【Gemini in Looker】BIのカスタマイズ支援！自然言語でJSONファイルを定義するVisualization Assistant

1．はじめに

こんにちは、杉山です。
皆さんはLookerでダッシュボードを作成する際、「標準のグラフオプションでは、あと少し表現力が足りない…」と感じたことはありませんか？ 例えば、「特定の条件でデータの色を変えたい」「軸のフォントサイズを細かく指定したい」といった要望です。

以前、こちらのブログでも「グラフ構成エディタ（Graph Config Editor）」を使用して、JSON形式で設定ファイルを記述し、高度なカスタマイズを行う方法をご紹介しました。しかし、「JSONを書くのはハードルが高い」「Highchartsの仕様を調べるのが大変」という声も多くいただいていました。

そこで今回は、その悩みを解決するGemini in Lookerの機能、「Visualization Assistant」をご紹介します！ なんと、自然言語（日本語）で指示するだけで、AIが複雑なJSON設定を自動生成してくれる機能です。

今回は実際にこの機能を使い、どれだけ直感的にグラフをカスタマイズできるのか検証してみたいと思います。

2．Visualization Assistantとは？

Visualization Assistantは、Gemini in Lookerの一機能としてプレビュー公開されている、可視化設定支援ツールです。※2026/02/03現在

これまで「グラフ構成エディタ」を使う際は、Lookerの標準メニューにはない設定（例：Highchartsの詳細なAPIパラメータ）を、開発者が手動でJSON形式で記述する必要がありました。 Visualization Assistantを使用すると、チャット形式でやり取りするだけで、Geminiが意図を汲み取り、適切なJSONコードを提案・適用してくれます。

• これまで：公式ドキュメントと睨めっこしながらJSONを手書きし、構文エラーと戦う。
• これから：「文字を赤くして」「軸を太くして」とチャットで頼むだけ。

3．実践！自然言語でグラフをカスタマイズしてみた

それでは、実際にVisualization Assistantを使ってグラフを加工していきましょう。

準備

まずは、カスタマイズしたいVisualization（可視化）を開きます。 今回はシンプルな「棒グラフ（Column Chart）」を用意しました。

※2026/02/03現在、Visualization Assistantを利用できるビジュアライゼーションは6種類です。（棒グラフ、横棒グラフ、散布図、折れ線グラフ、面グラフ、円グラフ）

Visualization Assistantの起動

可視化の編集画面（Edit）を開き、メニューから「Visualization Assistant」を選択します。 ※Gemini in Lookerが有効化されている環境が必要です。

ビジュアリゼーションバーの右側に「ビジュアリゼーション アシスタント」とありますので、ここをクリックし、要望を入力していきます。

自然言語で指示を出す

まずは、グラフの見た目を少しリッチにしてみましょう。以下のように入力してみます。

プロンプト：「背景色を薄いグレーにして、X軸のラベルのフォントサイズを大きくしてください」

送信ボタンを押すと、Geminiが思考を開始し……数秒でJSONコードが生成され、プレビュー画面に反映されました！

生成されたJSON：

{
  "chart": {
    "backgroundColor": "#F0F0F0",
    "inverted": false,
    "style": {
      "fontFamily": "inherit",
      "fontSize": "12px"
    },
    "type": "column"
  },
  "series": [{
    "color": "#c97ff0",
    "id": "t_sales.sales",
    "name": "売上金額",
    "type": "column",
    "visible": true
  }],
  "xAxis": {
    "type": "category",
    "labels": {
      "style": {
        "fontSize": "14px"
      }
    }
  },
  "yAxis": [{
    "type": "linear"
  }]
}

これまでxAxisの中にlabelsを入れて、さらにstyleを書いて…と階層構造を意識しながら書いていた手間が、一瞬で解消されました。

追加の修正指示

一度の指示で完璧にならなくても大丈夫です。Gemini in Lookerの特徴である「会話型分析」と同様に、続けて指示を出せます。

プロンプト：「棒グラフの色を、値が大きい順に濃い青から薄い青へのグラデーションにしてください」

驚くことに、条件付き書式のような複雑なJSON定義も提案してくれました。これを手動で書こうとすると、Highchartsの関数や配列の知識が必要になり、非常に時間がかかる作業です。

4．生成されたJSONを確認・微調整する

Visualization Assistantが生成した設定は、従来の「グラフ構成エディタ」の画面で確認できます。 「グラフ構成を編集する」を押すと、実際に書き込まれたJSONが表示されます。

ここでのポイントは、「AIが作ったものを人間が微調整できる」という点です。 「色はいいけど、フォントサイズだけ12pxじゃなくて14pxにしたいな」と思えば、そこだけ手動で書き換えることも可能です。ゼロから書く必要がないだけで、作業効率は劇的に向上します。

5．まとめ：BIカスタマイズの民主化

今回、Visualization Assistantを使ってみて感じたメリットは以下の通りです。

• 専門知識が不要: HighchartsのAPI仕様を熟知していなくても、高度な表現が可能になる。
• 圧倒的な時短: JSONの構文エラー（カッコの閉じ忘れなど）で悩む時間がなくなる。
• 試行錯誤が容易: 「やっぱりこの色にして」といった修正がチャットですぐに試せる。

これまでは「技術的に難しいから」と諦めていたデザインの要望も、Gemini in Lookerがあれば実現できる可能性が高まります。 皆様もぜひ、ご自身のLooker環境で「AIとの共同開発」による自由なダッシュボード作成を体験してみてください。

NTTインテグレーションでは、このような最新機能の活用支援や、生成AIとLookerを組み合わせた分析環境の構築サポートを行っています。ご興味のある方は、ぜひお問い合わせください。

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