【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

Looker とは

Looker は、Google Cloud が提供する「データプラットフォーム」です。

データの集計や可視化だけでなく、データの事前定義、外部ツールと連携することで分析したデータによる具体的なアクションまでの一連のプロセスをカバーします。データの民主化を促進し、より迅速で正確な意思決定の支援、データの利活用まで促進するツールです。

LookML によるモデリング機能については、以前のデータプラットフォーム「Looker」 の機能紹介記事を参照してください。

Looker Dashboard Summarization Extension で要約してみる

Looker Dashboard Summarization Extension を実装すると、Looker のダッシュボード編集画面からタイルの一つとして追加できるようになります。

今回使用するサンプルダッシュボードは、、小売業者のユースケースを想定して作成したものです。ダミーの購入情報や店舗・顧客情報を分析し、全国に店舗を展開する大手小売業者のサンプルダッシュボードを構築しています。ダッシュボードの紹介については別途記事を執筆中ですので、お楽しみに！

Looker Dashboard Summarization Extension では、３つの機能を提供しています。

1. 要約： ダッシュボードのデータを簡潔に要約します

2. 推奨事項を提示： ダッシュボードのデータに基づいて、推奨事項を提示します

3. エクスポート： Google Chat や Slack へのエクスポート

まずは[Generate]を選択します。

要約が作成されました！

要約結果（一部抜粋）

年齢層

年齢層ごとの顧客数の内訳を示します。

最も顧客数が多いのは40歳から49歳の層で 42人、次いで30歳から39歳の層が38人となっています。反対に、最も顧客数が少ないのは70歳から79歳の 層で23人となっています。

次のステップ

・40歳から49歳と30歳から39歳の層に焦点を 当てたマーケティングキャンペーンを実施する

・70歳から79歳の層の顧客数を増やすための戦略を検討する

・各年齢層の顧客の属性や行動をさらに分析する

ダッシュボード上のグラフ１つ１つに対して、データの特徴・データのパターンと傾向に基づいた推奨事項が提示されました。

なお、オリジナルバージョンでは、要約内容が英語になりますが、日本語の回答が得られるようにプロンプトを一部変更しています。

詳しい要約作成手順は、以下の Looker Dashboard Summarization Extension の要約作成手順動画をご覧下さい。

Looker Dashboard Summarization Extension の仕組み

Looker Dashboard Summarization Extension は Looker のネイティブ機能ではなく、オープンソースプロジェクトとして開発されています。

Looker ダッシュボードのデータを Vertex AI の Gemini モデルに送信しており、Gemini モデルはダッシュボードのデータの要約と次のステップの指示を返します。Looker は返却された内容を基にダッシュボードのタイルとして表示します。

生成 AI によって作成された結果は、Slack や Google Chat に送信することができます。

要約内容を日本語にしていたように、Gemini モデルに渡すプロンプトを変更することでカスタマイズも可能です。

実装には、Looker Extension Framework が使用されています。これにより、JavaScript ベースのカスタムアプリケーションを Looker 上で直接実行することが可能になっています。

Looker Extension Framework とは

Looker Extension Framework は、Looker の機能を拡張するためのフレームワークです。開発者は、このフレームワークを使用して、Looker に新しい機能を追加したり、既存の機能をカスタマイズしたりすることができます。

Looker Dashboard Summarization Extension 導入方法

Looker Dashboard Summarization Extension は、オープンソースプロジェクトとして提供されています。ソースコードはGithub looker-open-source / dashboard-summarization で公開されています。

導入には以下のステップが必要です：

１．GitHub リポジトリからプロジェクトをクローンする

２．必要な依存関係をインストールする

３．バックエンドの設定（ Cloud Run ）

４．フロントエンドの設定

５．Looker プロジェクト内で Extension を設定する

詳細な手順については、プロジェクトの README をご参照ください。
今後、マーケットプレイス上でインストールできるようになるといいですね！

まとめ

Looker Dashboard Summarization Extension  は、生成AI の力を活用して Looker ダッシュボードから深い洞察を引き出すツールです。この拡張機能を導入することで、データ分析プロセスを効率化し、より迅速で正確な意思決定を支援することができます。

ダッシュボードへアクセス時のデータを基に分析をするので、データをリアルタイムに解析することが可能です。

同じダッシュボードを閲覧しても、部署や役割によって着目する分析結果が異なることはよくあることです。Looker Dashboard Summarization Extension によって、ダッシュボードに対する共通認識がとれることは、データの民主化の促進にもつながるのではないかと感じました。

今回、用意したダッシュボードでは一部の要約結果に誤りが含まれていたケースもありました。LookML を用いたデータの定義時に、フィールド名やフィールドの説明をより明確にしたり、ダッシュボードの内容の見直し、Gemini モデルに渡すプロンプトをカスタマイズすることで精度向上につながるのではないかと期待します。

ぜひ一度お試しください！

また、生成AIを活用したLookerの拡張機能をもう１つご紹介しています。Looker Explore Assistant を利用すると、自然言語でのデータ探索が実現できます。ぜひご覧ください！

【Looker x Gen AI】Explore Assistant で始める自然言語データ探索

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Google Cloud Next Tokyo ’24
2024年8月1日（木）～8月2日（金） 10時～17時30分（展示ブースは11時30分から）
パシフィコ横浜ノース　臨場開催　（地図）
無料（全来場者登録入場制）
※入場にはオンラインでの事前登録が必要です。

詳細・ご登録は 公式サイト からお願いします。申し込みの際は以下の招待コードを入力ください。
招待コード：FY24nx_pt031

ソフトバンクブース内では、Looker をテーマにしたミニセッションやデモをご案内しています。
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