社内のデータをAIに聞けるようにしたのに、「先月の売上」がダッシュボードの数字と合わない。原因としては、AIが書いたSQLが未完了の注文まで足している、明細の表と結合して金額が膨らんでいる、会計年度の始まりを1月と決めつけている、といったことが考えられます。データの場所や列の説明をAIに渡しても、こうした計算の決まりまでは伝わりません。
LookerのモデリングのLookMLを、データのカタログのKnowledge Catalog（旧Dataplex Universal Catalog）へ自動で取り込む機能が、一般提供になりました。Lookerのリリースノートでは2026年10月21日の項に載り、Google Cloudは10月26日に公式ブログで発表しています。対象はLooker (Google Cloud core)（ブログの表記はLooker Core on Google Cloud）です。
取り込んだ定義は、Gemini Enterpriseや独自のAIエージェントが、SQLを作るときの根拠として使えるとブログは説明しています。ただし、Gemini EnterpriseとKnowledge Catalogの連携は、2026年11月6日の時点でプレビューです。一般提供になったのは取り込みの部分です。この記事では、何が取り込まれ、どう使われ、有効にするために何が要るかを整理します。
AIの集計がずれる2つの理由
ブログは、データベースの表に直接つないだAIのエージェントが陥る問題として、2つを挙げています。
- 指標の定義のずれ: 純売上や顧客獲得の費用などの指標で、エージェントがそれぞれ違う式を作ってしまう。「注文の状態が完了のときだけ売上に計上する」「年間契約を利用日数で按分する」といった業務の決まりを適用できない
- 結合による行の増加: 請求・明細・返金のように1対多の関係がある表を、決められた結合の関係なしに結ぶと、行が増えて金額の合計が膨らむ
ブログは、カタログが「どのデータがどこにあり、どう管理されているか」を教えるのに対し、LookMLは「数字をどう計算するか」を決める、と役割を分けています。今回の機能は、この2つを同じ場所で引けるようにするものです。
何が取り込まれるか
ブログによると、これまでのカタログの連携は、ファイル単位の参照とダッシュボードの一覧にとどまっていました。今回の機能では、Looker (Google Cloud core)が、解決済みのLookMLを次の単位でKnowledge Catalogに取り込みます。
| 単位 | 主に取り込まれる内容（ブログの記載） |
|---|---|
| モデル | 説明、データベースの接続先、include の階層、データのテスト（assert）、Explore・View・ダッシュボードとの親子の関係 |
| Explore | 結合の種類・sql_on・many_to_one などの関係・foreign_key・required_joins・sql_where、必須の絞り込み（always_filter、access_filter）、用意された最初の問い合わせ |
| View と項目 | 列ごとのコンパイル済みのSQLの式、主キー、期間の区切り、項目の同義語、派生テーブルの変換の処理 |
| ダッシュボード・Look・タイル | 絞り込み、グラフの種類、所有者、利用の統計。BigQueryの表からタイルまでの表・列の系譜 |
同期は既定で常に有効で、本番のLookMLへの変更は、ほぼリアルタイムでKnowledge Catalogに反映されるとブログは説明しています。ドキュメントによると、連携はインスタンスで既定で有効です。インスタンスの設定の「Opt out of Knowledge Catalog integration」か、gcloud looker instances update の --no-catalog-integration-enabled で止められます。有効にしてから、Lookerのデータがカタログに現れるまでには最大1日かかります。
ドキュメントは、上の表のほかに、Lookerのインスタンス、エージェント、LookMLのプロジェクトも取り込む単位に挙げています。BigQueryからLookerまでの系譜（データの流れをたどる情報）は、10月26日に別途、一般提供になった機能です。オプトアウトの設定が止めるのはメタデータの取り込みだけで、系譜はData Lineage APIとサービス側の取り込みの設定で管理します。
Gemini Enterpriseでの使われ方
先に提供の段階を確かめます。Gemini EnterpriseとKnowledge Catalogの連携と、BigQueryなどのデータを元の場所のまま問い合わせる連合クエリのモードは、2026年10月2日のリリースノートでプレビューとして始まりました。11月6日の時点でも、ドキュメントにはプレビューと書かれています。Pre-GAの規約の対象で、サポートが限られる場合があります。
ブログは、「先の会計四半期の商品カテゴリ別の売上と、適用される地域の販促の規定」という問いを例に、3つの構成を比べています。
- 表に直接つなぐ構成: カタログも定義もなく、1月始まりの会計年度を前提にし、未完了の注文を足し、制限のある顧客の個人情報を出してしまう
- Knowledge Catalogだけを使う構成: 表の説明、用語集、個人情報の管理の設定、販促の規定のPDFは引けるが、指標の式と結合の関係がないため、完了の条件の漏れや行の増加が起こり得る
- LookMLを取り込んだKnowledge Catalogを使う構成: 管理の情報に加えて、LookMLの結合と式にもとづいてSQLを作る。例では、完了の条件、5〜7月の会計四半期、決められた結合を適用する
3つ目の構成では、エージェントはまずKnowledge Catalogで、使うLookMLのモデルが認定済みか、列の管理のタグはどうかを確かめ、問いをLookMLのディメンションとメジャーに対応させます。答えとあわせて、同じメジャーと絞り込みを設定した「Open in Looker Explore」のリンクを返すとしています。
この流れは、ブログの説明です。Gemini Enterpriseのドキュメント（10月30日更新）は、Knowledge Catalogとの連携の説明でも、Data Cloudのコネクタのベストプラクティスでも、LookerとLookMLに触れていません。誤った指標や結合への対策としては、カスタムスキル、Knowledge Catalogの用語集、確認済みのサンプルのクエリ（golden query）を挙げています。一方、Knowledge Catalogのドキュメントは、取り込んだLookMLをAIのエージェントのクエリの生成の根拠に使う用途を書いています。Gemini EnterpriseがLookMLをどこまで使うかは、実際に動かして確かめる必要があります。
Lookerの中の会話型の分析（Conversational Analytics）との使い分けについて、ブログは、Looker の中で決められたExploreに絞って聞くならConversational Analytics、BigQueryなどの複数のデータ、BIの指標、社内文書にまたがって聞くならKnowledge Catalogを有効にしたGemini Enterprise、と整理しています。独自のエージェントからは、同じ情報をKnowledge Catalogの lookupContext メソッド（ブログの表記はLookupContext API）で引けるとしています。このメソッドは2026年6月4日のリリースノートでプレビューとして追加され、その後のリリースノートに一般提供の項はありません。ガイドとリファレンスのページにはプレビューの表示がないため、使う前に提供の段階を確かめてください。
有効にするために要るもの
ブログの「始め方」は次の3段階です。ロールとAPIは、ドキュメントと照らして書き分けています。
- Looker側の取り込みを確かめる: Looker (Google Cloud core)のメタデータの連携が有効か確かめる。ブログは新しいインスタンスでは既定で有効としています。カタログで見るには、インスタンスのあるプロジェクトでDataplex APIを有効にする。系譜を使うならData Lineage APIも有効にする。利用者には
roles/dataplex.catalogViewer、roles/looker.schemaViewer、roles/datalineage.viewerを付ける - Gemini EnterpriseでKnowledge Catalogを有効にする（プレビュー）: BigQuery（またはSpanner、Cloud SQL、AlloyDB）のデータストアを連合クエリのモードで付けると自動で有効になる。Google Cloudのコンソールで、Gemini Enterpriseのアプリの Configurations > Assistant から「Enable Knowledge Catalog」を切り替え、「Save and publish」で変更できる
- 質問する: Gemini Enterpriseは利用者本人の資格情報でKnowledge Catalogにつなぐ。元のデータの読み取りの権限（例:
roles/bigquery.dataViewer）がない資産は検索の結果から除かれるため、利用者はIAMで許された範囲だけを見つけ、問い合わせられる
ブログとドキュメントで違う点が2つあります。
- ロールの名前: ブログは1つ目のロールを
roles/dataplex.viewerと書いています。Knowledge CatalogのLookerの連携のドキュメントとGemini Enterpriseのドキュメントが挙げるのはroles/dataplex.catalogViewerです。この記事はドキュメントに合わせました - Dataplex APIの要否: ブログはAPIの有効化を手順に入れています。Knowledge Catalogのドキュメントも、取り込まれたメタデータを見るには有効化が要ると書いています。一方、Gemini Enterpriseのドキュメントは、この連携は内部のAPIを使うので、連携のためにDataplex APIを有効にする必要はないと書いています。カタログの画面やAPIで見るための条件と、Gemini Enterpriseの連携の条件を分けて読むと、両方の説明が成り立ちます
roles/looker.schemaViewer には、ドキュメントに2つの注意があります。付けられるのはgcloud CLIからだけで、プロジェクトの単位で付けます。付けられた利用者は、そのプロジェクトの連携済みのLookerインスタンスすべてのメタデータを見られます。
対象はLooker (Google Cloud core)です。Lookerのリリースノートは、この機能を「Looker (Google Cloud core) only changes」の項に載せています。Gemini Enterpriseのこのドキュメントは、Standard、Plus、Pay-as-you-go、Frontlineのエディション向けで、Businessのエディションは別のヘルプセンターに分かれています。
料金で確かめること
ブログの「Lookerの技術的なメタデータの保存に追加の料金はかからない」は、ドキュメントの料金の節と一致します。ただし、これは保存の話です。次の部分には料金がかかります。
- APIの呼び出しと、業務のメタデータの追加: Knowledge Catalogの通常の料金がかかる
- Lookerの系譜の処理: 料金のページによると、課金は2027年3月1日に始まる。それより前に報告された系譜は無料。ノード1つの系譜の報告は、およそ0.0325 DCU時間（us-central1で約0.0029ドル）で、最初の報告のときと、Lookerのモデルを変えて公開し直すなどの変更のたびにかかる
- 系譜のメタデータの保存: 自動で取り込まれる技術メタデータの無料の扱いの対象外で、メタデータの保存のSKUで課金される
系譜の取り込みは止められるので、課金が始まる前に、使うかどうかを決めておくことを勧めます。
編集部の提案：つなぐ前に整えること
この機能は、LookMLに書かれた定義をAIに渡すものです。定義そのものが整っていなければ、AIの答えも整いません。導入の前に、次の点を確かめることを提案します。
- AIに使わせる指標を、LookMLのメジャーとして定義済みか。売上の計上の条件や按分の決まりが、ダッシュボード側の計算や表の外の資料にしかない場合は、先にLookMLへ移します
- 1対多の結合に、関係（
relationship）が正しく書かれているか。行の増加を防ぐ根拠になる部分です - IAMの閲覧の権限が、見せてよい範囲と一致しているか。本人の資格情報で動くため、権限が広すぎれば、AIからも広く見えます。
roles/looker.schemaViewerはプロジェクトの単位で効くので、Lookerのインスタンスをプロジェクトでどう分けるかも確かめます - どのモデルを「使ってよい」と示すか。ブログの例は認定済みのモデルを確かめています。試作のモデルが混ざらないよう、運用の決まりを作ります
- プレビューの部分をどこまで業務に使うか。取り込みは一般提供でも、Gemini Enterpriseの連携はプレビューです。検証用のアプリで、LookMLの定義どおりのSQLになるかを確かめてから、利用者を広げます
BigQueryのデータをAIに渡す前の準備はData Agent Kitの記事、BigQueryのAI関数の費用の上限はトークン上限の記事で扱いました。
確認した範囲
2026年11月6日に、Google Cloud公式ブログの記事（2026年10月26日）、LookerとKnowledge CatalogとGemini Enterpriseのリリースノート、Knowledge CatalogのLookerの連携のドキュメント、
lookupContextのガイド、料金のページ、Gemini EnterpriseのKnowledge Catalogの連携のドキュメントを開き、提供の段階・対象・取り込まれる内容・有効にする手順・ロールの名前・料金を照合しました（資料調査）。LookerとGemini Enterpriseでの検証はしていません。Gemini EnterpriseがLookMLをどこまで使うか、lookupContextの現在の提供の段階とLookerの項目で返る内容、Businessのエディションでの扱いは未確認です。
社内データとAIのエージェントをつなぐ設計は、開発・AI・自動化のご相談からお問い合わせください。
参考資料
- LookML metadata indexing in Knowledge Catalog is now GA（Google Cloud Blog、2026-10-26）
- Looker release notes
- Knowledge Catalog release notes
- Manage Looker (Google Cloud core) resources with Knowledge Catalog
- Connect to Knowledge Catalog（Gemini Enterprise）
- Gemini Enterprise release notes
- Best practices for Data Cloud connectors that use conversational analytics（Gemini Enterprise）
- Retrieve context for data assets（Knowledge Catalog）
- Knowledge Catalog pricing
