Data Driven Knowledgebase

価格：1ユーザー当たり9ドル/月

Looker Studioとの違い：主にgemini in Looker を使える点(Looker Studio内でAIが使用可能)

①まずはLooker Studioから設定へとび、Proサブスクリプションを選択したのち、自分が適応させたいプロジェクトを選択して購入を押します。(請求はGCPへ飛びます)

②その後一定時間が経った後、画面をリロードし、左上のロゴ横の文字が「Looker Studio Pro」になっていることを確認します。

③その後、再度設定マークを押し、下記画像の「Looker 内 Gemini」を選択します。

④その後以下の画像のように全てを有効化します。

⑤これによってGemini機能が使用できます！

 

設定が完了すると、左のメニューバーに「会話分析」というボタンが出てきます。 これは自然言語での問いかけに対してチャット形式でグラフを作成することができてしまう優れものです。以下の画像のような画面が開きます。

ここでデータの接続が可能です。

自分が選択したいデータソースを選択し、ここはLooker Studioと同様の要領で追加することができます。

試しにデータを接続してプロンプトを打ち込んでみます。

この通り、ものの数秒で私が期待していたグラフが作成されました！ また画像にある「グラフの種類を編集」を押すと違うグラフの種類に変更することが可能です。 一度出した後に自分でも細かな修正ができるのは魅力的ですね。

上記のように算出方法についても自分で調整可能です。 少し違うカラムについてもみてみたいとなってもここをいじれば再度グラフを生成可能なので無駄な手間が省けます。

次に少し抽象度の高い質問をしてみました

このように地域ごとの売上のアベレージを表した棒グラフを作成してくれました！ 確かに、先ほどの円グラフでは関東がレコード数の割合として圧倒的でしたが、一人当たりの売上というのはあまり差がないということがわかりますね。(一番左はnullです。ここは除く必要がありそうです)

注意点というか改善してほしいなと思う点についてはEnterキーを一回押しただけでプロンプトの送信が走ってしまう点です。おそらくまだ日本語仕様になっていないからだとは思いますが、よく誤字のまま送ってしまうこととかが発生してしまいます。

今回はLooker Studio ProのConversational Analyticsについて解説しました。Lookerにも同じような機能であるLooker explore assistantという機能がありますが、圧倒的に導入のしやすさはこっちかなと思いました。 また作成したグラフについてのレポートを作ることもできるので、これなら可視化作業効率が大幅に上がるなと感じました。

次回はほかのGemini機能について紹介していきたいと思います。