Looker
「同じ数字」を、
組織全体で使い続ける。
LookerはGoogle Cloudが提供する、セマンティックモデル（LookML）を中核としたBIプラットフォームです。指標定義をコードとして一元管理することで、組織全体が常に「同じ数字」を見て意思決定できる仕組みを提供します。埋め込み分析やガバナンスを重視する組織に強みがあります。
Lookerで実現できること
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LookML（セマンティックモデリング）
指標の定義をコードとして一元管理。部署ごとに異なりがちな「売上」等の定義を一つに統一し、組織全体で同じ数字を使い続けられます。
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BigQuery / Google Cloud連携
BigQuery等のGoogle Cloudデータ基盤と直結。データウェアハウス上で直接クエリを実行し、大量データも高速に分析できます。
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Embedded Analytics（埋め込みBI）
自社サービスの画面内にダッシュボードをそのまま組み込み可能。顧客向けプロダクトに分析機能を提供する用途にも対応します。
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Looker Studio連携
無償のLooker Studioと組み合わせ、簡易な可視化から本格的なセマンティックモデル運用まで、規模に応じた使い分けができます。
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ガバナンス・バージョン管理
LookMLはGitでバージョン管理され、変更履歴・レビューを経て安全に更新。指標定義の乱立を防ぎ、信頼性を担保します。
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Looker Blocks（業界別テンプレート）
業界・用途別に用意されたモデリングテンプレートを活用し、ゼロからの構築より短期間で分析基盤を立ち上げられます。
Issues
BIツールを導入していても、まだこんな課題が残っていませんか？
部署ごとに指標の定義が異なり、”同じ名前で違う数字”が乱立している
同じKPI名でも部署ごとに計算方法が微妙に異なり、どちらが正しいのか分からないまま報告が進んでしまっている。
自社サービスに分析機能を組み込みたいが、埋め込み型BIの知見がない
顧客向けにダッシュボード機能を提供したいものの、自社開発では工数がかかりすぎ、実現方法が定まっていない。
BigQuery等のデータ基盤はあるが、その先の可視化・活用が進んでいない
データウェアハウスへの蓄積は進んでいるものの、現場が使えるダッシュボードやセルフサービス分析の仕組みが整っていない。
Lookerなら、これらの課題をまとめて解決できます。
Benefits
「同じ数字」を組織に根付かせる仕組みを、ITSOと共に。
Google Cloud認定パートナー
ITSOはGoogle Cloud認定パートナーとして、Looker・BigQueryを含むデータ基盤の設計から運用までを公式に支援します。
LookMLモデリングの専門支援
部署ごとに異なる指標定義を一つのセマンティックモデルに統一。「同じ数字」を組織全体で使い続けられる基盤を設計します。
埋め込み分析（Embedded Analytics）の実装実績
自社サービスへのダッシュボード組み込みを設計・実装。顧客向けプロダクトへの分析機能追加を一気通貫で支援します。
BigQuery連携によるデータ基盤構築
既存のデータウェアハウスを活かしたLooker導入から、BigQueryを含むデータ基盤自体の構築まで対応できます。
ガバナンス設計・指標統一支援
LookMLのGit管理を活かした変更レビュー体制を構築。指標定義の乱立を防ぎながら、現場での活用範囲を広げます。
導入後の保守・運用継続
LookMLの改修・データ接続の維持・新規モデルの追加をリモートで継続サポートし、活用範囲の拡大を支援します。
Flow
導入まで3ステップ。最短2か月での運用開始が可能です。
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1
ヒアリング・要件定義
2〜4週間統一したい指標・データソース・埋め込み分析の要否を整理します。BigQuery等の既存データ基盤の状況もあわせて確認します。
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2
LookMLモデリング・ダッシュボード開発
3〜6週間セマンティックモデルをLookMLとして設計・実装し、要件に基づきダッシュボードを構築。Git管理下でのレビューも行います。
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3
テスト・展開・定着支援
1〜4週間関係者への展開・埋め込み分析の実装を経て本番稼働。活用状況をフォローしながら、モデルの拡張を継続的に支援します。
Scene
幅広い業種・業務でLookerが活躍しています。
FAQ
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Power BIはMicrosoft環境、TableauはSalesforce環境や高度なビジュアル表現に強みがある一方、LookerはLookMLによる指標定義の一元管理と、自社サービスへの埋め込み分析(Embedded Analytics)に強みがあります。特にGoogle Cloud/BigQueryを利用中の組織や、指標のガバナンスを重視する組織に適しています。
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一つのデータソース・指標セットに絞った導入であれば2〜4週間が目安です。LookMLモデリングの範囲や埋め込み分析の実装を含む標準的な導入では2〜3か月程度を見込んでください。データ基盤の状況に応じて別途ロードマップをご提案します。
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はい、LookerはBigQueryだけでなく、他のクラウドデータウェアハウスや各種データベースにも接続可能です。既存のデータ基盤を活かしながら導入いただけます。
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Looker APIを利用することで、デザインの調整やアクセス制御を含めた柔軟な埋め込みが可能です。ITSOでは要件に応じた実装方式（iframe埋め込み、API連携等）をご提案します。
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LookMLはコードベースのモデリング言語のため、一定の学習が必要です。ITSOのマネージドサポートを利用すれば専任エンジニアがいなくても運用可能で、内製化を目指す場合は研修・伴走支援も提供します。