Google、2025 年 Gartner® Magic Quadrant™ 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

※この投稿は米国時間 2025 年 6 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

このたび、Google が 2025 年「Gartner® Magic Quadrant™」の分析およびビジネス インテリジェンス部門でリーダーに選出されたことを発表いたします。これは 2 年連続の快挙となります。この成果は、自然言語を通じて組織全体がアクセスできる、セルフサービスや管理された環境向けの包括的な BI プラットフォームを提供するという Google の戦略を実証するものだと考えています。この BI プラットフォームは、セマンティック モデリング レイヤによって実現した信頼できるデータに支えられています。

生成 AI は、ビジネス インテリジェンス プラットフォームが提供できるサービスを再定義しています。過去 1 年間で、Google はスライド生成や数式作成などの AI を活用した多くの機能を Looker プラットフォームに追加し、会話分析も導入しました。これは、組織のあらゆる部門のユーザーがシンプルで自然な言語を使用してデータと対話し、回答を得られる新しい方法です。また、Looker の信頼できる指標を使用して真実を根拠とする AI エージェントの基盤を築き、セマンティック レイヤを新しいサードパーティ プロバイダに拡張しました。さらに、Google ならではの使いやすいダッシュボード作成用に Looker レポートを導入し、開発者がより迅速に構築とテストを行えるように継続的インテグレーションを初めて導入しました。

目標は、信頼できるデータを企業のあらゆるワークフローと意思決定に組み込むことです。

BI における生成 AI の革命

Google の基盤となる Gemini モデルを Looker プラットフォームに深く統合したことで、AI を活用したビジネス インテリジェンスの新時代が到来し、データの探索と分析がこれまで以上に利用しやすく、有益なものになりました。

過去 1 年間に導入した AI を活用した機能により、ユーザーがデータとやり取りする方法が根本的に変わりました。

• 会話分析: ユーザーはデータについて自然言語で複雑な質問をすることができ、インテリジェントで可視化された回答を即座に受け取れるようになりました。これにより、ビジネス ユーザーはコードを 1 行も記述することなく、データのニーズにセルフサービスで対応できるようになり、データチームはより戦略的な取り組みに集中できるようになります。

• 会話分析のコード インタープリタは、自然言語の質問を Python コードに変換し、そのコードを実行して高度な分析と可視化を提供します。これにより、「もし～だったら」という質問や前年同期比の成長分析など、より複雑なシナリオに対応できます。

• AI を活用した開発: Looker プラットフォームのあらゆるアクションには Google の Gemini モデルが活用されており、LookML の記述とデバッグ、堅牢で信頼性の高いデータモデルの開発、新しいレポートやスライドの作成など、すべての BI 関連のアクションを加速します。

• スライドの自動生成と数式の作成: Google の最新の Gemini モデルにより、Looker は AI 時代における情報の作成と共有の方法を再定義しています。分析に役立つグラフの要約を含む Google スライド プレゼンテーションを数秒で作成でき、数式アシスタントを使用して独自のデータに基づく指標とディメンションを活用した計算フィールドを構築することもできます。

Conversational Analytics API を活用した Looker エージェントがまもなく Agentspace で利用できるようになり、検出とアクセスの中央リポジトリが提供されることでエージェントのデプロイと管理が簡単になります。

Looker レポートを活用した Google ならではの簡単なデータ ストーリーテリング

柔軟で強力なデータ可視化への Google の取り組みを基盤として、より直感的な新しい Looker レポート エクスペリエンスが導入されました。この刷新されたレポート機能は、データ探索とストーリーテリングのための美しくコラボレーション可能なキャンバスを提供し、以下のような機能を備えています。

• 強化された可視化機能: 新しいグラフの種類とカスタマイズ オプションにより、ユーザーはデータの表示方法をより細かく制御でき、説得力のあるストーリーを伝えられるようになります。

• 簡素化された共同作業のワークフロー: 新しいレポート作成インターフェースではレポートの作成、共有、共同編集がこれまで以上に簡単になり、より包括的なデータ文化を促進できます。

• レスポンシブ キャンバス: レポートの応答性が向上し、パソコン、タブレット、モバイルなど、さまざまなデバイスの画面サイズでスムーズに表示できるようになりました。

開発者支援と組み込みエクスペリエンスを強化

Looker では、開発者の創造性を制限するのは開発者自らが課した制限だけであると考えています。ただし、それはツールが邪魔しない限りです。このことを念頭に置き、Google は開発者エクスペリエンスの向上に多大な投資を続けています。

Google の新しい Conversational Analytics API を使用すると、自然言語クエリをアプリケーションやワークフローに直接埋め込むことができ、埋め込み分析エクスペリエンスにおいて新たなレベルのインタラクティブ性とユーザー エンゲージメントを実現します。これに Looker の埋め込み分析と新しい Model Context Protocol（MCP）標準を組み合わせて適用することで、開発者は独自のアプリケーションやイノベーションのために、BI 用のカスタム会話型エージェントを構築、設計できるようになりました。

Agentspace は、Looker エージェントの管理と共有のための中央ハブとして機能し、検出可能性を高めるとともにデプロイを簡素化します。このアプローチにより、チームは AI を活用した分析情報を迅速に活用し、エージェントをチーム間で共有できるため、よりデータドリブンな文化を促進できます。また、Google Cloud Next ‘25 で発表されたエージェント開発キットも加わり、Google はマルチエージェント機能向けに設計された豊富なモデルとツールのエコシステムを提供しています。

会話分析のコード インタープリタを使用すると、従来は高度なコーディングや統計手法に関する専門知識が必要だった高度な分析を実行できます。コード インタープリタは、「データ内の売り上げを左右した主な要因は何ですか？」や「2023 年と 2024 年の四半期の売上はいくらで、前四半期比の成長率はどのくらいでしたか？」といった、標準的な BI クエリの範疇を超える質問において優れています。また、AI を活用したデータの世界では、回答がどのように生成されたかを検証できなければ、その回答に価値はほとんどありません。そのため、コード インタープリタではその処理内容を表示できます。生成された回答ごとに、[How is this calculated?] セクションを開いて実行された Python コードを正確に確認でき、ブラック ボックス化しない仕組みになっています。

Google は、開発者がアプリケーションとダッシュボードの正確性を信頼し、毎回正しくビルドされることを期待しているのも理解しています。LookML 開発の信頼性と速度を高めるために、Spectacles.dev チームが Google Cloud に加わり、Looker プラットフォームに強力な継続的インテグレーション（CI）と自動テスト機能を提供すべく全力で取り組んでいます。これにより、データ品質と整合性を大規模に確保できます。

生成 AI を活用するあらゆるビジネスに信頼性を

AI の時代において、データはビジネス、アプリ、意思決定を推進するものになっています。データは正確かつ整合性のあるものでなければなりませんが、従来のツールでは必ずしもそうではありませんでした。この新たな世界では、セマンティック レイヤによって管理される、そのビジネス固有の情報によって裏付けられた信頼できる定義が必須要素です。レポートやダッシュボードは、単に利用できる、あるいは単に魅力的なだけでは不十分です。特定のユースケースに合わせてデータ エージェントを最大限に活用したり、組織が日常的に使用するサードパーティ アプリに組み込んだりできる必要があります。

Looker の強力なセマンティック モデルと Google の先進的な AI 機能を組み合わせることで、これまで以上にインテリジェントで直感的、かつインパクトのあるビジネス インテリジェンスの新しい基盤が実現します。Google のテストでは、Looker のセマンティック レイヤを使用して構築することで、生成 AI の自然言語クエリにおけるデータエラーが 3 分の 2 ほども減少しました。データの整合性と品質は現代の組織にとって最優先事項です。私たちは、今この瞬間のために構築を続けています。

「2025 Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms」レポートの全文は、こちらからダウンロードできます。Looker の詳細についてはこちらをご覧ください。

_{2025 Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms - Anirudh Ganeshan、Edgar Macari、Jamie O'Brien、Kurt Schlegel、Christopher Long、2025 年 6 月 16 日}

_{GARTNER は、米国およびその他の国における Gartner, Inc. またはその関連会社の登録商標およびサービスマークであり、MAGIC QUADRANT は、Gartner, Inc. またはその関連会社の登録商標であり、許可を得て使用しています。All rights reserved.}

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_{上の図は、リサーチ ドキュメントの一部として Gartner, Inc. より公開されているもので、ドキュメント全体の文脈に即して評価する必要があります。この Gartner のドキュメントをご希望の方は、Google までご請求ください。}

ー Google Cloud、データクラウド担当マネージング ディレクター、Yasmeen Ahmad

ー アウトバウンド プロダクト管理担当ディレクター、Sean Zinsmeister