Looker の埋め込み分析環境で会話型分析が利用可能に

※この投稿は米国時間 2026 年 4 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Looker の埋め込み分析アナリティクスは、多くの次世代データ プロダクトの中核をなすもので、ライブ指標とカスタマイズ可能なユーザー エクスペリエンスによる収益化を可能にします。AI 時代において、ユーザーはアプリに高度なインタラクティブ性と会話性、データにコンテキスト、アクセシビリティ、直感性を求めています。このたび、一般提供が開始された Conversational Analytics API を使用して、Looker の埋め込み分析環境で会話型分析が提供されるようになりました。これにより、ユーザーが Looker に期待する自然言語エクスペリエンスを、お客様の想像力次第で、より多くのサーフェスに拡張できるようになりました。

コンポーズ可能なエージェント型 BI への移行を牽引

組織は、ユーザーが作業する場所でユーザーのニーズを満たす統合データ エクスペリエンスを構築しようとしています。これは、デベロッパーが AI エージェントを使用して複雑なエンジニアリング タスクを計画、コーディング、実行するエージェント IDE の台頭と並行して進んでいます。このような環境で Looker の埋め込みアーキテクチャを活用すると、次のような多くのメリットが得られます。

• 差別化されたエージェント エクスペリエンス: 独自の会話エクスペリエンスを構築して製品を差別化し、高い需要を生み出します。

• データ収益化とデベロッパー拡張性の向上: 元データを高度な埋め込みプロダクトに変換して、データアセットを高利益率の収益源に変えます。

• IDE における AI 対応: Looker のセマンティック レイヤを使用してハルシネーションを抑制し、市場投入までのスピードを最大化することで、自信を持ってエージェント IDE での開発を進められます。

埋め込みユーザー向けに会話型分析を一般提供

Looker の既存の埋め込みフレームワークと管理されたセマンティック レイヤを基盤として、ローコードの iframe 実装または拡張可能な SDK を介して、Gemini を活用した自然言語クエリと AI レコメンデーションを統合できるようになりました。これにより、あらゆるアプリケーション内で、プロダクション レディな会話型 AI を簡単にリリースできます。

複数の Looker Explore のクエリ、埋め込みのコード インタープリタ、カスタマイズ可能なテーマをネイティブにサポートしているため、コア機能と並行して、プライベート ブランドの高度な推論エージェント エクスペリエンスを提供できます。これにより、複雑なデータモデルと直感的なユーザーによる発見のギャップを埋めることができます。

Looker API から会話型分析が利用可能に

Google の会話型分析 API を使用すると、Looker Explore を基盤とする会話型エクスペリエンスを、顧客向けのアプリケーション内に直接構築できます。Looker API を活用することで、AI による推奨事項を提供するマルチターンの会話型ワークフローを作成できるだけでなく、基盤となる SQL クエリの検証と説明も行えます。Looker API は、ユーザー認証と管理のために Looker SDK を使用するため、アプリのどこにでもエージェントによる会話を簡単に統合できます。

データ探索は会話の時代へ

静的で柔軟性に欠けるダッシュボードから、AI を活用した探索への移行は、企業が顧客に価値を提供する方法を変革し、企業がより多くのことを行えるようにします。これらの新しい会話機能を Looker のセマンティック レイヤにグラウンディングすることで、Looker で常に信頼してきた分析情報の精度がサードパーティ アプリケーションでも得られます。これにより、分析情報の根拠が常に検証可能になります。

埋め込み iframe オプションを使用する場合でも、Looker SDK を使用する場合でも、情報を表示するだけでなく、ユーザーが対話できるデータ エクスペリエンスを構築できるようになりました。Looker の埋め込み分析を使用して、独自のプロダクトで会話エクスペリエンスの構築を開始するには、ドキュメントとベスト プラクティス ガイドをご覧ください。

- Google Cloud、シニア アウトバウンド プロダクト マネージャー、Ani Jain

- Google Cloud、プロダクト マネージャー、Sharon Zhang