こんにちは！ビデオリサーチのモリタです。
今回は、Looker（Google Cloud Core）上で稼働する拡張アプリを導入・カスタマイズしたのでその内容についてまとめました。
※今回の記事で扱うLookerと、Looker Studioは異なる製品です
Dashboard Summrizationについて
Dashboard Summrizationは、Lookerで表現されたグラフ等を要約する拡張アプリケーションです。 GitHub - looker-open-source/dashboard-summarization で公開されています。
概要や導入方法はReadmeをご覧いただければと思いますが、簡潔に説明すると以下のようなものです
・Lookerダッシュボードの一部として、
・Lookerで表現されたグラフの内容を読み取り(CloudRun/LookerAPI)、
・VertexAI（Gemini等）でプロンプトの内容を加味して要約やコメントを付ける
Dashboard Summrizationのカスタマイズ
ただ、デフォルトアプリのままだと
・グラフ1つずつに対してのみAIコメントが生成される
・単一のプロンプトがアプリ内にハードコードされており変更時に都度デプロイが必要
・gemini-1.5-pro-002の動的レート制限により無反応（HTTP 429 error）になる場合がある
等の気になる点も出てきたので、
・ダッシュボード全体のグラフを総合的に分析し、AIコメントを出力（コメント出力に使用するグラフを選択可能）
・プロンプトファイルを外部ファイル化（GoogleCloudStorage）、プルダウンでプロンプト切替可能
・エラーハンドリング（指数バックオフ）及びエラー文言の出力
を追加してみました。
カスタマイズ後の画面
AIコメント例
上記画面を用いて、特定の番組についての情報をグラフ表示した結果に対するAI視聴傾向コメント例です。
※コメントの番組や視聴率はダミーですが、複数のグラフ情報＋プロンプトにより下記のような分析コメントを数十秒で自動生成します。
今後について
Lookerは、データプラットフォームとして多様なデータソースと接続し、可視化を行う強力なツールです。弊社保有の調査データや外部データとAIを組み合わせることで、さまざまな改善や業務効率化に寄与できると考えています。
今回はカスタマイズの一部をご紹介しましたが、今後は取得するデータソース拡張、ChatGPT等の汎用サービスのようなチャット形式でのやり取り/ユーザの自由なプロンプト作成/コメント履歴の表示など、機能拡張を実施していく予定です。
また新たな活用方法が確立した際には、情報を発信していきます。
最後までお読みいただきありがとうございました！
