[Google Cloud Next '25 Las Vegas] セッション参加レポート: Conversational Analytics(Looker Agents)のご紹介

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Google Cloud Next '25 Las Vegasとは

Google Cloud Next '25は、2025年4月9日から4月11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。「今回は、これまでで一番多彩なデベロッパーコンテンツを用意します。デベロッパー専用のエクスペリエンスやコンテンツを充実させ、アプリ開発や AI のほか、スケーラブルで安全なデータ駆動型アプリケーションの学習や開発に役立つ重要なトピックを網羅します。」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。

私たち日本情報通信株式会社も、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：2025年4月11日
セッションタイトル：Build and deploy Looker agents for BI
セッション内容のサマリ
Looker Agentsで自然言語の力を解き放て！この技術的な深掘りでは、Looker Conversational Analyticsにおけるエージェント型アーキテクチャを解説し、Zeotapの最高製品責任者が、新しいConversational Analytics APIを使用して、Zeotapプラットフォーム内でZeotapの顧客が「データとチャットする」のをどのように支援しているかを紹介します。カスタムデータエージェントの構築方法、Workspaceでの質問応答、そして会話型AIの力を使った分析アプリケーションの作成方法を学びましょう。

このセッションで期待できること

Gemini in Lookerの機能の中でも今回のNEXTで最も注目されているConversational Analyticsについて詳しく理解し、事例を踏まえてどのような活用方法があるかを改めて学べることに期待して参加したセッションです。

セッション内容

「2026年までに新しい分析コンテンツの75%は、生成AIを通じてインテリジェントアプリケーションに提供され、コンテキスト化される。またコンポーザブルなABIツールにおいて、ダッシュボードやネイティブなABIツールを超えたインサイトとアクションを結びつけるようになるでしょう。」というGartner社の発表とは裏腹に、従来のダッシュボードでは現代のデータ分析のニーズに対して限界があり、ビジネスユーザーがタイムリーにインサイトを得ることが難しい状況にあります。

上記のような課題に対し、Conversational AnalyticsをはじめとしたAI for BIの機能によってビジネスユーザーとエンジニアの溝（タイムラグ）を埋めることが可能です。

他AI for BIの機能では、ビジネスユーザーとエンジニアの溝を埋めるだけではなく、以下のように既存のBIユーザーの業務負荷低減を実現します。

AIがデータに関する次の質問やさらにその先の質問への回答支援
AIによってデータへのアクセスが迅速化され、データ待ちの時間削減
BIのバックログを減らし、アナリストチームの負担を軽減
AIがデータの理解と活用を促進し、データリテラシーとデータフルエンシーを向上

※データフルエンシー：データフルエンシーとは、単にデータを読んだり理解したりするだけでなく、データを使って考え、データに基づいて効果的な意思決定を行い、データを通じてコミュニケーションする能力

以下ではConversational Analytics APIを利用したエージェント『Looker Agent』の利用イメージをご紹介します。

Looker Agent

Looker AgentはLooker上は勿論のこと、Google ChatやAgentspace等でも利用可能なエージェントです。

現時点ではLooker内のアプリケーションでPreview段階ですが、ダッシュボードやExplore画面への組み込みもロードマップで公開されています。基本的な機能としては、自然言語での問い合わせに対し、グラフの作成やサマリ等を回答してくれます。（裏で動くSQLやpythonなども併せて表示可能）

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AI Agentの普及とともにBI Agentという名前も浸透してきましたが、Google Cloudでは AI Agent=Agentspace、BI Agent = Looker Agentsという名前でご利用いただけます。よりビジネスユーザーに近いUIでのBI活用を推進することで、これまでにないデータ探索方法の発見などが期待できます。

使い慣れていくと細かい要件に分けて複数のエージェントを作成する場合もあるかと思いますが、Descriptionをはじめビジネス要件などcontextの再利用が容易に可能です。

まとめ・感想

セッション後にスピーカーのGoogle Cloud Senior Engineering Manager Alet Blankenさんに会話できる機会があったのでずっと気になっていた「Explore Assistantと何が違うの？」について質問してみました。

結論：データ探索をメインにしたい場合はExplore Assistantを使用するべき

名前の通りっちゃその通りなのですが、Explore AssistantとConversational AnalyticsはUIがとても似ていて、一般的に使う機能（自然言語でのグラフ作成等）も似てます。ただし、Explore AssistantはExtension Frameworkで構築されているので、予め固定のプロンプトを定義しておくといったカスタマイズ性に優れています。その点Conversational AnalyticsはLookerで利用する際の構築不要な分、ユーザー側でカスタマイズはできません。それぞれメリデメはあるのですが、「何が違うの？」という質問に対してはそれぞれの強みが異なるため、以下各機能を一言でまとめてみました！