30分であなたをOmniのファンにしてみせます～分析画面のクリック操作をそのままコード化できるAI-ReadyなBIツール～

2025/12/11のdbt Coalesce on the road Tokyoでの登壇資料です
https://www.getdbt.com/jp/coalesce-in-tokyo

Transcript

1. 2025/12/11 クラスメソッド株式会社 相樂悟 30分であなたをOmniのファンにしてみせます 〜分析画⾯のクリック操作をそのままコード化できるAI-ReadyなBIツール〜
2. ⾃⼰紹介 2 • 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）
3. ⽬次 3 • クラスメソッドとdbtの関係 • Omniの紹介 • dbt × Omniの連携機能紹介 • まとめ
4. ⽬次 4 • クラスメソッドとdbtの関係 • Omniの紹介 • dbt × Omniの連携機能紹介 • まとめ
5. クラスメソッドとdbtの関係 5 データ基盤において重要な「変換」を担うソリューションとして、 dbt Labs社と2022年3⽉に⽇本国内初のパートナーになりました パートナープログラムの最⾼位ランクである「Visionary」の認定を受けています 引⽤元：https://classmethod.jp/partner/category/modern-data-stack/
6. dbt platform（SaaS版）の推しポイント 6 dbt Coreやdbt Projects on Snowflakeなどと⽐較すると、 dbt platformの⽅が開発‧運⽤のコストを下げる機能が多い CI/CDをとても簡単に設定 DWHコスト‧運⽤コストの削減 設定が簡単で、データの差分も確認可能 state-aware orchestration、Agent機能 ※今後FusionやAgent関連の機能が多くリリース予定
7. • データ変換はdbtによって最適化された • しかし「dbtとBIの連携」「AIを活⽤するためのメタデータ整備」に課題がある… dbtで開発中のデータを BIツールから参照させたいが 既存のBIツールだと難しい ビジネスメタデータの⼊⼒先が dbtのyamlだけなのは 分析ユーザーからすると⾟い BIツールが発⾏するクエリを そのままdbtのModel化したい Semantic Layerを定義をする エンジニアの負荷が⼤きい クラスメソッドのModern Data Stackの課題 7
8. この課題を全て解決してくれる「Omni」 8 これらの課題を解決してくれる「Omni」とパートナーになりました！ dbtで開発中のデータを BIツールから参照させたいが 既存のBIツールだと難しい ビジネスメタデータの⼊⼒先が dbtのyamlだけなのは 分析ユーザーからすると⾟い BIツールが発⾏するクエリを そのままdbtのModel化したい Semantic Layerを定義をする エンジニアの負荷が⼤きい
9. ⽬次 9 • クラスメソッドとdbtの関係 • Omniの紹介 • dbt × Omniの連携機能紹介 • まとめ
10. Omniとは 10 • 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
11. Omniの⼀般的な開発プロセス 11 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
12. Omniの実際の画⾯：Query（Workbookレイヤー） 12 Omniでは作成したWorkbookの１つ１つのタブを「Query」と呼ぶ Queryで指定したフィールドによって作られたグラフが、ダッシュボードにも追加される *1 Workbook=1 ダッシュボード
13. Omniの実際の画⾯：IDE（Workbookレイヤー） 13 Queryで定義したフィールド‧JOIN定義等が裏側でコード化されている 各Workbookごとにコード化されている
14. Omniの実際の画⾯：IDE（Sharedレイヤー） 14 Sharedは、共通利⽤するフィールド‧リレーション等の定義がされたレイヤー 新しくWorkbookを作成する際は、Sharedで定義されたコードを元に作成 ※dbtから最新のスキーマ情報を取得したり、descriptionやexposureのプッシュも可能
15. 私が推したいOmniの良いところ 15 • GUIで操作したものを、そのままコードにできる • 結合条件がrelationshipオブジェクトとして独⽴している • 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 • 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 • MCP Serverも提供 ※次のスライドから各機能についてご紹介します
16. GUIで操作したものを、そのままコードにできる 16 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/
17. 結合条件がrelationshipオブジェクトとして独⽴している 17 結合条件は⼀度定義したら、relationshipsとして登録される LookerのExploreとほぼ同義のtopicsも、結合したいviewを記述するだけ（DRYなコード）
18. 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 18 左上図のように、セル同⼠の演算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/
19. 可視化表現も豊富 19 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
20. 完全⼀致のクエリ以外でもキャッシュを再利⽤できる 20   参考記事：https://dev.classmethod.jp/articles/omni-try-caching/
21. 接続先のデータべースの動的な切り替えが可能 21 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/
22. Lookerの良い点はOmniにも搭載 22 • 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）
23. Lookerの良い点はOmniにも搭載：Aggregate Awareness 23 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/
24. AI⽤途のコンテキスト⼊⼒機能が豊富 24 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
25. 標準のAI機能も豊富：Queryの⽣成 25 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/
26. 標準のAI機能も豊富：Queryの要約機能 26 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/
27. 標準のAI機能も豊富：⾃然⾔語での対話分析機能 27 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/
28. 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 28 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
29. MCP Serverも提供 29 MCP Serverも提供しており、Omniで定義されたSemantic LayerをOmni外でも活⽤可能 引⽤元：https://omni.co/blog/introducing-omnis-mcp-server
30. ⽬次 30 • クラスメソッドとdbtの関係 • Omniの紹介 • dbt × Omniの連携機能紹介 • まとめ
31. 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
32. 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/
33. 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/
34. 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/
35. 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/
36. ⽬次 36 • クラスメソッドとdbtの関係 • Omniの紹介 • dbt × Omniの連携機能紹介 • まとめ
37. Omniにより実現できること：DWHコスト‧運⽤コストの削減 37 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
38. Omniにより実現できること：AI-Readyな基盤を⾃然に構築可能 38 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
39. 宣伝：ブース出展しています！ 39 Omniのファンになって頂けたでしょうか？ より詳しくOmniについて説明を聞きたい場合は、ぜひ弊社ブースにお⽴ち寄りください！