はじめに
きっかけはGoogleのGemini in Lookerの紹介動画
ChatGPTやCopilotの感覚で会話的にBIツールの分析を行う姿を見て、「近未来的だぁ」と小学生並みの感想を抱いたあと、次世代の分析基盤はコレだと確信
チームの分析基盤をGoogle Cloudで構築することを決定
GCPのGemini機能がPreview版ということもあり情報も少ない中で、導入までは色々探り探りで苦労したので、
最終的に何が必要だったかをこの記事で共有したいと思います。
参考にした他記事のURL多め
やってみた結果
Google Looker Studio Pro(以下、基本Lookerと表現)とBigQueryを導入し、Geminiで対話的にグラフ化まで行えるデータ分析基盤が構築できました
※近未来って書きましたが、今時点で実現可能ですね。Google PlatformのPreview版の機能なので近未来と言えば近未来
前提
6人の小規模な組織、ビジネスサイド(PO)とエンジニアで構成
やる前
RDS、Redshift、ファイルサーバ上のCSVやらに点在
エンジニアは、TableauやVSCodeのSandDanceなどのBIツールをたまにつかったりするが、おおむねPythonのJupyter上でポチポチ
ビジネスサイドはCSVをExcelに張り付けてポチポチ
やった後
せっかくなんでLookerやBigQueryを使ってみよう感がでる（もの珍しさもある、ワクワク感って重要だよねってはなし）
ビジネスサイドも面白そうだから触ってみる
「コレBigQueryに入れてくれない？」「リアルタイムで更新してくれない？」 → データの一元化が進み始める → もっと使われる → 以下ループのサイクルに期待
この記事を読んだ人がどうなるのか
近未来データ分析基盤を構築できます
導入したもの
- 独自ドメイン(月額千円少々)
- Looker Studio Pro(月額料金 9 ドル)
- BigQuery(使った分だけ従量課金)
- Cloud Storage(BigQueryに投入するときに経由すると料金が抑えれる)
やったこと
アセスメント
所属組織が基盤としてGCPを使っていないということもあり、組織のセキュリティ担当者にお伺い建て
会社のグローバルIPから接続に制限しますという方針で合意
Google セールスに連絡
Gemini in Lookerで調べるとLookerの有料契約(Looker Studio Pro / Looker)が必要とのこと
小規模組織だったのでLooker Studio Proが適切。契約のために当時はセールスとのコンタクトが必要だったので、コンタクトフォームよりGoogle セールス担当者に連絡
・Google セールス コンタクトフォーム
セールス担当者とWeb面談し、Looker Studio ProとGemini in Lookerの申し込みフォームのURLを入手
※当時Lookerの申し込みが非常に多くなっていたようで、セールスがパンク状態だったとのこと。結構ここで時間がかかる
お名前.comでドメインを取得
Lookerを使用するためには組織アカウント配下のGCPプロジェクトを作成する必要があるとのこと
Google組織アカウントを作成するためには、DNSレコードを編集できる公開ドメインが必要
会社のDNSを編集できる権限がないしめんどくさいこと請負なので、自分のチームの独自ドメインを作成することに
ググって最初に出てきたサービス「お名前.com」さんでドメインを取得することに。DNSとメールサービスは必要になってきそうなのでオプションで契約
・お名前.comでドメイン取得 参考URL
Try-Error
会社のメールアドレスでGoogleアカウントを作成 → GCPを始める → Looker Studio Proを開始 → エラー
エラーメッセージもよくわからなかったので、Googleセールスに確認
Looker Studio Proの利用に組織アカウント配下のGCPプロジェクトが必要なことが判明
Googleの組織を作成
Googleの組織を作成し、作った独自ドメインを使って認証
・参考URL
Try-Error
DNSレコード登録の経験がなく苦戦
DNS反映までの時間がかかったこともあり、組織の認証に何度か失敗
組織配下のアカウント作成しLookerのサブスクリプション割り当て
組織の管理者画面から～@ドメイン名のGoogleアカウントが作成できる。
Cloud Identityを使って組織アカウントを管理する
・参考URL
Looker Studio Proの管理者画面からサブスクリプションを割り当て
事前に入手したフォームからGemini in Lookerの利用申請を行う
Try-Error
はじめはCloud Identityを作成せずに組織のGoogleアカウントにサブスクリプションを割り当てようとしていたが、原因不明のエラーと表示
かなりお手上げ気味だったが、半日くらい試行錯誤した結果Cloud Identityで管理しているユーザーに対してでないとLooker Studio Proのサブスクリプションが割り当てれないという結論に（試行錯誤しすぎて自信なし）
Google WorkspaceだったらCloud Identityは不要だったようで、最初からGoogle Workspaceとドメインを買っておけばよかったと後悔
GCPにアクセスできるグローバルIPを制限
VPC Service Controlsの設定で「Looker～」「BigQuery～」「CloudStorage～」を特定グローバルIPからのみ許可するように設定
Try-Error
GCP自体触るの初めてということもあり、VPC Service Controlsの設定に四苦八苦
BigQueryにデータ投入
Cloud StorageにデータをアップロードしてBigQueryにロード
ここは思ったより簡単
Try-Error
PythonからBigQueryに直接ロードができたのでそれでやっていたが、ロードの度に課金が発生していた
調べたところ上記の方式の方が値段がお安くなることを認識
LookerのデータソースにBigQueryのデータを指定
LookerのGUIに従っていくだけなのでここは簡単
BigQuery以外のデータソースRedshiftなども指定できるが、Gemini in Lookerの対話機能を使うためには
GoogleのデータBigQueryやGoogle Driveを指定する必要があるので注意
できること詳細
Gemini in Looker
Looker画面の右にGeminiの欄が出てくるのと、「Conversational Analytics」という対話型の分析画面ChatGPTの描画強化版みたいなのが使える
英語限定なのでDeepLから転記しよう
結構な頻度で「ちょっと何言ってるかわかりませんね」的なことをGeminiに言われる
Gemini in BigQuery(データキャンバス)
Preview機能だが、申請フォームではなく管理者画面から有効にできる
こちらは日本語で対話可能
個人的にこっちのほうをよく使う
まとめ
GCPのBigQueryとLookerを導入してGoogleの生成AIを活用してデータ分析を進めよう