Looker×生成AIについてまとめてみた｜テクニカルブログ｜日本情報通信株式会社
目次 はじめに 課題と効果 Dashboard Summarization Query Insights Explore Assistant さいごに 1．はじめに こんにちは、杉山です。 昨年大注目された「Looker×生成AI」ですが、具体的にどういった場面でどの機能を使用するのが良いのか？と質問を頂く機会があったため、本ブログで簡単にまとめてみようと思います。 各機能は以下Github上でオープンソースとして公開されているので、是非お試しください◎ https://github.com/looker-open-source/dashboard-summarization https://github.com/looker-open-source/looker-query-insights https://github.com/looker-open-source/looker-exp
Looker の生成 AI 拡張機能① Explore Assistant を使ってみる
Google Cloud でも Gemini やその他の生成 AI のモデルやソリューションが多く発表されています。今回は、その中でも、Looker から Gemini を利用した拡張機能の紹介の第1弾として Explore Assitant を紹介したいと思います。 第2弾の Dashboard Summary の記事は こちら です。 tl;dr Explore Assistant を使えばチャット形式でデータへの問い合わせやチャート作成が可能 Gemini は多くの言語に対応しているので、日本語でも問題なく利用可能 エンジニアの方であれば、プロンプトなどのカスタマイズを行い、精度向上が可能 Explore Assitant とは Explore Assitant は、公式に Looker に組み込まれた機能ではなく、Looker Extension (拡張機能) を利用して Look
テンプレートフィルターとLiquidパラメーター | Looker | Google Cloud
フィードバックを送信 テンプレートフィルターとLiquidパラメーター コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 本ページの内容は、SQL と LookML の充分な知識をすでにお持ちの方向けのトピックです。 Looker では、ユーザーがディメンションおよびメジャーに基づくフィルタの作成によりクエリを操作できます。この方法は多くのユースケースを満たしますが、すべての分析ニーズには対応できません。テンプレートフィルタとLiquidパラメーターにより、対応可能なユースケースが大幅に拡張されます。 SQL の視点からは、ディメンションおよびメジャーが変更できるのはクエリの最も外側の WHERE 句または HAVING 句のみです。しかし、ユーザーによってはSQLの他の部分を操作したい場合もあるでしょう。テンプレート フィルタおよび Liquid パラメー
Lookerの可視化(Vizualization)で何が出来るか確認してみる – 縦棒グラフ(Column Chart)編 #looker | DevelopersIO
Lookerでは、対象となるデータ理解するための様々な可視化(Visualization)機能が利用可能です。 Visualization Types 当エントリは、Lookerの可視化機能で利用可能なグラフの1つである『縦棒グラフ(Column Chart)』について、その概要と『どんな見せ方が出来るのか』について見ていきたいと思います。 目次 縦棒グラフ(Column Chart)とは 可視化実践 まとめ 縦棒グラフ(Column Chart)とは Wikipediaによると、『長方形など四角い棒の長さなど、何らかの値を表現するグラフ。棒グラフは2つ以上の値を比較したりするのに使われる。棒の延びる方向は垂直方向の場合と水平方向の場合がある。時には、単なる棒ではなく、何らかの画像を一方向に伸ばしたグラフィックで表現することもある。』という内容で説明されています。 この棒グラフが縦に伸びて
[Looker]LookML入門
LookML入門 はじめに この記事では LookMLの書き方を学習していく記事です。主な内容としては実践したときのメモを中心に書きます。（忘れやすいことなど） 誤りなどがあれば書き直していく予定です。なお、内容につきましては2023年8月9日時点の調査内容で記載しております。あらかじめご了承ください。 LookMLに入る前におさらい さて本題ですが、LookMLとはそもそもどんなものだったでしょうかここで少しだけおさらいしましょう。 LookML は、Looker Modeling Language の略です。セマンティック データモデルを作成するために Looker で使用される言語です。LookML を使用して、SQL データベース内のディメンション、集計、計算、およびデータの関係を記述できます。 Looker は、LookML で記述されたモデルを使用して、特定のデータベースに対す
![[Looker]LookML入門](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/79d1fa03258d5c0c7f3b42e698877d0ff6a04203/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--cMakrB6X--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_72%3A%25255BLooker%25255DLookML%2525E5%252585%2525A5%2525E9%252596%252580%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3AKento.Yamada%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzM0YWVmY2Y5YWUuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
LookMLとは
これは何？ Looker内にある機能である「LookML」について調べたことをまとめた個人的備忘録。 LookMLとは LookMLの紹介 | Looker | Google Cloud LookML は、Looker Modeling Language の略です。 セマンティックデータモデルを作成するためにLookerで使用される言語です。 LookMLを使用して、SQLデータベース内のディメンション、集計、計算、およびデータの関係を記述できます。 LookMLは「Looker上で利用できる独自の言語」のことをさす 別にMLや機械学習は関係ない Lookerは、LookMLで記述されたモデルを使用して、特定のデータベースに対するSQLクエリを作成する LookMLの構成 LookMLプロジェクトと呼ばれる箱を起点として大枠3つに分けられている。 この中で主に利用される面が多いのは
Looker上のデータについて生成AIに問い合わせてみた（Looker Explore Assistant） - G-gen Tech Blog
G-gen の奥田梨紗です。オープンソースの Looker 拡張機能である Explore Assistant を使い、自然言語によってグラフを生成できる機能を実装しました。本記事ではその機能の紹介や、実装手順について紹介します。 はじめに Looker Explore Assistant の紹介 できること 1. Assistant 機能 2. Chat 機能 料金 利用事例 実装 構成 実装の手順 環境変数ファイルの作成と編集 はじめに 当記事では、Looker 拡張機能である Looker Explore Assistant を紹介します。 Looker Explore Assistant は、Looker Explore 上で自然言語の指示に基づいて生成 AI がグラフを作成してくれる拡張機能です。オープンソースで公開されており、Looker にアドオンとして組み込むことができます
Lookerとは？データ分析の利点と機能 | Hakky Handbook
Lookerとは？データ分析の利点と機能はじめに Lookerは、データの統合、分析、可視化を行うビジネスインテリジェンスプラットフォームです。この記事では、Lookerの利点や機能について具体的に解説します。特に、データ分析ツールの操作が難しいと感じている方に向けて、Lookerがどのように迅速かつ正確な意思決定を支援するかを説明します。専門的な知識がなくても直感的に操作できるインターフェイスや、リアルタイムのデータ分析が可能な点についても触れます。 最後までお読みいただくことで、Lookerを活用した具体的なアクションを検討する手助けとなるでしょう。 Lookerとは？ Lookerの基本的な定義と目的について説明します。 Lookerの定義 Lookerは、Googleが提供するビジネスインテリジェンス（BI）プラットフォームであり、データの統合、分析、可視化を行うための強力な
Looker Blocksを使ってFirebaseのデータを5分で可視化してみた | DevelopersIO
奈良県でリモートワーク中の玉井です。 今回は、何かとややこしい構造をしている（BigQueryにエクスポートした）Firebaseデータを、Lookerで楽に可視化します。 Firebase（のデータ）を分析するのは大変？ 昨今、スマホアプリ等のデータを分析してマーケティング等に役立てる…ということは当たり前になってきています。そして、そこに出てくるものとして、メジャーなサービスの一つがFirebaseでしょう。Firebaseを使って開発しているスマホアプリやWebアプリは多いと思います。 FirebaseのデータはGoogle BigQueryにエクスポートし、SQLを使って分析をがんばっている方はたくさんいるかと思います。…が、BigQueryにエクスポートしたFirebaseデータの構造は結構クセがあり、正直扱いづらいですよね（日単位でテーブルが生成される、めっちゃ入れ子になってい
Looker LookML Developer試験対策マニュアル。出題傾向・勉強方法 - G-gen Tech Blog
G-gen の杉村です。Google Cloud (旧称 GCP) 認定資格である Looker LookML Developer 試験 は、他の Google Cloud 認定試験とは一線を画し、かつては Google Cloud とは別プロダクトであった Looker の開発者向け認定資格です。 本投稿では試験の合格に役立つ情報を記載します。 ※ 当試験は 2022/04/01 をもって 廃止 となりました。しかしながら当記事は Looker の製品知識の取得に役立ててもらう意味を込めて、公開のままとさせていただきます。 はじめに 本投稿の想定読者 Looker LookML Developer 試験の難易度 推奨の勉強法 出題傾向 フィルタとアクセス制御 フィルタを強制する アクセス制御 Dimension & Measure フィールドタイプ 持続可能な LookML Explor
LookerによるダッシュボードのアーキテクチャとTerraform providerの実装と運用 - エムスリーテックブログ
これは エムスリー Advent Calendar 2021 の9日目の記事です。 前日は id:kitagry による、k8sのカスタムリソースで、CronJobの終了を検知してJobを実行する でした。 エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの笹川です。 趣味はバスケと筋トレで、このところはNBAの2021-2022シーズンが昨シーズンからガラッと様相が変わってめちゃくちゃ面白くなっているのをニヤニヤしながら見ています。 今回は、弊社がクライアント企業様向けに提供しているLookerを用いたダッシュボードのためのアーキテクチャの紹介と、その構成管理のために実装したTerraform providerの実装について紹介します。 筆者の膝の上に登ってきて寝ることで作業邪魔する犬氏（かわいい） クライアント企業様へのダッシュボードの提供 ダッシュボードのアーキテクチャ アー
Prepare Data for Looker Dashboards and Reports: チャレンジラボ | Google Cloud Skills Boost
GSP346 概要 チャレンジラボでは、シナリオと一連のタスクが提供されます。手順ガイドに沿って進める形式ではなく、コース内のラボで習得したスキルを駆使して、ご自身でタスクを完了していただきます。タスクが適切に完了したかどうかは、このページに表示される自動スコアリング システムで確認できます。 チャレンジラボは、Google Cloud の新しいコンセプトについて学習するためのものではありません。デフォルト値を変更する、エラー メッセージを読み調査を行ってミスを修正するなど、習得したスキルを応用する能力が求められます。 100% のスコアを達成するには、制限時間内に全タスクを完了する必要があります。 このラボは、「Prepare Data for Looker Dashboards and Reports」スキルバッジに登録している受講者を対象としています。準備が整ったらチャレンジを開始し
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【Looker x 生成AI】生成AIが分析結果を言語化！ Dashboard Summarization を使ってみた｜クラウドテクノロジーブログ｜ソフトバンク
探索をより簡単かつ効率的に！Looker生成AI拡張機能「Explore Assistant」
[新機能]Looker×生成AIがとうとうネイティブ機能で実現！プレビューとなった「Gemini in Looker」の「Conversational Analytics」を試してみた | DevelopersIO![[新機能]Looker×生成AIがとうとうネイティブ機能で実現！プレビューとなった「Gemini in Looker」の「Conversational Analytics」を試してみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ff7d8147c12bc482bdcd3a50434b808756c3b8dc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimages.ctfassets.net%2Fct0aopd36mqt%2Fwp-thumbnail-e9ed1b9e358f861394fd4a5c0648e488%2Ffe4241c93a7a105fc9c830ea8d84c393%2Flooker-logo-google_1200x630.png){kind=logo}
LookMLでビューやモデルを定義する｜クラウドテクノロジーブログ｜ソフトバンク
Looker テクニカルウェビナー LookML編
【開発者編】Look ML とは？Look ML の構造を解説してみました
Exploring Data with Looker | Google Cloud Skills Boost
Looker歴2か月、元Tableau運用者がそれぞれの良さを語ります
