こんにちは、北見です🦥
8月5日・6日に2日間にわたって開催されたGoogle Cloud Next Tokyo ‘25に参加してきました。簡単にセッション参加レポートを共有します！（8月6日のみ参加）
内容のポイントと所感を簡単にまとめているので、どんなことが話されたのかをサクッと知りたい人向けです。
- ①「行動変容を生む！Looker × Gemini × BigQuery による新世代 BI」
- ②「コンテクストエージェントとは？〜 サイト体験を変えるエージェント実装〜」
- ③「AI for BI - データ活用の未来を拓く Looker 最新アップデート」
- ④「デジタル庁でのダッシュボード開発」
- おわりに
①「行動変容を生む！Looker × Gemini × BigQuery による新世代 BI」
登壇者：Sansan株式会社 辺見裕樹さん，Sansan株式会社 前嶋直樹さん
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🗣️ ポイントまとめ
- 生成AIもダッシュボードに組み込むことで、アクションにつながるダッシュボードを実現。
- チャットUIで生成AIと対話的に分析し、商談準備の効率化・営業状況の的確な把握・提案の創出をサポート。
- Lookerの柔軟なカスタマイズ性とGeminiの膨大なコンテキスト処理能力で「3次元BI」を実現。
☑️内容の抜粋
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BI活用の現状と課題 - そして、Sansanが提案する解決案
高額なBIツールが月次レポート作成で終わる現状を打破。Sansan BIは、データ連携後すぐに使える標準ダッシュボードからスタートし、3ヶ月のトライアル期間で個社に合わせたUIにカスタマイズ。現場の営業活動に最適な「本当に使える」BIへと進化させる。
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Sansan BI ダッシュボードの紹介 - Looker × Geminiの活用シーン
LookerとGeminiを組み合わせた「AI Insights」が、ダッシュボードに「言葉」という新たな軸を追加。チャットUIで生成AIと対話的に分析し、商談準備の効率化、営業状況の的確な把握、そして戦略的な提案の創出を強力にサポート。
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Under The Hood - Looker × Geminiが可能にした “3次元” のBIの舞台裏
Lookerの柔軟なカスタマイズ性と、Geminiの膨大なコンテキスト処理能力が、Sansan BIの「3次元BI」を実現。高精度かつコスト効率の良い分析で、過去の分析に留まらない、未来のアクションを生み出すBI体験を提供。
💬所感
②「コンテクストエージェントとは？〜 サイト体験を変えるエージェント実装〜」
登壇者：株式会社プレイド 西村達一朗さん
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🗣️ ポイントまとめ
- コンテクストエージェント = 顧客の行動データからその意図や状況（コンテキスト）をAIで深く理解し、それを事業に役立つ形に変換して具体的なアクションを実行するAI
- 非構造データを「ベクトル化」し、AIが顧客の意図やライフスタイルまで深く理解。単なるキーワード検索を超え、顧客の行動の「流れ」からコンテキストを生成する。
- KARTEの行動データから顧客のコンテキストをAIが解像度高く分析。そのコンテキストを基に、顧客体験（CX）向上や従業員体験（EX）の効率化を実現するAI Agentを開発。
☑️内容の抜粋
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PLAIDの考える “Context Agent”
正しい形式の正しいタイミングで正しい情報をAIにうまく渡すのが大事。
コンテクストエージェント = 顧客の行動データからその意図や状況（コンテキスト）をAIで深く理解し、それを事業に役立つ形に変換して具体的なアクションを実行するAIエージェント。
AIの真価を引き出す「コンテキストエンジニアリング」を重視し、非構造データから顧客の深層心理や行動の「流れ」を読み解くことで、コンテキストを生成。
AIが単なる分析を超え、顧客の意図を理解し行動を最適化していくのに貢献する。
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“Context Agent”の具体例
KARTEの行動データから顧客のコンテキストをAIが解像度高く分析。そのコンテキストを基に、顧客体験（CX）向上や従業員体験（EX）の効率化を実現するAI Agentを開発。旅行アプリでの高精度レコメンドや接客サポートなど、具体的な価値提供を目指す。
💬所感
- AI導入は「付加価値」が命！顧客体験を最優先で「迷子」はNG
- AI Agentは導入がゴールではない。AI Agentと良い付き合いをするためには顧客・企業双方のWin-Winを追求し真の価値を創造するのが大切だと思いました。
- AI Agent活用によってどんどん向上しそうな未来のCX
- サイト全体をAI Agent化し、行動データを活用。取得したデータを使ったセグメント精度向上と施策の充実で、顧客体験は今後飛躍的に向上していきそうです。
③「AI for BI - データ活用の未来を拓く Looker 最新アップデート」
登壇者：Google Cloud 水野智也さん
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🗣️ ポイントまとめ
- セマンティックレイヤーを核に、生成AIの力を最大限に引き出し、データの唯一の信頼できる情報源（SSOT）を実現。
- 会話型分析機能が拡大される。自然言語でのLookML生成や、会話の流れを理解しダッシュボードにない切り口での分析も可能に。
☑️内容の抜粋
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今後のアップデート
Lookerの使いやすさ拡大
- Looker レポート - Looker内でLooker Studioを使って、可視化にもこだわることができる。
- 接続可能データソースの追加 - Connected Sheets (Spreadsheet)・Excelが追加。
AIによる業務効率化
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セマンティックレイヤーが会話型分析の精度を最大化
生成AIの力を最大化させる、Lookerのコアとしてのセマンティックレイヤー。Geminiでセマンティックモデルを自動生成できる機能が追加予定。 GeminiでLookML Modelを生成できるようになる予定。SQL、テーブル定義書、ER図をインプットするとLookMLを生成してくれる。
💬所感
- Looker × LookerStudioでデータ活用を加速！
- セマンティックレイヤーのLookerと、可視化に特化したLooker Studioが連携。今後は組み合わせて使っていくのが前提で、それぞれの製品のアップデートもより明確に棲み分けられていきそうだと感じました。
- GeminiがLookMLを自動生成！構築作業は劇的に短縮
- ER図などからLookMLモデルを自動生成されるのは構築者的にはとっても嬉しいアップデートです。これまで数日かかっていた構築作業がわずか数分に短縮され、より創造的な作業に集中可能になる点がとてもワクワクしました。
④「デジタル庁でのダッシュボード開発」
登壇者：デジタル庁 鍔本真史さん ※もうお一方は当日登壇キャンセル
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🗣️ ポイントまとめ
- 「データをアタリマエに」Fact&Dataユニットはそれぞれの領域の民間人材のプロを採用し、データドリブンでオープンな施策立案を目指している。
- 活用されるダッシュボードは目的明確化と3段階設計が大切。
- データ基盤「sukuna」：スピードと信頼性を両立する二刀流。Agile & Fragile、Trust & Robustのサイクルでデータ活用を加速させる。
☑️内容の抜粋
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ダッシュボード活用の要諦
ダッシュボード活用の鍵は「誰の行動変容を促すか」という目的定義。全体・集団（意味のあるまとまりに分解して比較分析）・個別（サンプルの詳細を確認して具体アクションに繋げる）の3段階で情報設計し、最小限の改善をする、というサイクルでステークホルダー多数のプロジェクトも成功に導く。
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セマンティックレイヤーが会話型分析の精度を最大化
Google Cloud環境で構築されたデータ分析基盤「sukuna」は、プロジェクト分割によるリスク管理と開発速度向上を実現。迅速なプロトタイプ作成でイメージを共有し（Agile & Fragile）、その後信頼性の高い本番環境へ移行（Trust & Robust）する開発サイクルで、政策データ活用を加速させる。
💬所感
- ダッシュボード改善の極意は「目的」にあり！
- フィードバックは目的を見極め、最小限の対応で最大効果を。プロジェクトによってはそのまま取り入れるのは難しいかもしれないが、あくまでシンプルさを保ち本質を見失わないのを念頭に置くのが大切だと感じました。
- スピードと信頼性の両立戦略：実物を見せる「プロトタイプ」の力！
- まずは素早くプロトタイプでイメージを共有し、その後堅牢なシステムへ。この二段階アプローチが成功の鍵で、言葉だけでなく初期に実際にダッシュボードを見せることで、利用シナリオが明確化できる。ユーザーの反応からニーズを深く理解し、より良いものへしていくプロセスがなるほどと思いました。
おわりに
主にLookerやダッシュボード活用周りのセッションについてレポートをまとめました。AIを使うことで生まれた時間で次の一手を深掘りして考えたり、より分かりやすい可視化表現にこだわってみたり、創造的な部分に時間をかけられるようになる（つまり人間側のインプットアウトプットが鍵になる）のだと感じさせられたイベントでした！
