G-gen の菊池です。Gemini Enterprise のサブスクリプションでライセンス数を削減しようとした際に直面するエラーと、その解決策について解説します。 事象 原因 ライセンス削減の仕様制限 サブスクリプションを新規作成する際の壁 対処の手順 概要 手順1: 自動更新の停止 手順2: 契約の期限切れを待つ 手順3: 新しいサブスクリプションの購入 手順4: ライセンスの自動更新 事象 Google Cloud の請求先アカウントに紐づく、Gemini Enterprise のサブスクリプション

はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社 第一開発部の猪野です。 データ活用が当たり前になった昨今、Google Cloud が提供するエンタープライズ向け BI プラットフォーム「Looker（ルッカー）」はご存知でしょうか？ 「Looker って名前は聞くけど、なんだか難しそう……」 そんな Looker 初学者の方 に向けたチュートリアルです。 データポータルとの決定的な違いは「LookML」による一元管理 機能が似ている「データポータル (旧 Looker Studio)」は直感的にグラフを作

株式会社 G-gen の菊池です。Looker では LookML （Looker Modeling Language）を用いてデータモデルを定義しますが、これらのコードはすべて Git リポジトリで管理されます。当記事では、Git 連携の仕組みや品質管理設定について解説します。 Looker におけるバージョン管理の概要 LookML プロジェクトと Git リポジトリの連携 開発モードと本番環境の分離 IDE 内での Git 操作 Git リポジトリとの接続方法 概要 HTTPS を使用した接続 SS

はじめに こんにちは。ファインディでデータエンジニアをしている開（ @hiracky16 ）です。 今回はLookerに搭載されている会話分析機能を使って、ユーザーがより自律的にデータ抽出や分析ができるようにした話をします。セマンティックレイヤー（Explore）を会話分析に使用する設計や開発・テスト・評価までの運用のノウハウを紹介します。 会話分析（Conversational Analytics）は、Lookerに搭載されている機能で、自然言語で質問を投げるとエージェントが裏でクエリを組み立てて実行し

はじめに こんにちは。全社データ技術局データビジュアライゼーションチームの與田龍人です。 モダンデー ...

G-genの菊池です。Looker におけるデータモデリングにおいて、複雑な分析や集計を効率化する 派生テーブル （Derived Tables）について、その機能分類と選定の基準を解説します。 Looker の派生テーブルとは 定義方法による分類 概要 ネイティブ派生テーブル SQL ベースの派生テーブル データの保持方法による分類 概要 一時的な派生テーブル 永続的な派生テーブル（PDT） 永続性戦略 概要 トリガーベースの戦略 保存期間ベースの戦略 データベースが管理する戦略（マテリアライズドビュー

こんにちは。ファインディ株式会社でデータエンジニアをしている 開 です。 2026年4月28日（火）に、データソリューションチーム主催の採用イベント 「事業成長に効かせるファインディ流データエンジニアリングの実践」 を開催しました。 findy-inc.connpass.com この記事では、イベントを企画した背景と当日の3本のセッションを参加できなかった方にもイメージが伝わるようにまとめます。 イベント開催の背景 セッション1: ファインディの事業拡大を支える拡張可能なデータ基盤へのリアーキテクチャ セ

G-gen の杉村です。2026年4月に発表された、Google Cloud や Google Workspace のイチオシアップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Google Cloud Next '26 の開催 プロダクトの名称変更 概要 Looker Studio → Data Studio（和名: データポータル） Dataplex Universal Catalog → Knowledge Catalog Cloud Compose

1. はじめに DRE（Data Reliability Engineering）グループ のつざきです。タイミーのデータエンジニアリング部で、BigQuery / dbt / Cloud Composer / Looker といったデータ基盤の開発・運用をしています。 DREチームでは 2026 年 2 月から、AWS が提唱する AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle）というワークフローを運用しています。きっかけは、 1 月末に AWS 主催の研修「Unicor

はじめに こんにちは。MercariでPMインターンをしている 菊池翔吾 です。 インターン期間中に mercari-pm-agent というClaude CodeのSkillを開発しました。PMが行う「問題の発見→データ収集→PRD作成→UIモック」の一連のワークフローを、1つのセッション内で処理するエージェントです。 この記事では、PMのワークフローをClaude Code上でどのように実装したか——Skillの設計と、MCP（Model Context Protocol）を使ったNotion・Sla

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud Next '26 で発表された BigQuery に関する新機能について、公式の投稿記事「 What’s new in BigQuery: Powering the Agentic Era 」の内容をもとに紹介します。 はじめに Open, cross-cloud lakehouse Managed Iceberg Tables（GA） Iceberg REST Catalog の読み書き相互運用性（Preview） Cross-Cloud

G-gen の菊池です。BigQuery においてクエリを保存・管理するための3つの手法（保存済みクエリ、スケジュールされたクエリ、BigQuery パイプライン）と、それぞれの特徴や確認方法について解説します。 はじめに 保存済みクエリ 概要 設定方法 保存場所 特徴・利点 スケジュールされたクエリ 概要 設定方法 保存場所 特徴・利点 BigQuery パイプライン 概要 設定方法 保存場所 特徴・利点 クエリが見つからない場合の確認フロー はじめに BigQuery では、作成した SQL クエリを

こんにちは。データエンジニアの田頭( @tagasyksk )です。 ファインディのデータ基盤は、CTO室データソリューションチームが事業部横断で開発・運用を担っています。事業の拡大に伴ってプロダクト数が急増し、当初採用していたデータメッシュのアーキテクチャでは管理コストの増大やサイロ化といった課題が顕在化してきました。 本記事では、Google Cloudプロジェクトの統合や共通化と分権のバランス再設計など、データ基盤をプラットフォームへと進化させている途上の取り組みについてご紹介します。まだ道半ばでは

こんにちは。ファインディでデータエンジニアをやっている 開（hiracky16） です。 ファインディでは事業の成長に伴い、スプレッドシートで管理していたKPIダッシュボードの複雑さが限界を迎えつつありました。この記事ではLookerを導入し、 derived_table→mart→dim/fact と段階的にデータモデリングを進化させてきた過程を紹介します。ファインディが大切にしているバリューの一つであるスピードを損なわずにガバナンスを整えていくノウハウとして、参考になれば幸いです。 ファインディにおけ

はじめに Lookerとは セルフサービスExploreとは 分析に利用するログデータ BigQuery INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT Looker System Activity BigQuery×Lookerログ連携構成 やってみよう BigQueryからログデータを抽出する Lookerへファイルをアップロードする Exploreで分析してみる System Activityと連携させる意義 クエリ統合を使う 注意点 おわりに はじめに はじめまして、入社1年