BIツール「Omni」の紹介 @Snowflake中部UG

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1. 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
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） • 最近のトピック ◦ 2026年もSnowflakeの Data Superheroに選出！ （5年連続5回⽬）
3. 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
4. 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
5. 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 5
6. 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 6
7. 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 7
8. 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 8
9. 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！ 9
10. 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
11. 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
12. 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
13. 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
14. 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
15. 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/
16. 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/
17. 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
18. 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/
19. 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/
20. 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/
21. 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）
22. 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/
23. 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
24. 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/
25. 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/
26. 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/
27. 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
28. 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/
29. 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
30. 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
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. 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
37. 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
38. 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
39. 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
40. 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/
41. 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/
42. 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
43. 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
44. 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
45. 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