Looker を活用した Agentic Data Cloud 向けの信頼できるデータアプリ

※この投稿は米国時間 2026 年 10 月 13 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

ビジネス インテリジェンス ユーザーの皆様なら、このような状況に心当たりがあるのではないでしょうか。ほとんどのダッシュボードは標準化されたキャンバスと決められたグラフ ライブラリしか提供しておらず、「分析」といえば CSV をエクスポートして別のシステムへ持っていく作業に過ぎない、というケースです。あるいは、ダッシュボードのデザイン自体が課題となる場合もあります。エグゼクティブ ブリーフィング、顧客向けポータル、インタラクティブな説明コンテンツなどの理想像は頭にあっても、用意されているグリッドタイルだけではそれを具現化できない、というケースです。

いずれにしても、これまでの解決策はカスタム アプリケーションを構築することでした。AI の登場によりこのプロセスは加速し、今や動作するプロトタイプなら半日で作れるようになりました。しかし、最初のデモで味わう興奮はすぐに冷めてしまいます。ガバナンスの効いたデータ、行レベルのセキュリティ、インフラストラクチャの責任者、そして明確なセキュリティ レビューのプロセスがなければ、LLM によって生成されたツールは、本番環境に移行できない単なるプロトタイプに過ぎません。

このギャップを埋めるため、このたび Looker Data Apps（プレビュー版）を発表いたしました。これは、エージェント生成アプリケーションのスピード感と、既存の Looker フレームワークが持つガバナンス、セキュリティ、信頼性を兼ね備えたソリューションです。必要なものを平易な言葉で説明するだけで、エージェントが Looker 内でネイティブにホストされる、本番環境グレードの本格的なアプリケーションを構築します。

データアプリとは

データアプリとは、AI エージェントによって生成され、Looker 内でネイティブにホストされる、カスタムメイドのインタラクティブなウェブ アプリケーションです。ダッシュボードがトップダウンでの可視性を提供するのに対し、データアプリは特定の業務ワークフローに沿って設計された、直接アクションを起こせるシステムとして機能します。データアプリには、次のような特長があります。

• 標準的なグリッドタイルの枠を超え、特定の業務役割や具体的なジョブに合わせて構成された、ピクセル パーフェクトなカスタム レイアウトを実現します。

• ビジネス ユーザーがパラメータの入力、シナリオのテスト、ライブ シミュレーションの実行、さらには基盤データの更新までを行えるようにします。

• データ分析を、ソースレコードの更新や ツール（Salesforce や Jira など）へのイベント送信といった業務実行タスクと直接連動させ、エンドツーエンドのビジネス プロセスを統合します。

セマンティック レイヤをアプリケーション プラットフォームへ拡張

データアプリはダッシュボードを置き換えるものではなく、既存のダッシュボードやセマンティック レイヤの上に構築できる「可能性」をさらに広げるものです。

• ダッシュボードが得意とするのは、集計データの可視化や受動的なレポート作成です。データアプリは能動的な業務実行に対応しており、ユーザーがパラメータを変更して後続のビジネスタスクを実行できるようにします。

• ダッシュボードは、標準化されたグラフ ライブラリによって一貫性をもたらします。一方、データアプリは高い柔軟性を備えており、カスタム ウェブ コンポーネントや特有のインタラクションを実現できます。

• データアプリは正確性を担保するため、ガバナンスの効いたデータに基づいています。ユーザーが KPI ダッシュボードで数値を確認するときも、データアプリで予算を調整するときも、すべてのロジックは LookML セマンティック レイヤで一元管理されます。そのため、指標の不一致やハルシネーションを排除できます。

エンタープライズ規模に対応

Looker Data Apps は、高度な要件と厳格なガバナンスが求められる企業向けに設計されています。

• すべてのメジャーがセマンティック レイヤに基づく設計。構築したすべてのアプリは、既存のセマンティック モデルや行レベルのセキュリティ、アクセス制御をそのまま継承します。社内全体で計算の一貫性が維持されるほか、組み込みのクエリ検査機能により、チームは生成された SQL を 1 行ずつ監査して指標のハルシネーションを排除できます。

• デフォルトでノーコード。エージェントが生成した React アプリケーションを、コードを書くことなく Looker 内に直接デプロイできます。また、Claude Code や Antigravity CLI などの LLM ツールを活用してインタラクティブなアプリを構築し、わずか数分でデータアプリとしてデプロイすることも可能です。

• ランタイム トークンの費用は不要。LLM トークンが消費されるのは、アプリの設計や生成のときだけです。一度作成すれば、エンドユーザー操作はすべて、ネイティブな Looker API とモデルで実行されます。データアプリを利用するユーザーが 50 人でも 5,000 人でも、追加コストは発生しません。

• ダッシュボードの埋め込みと同じくらい簡単。ダッシュボードを埋め込む際と同じワークフローで、データアプリを外部ポータルにデプロイできます。新しいパイプラインも、カスタム アプリケーション コードも、2 つ目の権限モデルも必要ありません。

プロトタイプから本番環境までわずか数分

基本的なダッシュボードで我慢するか、貴重なエンジニアリング時間を費やしてカスタム システムを構築するか、どちらかを選ぶ必要はもうありません。コンプライアンスやセキュリティの障壁によってプロトタイプがサンドボックス内でとん挫することはありません。Looker Data Apps を使えば、ガバナンスの効いた本番環境グレードのツールをわずか数分でデプロイできます。

Looker Data Apps は現在プレビュー版でご利用いただけます。ぜひ実際にお試しください。

- Google Cloud、グループ プロダクト マネージャー、Ani Jain

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