Google、2026 年 Gartner® Magic Quadrant™ で分析およびビジネス インテリジェンス プラットフォーム部門のリーダーに 3 年連続で選出

※この投稿は米国時間 2026 年 7 月 2 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

このたび Google は、2026 年 Gartner® Magic Quadrant™ において、分析およびビジネス インテリジェンス プラットフォーム部門のリーダーに 3 年連続で選出されました。この評価は、Google Cloud Next 2026 で Google が企業におけるデータの扱い方の根本的な進化について、つまり受動的なインテリジェンス システムから能動的なアクション システムへの移行についてご紹介した直後に発表されました。自律型 AI を日常業務に組み込むべく組織が急速に進化するなか、Looker と Google はデータ分析情報とビジネス ワークフロー自動化のギャップを埋めることで、最新のデータスタックを再定義しています。Looker のエージェント型ソリューションは、このエージェント型への移行をエンタープライズ グレードの信頼に基づいて行うことで、未加工データを信頼できる実用的なビジネス価値へと変換します。これにより、急成長中のスタートアップから大企業まで、世界中の幅広い組織を支え続けています。

このエージェントの時代において Google の勢いを支えているのは、2 つの主要な柱です。1 つは、信頼できる情報の基盤を確立するユニバーサル セマンティック レイヤ、もう 1 つはその情報を自律的なビジネス アクションへと昇華させる Gemini の高度な推論機能です。

ユニバーサル セマンティック レイヤ エージェント

エージェント型への移行の中核を担うのは、Looker のセマンティック レイヤです。ハルシネーション データや矛盾する指標がビジネスの命取りになりかねない世界において、LookML は、YouTube、Telenor、Allo Fiber などの顧客がエージェントを本番環境に大規模にデプロイし、それを検証済みの企業の実体に確実にグラウンディングさせるうえで不可欠となっています。

ガバナンスにおける Looker の主な強みをご紹介します。

• 分析ガバナンスの統合: コードベースの一元化されたセマンティック レイヤにより、組織全体で指標の整合性を確実に維持します。この信頼できる唯一の情報源を階層型権限と新しい認証フレームワークと組み合わせることで、コンテンツの信頼レベルを制御し、プラットフォームのプロアクティブな監査を可能にします。

• インデータベース分析とグラフ モデリングのための統制されたセマンティック レイヤ: BigQuery Graph や Snowflake セマンティック ビューなどのインデータベース分析モデルとのネイティブ統合により、複雑なリレーショナル データとグラフベースのデータの関係を LookML 内でネイティブに定義、バージョン管理、一元管理しながら、外部アプリケーション全体でセマンティックな一貫性を維持できます。

• エンタープライズ ライフサイクル管理: ネイティブの Git ベースのバージョン管理により、本番環境へのデプロイ前の継続的インテグレーション テストとシームレスなマルチ環境管理に対応します。

• 同時実行性の高いアーキテクチャ: リソースを柔軟に割り当てることで使用量の急増による負荷を緩和します。ユーザーの需要が急増しているときも、スケーラブルな分析情報を提供できます。

Gemini の推論機能を利用

真のエージェント型ビジネス インテリジェンスには、深い認知的推論が必要です。Gemini 3 を搭載した Looker の専用 BI 生成 AI 機能は、Looker のネイティブ AI ファブリックとして機能し、企業全体に 2 つの大きなメリットをもたらします。

• ビジネス ユーザー向け: 自然言語による高度な抽象的推論を通じた複雑で多層的な戦略的分析が可能になります。

• デベロッパー向け: AI が日常のワークフローに直接組み込まれるため、信頼性の高い LookML 監査やコードの自動生成が可能になり、分析エンジニアリングが劇的に加速します。

Looker と Gemini でエージェント型 BI の時代へ飛躍

Gemini は、エージェント セマンティック モデリング、データ探索、ダッシュボード エージェント、会話分析などの Looker スタックを根本から進化させる原動力となっています。Google Cloud Next 2026 では、Looker 最新のプロダクト イノベーションをご紹介しました。

• Looker をあらゆる場所で: Google は、Looker のマネージド MCP サービスをはじめとするヘッドレス BI アーキテクチャを通じて、Looker の利用範囲を従来のインターフェースの枠を超えて拡大しています。この機能により、セマンティック インテリジェンスを外部プラットフォームで直接利用できるようになります。PayPal の事例では、Claude Desktop と Looker MCP を使用して、正確な会話分析を 3,000 人以上のユーザーにスケーリングすることに成功しています。デベロッパーは、Conversational Analytics API を活用して、独自のアプリケーションやサードパーティのエージェント プラットフォーム内で、信頼できるカスタムのデータ エージェントを構築、保護、デプロイすることもできます。

• Looker BI エージェント: この特化型の会話エージェントを活用すると、ユーザーが日常的な自然言語を使用して、アプリケーションをまたぐ複雑なデータモデルにクエリできるようになります。また、ダッシュボード エージェントによって、こうしたインタラクティブな会話体験を既存のダッシュボードに直接組み込むことも可能です。Gemini Enterprise と完全に統合されたこれらのエージェントは、企業のワークスペース ワークフローに直接デプロイすることができます。さらに、これらのエージェントはあらゆる環境でユーザーが自律的なエージェント ワークフローをオーケストレートし、その実行状況をモニタリングすることを可能にします。これにより、チームは LookML で管理された信頼できる指標を活用しながら、普段のコラボレーションの場から離れることなく、シームレスに自動アクションをトリガーできるようになります。

• AI を活用したセルフサービス: 直感的なドラッグ＆ドロップ キャンバスと会話型分析を組み合わせることで、探索モードを刷新しました。ビジュアリゼーション アシスタントなどのツールでは、自然言語を使用して美しいグラフを即座にデザインできます。また、インサイト アシスタントは、主要なトレンドを明らかにする解説文を数秒で自動生成します。これは、一般提供（GA）となったページ分けされたレポートやタブ付きダッシュボードとともにご利用いただけます。

• LookML エージェントによるバイブ コーディング: この専用の AI エージェントと新しい VS Code 拡張機能により、Looker の画面を開くことなく、VS Code ベースのあらゆる IDE で LookML の開発、管理、デプロイのすべてを完結させることができます。エージェントは自然言語を LookML に変換し、既存の BigQuery や AlloyDB のデータセットから直接モデルを生成して既存のエージェント スキルとスムーズに統合することで、セマンティック モデリングを加速します。開発者が単一のインターフェース内で Looker を開発して操作できるため、一貫性と生産性の高い環境が実現します。

• ユニバーサル セマンティック レイヤ: 新たにインデータベース分析モデルがサポートされたことで、LookML は BigQuery Graph や Snowflake セマンティック ビューを活用してグラフモデルや複雑なセマンティック オントロジーにも対応できるようになりました。小売、サプライ チェーン、サイバーセキュリティなどの業界のデータ エージェントの幅広い管理対象ユースケースにも対応可能で、グラフ関係とテーブルベースのモデルを併用してスケールアウト BI エージェントを実現します。

Looker の分析ガバナンスと Google の Agentic Data Cloud を組み合わせることで、自律型 AI エージェントはハルシネーションを伴う推測ではなく、検証済みの企業指標に基づいて動作するようになります。Google Cloud エコシステムを全面的に活用している場合でも、マルチクラウド データ アーキテクチャ全体で Looker を活用している場合でも、Looker はビジネスの未来を切り開くために必要なオープン性、スケーラビリティ、セマンティック グラウンディングを提供します。

• レポートをダウンロード: 2026 Gartner Magic Quadrant for ABI Platforms の全文を読んで、ベンダーの評価の詳細をご確認ください。

• エージェント型 Looker の詳細を見る: Next '26 で発表されたエージェント型 BI 向け Looker アップデートのまとめをぜひご覧ください。

^{Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms - Anirudh Ganeshan、Edgar Macari、Christopher Long、2026 年 6 月 29 日}

^{GARTNER は Gartner の登録商標およびサービスマークです。また Magic Quadrant は Gartner, Inc. ならびにその米国およびその他の国の関係会社またはこれらの一部の登録商標およびサービスマークであり、同社の許可を得て本ドキュメント使用されています。All rights reserved.}

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- データクラウド担当プロダクト管理ディレクター、Sean Zinsmeister

- Google Cloud、エンジニアリング担当バイス プレジデント Karthik Ramakrishnan