【Gemini in Looker】Looker Conversational Analytics 最新情報！PDFから抽出したデータと売上データを組み合わせて分析してみた
投稿者：杉山
目次
- はじめに
- Conversational Analyticsの最新情報
- 実はハードルが低い！PDF（テキストデータ）と売上データの掛け合わせ分析
- まとめ
1．はじめに
こんにちは、杉山です。
近年、BIツールの世界では生成AIの統合が急速に進んでいます。当社のテクニカルブログでも、これまで「Gemini EnterpriseとLookerを連携！AIエージェントによる会話型データ分析を実現」や「「売上分析してダッシュボードを作って」が実現する！Looker MCPツールボックス徹底解説」といった記事で、いち早くAI連携の可能性について発信してきました。
今回は、さらに進化を遂げているLookerの「Conversational Analytics（会話型分析）」の最新アップデート情報と、他BIではなかなか実現が難しい「PDFから抽出したデータと売上データを組み合わせて分析してみた」結果について解説します。
2．Conversational Analyticsの最新情報（Looker 26.6〜26.8）
Conversational Analyticsは、リリースを重ねるごとに高度な自律的分析機能（エージェント機能）を身につけています。最近のアップデートの中から、特に注目の機能を3つピックアップします！
高速モード（Fast mode） と 思考モード（Thinking mode）
質問に対して即座に回答を得る「高速モード」に加え、複雑な質問に対してAIエージェントの推論能力をフル活用する「思考モード」が追加されました。さらに、エージェント側から曖昧な質問を明確化するために「逆質問」をしてくれる機能も備わり、対話の質が向上しています。
データが見つからない項目や、複数似た定義がある場合は、Clarification neededという形で「逆質問」および「確認事項」が提示されます。
公式ドキュメント：自然言語で Explore をクエリする
Code Interpreter（コードインタプリタ）/ Advanced Analytics（高度な分析）
自然言語の質問をPythonコードに変換し、実行まで行ってくれる強力な機能です。単純な集計だけでなく、Pythonライブラリを用いたより高度な統計分析やカスタム可視化が可能になります。
Pythonが利用されているかどうかは、入力済みのプロンプト下部に表示される [思考モードを表示] のタブを開くと確認可能です。
公式ドキュメント：コード インタープリタを有効にして使用する
Agentic Workflows（エージェントワークフロー） ※ Preview
「特定のデータが条件を満たしたときに通知する」といったワークフローを、自然言語で指示するだけで構築できるようになりました。
作成したワークフローはこれまでのLookerの「アラート」とは別に、「ワークフロー」として管理されます。
メールを選択した場合の通知画面は以下の通りです。
今回ご紹介した3つの機能以外にも、作成したデータエージェントをGemini Enterpriseへ公開したり、独自のダッシュボード上で動かしたりすることも可能になり、分析結果へのアクセス性が飛躍的に向上しています。
公式ドキュメント：エージェント ワークフローを使用してデータの変更をモニタリングする
3．実はハードルが低い！PDF（テキストデータ）と売上データの掛け合わせ分析
これまでのデータ分析は、Lookerに接続されたDWH（BigQueryなど）の「構造化データ」を中心に行われてきました。しかし、LookerのConversational Analyticsを使えば、ここに社内のPDFレポートやドキュメントなどの「テキストデータ」を掛け合わせることが可能です。
「PDFなどの非構造化データを分析に組み込むのは、ハードルが高くて難しそう…」と思うかもしれません。しかし、今回の検証ではそういった複雑な仕組みは一切使用していません。準備のハードルは驚くほど低いです。
■ 今回実装したシンプルな準備
- 対象のPDFファイル（店舗巡回レポートなど）を、分割（チャンク化）する。
- チャンクデータを、そのままBigQueryに格納する。
たったこれだけです。 あとは、Lookerの標準機能であるConversational Analyticsが、売上やトランザクションの確かな「数値データ」と、レポートに記載された「定性的なテキストデータ（店舗の状況や課題点など）」をAIが同時に解釈し、整理されたインサイトとして提示してくれます。
特別なシステムを組まずとも、標準機能だけで、ここまで高度で人間に近い横断的なデータ分析が実現可能です！
4．まとめ：本来の「分析」に集中できる環境へ
LookerのConversational Analyticsは、単なる「Text to SQL（自然言語でのSQL生成）」の枠を超え、データエージェントとして自律的に思考し、あらゆるデータソースを横断して分析する領域へと突入しています。
NTTインテグレーションでは、今後もLookerとAIを掛け合わせた最新のデータ活用手法を検証し、発信していきます。お困りのことがございましたら、ぜひお気軽にご相談ください！
——
danect⁺でAIをつかったBIダッシュボード実装支援サービスを展開中です！→danect⁺AIダッシュボード支援サービス
——
