2026年1月14日 【Looker】導入2分でスパゲッティ化したモデルを一刀両断「LookML Diagram Extension」導入・活用完全ガイド Google Cloud Looker 検索する Popular tags 生成AI(Generative AI) Vertex AI Search Looker Studio BigQuery AlloyDB Google Workspace 事例紹介 Cloud SQL Category Google Cloud Author IKURADON SHARE 目次 LookML Diagram Extension とは 導入2分!Marketplaceからクリックするだけ 実際に使ってみた:スパゲッティ状態は解消されるか? モデルの深堀りと表示の最適化 導入のメリット まとめ Content 本記事では、Lookerでの開発効率を劇的に向上させる拡張機能「LookML Diagram Extension」について解説していきます。 Lookerを運用していると、Exploreが肥大化し、Join関係やフィールド定義が複雑になりすぎて全体像を把握するのが困難になることはありませんか?「このテーブル、どこで結合されてるんだっけ?」「新規メンバーへのオンボーディングで、スパゲッティ化したモデル構造を説明するのが大変……」 そんな悩みを一刀両断するのが、LookerのExtension Frameworkを活用した「LookML Diagram Extension」です。百聞は一見にしかず。どのようなツールなのか、導入から活用までを徹底ガイドします。 LookML Diagram Extension とは LookML Diagram Extensionは、LookMLモデル内のオブジェクト(Explore, View, Field, Join)の関係性を読み取り、インタラクティブなER図として可視化してくれるツールです。 通常、LookerのIDEやExploreのフィールドピッカーだけでは、テーブル間の結合関係や依存関係が文字情報としてしか追えません。このツールを使うことで、これらを「地図」のように見ることができます。 主な機能 ER図の自動生成: 選択したExplore内のView間の関係(Join)をダイアグラムとして描画します。 メタデータの確認: テーブルやフィールドをクリックすることで、詳細な定義(型、SQL、説明文など)を確認できます。 表示のフィルタリング: 「隠しフィールド(hidden: yes)の非表示」や「結合に使用されているフィールドのみ表示」といったオプションで、図を簡略化できます。 導入2分!Marketplaceからクリックするだけ 「便利なツールみたいだけど、導入が難しそう……」と思われるかもしれませんが、ご安心ください。Looker管理者権限があれば、Looker Marketplaceから数クリックでインストール可能です。コードを書く必要はありません。 手順 Looker画面右上のマーケットプレイスアイコン(ショップのマーク)をクリックします。 検索バーに「LookML Diagram」と入力して検索します。 「LookML Diagram」を選択し、「Install」をクリックします。 設定画面で内容を確認してインストール完了です。 これだけで、メニューの「アプリケーション」から利用可能になります。非常に簡単ですね。 実際に使ってみた:スパゲッティ状態は解消されるか? 私の管理しているLookerプロジェクトに、実際に導入して動かしてみました。アプリを開き、可視化したいModelとExploreを選択すると……。 複雑なJoin関係が一瞬で図解されました! これまでコード上で left_join や sql_on を追っていた関係性が、一目でわかります。線でつながっている部分がJoinの関係を表しており、どのテーブルが中心にあるのか(ハブになっているのか)が直感的に理解できます。これでスパゲッティ化したコードも怖くありません。 モデルの深堀りと表示の最適化 単に図を眺めるだけでなく、LookML Diagram Extensionにはモデルの詳細を分析するための強力な機能が備わっています。 1. 結合ロジックの可視化 図の中でテーブル同士を結んでいる「線(パス)」にマウスカーソルを合わせてみてください。すると、その結合のタイプ(Left Join / Inner Join など)やカーディナリティ(one_to_one / many_to_one)、そして具体的な結合条件(sql_on)がポップアップで表示されます。コードを開かなくても、「何と何をキーにして結合しているか」がその場で確認できるため、レビュー効率が格段に上がります。 2. Object Profiler でメタデータを確認 画面上部にある「Explore情報アイコン(丸い “i” のマーク)」や、各フィールドをクリックすると、Object Profiler というパネルが開きます。ここでは、LookMLの定義元ファイルへのリンク、ラベル名、型(type)、SQL定義といった詳細なメタデータを確認できます。開発中に「このフィールドの定義を確認したい」と思った時、IDEと行ったり来たりする必要がなくなります。 3. View Options で図をシンプルに 大規模なモデルは情報量が多くなりがちです。画面左側の「View Options」パネルを使うと、表示を最適化できます。 Fields to show: 「All fields(全表示)」だけでなく、「Fields in joins(結合に使われているフィールドのみ)」を選択できます。これを使えば、結合の骨組みだけを抽出したシンプルな図が生成され、構造理解がスムーズになります。 Hidden fields: hidden: yes が設定されているフィールドの表示/非表示をワンクリックで切り替えられます。 4. ミニマップによるナビゲーション 画面右下(またはツールバー)にあるミニマップアイコンをクリックすると、全体の縮図が表示されます。巨大なER図でも、今どこを見ているのかを把握しながら、ドラッグ操作でスムーズに視点を移動できます。 導入のメリット 実際に触ってみて感じたメリットを整理します。 1. オンボーディングの高速化 新規メンバーがプロジェクトに参加した際、複雑なデータモデルを口頭やコードだけで説明するのは骨が折れます。このツールで「地図」を見せながら説明すれば、データ構造の理解が圧倒的に早くなります。 2. 設計レビューの効率化 「意図しないファンアウト(many_to_many結合など)が起きていないか」「結合キーは適切か」といったポイントを、結合線の可視化機能を使って直感的にチェックできます。コードレビュー前のセルフチェックにも最適です。 3. ドキュメント作成の手間削減 仕様書作成のためにExcelや描画ツールでER図を手書きする必要はもうありません。Diagramの画面キャプチャを撮るだけで、常に最新のLookML定義が反映された正確な仕様書として活用できます。 まとめ LookML Diagram Extensionは、Looker開発者にとって「コード」と「設計図」の間のギャップを埋める強力な機能です。特に、データウェアハウスの構造が複雑で、多数のViewを結合している環境ではその真価を発揮します。 Marketplaceから無料で、かつ数分で導入できるため、まずは開発環境に入れてみて、ご自身のLooker環境で可視化の威力を体感してみることを強くおすすめします。コードの海に溺れる前に、まずは「地図」を手に入れましょう! 参考URL: LookML Diagram GitHub Looker Marketplace 公式ドキュメント システムサポートでは、Google CloudやLookerの導入や活用を支援しております。Lookerを導入したい・導入したけど使いこなせていない…という方は、お気軽にご相談ください! Google Cloud 導入・活動支援に関するご相談はこちら 関連コンテンツ 自然言語でデータを可視化できるLookerのExplore Assistantを試してみた by tenon 2024年9月26日 Looker の生成 AI 拡張機能 Dashboard Summarization を試す by tomon 2025年4月3日 Looker の生成 AI 拡張機能 Query Insights を試す by tomon 2025年6月5日 頂きましたご意見につきましては、今後のより良い商品開発・サービス改善に活かしていきたいと考えております。 よく分かった 気になる おもしろい イマイチ Author IKURADON Google Cloud Looker 2026年1月14日 【Looker】導入2分でスパゲッティ化したモデルを一刀両断「LookML Diagram Extension」導入・活用完全ガイド Category Google Cloud 前の記事を読む 【Google Cloud】Vertex AI Agent Engine × LangGraphで構築するAIエージェントの実装ガイド Recommendation オススメ記事 2023年9月5日 Google Cloud 【Google Cloud】Looker Studio × Looker Studio Pro × Looker を徹底比較!機能・選び方を解説 2023年8月24日 Google Cloud 【Google Cloud】Migrate for Anthos and GKEでVMを移行してみた(1:概要編) 2022年10月10日 Google Cloud 【Google Cloud】AlloyDB と Cloud SQL を徹底比較してみた!!(第1回:AlloyDB の概要、性能検証編) BigQuery ML ワークショップ開催のお知らせ 生成AI導入支援パッケージ Discovery AI導入支援パッケージ Google Cloud ホワイトペーパー 新着記事 2026年1月14日 Google Cloud 【Looker】導入2分でスパゲッティ化したモデルを一刀両断「LookML Diagram Extension」導入・活用完全ガイド 2026年1月13日 Google Cloud 【Google Cloud】Vertex AI Agent Engine × LangGraphで構築するAIエージェントの実装ガイド 2026年1月8日 Google Cloud Agent Starter Pack + Vertex AI Search で RAG エージェントを構築する HOME Google Cloud 【Looker】導入2分でスパゲッティ化したモデルを一刀両断「LookML Diagram Extension」導入・活用完全ガイド