Google Cloud、Knowledge CatalogでLookMLのセマンティック言語インデックスを提供開始

Google Cloudの「Knowledge Catalog」で、Looker CoreのLookMLセマンティック言語インデックスが利用可能になった。企業内のAIエージェントが、組織のコンテキスト情報とLookMLで定義された数学的セマンティクスを直接参照できる。

これまでデータカタログは、ファイル管理やダッシュボードのインベントリ管理が中心だった。今回のアップデートにより、LookMLのビジネスロジックがKnowledge Catalogのコンテキストグラフにインデックスされる。Gemini EnterpriseやカスタムAIエージェントは、追加のコード記述なしで、指標の計算式や結合ルールを参照可能だ。

同期はデフォルトで有効であり、ユーザーによる操作は不要だ。LookMLの更新はKnowledge Catalogにほぼリアルタイムで反映される。Gemini Enterpriseは、組み込みの読み取り専用スキルとハイブリッド検索を使用し、技術スキーマやビジネス用語集、インデックス化されたLookMLロジックを検索してSQL生成に利用する。

開発者がカスタムエージェントを構築する際は、LookupContext APIを通じて同様のコンテキストにアクセスできる。Knowledge CatalogがLooker Coreから取得・リンクするエンティティは、LookMLモデル、LookML Explores、LookML Viewsおよびフィールド、ダッシュボード、Looks、タイルなど多岐にわたる。

利用を開始するには、Google CloudプロジェクトでCloud Dataplex APIおよびData Lineage APIを有効にする必要がある。あわせて、roles/dataplex.viewer、roles/looker.schemaViewer、roles/datalineage.viewerの閲覧権限を付与しなければならない。Gemini Enterpriseアプリの設定画面から「Enable Knowledge Catalog」を有効にすれば、BigQuery等のデータストアと連携できる。

経営にとっての意味

LookMLの定義がAIエージェントの参照対象となるため、経営者はLookerのガバナンス体制を見直すべきだ。これまでLookMLのロジックは分析者のみが扱っていたが、今後はAIが自動でSQLを生成する根拠となる。定義の不備がAIの誤回答に直結するため、LookMLの保守運用ルールを再定義し、データ品質管理を強化するまで導入は見送る。開発者はLookupContext API経由でこのコンテキストを利用できるが、APIの課金体系やLooker Coreの利用料が運用コストにどう影響するかは原文にない。コスト試算と、AIが参照するメタデータの正確性を検証するまでは、既存の運用を変えない。