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2026/4/8
クラスメソッド株式会社
相樂悟
BIツール「Omni」の紹介とデモ
@Snowflake中部UG
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⾃⼰紹介
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● 2020年9⽉ ⼊社
○ Modern Data Stackに該当する製品の
技術⽀援‧プリセールスを担当
○ 新しい技術情報を定期的に収集し、
ブログで情報発信
● 部署‧役割
○ Modern Data Stackチーム
テックリード
● 名前（ニックネーム）
○ 相樂 悟 （さがら）
● 最近のトピック
○ 2026年もSnowflakeの
Data Superheroに選出！
（5年連続5回⽬）
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⽬次 3
● 既存のBIの課題
● Omniの紹介
● dbt × Omniの連携機能紹介
● 既存BIからの移⾏について
● まとめ
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⽬次 4
● 既存のBIの課題
● Omniの紹介
● dbt × Omniの連携機能紹介
● 既存BIからの移⾏について
● まとめ
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世の中のBIツールの種別
⼤きく2種類に分類される
● セルフサービス型BI
○ ユーザーが自分で必要なデータとBIツールをつなぎ、カスタムフィールドや結合の定義など
行いつつ、ダッシュボードを作成する
● Semantic Layer型BI
○ 事前にyamlなど用いてディメンションやメジャーをコードで定義し、
ユーザーは定義されたディメンションやメジャーを参照して
ダッシュボードを作成する
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セルフサービス型BI（Tableau・Looker Studioなど）
メリット：すぐにデータに繋いで分析ができるスピード感
デメリット：計算ロジックの統制が取れなくなってしまう
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Semantic Layer型BI（Looker・Lightdashなど）
メリット：コード定義により計算ロジックを統制できる
デメリット：コードの定義が必須のため、分析までに時間がかかる
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従来のBIツールのメリット・デメリットまとめ
メリット：
すぐにデータに繋いで
分析ができるスピード感
セルフサービス型BI
デメリット：
計算ロジックの統制が
取れなくなってしまう
相反する2種のBIツールのメリットを両⽴できれば理想なのだが…
メリット：
コード定義により
計算ロジックを統制できる
Semantic Layer型BI
デメリット：
コードの定義が必須のため、
分析までに時間がかかる
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従来のBIツールのメリット・デメリットまとめ
メリット：
すぐにデータに繋いで
分析ができるスピード感
セルフサービス型BI
メリット：
コード定義により
計算ロジックを統制できる
Semantic Layer型BI
Omniはこの2種のBIツールの良さを両⽴します！
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⽬次 10
● 既存のBIの課題
● Omniの紹介
● dbt × Omniの連携機能紹介
● 既存BIからの移⾏について
● まとめ
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Omniとは 11
● 沿⾰
○ 2022年に設⽴
○ 2025年に創業3年で6900万USDの資⾦調達
● 本社：カリフォルニア州サンフランシスコ
● 創業者
○ Colin Zima(CEO)：元LookerのChief Analytics Officer
○ Jamie Davidson：元LookerのVP Product
○ Chris Merrick：元StitchのCTO⇛買収後のTalendでVP of Engineering
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Omniの⼀般的な開発プロセス 12
ダッシュボードはGUI操作で作成
１．Workbookでダッシュボードを作成
２．他のユーザーにも作成したフィールドや
JOIN定義を利⽤させたい場合、Sharedに反映
差分確認＆PR発⾏ Sharedに反映
引⽤元：Omni Analytics社公式の製品紹介資料より
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デモ：Omniでのフィールド作成と、Sharedへの反映 13
デモ内容
● Omniのホーム画⾯からWorkbookを作成する
● Workbookで、新しいフィールドを作成する
● Workbookで、可視化してダッシュボードとして保存する
● Workbookで作成したフィールドをSharedへ昇格し、他のユーザーも使えるように
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私が推したいOmniの良いところ 14
● GUIで操作したものを、そのままコードにできる
● スプレッドシートライクな操作で計算フィールドを追加できる
● 可視化表現も豊富
● 画⾯で表⽰していない、別の粒度での計算（詳細レベルの計算）
● 完全⼀致のクエリ以外でもキャッシュを再利⽤できる
● 接続先のデータべースの動的な切り替えが可能
● Lookerの良い点はOmniにも搭載
● AI⽤途のコンテキスト⼊⼒機能が豊富
● 標準のAI機能も豊富
● 簡単に利⽤できるClaude Connector
※次のスライドから各機能についてご紹介します
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GUIで操作したものを、そのままコードにできる 15
独⾃のSQL計算式を⼊れるようなメジャーであっても、裏側でコード化してくれる
参考記事：https://dev.classmethod.jp/articles/omni-how-to-start-analysis-after-create-connection/
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スプレッドシートライクな操作で計算フィールドを追加できる 16
左上図のように、セル同⼠の演算や関数を記述することでも計算可能
左下図のようにPromoteを押すことで、記述したセル同⼠の演算や関数をコード化
※コード化できるのは⽐較的シンプルな演算のみ
参考記事：https://dev.classmethod.jp/articles/omni-spreadsheet-to-semantic-layer/
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可視化表現も豊富 17
よく使うグラフは揃っており、右図のKPIチャートが特徴的
引⽤元：https://docs.omni.co/docs/visualization-and-dashboards/visualization-types
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画⾯で表⽰していない、別の粒度での計算（詳細レベルの計算） 18
集計するデータの粒度を指定できる詳細レベルの計算（Level of Detail）
Query Viewの作成などデータソースの加⼯をせずに柔軟な分析ができるように
参考記事：https://dev.classmethod.jp/articles/omni-level-of-detail-fields-fixed/
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完全⼀致のクエリ以外でもキャッシュを再利⽤できる 19
参考記事：https://dev.classmethod.jp/articles/omni-try-caching/
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接続先のデータべースの動的な切り替えが可能 20
本番⽤データベースとは別に開発⽤データベースを別途⽤意している場合、
ダッシュボードの編集中に接続先のデータベースを切り替えることが可能
（この機能を⽤いて、ユーザー属性ごとに参照させるデータベースの切り替えも可能）
参考記事：https://dev.classmethod.jp/articles/omni-try-dynamic-environments/
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Lookerの良い点はOmniにも搭載 21
● Omniから実⾏されるSQLの確認
● One to ManyでJOINする時のfan out対策
○ One側のテーブルのレコードが重複し集計値がずれてしまう現象を対策する機能
● Access filtersとAccess grants
○ ユーザー属性を使⽤した、動的な⾏レベル‧列レベルセキュリティを設定できる機能
● Aggregate Awareness ⇛ 次⾴で紹介
○ 選択したフィールドに応じて、最適な粒度のテーブルに対して動的にクエリを発⾏する機能
● Content Validator
○ ダッシュボードが参照するフィールド等の名称変更があったときに検知‧修正できる機能
● Embedded Analytics
○ iframeベースの埋め込みが可能で、埋め込み先の認証情報を⽤いた
動的なOmniのユーザー作成＆認証も可能（SSO embed）
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Lookerの良い点はOmniにも搭載：Aggregate Awareness 22
ユーザーが選択したディメンションの粒度に応じて、参照先のテーブルを動的に変更
定義は右下の通り、集計テーブルのviewファイルで対応するフィールド⼀覧を書くだけ
参考記事：https://dev.classmethod.jp/articles/omni-try-aggregate-awareness/
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AI⽤途のコンテキスト⼊⼒機能が豊富 23
topic、view、field、それぞれでAI⽤のコンテキストを⼊⼒可能
特に「ai_context」という、AIに対する⽂脈を追加できる機能を持つ製品は少ない印象
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標準のAI機能も豊富：Queryの⽣成 24
⾃然⾔語で要望することで、AIが必要なフィールド‧メジャーを⾃動で選択
参考記事：https://dev.classmethod.jp/articles/omni-ai-assistant-try/
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標準のAI機能も豊富：Queryの要約機能 25
Omniのチャートの1つ「AI Summary」
少し⾒ただけでは理解が難しいグラフに対して、AIによる要約を⾏うことが可能
参考記事：https://dev.classmethod.jp/articles/omni-ai-assistant-try/
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標準のAI機能も豊富：⾃然⾔語での対話分析機能 26
⾃然⾔語での対話機能があり、グラフの作成だけでなく洞察の内容まで出⼒してくれる
参考記事：https://dev.classmethod.jp/articles/omni-ai-assistant-try/
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標準のAI機能も豊富：⾃然⾔語での対話分析機能を埋め込み可能 27
前述の⾃然⾔語での対話分析機能を任意のアプリケーションやWebサイトに埋め込み可能
アイコンや⾊味などをカスタマイズ可能
Omni標準の画⾯ カスタマイズしてWebアプリに埋め込んだ画⾯
引⽤元 引⽤元：https://omni.co/embedded-analytics
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簡単に利⽤できるClaude Connector 28
OmniはMCP Serverを提供しており、Claudeに対しては公式のコネクタを提供
各ユーザーごとにOAuthでClaudeからOmniへ認証することで、簡単にセットアップ可能
（下図は、SlackとOmniのコネクタをどちらも⽤いた使⽤例）
引⽤元：https://dev.classmethod.jp/articles/omni-try-claude-connector-with-slack/
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デモ：OmniでのAI機能 29
デモ内容
● QueryをAIで⽣成
● ⾃然⾔語での対話分析機能
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⽬次 30
● 既存のBIの課題
● Omniの紹介
● dbt × Omniの連携機能紹介
● 既存BIからの移⾏について
● まとめ
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dbt × Omniの連携機能紹介 31
Omniは他のBIツールにはない機能も含め、dbtとの連携機能を豊富に提供
● dbtで定義したDescriptonをそのままOmniに連携可能
● dbtの開発ブランチで作られたテーブルをOmniから参照可能
● OmniからDescriptionとExposureを連携
● 集計画⾯で定義した内容をSQL化してModelとしてPush
※次のスライドから各機能についてご紹介します
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dbtで定義したDescriptonをそのままOmniに連携可能 32
dbtで定義したDescriptionと、SQL定義をOmniに連携可能
更に、DescriptionはOmniのフィールド選択画⾯からも確認可能
参考記事：https://dev.classmethod.jp/articles/omni-dbt-integration-setup/
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dbtの開発ブランチで作られたテーブルをOmniから参照可能 33
dbtで開発を⾏う際は、ブランチを切って開発⽤のスキーマに出⼒することが⼀般的ですが
Omniではその開発⽤のスキーマに、データの参照先を切り替えることが可能
参考記事：https://dev.classmethod.jp/articles/omni-dynamic-schema-with-dbt/
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OmniからDescriptionとExposureを連携 34
Omni上で定義したDescriptionの内容をdbtのyamlに反映したり、
dbtモデルを利⽤するダッシュボード定義をExposureとして⾃動連携
参考記事：https://dev.classmethod.jp/articles/omni-descriptions-exposures-push-to-dbt/
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集計画⾯で定義した内容をSQL化してModelとしてPush 35
OmniのQuery作成画⾯で、選択したフィールドによって発⾏されるSELECT⽂を
ref関数など含めてdbtのModelとしてプッシュしてくれる機能
参考記事：https://dev.classmethod.jp/articles/omni-push-to-dbt-model/
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デモ：dbt連携機能 36
デモ内容
● Omniからdbtの開発環境のスキーマを参照
○ ※セットアップ⼿順は省略
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⽬次 37
● 既存のBIの課題
● Omniの紹介
● dbt × Omniの連携機能紹介
● 既存BIからの移⾏について
● まとめ
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BIツールの移⾏に関する課題 38
BIツール、⼀度組織に導⼊すると移⾏がしづらい問題、あると思います…
● 基本的に作成したグラフやダッシュボードは作り直し
○ 元々のBIツールで出来ていた表現ができなくなることも多い
● 計算フィールドの定義⽅法が異なる
○ DWHの各ツール独⾃の関数を使⽤するケースもある
● ツールの使い⽅の覚え直しが発⽣する
○ グラフ作成時の細かいオプション周り、権限、周りは特に異なると思います
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既存BIツールからOmniへの移⾏について 39
Omniがネイティブで提供する移⾏ツールは現時点ではありません
しかし、今の私たちには「⽣成AI」がいます
以下、TableauからOmniへのClaudeを⽤いた移⾏⽅法の⼀例です
1. Skillを⽤いて、.twbファイルからOmniのSemantic Layerのコードを⽣成
2. Omni公式のClaude Code Pluginを⽤いて、.twbファイルの各グラフの情報と
⽣成したOmniのSemantic Layerの定義を元に、Omni上でグラフを⽣成
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1.Skillを⽤いて、.twbファイルからOmniのコードを⽣成 40
● Tableau上のデータソースフィルタ、LoDフィールド、などの定義を読み取り、
OmniのSemantic Layerのコードを⾃動⽣成
参考記事：https://dev.classmethod.jp/articles/try-twb-to-omni-yaml-with-claude-code/
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2.Omni公式のClaude Code Pluginを使⽤して、グラフを⽣成 41
● Omni公式から、Claude Code⽤のPluginが2026/3にリリース
● 下図はPluginの「omni-content-builder」Skillを使ったそのままのアウトプット
○ グラフレイアウトが異なったり、選んだフィールドは⼀致しているが各軸と⾊
分けに使⽤すべきフィールドが異なる、という事象を確認済み
参考記事：https://dev.classmethod.jp/articles/omni-try-claude-code-plugin-for-dashboard-create/
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⽬次 42
● 既存のBIの課題
● Omniの紹介
● dbt × Omniの連携機能紹介
● 既存BIからの移⾏について
● まとめ
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Omniにより実現できること：DWHコスト‧運⽤コストの削減 43
DWHコストの直接削減 開発‧運⽤コストの削減
賢いキャッシュ機能
DWHへの不要な再クエリを
削減し、利⽤コストを削減
集計テーブル⾃動選択
（Aggregate Awareness）
低コストなテーブルへクエリを
⾃動で振り分け、スキャン量削減
GUI操作のコード化
（Semantic Layer）
分析操作から再利⽤可能な
コードを⾃動で⽣成
属⼈化排除‧保守効率化
分析ユーザー全員がコード定義
できるようになるため、特定の
担当者の負荷を削減
Omniパフォーマンス最適化機能や⾃動的なコード化機能により、
DWH利⽤コスト、⼈的な開発‧運⽤コスト、共に削減
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Omniにより実現できること：AI-Readyな基盤を⾃然に構築可能 44
⽇々の分析活動により⾃然と必要なコンテキストが整っていき、
そのままAI活⽤ができるBIツール「Omni」
指標定義‧説明の記述
(売上、顧客ランク、など)
テーブル間の
リレーション定義 ⾃動でコード化
メタデータやModel定義の連携、
開発環境のスキーマ参照、etc
Omni標準のAI機能
MCP Server経由
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宣伝：クラメソ、Omniへの移⾏PoC⽀援サービスはじめました 45
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No content