Google CloudがLooker Data Appsをプレビュー公開、自然言語でアプリ構築が可能
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Google Cloudは、Looker Data Appsをプレビューとして発表しました。必要なことを自然言語で伝えると、エージェントがLooker内でネイティブにホストされる本番品質のアプリを構築します。[1]
この記事では、プレビュー版のLooker Data Appsでできることと導入・公開の手順を解説します。Looker 26.18以降のLookerホスト型インスタンスなどの利用条件と、ダッシュボードとの関係も整理しました。[1][2]
Looker Data Appsでできること
プレビュー版のLooker Data Appsで作るデータアプリは、AIエージェントが生成し、Looker内でホストされる対話型のウェブアプリです。ダッシュボードが全体の状況を見せるのに対し、データアプリは特定の業務の流れに沿って作業を進めるためのものです。[1]
プレビュー版の画面と操作
プレビュー版では、画面は標準のグリッドのタイルに縛られず、絶対位置や要素の重ね合わせ、カスタムのウェブコンポーネントで組めます。業務部門の利用者が値を入力して、シナリオの検証やシミュレーション、元のレコードの更新を行えるのも特徴です。[1][2]
図1 プレビュー版のデータアプリでできること
プレビュー版のデータアプリは複数ページの画面で構成でき、分析の結果をSalesforceやJiraへのイベント送信などの業務の実行につなげられます。アプリ内には、組み込みのインタラクティブなフィルタやクロスフィルタリング、ドリルビューも用意されています。
イベント送信は、業務の実行の例です。後述の通信制限は、ブラウザサンドボックス内のアプリのコードが対象です。
プレビュー版のLookML一元管理
プレビュー版では、すべての指標はセマンティックレイヤーに基づき、構築したデータアプリは既存のセマンティックモデルや行レベルのセキュリティ、アクセス制御を直接引き継ぎます。Google Cloudは、管理されたデータで精度を確保し、すべてのロジックをLookMLで一元管理して指標の不一致やハルシネーションをなくすとしています。
図2 プレビュー版のデータ管理と保護の仕組み
プレビュー版では、アプリのコードの通信先は、Lookerインスタンスに限られる仕組みです。Google Cloudは、計算が企業全体で一貫し、組み込みのクエリ検査でチームが生成SQLを1行ずつ監査できるとしています。
プレビュー版でのData App作成手順
プレビュー版のLooker Data Appsは、macOSかLinuxのローカル開発環境に、Python 3.9以降とデベロッパーツールを入れて作ります。コードは、Gemini CLIやClaude Code、CursorなどのAIコーディングエージェントが手元で生成します。[2]
デベロッパーツールの導入
デベロッパーツールの導入中は、対話型のプロンプトで設定に応答します。インストール先やLooker APIの認証情報などが対象です。
図3 プレビュー版の導入時に応答する設定
プレビュー版では、前提条件を満たし、Python 3.9以降のmacOSかLinuxでAIコーディングエージェントを使えるマシンから、次のコマンドを実行します。
bash <(curl -fsSL https://dl.google.com/looker-data-apps/install.sh)公式資料からの抜粋：Looker Data Apps の概要と設定（デベロッパー ツールをインストールする / インストール スクリプトを実行する）。対象版・範囲：プレビュー（確認日時点の公式ドキュメント、最終更新日2026-10-14 UTC）。
プレビュー版の上記のコードは、dl.google.comのインストールスクリプトをbashで実行するものです。プロンプトが完了すると、インストーラは4ステップの検証チェックを自動で実行し、認証情報の動作とLookerインスタンスによるData Appsの保存・提供を確かめます。
Data Appの作成
プレビュー版では、インストール先でAIコーディングエージェントを起動し、作りたいアプリを自然言語で伝えます。アプリは既存のExploreやビューをもとに作られますが、技術的な識別子を指定する必要はありません。
図4 プレビュー版での作成から公開までの流れ
プレビュー版では、AIエージェントはLookMLのExploreを調べてコンポーネントの定義を書き、ローカルのプレビューサーバーを起動します。示されたプレビューURLを開き、対話でレイアウトやスタイル、操作の動きを改良します。
Data Appの公開手順
プレビュー版では、デザインに満足したら、次のプロンプトでエージェントにLookerへの公開を依頼します。
Publish this app to Looker.公式資料からの抜粋：Looker Data Apps の概要と設定（Data App を作成、プレビュー、公開する / ステップ 5: Data App を Looker に公開する）。対象版・範囲：プレビュー（確認日時点の公式ドキュメント、最終更新日2026-10-14 UTC）。
プレビュー版では、上記のプロンプトでエージェントが公開スクリプトを実行し、設定済みのフォルダにダッシュボードを作成または更新します。返されたLookerのリンクを開くと、Data AppがLooker内に読み込まれる流れです。
図5 プレビュー版でのLookerへの公開の流れ
プレビュー版で、Google Cloudは、Looker Data Appsはゼロコードが既定で、エージェント生成のReactアプリをLooker内へ直接展開できるとしています。Claude CodeやAntigravity CLIなどでは、セマンティックレイヤーに基づく精密な画面の構築や、対話型アプリの数分での展開ができるという見解です。[1]
Looker Data Appsの利用条件
Looker Data Appsは発表時点でプレビューで、確認日時点では一般提供前サービス規約と生成AIプレビュー版プロダクトに関する追加規約の対象です。pre-GAの機能は「現状のまま」提供され、サポートが制限されることがあり、Cloud Data Processing Addendumも適用されます。[1][2]
図6 プレビュー版に適用される規約とサポート
Lookerインスタンスの要件
利用には、Looker 26.18以降のLookerホスト型インスタンスが必要です。Looker管理者は、「管理」パネルの「全般」>「プレビュー」で「Data Apps」プレビュートグルを有効にする必要があります。
図7 プレビュー版で確かめる要件
プレビュー版では、デベロッパーツールへのLooker APIのアクセス権付与には、クライアントIDとクライアントシークレットからなるAPIキーが必要です。Looker管理者は、「管理」>「ユーザー」ページでユーザーアカウントのAPIキーを有効にする必要があります。
作成・公開と表示の権限
プレビュー版で必要な権限は、以下の通りです。
| プレビュー版の要件 | 作成・公開者 | 表示者 |
|---|---|---|
| フォルダ | 配置先フォルダの「アクセスの管理、編集」 | 宛先フォルダの「表示」 |
| Looker権限 | access_data、explore、see_user_dashboards | 基盤のLookMLモデルへの同じ3つの権限 |
| その他の権限 | save_dashboards（またはsave_content）、LookMLモデルへのアクセス権 | 表示の要件一覧に含まれない |
プレビュー版のData Appを共有するなら、相手が表示に必要な権限を持つか公開前に確かめます。クエリは表示ユーザーのLooker権限、モデルアクセス、行レベルのアクセスフィルタの下で実行されます。
図8 プレビュー版で公開後の表示とクエリの条件
プレビュー版の制限事項
プレビュー版の主な制限は、以下の通りです。
スタイルと外部ポータル展開
外部ポータルへの展開は、Google Cloudの発表時点の説明です。埋め込みなどの制限は、2026年10月14日（UTC）更新の内容を指します。
プレビュー版では、内部ダッシュボードテーマに非対応ですが、AIコーディングエージェントへの指示でスタイルを直接カスタマイズできる仕組みです。Google Cloudは、ダッシュボードの埋め込みと同じワークフローで外部ポータルに展開でき、新たなパイプラインや独自のアプリコード、2つ目の権限モデルは不要としています。
図9 プレビュー版での外部ポータル展開と埋め込み
プレビュー版では、外部ポータルへの埋め込みを前提にする場合は、制限事項に埋め込みが含まれる点を踏まえ、導入前に対応状況を確かめます。制限事項は、2026年10月14日（UTC）に更新された時点の内容です。
LLMトークンの消費範囲
プレビュー版では、LLMのトークンは、アプリの設計や生成のときだけ消費します。作成時はローカルのAIコーディングエージェントが動き、公開後の利用者の操作はLookerネイティブのAPIとモデルで動く仕組みです。
図10 プレビュー版のLLMトークンの消費範囲
プレビューの発表時点で、Google Cloudは、実行時のトークン費用はかからないとしています。利用者が50人でも5,000人でも、限界費用は変わらないという見解です。
データアプリとダッシュボードの関係
Google Cloudは、プレビュー版のLooker Data Appsをダッシュボードの置き換えではないと位置付けています。既存のダッシュボードとセマンティックレイヤーの上で作れる範囲を広げるものであり、チームが管理された本番品質のツールを数分で展開できるという見解です。[1]
Google Cloudは、多くのダッシュボードでは分析がCSVでの書き出しになり、別のシステムへ移るとしています。思い描く画面を既存のグリッドのタイルで組めないことも、課題という指摘です。
図11 Google Cloudが説明するプレビュー版での役割の違い
Google Cloudは、ダッシュボードが集計の可視化と受け身のレポートに優れ、プレビューのData Appsはパラメータの変更や後続の業務の実行を担うとしています。ダッシュボードは標準のチャートライブラリで一貫性を保ち、Data Appsはカスタムのウェブコンポーネントで柔軟性を高めるという整理です。
集計の可視化やレポートが目的の場合は、既存のダッシュボードが一案です。値を入力して試算したい場合やSalesforceやJiraへイベントを送信したい場合は、プレビューのData Appsを候補にします。
出典
- ^ Google Cloud. 「Trusted Data Apps for the Agentic Data Cloud, powered by Looker」. https://cloud.google.com/blog/products/business-intelligence/introducing-looker-data-apps, (参照 26-10-12).
- ^ Google Cloud. 「Looker Data Apps の概要と設定」. https://docs.cloud.google.com/looker/docs/data-apps?hl=ja, (参照 26-10-14).
※本記事は公式の一次情報を基に編集しています。内容はAIで確認していますが、誤りや最新情報との差異がある場合は、以下フォームよりご報告ください。
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