フローへの適用を計画できます
📚 公式ソース
4. BigQuery — データエージェントを Gemini Enterprise へ公開できるように（Preview・2026年9月22日）
BigQuery のデータエージェント（BigQuery のデータについて自然な言葉で質問できる AI エージェント）を、Agent Registry へ登録し、Google が管理する既定の認証情報を使って読み込むことで、Gemini Enterprise 上に公開できるようになりました。本機能は Preview（プレビュー）段階です。
🔍 何が変わったのか
- BigQuery のデータエージェントを Agent Registry に登録し、Gemini Enterprise へ読み込んで公開できます
- 読み込みには、Google が管理する既定の認証情報を利用します
- BigQuery と Gemini Enterprise が同一の Google Cloud プロジェクトにあり、Agent Gateway のリージョン設定が一致している場合、A2A（Agent-to-Agent）の JSON カードを手作業でコピーする作業と、OAuth クライアント認証情報の設定が不要になります
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
データ基盤の担当者が、BigQuery のデータに対する問い合わせ窓口を、社内で利用している Gemini Enterprise 側に用意する場面で使えます。設定の条件を満たしていれば、エージェントを公開するための手順が登録と読み込みで完結します。
✨ 導入メリット
- JSON カードのコピーや OAuth 設定といった手作業が不要になり、公開までの手順を減らせます
- 設定の手順が減ることで、設定ミスに起因する問い合わせや手戻りを抑えられます
- 業務部門が日常的に使う画面からデータに問い合わせる導線を用意でき、データ活用の裾野を広げられます
📚 公式ソース
5. BigQuery — Query results テーブルで行番号が固定表示に（GA・2026年9月24日）
BigQuery Studio のクエリエディタで、Query results テーブルを横にスクロールしても、左端の行番号が表示されたままになりました。公式リリースノートでは、列数の多いテーブルでも文脈を保ち、データを追いやすくするための変更として案内されています。本機能は一般提供（GA）です。
🔍 何が変わったのか
- クエリ結果のテーブルを横スクロールしても、行番号が左端に固定されて表示されます
- 列数の多いテーブルで、どの行を見ているかを追いやすくなります
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
列数の多いマスタデータやログデータを BigQuery で確認する場面で使えます。右側の列を見るために横スクロールしたとき、行がずれて別のレコードを読んでしまう取り違えを防げます。
✨ 導入メリット
- 行の取り違えが減り、目視確認の正確性を保てます
- スクロールのたびに左端へ戻す操作が不要になり、確認作業の手数を減らせます
- データの中身を確認する作業の負担が下がり、初めて扱うテーブルの把握を進めやすくなります
📚 公式ソース
6. Data Studio — Cloud SQL 上の PostgreSQL にプライベート IP で接続（2026年9月24日）
Data Studio（旧 Looker Studio。Google のセルフサービス BI ツール）から、Cloud SQL 上の PostgreSQL データベースへ、プライベート IP アドレスで接続できるようになりました。公式リリースノートでは、プライベート IP 接続によってデータベースの通信がインターネットではなくプライベートネットワーク上に保たれると説明されています。
🔍 何が変わったのか
- Data Studio から Cloud SQL 上の PostgreSQL へ、プライベート IP アドレスで接続できます
- プライベート IP 接続では、データベースの通信が公衆インターネットを経由しません
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
業務システムのデータベースを Cloud SQL 上の PostgreSQL で運用している企業が、その内容を Data Studio のダッシュボードで可視化する場面で使えます。社内規程でデータベースへの公衆インターネット経由の接続を認めていない場合でも、プライベート IP での接続という選択肢を検討できます。
✨ 導入メリット
- 通信経路をプライベートネットワークに保てるため、セキュリティ要件への適合を検討しやすくなります
- データベース側で公開用の IP アドレスを用意する構成を避けられます
- 業務システムのデータを、可視化のために別の場所へ複製せずに参照できます
📚 公式ソース
7. Data Studio — パートナーコネクタ16種類がコネクタギャラリーに追加（2026年9月24日）
Data Studio のコネクタギャラリー（外部サービスのデータを取り込むための接続部品が並ぶ一覧）に、パートナー各社が提供するコネクタ16種類が追加されました。広告・マーケティング関連のデータソースが中心です。
🔍 何が変わったのか
公式リリースノートに記載された追加コネクタは次のとおりです。
| コネクタ名 |
提供元 |
データソース |
| Facebook Ads Analytics |
Langquang |
Facebook Ads |
| Nextdoor |
Windsor.ai |
Nextdoor |
| Attentive |
Windsor.ai |
Attentive |
| Contractors Cloud |
Windsor.ai |
Contractors Cloud |
| AppLovin |
Windsor.ai |
AppLovin |
| SEOmonitor |
SEOmonitor |
SEOmonitor |
| SimilarWeb |
Windsor.ai |
SimilarWeb |
| Salesforce |
Dataslayer |
Salesforce |
| Facebook Ads (Meta Ads) |
Datablaster |
Meta Ads |
| Google Search Console |
Data Bloo |
Google Search Console |
| CleverReach |
Power My Analytics |
CleverReach |
| Cin7 Core AppiWorks |
Jivrus Technologies |
Cin7 |
| Mangools AI Search Watcher |
Mangools.com |
Mangools |
| Amazon Vendor Central |
Power My Analytics |
Amazon |
| Microsoft Ads connector |
Hacker Digital |
Bing Ads |
| Leadinfo |
Leadinfo |
Leadinfo |
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
複数の広告媒体に出稿しているマーケティング担当者が、媒体ごとの管理画面を開かずに Data Studio 上で実績をまとめて確認する場面で使えます。EC やインサイドセールスのデータを扱う担当者にとっても、在庫管理やリード獲得のデータを同じダッシュボードに並べる選択肢が増えます。
✨ 導入メリット
- 管理画面からの手作業によるデータ書き出しを減らし、レポート作成の工数を抑えられます
- 媒体をまたいだ実績を1つのダッシュボードに集約でき、比較や配分の判断を進めやすくなります
- 接続部品が用意されているため、連携のための開発を行わずに試せます
📚 公式ソース
8. Data Studio — MySQL 5.6 / 5.7 のサポート終了（非推奨・2026年9月24日）
Data Studio の MySQL コネクタにおける MySQL 5.6 および MySQL 5.7 のサポートが終了します。期限は 2027年2月26日 です。自社での対応要否を判断する必要があるため、以下では使えるようになる機能・変更点・判断の観点を分けて整理します。
🔍 何が変わったのか
- Data Studio の MySQL コネクタで、MySQL 5.6 と 5.7 のサポートが終了すると告知されました
- 2027年2月26日より後は、MySQL 5.6 または 5.7 へ接続する新しいデータソースを作成できなくなります
- 2027年2月26日より後は、MySQL 5.6 または 5.7 を使用するデータソースやレポートが、データを正しく読み込めない可能性があります
✨ 使えるようになる機能
本項目はサポート終了の告知であり、新しく使えるようになる機能の案内はありません。
⚠️ 使えなくなる機能 / 変更点
- 新規データソースの作成: 2027年2月26日より後、MySQL 5.6 / 5.7 への接続を新しく作成できなくなります
- 既存データソース・レポートの動作: 同日より後、MySQL 5.6 / 5.7 を使用する既存のデータソースやレポートがデータを正しく読み込めない可能性があると案内されています
- 公式リリースノートには、代替手段の指定や、CVE（脆弱性識別番号）に関する記載はありません
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
社内の業務システムのデータベースに MySQL を使い、その内容を Data Studio のレポートで参照している場合、本告知は接続元のバージョンを棚卸しするきっかけになります。オンプレミスから移設した環境や、長く運用してきたシステムでは、バージョンが 5.7 のまま残っていることもあります。
✨ 導入メリット
- 期限が明示されているため、データベースのバージョンアップを年度計画に組み込めます
- 期限前に対応を終えることで、レポートが読み込めなくなる事態を避けられます
- 接続元の棚卸しを通じて、利用実態の分からないレポートを整理する機会になります
🤔 判断観点
自組織の利用状況に照らして、以下の観点をご確認いただくとよいでしょう。XIMIX として一律の対応を推奨するものではなく、状況に応じたご判断の材料としてご参照ください。
- 対象の特定: Data Studio の MySQL コネクタで作成したデータソースのうち、接続先が MySQL 5.6 / 5.7 に該当するものを洗い出します
- 影響範囲: 該当データソースを参照しているレポートと、その閲覧者（経営層向けの定例報告か、特定部門の運用確認か）を確認します
- 期限と自社計画の関係: 2027年2月26日という期限に対して、データベースのバージョンアップ計画や更改計画がどの時期に置かれているかを突き合わせます
- 検証推奨事項: データベースをバージョンアップした場合に、既存のデータソースの定義やレポートの表示が維持されるかを、本番適用前に確認します
- 代替の検討: バージョンアップが期限内に難しい場合、参照先を別のデータ基盤に移すなどの構成変更が選択肢になるかを検討します
- 社内周知: レポートの利用部門に対して、いつ・何が変わり得るかを共有する範囲とタイミングを決めます
📚 公式ソース
9. Data Studio — 系列・ディメンション・指標の一括スタイル設定（2026年9月24日）
Data Studio で、すべての系列・ディメンション・指標をまとめてスタイル設定できるようになりました。個別の項目を選んで設定することもでき、その場合は個別の設定が全体の設定より優先されます。
🔍 何が変わったのか
- すべての系列・ディメンション・指標を一度にスタイル設定できます
- 個別の項目を選んで、その項目だけ別のスタイルを設定することもできます
- 個別に設定したスタイルは、全体に設定したスタイルより優先されます
- 折れ線グラフ・複合グラフ、時系列、表の各リファレンスに設定内容が記載されています
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
レポートの見た目を社内の書式に揃えているダッシュボード作成者が使えます。系列数の多いグラフで色や書式を1つずつ指定していた作業を一括で済ませ、強調したい系列だけを個別に上書きする、という作り方ができます。
✨ 導入メリット
- 系列ごとの繰り返し設定が減り、ダッシュボード作成の時間を短縮できます
- 全体設定を基準にできるため、レポート間で見た目を揃えやすくなります
- 強調したい項目だけを個別設定で上書きでき、伝えたい内容を際立たせられます
📚 公式ソース
10. Knowledge Catalog — dbt メタデータの取り込みが一般提供（GA・2026年9月24日）
Knowledge Catalog（Google Cloud のデータカタログ・ガバナンスサービス）における dbt メタデータの取り込みが一般提供（GA）になりました。dbt は SQL でデータ変換を管理するツールで、そこに蓄積された「どのデータがどう作られたか」という情報をカタログ側へ取り込めます。今回の一般提供にあわせて、取り込み経路と対応バージョンが広がりました。
🔍 何が変わったのか
- dbt Cloud のジョブ実行からメタデータを取り込めます。経路は dbt Cloud のインターフェース、dbt platform CLI、dbt Administrative API と Webhook の3通りです
- メタデータの生成・取り込みの対象が、dbt Core 1.x に加えて dbt Core 2.x と dbt Fusion に広がりました
- --include-entry-links と --skip-bigquery-link を使ってエントリリンクを取り込み、dbt のリネージ（データの系譜）と意味的な関係を取り込めます。マテリアライズされた dbt ノードを BigQuery の物理テーブルへ結び付け、lookupEntryLinks メソッドで関連する BigQuery のエントリを検索できます
- dbt メタデータの取り込みジョブの設定と、取り込んだ dbt エントリの検索・参照を、Google Cloud コンソール、Google Cloud CLI、Dataplex REST API から実行できます
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
dbt でデータ変換を管理し、BigQuery にデータを蓄積している組織のデータガバナンス担当者が使えます。dbt 側の変換定義と BigQuery のテーブルが結び付くため、「この集計値はどのテーブルから、どの変換を経て作られたのか」をカタログ上でたどれます。集計結果の根拠を監査や社内説明で示す場面でも参照できます。
✨ 導入メリット
- 変換定義と物理テーブルが結び付き、データの出所をたどる調査の時間を短縮できます
- 一般提供（GA）となり、全社のデータガバナンスの仕組みとして組み込む計画を立てられます
- データの系譜が可視化されることで、特定の担当者しか構造を把握していない状態の解消につながります
📚 公式ソース
11. Knowledge Catalog — データプロダクトのアクセスグループに既定の IAM ロールを設定（2026年9月24日）
Knowledge Catalog のデータプロダクト（業務上の意味でまとめたデータの提供単位）で、アクセスグループに既定の IAM ロール（Google Cloud の権限の単位）を設定できるようになりました。設定した既定ロールは、そのデータプロダクトに含まれる対応済みのアセットすべてへ自動的に付与されます。
🔍 何が変わったのか
- アクセスグループに既定の IAM ロールを設定できます
- 既定ロールは、データプロダクトにまとめられた対応済みのアセットすべてに自動的に付与されます
- データプロダクトのオーナーは、個々のアセットについて既定ロールを上書きできます
- データプロダクトのアセット一覧に、各アセットの権限の状態（Applied / Failed / Unsupported）が表示されます
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
部門横断でデータを提供しているデータオーナーが、利用部門ごとのアクセス権を整理する場面で使えます。データプロダクト単位で既定のロールを決めておけば、アセットを追加するたびに権限を設定し直す作業を減らせます。個別に扱いを変えたいアセットだけ上書きする運用が取れます。
✨ 導入メリット
- アセットごとの権限設定という繰り返し作業を減らし、運用負荷を抑えられます
- 権限の状態が一覧で見えるため、付与に失敗しているアセットを見つけやすくなります
- データプロダクト単位で権限の方針を決められ、アクセス管理の考え方を揃えられます
📚 公式ソース
12. Looker (original) — ロングポーリングの同時実行ガードと OAuth 認可ダイアログ（2026年9月24日）
Looker（Google Cloud の BI・データ可視化プラットフォーム）に、運用面の変更が2件加わりました。1つはインスタンス全体の安定性に関わるガード機能、もう1つはデータベース接続の認可時に表示される確認ダイアログです。公式リリースノートでは、いずれも「Looker (original) only changes」として案内されており、Looker (original) 向けの変更にあたります。Looker (Google Cloud core) をご利用の場合は、リリースチャンネル経由での適用時期を別途ご確認ください。なお、これらは Looker 26.16 で稼働する Looker (original) インスタンスに対して2026年9月21日以降、自動的に有効化されます（項目14を参照）。
🔍 何が変わったのか
- ロングポーリングの同時実行ガード: クエリが引き起こすロングポーリング要求（結果が出るまで接続を保ち続ける方式の要求）が Looker を飽和させ、動作が停止する問題を防ぐガードが追加されました。クエリがロングポーリング要求を引き起こした場合、Looker は Query polling capacity reached. Please try again later. というエラーメッセージを表示します
- OAuth 認可ダイアログ: データベース接続の OAuth 認可フローを開始したとき、Authorize OAuth Connection ダイアログが表示されるようになりました。このダイアログは、接続を認可すると Looker がそのユーザーに代わってデータへアクセスできること、および管理者や開発者などの権限を持つ Looker ユーザーがそのデータを参照し得ることを通知します。公式リリースノートでは、管理者が sudo セッション中に他のユーザーの有効な OAuth トークンを使ってクエリを実行する場合が例として挙げられています
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
Looker を全社の BI 基盤として運用している情報システム部門の担当者が参照する内容です。ガード機能によって、重いクエリが重なった際もインスタンス全体が止まりにくくなります。認可ダイアログは、OAuth でデータベースに接続する構成を取っている組織で、利用者がデータの扱いを理解したうえで認可を進める助けになります。
✨ 導入メリット
- 特定のクエリがインスタンス全体の停止につながる事態を抑えられ、BI 基盤の安定運用に寄与します
- エラーメッセージが明示されるため、利用者からの問い合わせ内容と原因を結び付けやすくなります
- データへのアクセス範囲が認可の時点で示され、権限の透明性を高められます
📚 公式ソース
13. Looker (original) — 可視化タイル上にフィルタを配置（preview feature・2026年9月24日）
Looker に Filters on Visualization Tiles が preview feature（プレビュー機能）として追加されました。ダッシュボードの作成者が、フィルタの操作部品をダッシュボード上部のフィルタバーだけでなく、個々の可視化タイルに直接配置できます。本機能も公式リリースノートでは「Looker (original) only changes」として案内されており、項目12と同じく2026年9月21日以降に自動的に有効化されます。
🔍 何が変わったのか
- ダッシュボード作成者が、個々の可視化タイル上にフィルタの操作部品を配置できます
- 従来のフィルタバーだけに置く方式に加えて、配置先の選択肢が増えました
- 本機能は Looker (original) 向けの preview feature（プレビュー機能）としての提供です
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
1つのダッシュボードに複数部門向けのグラフを並べている作成者が使えます。グラフごとに見たい切り口が異なる場合、そのグラフの上で絞り込みを操作できるため、閲覧者はどのフィルタがどのグラフに効くのかを迷わずに済みます。
✨ 導入メリット
- フィルタと対象グラフの対応が画面上で分かり、閲覧者の操作の迷いを減らせます
- グラフごとに絞り込みを変えられるため、1つのダッシュボードで複数の切り口を扱えます
- ダッシュボードを分割せずに済み、作成・保守するダッシュボードの数を抑えられます
📚 公式ソース
14. Looker — リリースチャンネルの最新バージョンと Looker (original) での自動有効化（2026年9月24日）
Looker (Google Cloud core) のリリースチャンネル（更新の適用ペースを選ぶ仕組み）ごとの最新バージョンの展開開始と、Looker (original) インスタンスにおける機能の自動有効化が告知されました。自社インスタンスの更新時期と設定に関わる内容のため、以下では使えるようになる機能・変更点・判断の観点を分けて整理します。
🔍 何が変わったのか
- Rapid チャンネルの最新バージョンは Looker 26.16 です
- Regular チャンネルの最新バージョンは Looker 26.14 です
- No Channel チャンネルの最新バージョンは Looker 26.16 です
- 2026年9月21日以降、Looker 26.16 で稼働する Looker (original) インスタンスに対して、対象の機能が自動的に有効化されます
✨ 使えるようになる機能
- Rapid チャンネルと No Channel チャンネルを利用している場合、Looker 26.16 の内容が順次適用されます
- Regular チャンネルを利用している場合、Looker 26.14 の内容が順次適用されます
- Looker (original) を Looker 26.16 で運用している場合、管理者が個別に有効化しなくても対象の機能が使える状態になります
- 自動有効化の対象は、公式リリースノートで「Looker (original) only changes」として列挙されている次の3機能です。いずれも本記事の項目12・項目13で解説しています
- ロングポーリングの同時実行ガード（項目12）
- Authorize OAuth Connection ダイアログ（項目12）
- Filters on Visualization Tiles（preview feature・項目13）
⚠️ 使えなくなる機能 / 変更点
- 既定の動作の変更: Looker (original) の Looker 26.16 では、対象機能が自動的に有効になります。管理者が有効化を判断する前に機能が使える状態になるため、画面や挙動が変わる可能性があります
- チャンネルによるバージョン差: Rapid と No Channel は 26.16、Regular は 26.14 と、適用されるバージョンが異なります。チャンネルの違いによって利用できる機能に差が生じます
- 本告知には、機能の廃止・非推奨、および CVE（脆弱性識別番号）に関する記載はありません
💼 こんな場面で活用できます（ユースケース）
Looker を運用している情報システム部門の担当者が、社内への周知と検証の段取りを組む場面で参照できます。自社が利用しているチャンネルと、Looker (Google Cloud core) か Looker (original) かの区別を確認することで、どのバージョンがいつ適用されるかを見込めます。
✨ 導入メリット
- チャンネルごとの適用バージョンが明示され、更新時期を織り込んだ運用計画を立てられます
- 自動有効化の開始日が示されるため、利用者への事前案内を準備できます
- チャンネル選択の見直しを検討する際の判断材料になります
🤔 判断観点
自組織の利用状況に照らして、以下の観点をご確認いただくとよいでしょう。XIMIX として一律の対応を推奨するものではなく、状況に応じたご判断の材料としてご参照ください。
- インスタンス種別の確認: 自社が Looker (Google Cloud core) と Looker (original) のどちらを利用しているかを確認します。自動有効化の対象は Looker (original) の Looker 26.16 です
- チャンネルの確認: 利用中のチャンネルが Rapid / Regular / No Channel のいずれかによって、適用されるバージョンが 26.16 か 26.14 かに分かれます
- 適用タイミング: 自動有効化は2026年9月21日以降です。月次締めや繁忙期と重なる時期に画面や挙動の変化が入らないかを確認します
- 影響範囲: ダッシュボードを日常業務で参照している部門、外部向けに埋め込みで提供している画面など、変化が及ぶ範囲を洗い出します
- 検証推奨事項: 自動有効化される3機能（項目12のロングポーリングの同時実行ガードと OAuth 認可ダイアログ、項目13の Filters on Visualization Tiles）について、自社の主要ダッシュボードや連携処理で想定どおりに動作するかを確認します
- 社内周知: 管理者の操作を経ずに機能が有効になるため、利用者への案内をどの範囲・どのタイミングで行うかを決めます
📚 公式ソース
まとめ
2026年9月21日〜9月27日のデータ分析カテゴリは、分析作業の画面まわりの改善と、データガバナンスの土台を固める更新が並びました。BigQuery Studio では、クエリ結果ペインからの実行履歴の参照と行番号の固定表示がそろって一般提供（GA）となり、日々のクエリ確認の手数が減ります。Knowledge Catalog では dbt メタデータの取り込みが一般提供となり、データプロダクトのアクセスグループに既定の IAM ロールを設定できるようになりました。データの出所と権限の両面を、カタログ上で管理する構成を検討できます。
AI の活用面では、BigQuery の生成 AI 関数が gemini-3.8-flash に対応し、BigQuery のデータエージェントを Gemini Enterprise へ公開する手順も簡素化されました（Preview）。Dataform のリモート MCP サーバーは、パイプライン作成と Git 操作まで扱えるようになり、一般提供に至っています。
対応の要否を検討する項目としては、Data Studio の MySQL 5.6 / 5.7 サポート終了（期限は2027年2月26日）と、Looker のリリースチャンネル更新および Looker (original) での自動有効化があります。いずれも期限や開始日が示されているため、自社の接続元バージョンやインスタンス種別を早めに棚卸ししておくと、対応の見通しを立てやすくなります。
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