生成AI × セマンティックレイヤーは「鬼に金棒」？ Looker User Meetup #4 参加レポート

2026年2月4日 12:01

ソリューション本部リサーチ＆データサイエンス部のK.Gです。

Google Cloud 公式ユーザー会 Jagu'e'rのオープンイベント「Looker User Meetup Part 4（データ利活用分科会 #29）」へ参加しました。

今回のメインテーマは、生成AIの普及に伴い急速に注目を集めている「セマンティックレイヤー」です。

イベント概要

主催：Jagu'e'r データ利活用分科会
イベント名：Looker User Meetup Part4
テーマ：セマンティックレイヤー、会話分析
会場：Google 渋谷オフィス
LT登壇者：Google Cloud Japan 山本様(https://x.com/yoshitake_l), Iret 山田様(https://x.com/ymd65536)

セッション1：Google Cloud Japan 山本様

テーマ：セマンティックレイヤーと会話分析

1.そもそも「セマンティックレイヤー」とは？

一言で言うと、BIツール/データ分析で用いる「ビジネス指標」と、その材料になる「データ」を橋渡しする存在です。

BIツール/データ分析で用いる「ビジネス指標」と、その材料になる「データ」を橋渡しする存在
Looker においては、LookML がこの役割を担う
普段Lookerを使用しているだけだと「セマンティックレイヤー」という言葉自体は出てこない
BIツールとしてのLookerはセマンティックレイヤーを前提として動作する

Looker のセマンティックレイヤがビジネスインテリジェンス向けの信頼できる AI を実現する仕組み (Google Cloud blog より引用)

2.セマンティックレイヤーが注目されている理由

2025年に入り、「Semantic Layer」の検索数が世界的に急上昇しています。 Googleトレンドの推移を見ると、その傾向は明らかです。

この背景にあるのが、生成AIの爆発的な普及です。 AIがデータを正しく解釈するための「辞書（コンテキスト）」として、今改めてセマンティックレイヤーの価値が見直されています。

3. セマンティックレイヤーが担う5つの役割

では、Lookerにおけるセマンティックレイヤー（LookML）は具体的に何を行っているのでしょうか。山本様の解説では、主に以下の5つの機能が挙げられました。

メジャー定義の管理：「売上」や「利益率」といった指標の計算ロジックを一箇所で定義・統一する。これにより、部署ごとに計算方法が異なるといった「数字の定義揺れ」を防ぐ。
テーブル結合の自動化：分析に必要なテーブル同士の結合（Join）を事前に定義する。IDのマッチングや、内部結合（Inner）/左外部結合（Left）の制御をユーザーが意識する必要がなくなる。
ディメンション作成 ：「年齢」データから「20代・30代」といった年代区分を作成したり、「ロイヤルユーザーフラグ」を立てたりと、ビジネスで使いやすい切り口（ディメンション）を生成する。
効率的なSQL生成： Lookerが最適なSQLを自動生成するため、無駄なクエリの発行を抑え、BigQueryなどのコンピュートコスト削減にも寄与する。
権限管理：「人事データは特定部署のみ閲覧可能」といった、行レベル・列レベルでの細やかなアクセス制御を実現出来る。

4. 生成AI × セマンティックレイヤーは「鬼に金棒」

セッションの中で特に印象的だったのが、「セマンティックレイヤーと生成AIは『鬼に金棒』の関係にある」という内容です。

生成AIに自然言語で「各店舗の月次売上を出して」と指示した際、セマンティックレイヤーが存在することで、AIは定義された指標（辞書）を参照して正確なSQLを生成できます。現在プレビュー中のLooker会話分析（Conversational Analytics）は、まさにこの仕組みを体現した機能です。

どこからでもデータとチャット: Google の新しい Conversational Analytics API (Google Cloud blog より引用)

これにより、SQLが書けないユーザーや、たまにしか分析ツールを使わない層でも、迷うことなくデータにアクセスできるようになります。

5. 実演：会話分析の柔軟性

デモでは、実際の会話分析の流れが紹介されました。非常に柔軟な対話が可能であることがわかります。

曖昧な質問への対応：「人気の商品ランキングを作って」というざっくりとした指示に対し、システム側が「人気＝売上合計」と解釈し、自動的にランキングを作成。
フィルタの追加：「今年のデータに絞って」と指示するだけで、日付フィルタが自動適用される。
可視化の変更：「横棒グラフにして」と言えば、GUI操作なしでグラフ形式が変更される。

BigQueryの「Gemini in BigQuery（チャットSQL）」との違い

よく比較されるGemini in BigQueryとの違いについても解説がありました。
BigQueryがエンジニア向けに「SQL生成」を支援するのに対し、Lookerの会話分析は一般ビジネスユーザー向けに「信頼できる定義に基づいた回答」を返す点に大きな違いがある、というお話でした。

理論から実践へ

生成AI時代のデータ活用において、セマンティックレイヤーが「AIへのコンテキスト提供」という重要な役割を果たすことがよく理解できました。では、これを実際の現場に導入するとどうなるのでしょうか？

続いてのセッションでは、そのリアルな実践事例、効果が語られました。

セッション2：Iret 山田様

テーマ：セマンティックレイヤーの構築実践

続いて、Iret 山田様より、実際にセマンティックレイヤーの導入を行った事例、振り返りが紹介されました。

1. 分析基盤の変遷：Looker単体から「セマンティックレイヤー」へ

発表では、過去から現在に至るまでのIret 様の分析環境の進化が、苦労話を交えて紹介されました。

フェーズ1：Looker中心の時代

当初はLookerを中心に据え、オウンドメディア等での情報発信を行っていました。
しかし、データ量が増加するにつれ、「Looker単体での処理負荷が高い」「部署間でのスムーズなデータ連携が難しい」といった課題が浮き彫りになってきました。

フェーズ2：セマンティックレイヤーの構築

そこで導入されたのが、今回のテーマである「セマンティックレイヤー」です。
- 2021年からデータ基盤の再整理を行い、2023年以降、本格的にこのレイヤーを構築。
これは、前セッションで解説された「ビジネス指標とデータを橋渡しする層」を、実際の運用現場に実装した事例と言えます。

2. 導入効果：分析サイクルの劇的な高速化

セマンティックレイヤーの導入前と導入後で、分析環境はどう変わったのでしょうか。山田様は以下の3点を挙げていました。

可視化速度の向上 以前は数分～十数分かかっていたデータの表示が、ほぼリアルタイムで可能になった。
部署間分析の円滑化 データの定義が整備されたことで、異なる部署間でも共通の指標で会話ができるようになり、横断的な分析が容易になった。
運用改善サイクルの短縮 これが最大の成果と言えます。可視化と分析のスピードが上がったことで、運用のボトルネックを発見し改善するまでのサイクルが、従来の「数週間単位」から「数日単位」へと劇的に短縮された。

セッションの示唆：設計の重要性

山田様の発表は、ツールを入れるだけでなく、適切な「レイヤー（層）」を設計・構築することが、実務における分析効率を左右するという示唆の強い実例でした。今後はさらなる自動化や、Looker Studioなどの新規ツールも組み合わせた高度な可視化を目指していくとのことです。

まとめと感想

本イベントを通じて、「セマンティックレイヤーこそが、生成AI時代のデータ活用の鍵である」という点を強く感じました。

単にAIにコードを書かせるだけでなく、ビジネスの文脈（セマンティクス）を理解させた上でデータを抽出する。Looker の会話分析は、データガバナンスを効かせながら、誰もがデータを武器にできる未来を予感させる内容でした。

また、今回はGoogle Cloud Japanの方々のご厚意で、Google Cafeにてランチの席を設けていただきました。

素敵なランチを囲みながら、Google Cloudの方々や他の参加者とリラックスした雰囲気で情報交換ができ、セッション外でも非常に多くの刺激をいただくことができました。

中の人視点、ユーザー企業視点の双方から、最先端の「データ分析 × AI活用」について深く語り合える貴重な場でした。登壇者のみなさま、 Jagu'e'r データ利活用分科会のみなさま、Google Cloud Japan のみなさま、ありがとうございました！