System Activity Explore を使用して Looker の使用状況をモニタリングする

Looker 管理者と [Explore] メニューの Looker の System Activity Explore への see_system_activity 権限を持つユーザー。

System Activity Explore は、Looker の基盤となるアプリケーション データベースに接続します。インスタンスに保存された Look とダッシュボード、ユーザー情報、クエリの履歴情報、インスタンスのパフォーマンス統計など、Looker インスタンスに関する情報を表示します。System Activity データの粒度と保持には、システムの制約が適用されます。System Activity は大量のデータを収集して集計するよう設計されており、これを使用してビジネスログを補完できます。

デフォルトでは、System Activity データは Looker の内部データベースに保存されます。ほとんどのテーブルは、ストレージ上限を遵守するために定期的に切り捨てられます。たとえば、履歴テーブルでは過去 90 日間のデータに切り捨てられ、イベント テーブルでは 100 万行に削減されます。一部のテーブルには、より厳格なデータ保持ポリシーが適用されます。データの保持率を高めるには、優れたシステム アクティビティの使用を検討してください。

Looker の内部データベースの権限は制限されているため、SQL Runner を使用して System Activity データをクエリすることはできません。

System Activity Explore

System Activity Explore は次のとおりです。

Explore の名前 説明 キャッシュの保存時間 詳細
API の使用状況 API の使用状況に関するデータ（呼び出しの頻度、レイテンシ、呼び出されたエンドポイントなど）。
1 時間
API Usage Hourly Looker インスタンスに対して行われた API 呼び出しの量とパフォーマンスに関する詳細な 1 時間ごとの概要。
1 時間
コンテンツの使用 表示頻度、評価、スケジューリング、埋め込み、API アクセスなど、Look とダッシュボードの使用状況に関するデータ個々の Look とダッシュボードの詳細も含まれます。 12 時間
DB Connection データベース接続の詳細。データベース接続にアクセスできるユーザーに関する情報が含まれます。 1 時間
ダッシュボード すべてのダッシュボードとダッシュボード要素の詳細。ダッシュボードに関連付けられている Look、タブ（Looker 26.8 以降）、クエリ、ロール、ユーザー、フォルダに関する情報が含まれます。 12 時間
Dashboard Performance ダッシュボードに関するパフォーマンス データと過去のデータ。 1 時間
イベント 各イベントの名前、タイプ、頻度など、Looker 内の過去のイベントに関する情報。イベントに関連付けられているグループとユーザーに関する情報が含まれます。 1 時間
イベント属性 イベントを構成する属性に関する情報。Event Explore にデータを含め、属性情報を追加します。 12 時間
Field Usage LookML フィールドと使用回数。 1 時間
フォルダ すべてのフォルダ、各フォルダに保存されているコンテンツ、各フォルダの作成者に関する情報。 1 時間
グループ 親グループと子グループ、および各グループに属するユーザーとロールを含む、グループとそれらのグループの詳細のリスト。 1 時間
履歴 過去 90 日間に実行されたすべてのクエリの詳細。 12 時間
Look すべての Look の詳細。Look に関連するダッシュボード、クエリ、ユーザー、フォルダに関する情報が含まれます。 12 時間
マージクエリ [クエリをマージ] Explore には、ソースクエリとマージされたクエリの両方のフィールドやその他の要素など、マージされたクエリに関する情報が含まれます。 1 時間
PDT ビルド ビルドを完了するまでにかかる時間や、PDT が属する接続とモデルなど、PDT ビルドに関する詳細。 1 時間
PDT イベントログ PDT の再ビルドやエラーなど、PDT に関連する過去のイベントに関する情報。

PDT ログ アクションとそれに対応するアクション データの表示と理解について詳しくは、PDT ログ アクションについてのドキュメント ページをご覧ください。		 12 時間
クエリの同時実行数 インスタンスでのクエリの同時実行の詳細な分析。 12 時間
クエリのパフォーマンス指標 Looker インスタンスから実行されるクエリの詳細な内訳。 1 時間
ロール Looker のロールと、ロールを構成するモデルと権限のセット。 1 時間
SQL クエリ 最近実行された SQL クエリ、最近の頻度、頻度、クエリを実行したユーザーの詳細。 1 時間
スケジュール設定されたプラン 以前にスケジュールされたジョブと現在スケジュールされているジョブの両方を含む、スケジュールされたすべてのデータ配信に関する情報。スケジュールされたデータ配信に関連付けられているダッシュボード、Look、クエリ、フォルダ、ユーザーに関するデータが含まれます。 12 時間
ユーザー 実行された過去のクエリ、各ユーザーがアクセスできるコンテンツとフォルダなど、各ユーザーに関する詳細。 12 時間

コンテンツの使用 Explore、ダッシュボード Explore、イベント Explore、イベントの属性 Explore、履歴 Explore、Look Explore、クエリをマージ Explore、PDT ビルド Explore、SQL クエリ Explore、スケジュールされたプラン Explore、ユーザー Explore の一般的な使用例については、このページの System Activity Explore の使用セクションをご覧ください。

System Activity Explore の使用

以下に、System Activity Explore の使い方と、よくある質問への回答をご紹介します。このセクションのサンプルの Explore にアクセスするには、サンプル URL の <instance_name.looker.com> を Looker インスタンスのアドレスに置き換えます。

API 使用量

[API の使用法] Explore には、Looker インスタンスに対して行われた API 呼び出しの量の概要が表示されます。

[API の使用法] Explore を使用すると、次のような質問に答えることができます。

API 呼び出しの日次監査を取得する方法。

[API の使用法] Explore を使用すると、特定の期間にインスタンスに対して行われたすべての API 呼び出しのリストを取得できます。特定の日に発信された通話を確認する手順は次のとおりです。

  1. [API の使用法] から [エンドポイント] を選択します。
  2. [API の使用法] から [総使用量] を選択します。
  3. [API の使用法] の [作成日] で、選択した日付でフィルタします。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/api_usage?fields=api_usage.endpoint,api_usage.total_usage&f[api_usage.created_date]=yesterday&sorts=api_usage.total_usage+desc&limit=500&column_limit=50&vis=%7B%7D&filter_config=%7B%22api_usage.created_date%22%3A%5B%7B%22type%22%3A%22advanced%22%2C%22values%22%3A%5B%7B%22constant%22%3A%22yesterday%22%2C%22unit%22%3A%22day%22%7D%2C%7B%7D%5D%2C%22id%22%3A5%2C%22error%22%3Afalse%7D%5D%7D&origin=share-expanded

各 API 呼び出しの動作の詳細については、Looker API リファレンスまたは Looker API Explorer をご覧ください。

今年、インスタンス上で API 呼び出しが行われた数。

[API の使用法] Explore を使用すると、任意の期間の API 呼び出しの回数を集計できます。たとえば、各月に行われた API 呼び出しの数を示す年次レポートを作成できます。

  1. [API の使用法] から [Created Month] を選択します。
  2. [API の使用法] から [総使用量] を選択します。
  3. [API の使用法] から [Created Year] で、選択した年でフィルタします。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/api_usage?fields=api_usage.total_usage,api_usage.created_month&fill_fields=api_usage.created_month&f[api_usage.created_year]=last+year&sorts=api_usage.created_month+desc&limit=500&column_limit=50&vis=%7B%7D&filter_config=%7B%22api_usage.created_year%22%3A%5B%7B%22type%22%3A%22advanced%22%2C%22values%22%3A%5B%7B%22constant%22%3A%22last+year%22%2C%22unit%22%3A%22yr%22%7D%2C%7B%7D%5D%2C%22id%22%3A6%2C%22error%22%3Afalse%7D%5D%7D&origin=share-expanded

API 使用量（1 時間ごと）

[API の使用状況（1 時間ごと）] Explore には、Looker インスタンスに対して行われた API 呼び出しの量とパフォーマンスに関する詳細な概要が 1 時間ごとに表示されます。この Explore は、[API の使用法] Explore よりも詳細な情報を提供し、API のレイテンシと使用パターンの経時的な詳細な分析を可能にします。

クイックスタート分析

[API の使用状況（1 時間ごと）] Explore では、クイック スタート分析を使用して、質問に対する回答をすばやく提示したり、その他のクエリの開始点として使用したりできます。

  • エンドポイント別の API 使用状況: 各 API エンドポイント パスの API リクエストの合計。頻度の高い順に並べ替えられます。
  • API レイテンシ ヒストグラム: レイテンシ バケット全体の API リクエスト期間の分布を示すヒストグラム。
  • 遅い API エンドポイント: 5 秒以上かかるリクエストが最も多い API エンドポイントを検出します。
  • API 使用量の傾向: API リクエストの傾向を、レイテンシ バケット別に時系列で表示します。

最もよく使用されている API エンドポイントを確認するにはどうすればよいですか？

エンドポイント別の API 使用状況のクイック スタートを使用すると、最も頻繁に使用される API エンドポイントを特定し、さまざまなレイテンシ バケットでパフォーマンスを分析できます。この分析により、最も頻繁に呼び出されるエンドポイントと、その応答速度を把握できます。これは、パフォーマンスのモニタリングと最適化に役立ちます。

Content Usage

[System Activity] の [コンテンツの使用] Explore では、Look とダッシュボードの使用状況に関する情報（表示頻度、評価、API アクセスなど）を確認できます。個々の Look とダッシュボードの詳細も含まれます。

クイックスタート分析

[コンテンツの使用] Explore では、クイック スタート分析を使用して、質問に対する回答をすばやく提示したり、その他のクエリの開始点として使用したりできます。

空白の Explore 内のクイック スタート分析タイル、または実行済みの Explore の稲妻の [クイック スタート] メニューを選択すると、Looker は、以下の質問のいずれかに回答するために事前に選択され、ソートされたフィールドでクエリを表示します。

  • 最も多く閲覧されたコンテンツ

  • 過去 3 日間にアクセスされたコンテンツ

  • 過去 60 日間にアクセスされていないコンテンツ

  • Looker API を使用して最も頻繁にアクセスされたコンテンツ

  • 過去 7 日間に作成され、最も多く使用されたダッシュボード

  • 過去 7 日間に作成され、最も多く使用された Look

  • 最も多く閲覧されたボード

  • 最も多く閲覧されたコンテンツ

[コンテンツの使用] Explore を使用して、インスタンスで最も人気のある Look またはダッシュボードを検索できます。次に、[履歴] Explore を使用して、人気のある Look やダッシュボードで使用されているフィルタを特定します。

最も人気のある Look またはダッシュボードを見つけるには、次の操作を行います。

  1. [コンテンツの使用] Explore で、[コンテンツの使用] から [コンテンツ ID]、[コンテンツのタイトル]、[コンテンツのタイプ] を選択します。
  2. [コンテンツの使用] ビューから [コンテンツのタイプ] でフィルタを追加し、フィルタ値を dashboard OR look に設定します。次に、特定の Look またはダッシュボードで使用されているフィルタを検索する場合は、特定の Look またはダッシュボードで使用されているフィルタを検索するに移動します。
  3. [コンテンツの使用] から [View Total] を選択します。[コンテンツの使用] から [Favorites Total]、[Schedule Total]、[API Total]、[Embed Total] などのフィールドを選択することもできます。
  4. 結果を [View Total] で降順で並べ替えて、最も人気のあるコンテンツが先頭になるように並べます。
  5. [コンテンツの使用] ビューの [Days From Last Access] フィールドでフィルタを追加して、データを特定の時間に制限することもできます。たとえば、フィルタ値を is less than 30 に設定すると、表示されるデータを過去 30 日間のデータに限定できます。

特定の Look またはダッシュボードで使用されているフィルタを検索する

特定の Look やダッシュボードで使用されているフィルタを検索するには、[履歴] Explore を使用して、次の手順を行います。

  1. [履歴] Exploreで、[ダッシュボード] ビューまたは [Look] ビューのいずれかの [ID] フィールドでフィルタリングし、[コンテンツの使用] Explore を使用して特定したダッシュボードまたは Look の ID を入力します。
  2. [クエリ] ビューから [フィルタ] を選択すると、フィルタリングの対象となるダッシュボードまたは Look で使用されているフィルタのリストが返されます。

ダッシュボード

[ダッシュボード] Explore には、ダッシュボードの詳細と、ダッシュボードに関連するダッシュボード要素（ダッシュボードの Look、タブ（Looker 26.8 以降）、クエリ、ロール、ユーザー、フォルダなど）が含まれています。

クイックスタート分析

[ダッシュボード] Explore では、クイック スタート分析を使用して、質問に対する回答をすばやく提示したり、その他のクエリの開始点として使用したりできます。

空白の Explore 内のクイック スタート分析タイル、または実行済みの Explore の稲妻の [クイック スタート] メニューを選択すると、Looker は、以下の質問のいずれかに回答するために事前に選択され、ソートされたフィールドでクエリを表示します。

  • 複数の Explore を使用するダッシュボード
  • 自動更新の間隔が短いダッシュボード
  • 読み込み時に実行するよう設定されているダッシュボードの数
  • 25 個を超えるタイルがあるダッシュボード
  • マージクエリを最も多く使用するダッシュボード
  • 特定のビューまたはフィールドを使用しているダッシュボード
  • ダッシュボードが含まれているフォルダ
  • 個々のダッシュボードを構成するタイル

イベント

[イベント] Explore には、Looker 内の過去のイベントに関する情報（各イベントの名前、タイプ、頻度など）が含まれます。この Explore には、イベントに関連付けられているグループとユーザーに関する情報も含まれます。

次に [イベント] Explore の一般的な用途を示します。

イベントと一般的なイベント属性、およびイベントタイプのリストの表示について詳しくは、Looker イベントのドキュメント ページをご覧ください。

イベント テーブルとイベント属性テーブルの切り捨て

ストレージの上限を遵守するため、Looker は Event テーブルと Event Attribute テーブルを自動的に削除します。

  • Event テーブルは、レコードを 100 万行まで削除します。
  • Event Attribute テーブルは、Event テーブルに対応する event.id がなくなったレコードを削除します。

これらの切り捨て制限により、古いレコードが削除されると、過去のイベント（ダッシュボードやコンテンツの更新履歴、ログイン履歴、権限の変更など）がイベントまたはイベント属性の Explore で利用できなくなる可能性があります。

データの保持率を高めるには、優れたシステム アクティビティの使用を検討してください。

API リクエストを見つけて分類する方法

発生したすべての API リクエストを検索して分類するには、[イベント] Explore を使用します。

  1. [イベント] ビューから [名前] フィールドと [カテゴリ] フィールドを選択します。
  2. [Is API Call (Yes / No)] でフィルタを追加し、フィルタの値を Yes に設定します。
  3. 特定の API リクエストについて、[イベント] から [作成日]、[ユーザー] から [名前] などのフィールドを選択することもできます。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/event?fields=event.created_date,event.name,event.category,user.name&f[event.is_api_call]=Yes&sorts=event.name&limit=500

コンテンツの更新を調査する方法

[イベント] Explore を使用すると、update という単語を含むイベントをフィルタリングすることで、コンテンツの更新を調べることができます。

  1. [イベント] ビューから [名前] を選択します。
  2. [イベント] ビューから [名前] フィールドでフィルタを追加し、フィルタの値を contains update に設定します。
  3. 他の [イベント] から [作成日時]、[ユーザー] から [ID] などフィールドを選択して、コンテンツ更新ごとの詳細を確認することもできます。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/event?fields=event.name,user.id,event.created_time&f[event.name]=%25update%25&sorts=event.created_time+desc&limit=500

ログイン イベントを表示する方法

[イベント] Explore を使用すると、ログイン イベントでシステムにログインしたユーザーを特定できます。次に例を示します。

  1. [イベント] ビューから [名前] フィールドでフィルタを追加し、フィルタの値を login に設定します。
  2. [ユーザー] ビューで [ID] と [名前] を選択します。
  3. [イベント] ビューから [作成日時] を選択します。

Event Attribute

[イベント属性] Explore には、[イベント] Explore のデータが含まれ、イベントを構成する属性に関する追加情報を提供します。

次に [イベント属性] Explore の一般的な用途を示します。

イベント、一般的なイベント属性、イベントタイプのリストの表示について詳しくは、Looker イベントのドキュメント ページをご覧ください。

権限の変更を表示する方法

[イベント属性] Explore を使用して、権限の変更を確認できます。たとえば、権限が変更された日時と変更したユーザーを確認できます。

  1. 変更が行われた時刻とイベントのタイプとして [イベント] ビューから [作成時刻] と [名前] を選択します。
  2. [イベント属性] から [名前] と [値] を選択すると、加えた変更の種類と、権限が変更されたユーザーまたは変更された権限に関する情報が返されます。
  3. 変更を行ったユーザーについて、[ユーザー] から [ID] とその他のフィールドを選択します。
  4. [イベント] ビューの [名前] にフィルタを適用し、値を user_permission_elevation に設定します。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/event_attribute?fields=event.created_time,user.id,user.name,event_attribute.name,event_attribute.value&f[event.name]=%22user_permission_elevation%22&sorts=event.created_time+desc&limit=500

プレビュー機能がオンになっているのを確認する方法

[イベント属性] Explore を使用すると、プレビュー機能が有効になっている時間を追跡できます。たとえば、次のフィールドを選択します。

  1. [イベント] フィールドで [作成時刻] を選択します。
  2. [イベント属性] フィールドで [名前] と [値] を選択します。
  3. [イベント] から [名前] でフィルタを追加し、フィルタの値を update_labs_feature に設定します。
  4. また、[ユーザー] から [ID] や [名前] などのフィールドを追加して、プレビュー機能をオンにしたユーザーに関する情報を表示することもできます。

この例では、[イベント属性] の [名前] に値 labs_feature_id がある場合、オン / オフに設定されているプレビュー機能の名前が、[イベント属性] の [値] フィールドに表示されます。[イベント属性] の [名前] の値が labs_feature_value の場合、値 true と false はプレビュー機能がオンかオフかを示します。

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/event_attribute?fields=event.created_time,event_attribute.name,event_attribute.value,user.id&f[event.name]=%22update_labs_feature%22&sorts=event.created_time+desc&limit=500

プロジェクト名がいつ変更されたか？

[イベント属性] Explore を使用すると、プロジェクトの名前がいつ変更されたかを確認できます。

  1. [イベント] ビューで [作成時刻] と [名前] を選択します。
  2. [イベント属性] から [名前] と [値] を選択します。
  3. [イベント] ビューから [名前] でフィルタを追加し、フィルタの値を rename_project_file に設定します。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/event_attribute?fields=event.created_time,event.name,event_attribute.name,event_attribute.value&f[event.name]=%22rename_project_file%22&sorts=event.created_time+desc&limit=500&query_timezone=America%2FLos_Angeles&vis=%7B%7D&filter_config=%7B%22event.name%22%3A%5B%7B%22type%22%3A%22%3D%22%2C%22values%22%3A%5B%7B%22constant%22%3A%22rename_project_file%22%7D%2C%7B%7D%5D%2C%22id%22%3A0%2C%22error%22%3Afalse%7D%5D%7D&origin=share-expanded

ログインに使用される認証方法を確認するにはどうすればよいですか？

標準のイベント Explore には、ログインしたユーザーとログインした日時が表示されますが、使用された特定の認証方法（SAML、OIDC、標準のメールアドレスとパスワードなど）は直接表示されません。

Looker は認証の詳細を動的にペア設定されたメタデータとして保存するため、[Event Attribute] Explore を使用してこれらのログをクエリする必要があります。

ユーザーのログイン方式を特定するレポートを作成する手順は次のとおりです。

  1. [Explore] > [System Activity] > [Event Attribute] に移動します。
  2. レポートに次のフィールドを選択します。
    • [ユーザー] ビューの [ID] と [名前]
    • [イベント] ビューの [作成日]（または [作成日時]）
    • [イベント属性] ビューの [名前] と [値]
  3. [イベント] ビューから [名前] フィールドでフィルタを追加し、フィルタの値を login に設定します。
  4. 必要に応じて、[イベント属性] ビューの [名前] フィールドにフィルタを追加して、次のような特定の認証情報パラメータを分離します。
    • type
    • auth_type
    • credentials_type
  5. [実行] を選択してクエリを実行します。

結果の [Value] 列には、各セッションで使用されている認証方法が表示されます。

  • saml: ユーザーは、設定済みの SAML シングル サインオン（SSO）を使用して認証されました。
  • email: ユーザーが外部 SSO をバイパスし（代替ログインが有効になっている場合）、標準の Looker のメールアドレスとパスワードの認証情報を使用して認証しました。
  • api: セッションは API 認証キーを使用して開始されました。

包括的なコンプライアンス ダッシュボードを生成するには、結果をマージ機能を使用して、このクエリを標準の User Explore のディメンション（グループ メンバーシップやアカウント作成日など）と結合します。

Looker マネージド MCP サーバーによって開始された API 呼び出し

[イベント属性] Explore を使用すると、Looker 管理の MCP サーバーによって開始されたすべての API 呼び出しを確認できます。

  1. [イベント] ビューから [カテゴリ]、[名前]、[ID] を選択します。
  2. [作成日] グループで、[イベント] ビューから [時刻] を選択します。
  3. [ユーザー] ビューで [名前] を選択します。
  4. [イベント属性] ビューから [名前] を選択し、このフィールドをピボットします。
  5. [Event Attribute] ビューの [Value] フィールドの [その他] メニューを選択します。次に、[集計] を選択し、[一意の値のリスト] を選択します。
  6. [イベント] ビューの [カテゴリ] にフィルタを追加し、値を api に設定します。
  7. [イベント] ビューの [名前] にフィルタを追加し、値を api_call に設定します。

  8. カスタム フィールドを追加し、次の表計算を作成します。

    if(
  contains(
    to_string(pivot_where(${event_attribute.name}="source", ${list_of_value})),
    "Managed MCP Server"
  ),
  yes,
  no
)

  9. カスタム フィールドの [その他] メニューで、[ビジュアリゼーションで nos を非表示にする] を選択します。

  10. [実行] をクリックし、[ビジュアリゼーションを開く] をクリックして、フィルタされたリストを表示します。

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/event_attribute?fields=event.category,event.name,event.id,event.created_time,user.name,event_attribute.name,event_attribute.list_of_value&pivots=event_attribute.name&f[event.category]=api&f[event.name]=api_call

Looker 管理の MCP サーバーからのリクエストに関連するイベント

[イベント属性] Explore を使用すると、特定のリクエスト ID にマッピングされているすべてのイベントを一覧表示できます。このイベントリストを使用して、Looker 管理の MCP サーバーからのリクエストを詳しく調べることができます。

  1. [イベント属性] ビューの [値] にフィルタを追加し、フィルタ値を、関心のある MCP サーバー呼び出しのリクエスト ID に設定します。リクエスト ID は英数字のハッシュです。
  2. [イベント] ビューから [ID]、[名前]、[カテゴリ] を選択します。
  3. [ユーザー] ビューで [名前] を選択します。
  4. [イベント属性] ビューで [名前] と [値] を選択します。
  5. [実行] をクリックして、特定のリクエストのすべてのイベント ID を返します。

  6. [その他] メニューをクリックし、結果の [イベント ID] フィールドの [値をコピー] オプションをクリックして、すべてのイベント ID をコピーします。

  7. 既存のフィルタをすべて削除します。

  8. [イベント] ビューの [ID] にフィルタを追加し、コピーしたイベント ID の値を設定します。

  9. [イベント属性] の [値] フィールドを削除します。

  10. [イベント属性] ビューの [名前] フィールドをピボットします。

  11. [Event Attribute] ビューの [Value] フィールドの [その他] メニューを選択します。[集計]、[一意の値のリスト] の順に選択します。

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/event_attribute?fields=event.id,event.name,event.category,user.name,event_attribute.name,event_attribute.list_of_value&pivots=event_attribute.name&f[event_attribute.value]=REQUEST_ID_HASH

Looker 管理者が Looker 管理の MCP サーバーツール設定に加えた更新

イベント属性 Explore を使用すると、Looker 管理者が [管理] メニューの [Model Context Protocol（MCP）] ページで行った MCP ツール設定の更新のリストを表示できます。

  1. [イベント属性] ビューで [名前] と [値] を選択します。
  2. [イベント] ビューから [カテゴリ]、[名前]、[ID] を選択します。
  3. [作成日] グループで、[イベント] ビューから [時刻] を選択します。
  4. [ユーザー] ビューで [名前] を選択します。
  5. [イベント] ビューの [カテゴリ] にフィルタを追加し、値を setting に設定します。
  6. [イベント] ビューの [名前] にフィルタを追加し、値を set_setting に設定します。
  7. [イベント属性] ビューの [値] にフィルタを追加し、値を mcp_tools に設定します。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/event_attribute?fields=event_attribute.name,event_attribute.value,event.category,event.name,event.id,event.created_time,user.name&f[event.category]=setting&f[event.name]=set_setting&f[event_attribute.value]=mcp_tools

履歴

[履歴] Explore は、個々のクエリの記録を提供します。過去 90 日間にインスタンスで実行されたすべてのクエリの詳細が提示されるため、トラブルシューティングに活用できます。

[履歴] Explore の使用に関するよくある質問は次のとおりです。

履歴テーブルの切り捨て

[履歴] テーブルのサイズは急激に増加する可能性があるため、Looker では次の条件を満たすレコードが自動的に削除されます。

  • history.created_time が 90 日以上前である。
  • history.created_time が過去 7 日以上前であり、history.source が scheduled_task である。

フィールドの選択の詳しい説明

[履歴] Explore の各フィールドには、目的を理解するための説明があります。次の表では、お客様から頻繁にお問い合わせいただく特定のフィールドについて詳しく説明します。

フィールド名 説明 可能値
ソース クエリのソース（Look、Explore、スケジュール設定されたタスク、アラート、ダッシュボードなど）。
  • alerts: クエリがアラートから開始されました。
  • api: Looker API を使用してクエリが開始されました。
  • api3: Looker API のバージョン 3.x を使用してクエリが開始されました。api3 は、マッピングされたソースがない Looker の内部リクエストのデフォルト値でもあります。
  • api4: Looker API のバージョン 4.x を使用してクエリが開始されました。api3 と同様に、api4 は、マッピングされたソースがない Looker の内部リクエストのデフォルト値としても機能します。
  • authenticated_download: スケジュールで Looker Action Hub をストリーミング アクションとともに使用してクエリが開始されました。
  • dashboard: クエリがダッシュボードから開始されました。（クエリは UI、API、またはスケジュールされたタスクから開始された可能性があります）。
  • dashboard_prefetch: クエリがダッシュボード プリフェッチから開始されました。
  • data-download-api: クエリは、CSV 形式のダッシュボードのダウンロード、または PDF/PNG 形式以外（CSV など）のスケジュールされたダッシュボード配信から開始されました。
  • drill_modal: ユーザーがデータをドリルダウンしたときにクエリが開始されました。
  • explore: クエリは Explore から開始されました。（クエリが UI または API から開始された可能性があります）。このクエリタイプには、CSV など、PDF 以外の形式または PNG 以外の形式の Look の配信スケジュールや Look のダウンロードも含まれます。
  • guided_analysis: クエリは、システムアクティビティのガイド付き分析 Labs 機能を使用して作成されました。
  • internal: クエリは、内部目的でメタデータを取得するために Looker によって実行されました。
  • look: クエリが Look から開始されました。（クエリは UI、API、またはスケジュールされたタスクから開始された可能性があります）。
  • merge_query: クエリがマージクエリから開始されました。
  • private_embed: クエリが非公開の埋め込みから開始されました。
  • public_url: クエリが、公開アクセスが有効になっている Look から開始されました。
  • regenerator: PDT 再生成者によってクエリが開始されました。
  • render_manager_cache: クエリは PDF 形式または PNG 形式のダウンロードによって開始されました。これは、Look またはダッシュボードの可能性があります。
  • scheduled_task: クエリがスケジュールで実行されました。（このソースには、PDF 形式または PNG 形式以外の配信スケジュールは含まれません。PDF 形式または PNG 形式以外のダッシュボードの配信スケジュールは data-download-api として記録され、PDF 形式または PNG 形式以外の Look の配信スケジュールは explore として記録されます）。
  • sql_interface: クエリは、Open SQL インターフェースを使用してサードパーティ アプリケーションによって開始されました。
  • sqlrunner: クエリが SQL Runner から開始されました。
  • suggest: クエリがフィルタ候補クエリとして作成されました。
API クライアント名 クエリを開始した API クライアント。
発行元のソース クエリのソースのグループ化。
  • Action Hub: Looker アクションハブを使用してクエリが開始されました。このグループには、ソース値 authenticated_download が含まれます。
  • API: Looker API を使用してクエリが開始されました。このグループには、ソース値 api3 と api4 が含まれます。
  • システム: クエリは、ユーザーの直接的な介入なしに Looker によって開始されました。このグループには、ソース値 alerts、data-download-api、scheduled_task が含まれます。
  • ユーザー: クエリが Looker ユーザーによって開始されました。このグループには、ソース値 dashboard、drill_modal、explore、look、merge_query、private_embed、render_manager、sqlrunner、suggest が含まれます。
  • その他: クエリがどのグループにも当てはまりません。このグループには、ソース値 internal が含まれます。
ステータス 履歴イベントの現在のステータス。
  • cache_only_miss: cache_only=TRUE オプションを指定してクエリを実行しましたが、キャッシュ エントリが存在しませんでした。
  • complete: クエリが正常に完了しました。
  • error: クエリがエラーで失敗しました。メッセージ フィールドを追加して、エラーの詳細を確認します。
  • killed: クエリがユーザー、データベース、または Looker によってキャンセルされました。
クエリ実行回数 このフィールドでは、[ステータス] フィールドの値が cache_only_miss である履歴エントリを除外することによって、クエリ実行の回数をカウントします。つまり、このフィールドには、Status フィールドの値が complete、error、killed のいずれかである履歴エントリのみが含まれます。 正の整数。
ダッシュボードのタイトル クエリが開始されたダッシュボードのタイトル。LookML ダッシュボード（デフォルトのシステム アクティビティ ダッシュボードなど）は、Looker の内部データベースに完全に保存されるのではなく、LookML プロジェクト内のコードで定義されるため、このフィールドには LookML ダッシュボードの空白または null 値が表示されます。[ダッシュボード] ビューの [Lookml リンク ID] フィールドを使用して、クエリされた LookML ダッシュボードをモデルとダッシュボード ID で識別します。 ユーザー定義のダッシュボードの名前。LookML ダッシュボードの場合は null/空白。
ダッシュボード ID クエリが開始されたダッシュボードの ID。このフィールドは、ユーザー定義のダッシュボードと LookML ダッシュボードの両方を 1 か所でキャプチャする、信頼できる唯一の情報源として機能します。 数値 ID（ユーザー定義のダッシュボードの場合）または model::dashboard_name 文字列（LookML ダッシュボードの場合）。

クイックスタート分析

[履歴] Explore では、クイック スタート分析を使用して、質問に対する回答をすばやく提示したり、その他のクエリの開始点として使用したりできます。

空白の Explore 内のクイック スタート分析タイル、または実行済みの Explore の稲妻の [クイック スタート] メニューを選択すると、Looker は、以下の質問のいずれかに回答するために事前に選択され、ソートされたフィールドでクエリを表示します。

  • 過去 1 日間で最もアクティブなクエリソース。
  • 過去 1 週間で最もアクティブなユーザー。
  • ユーザーの最も人気のあるダッシュボード
  • 特定のダッシュボードが過去 30 日間に使用された回数
  • 直近に実行したクエリ
  • 過去 30 日間に特定の Look を使用した回数
  • 個々のモデルの平均クエリ ランタイム
  • 特定のユーザーの最近のクエリ アクティビティ

クエリの例

[履歴] Explore を使用して作成できるその他のクエリの例については、以下をご覧ください。

ダッシュボードで使用されるすべてのモデル

たとえば、ユーザーがダッシュボードにデータを表示できない場合に、そのユーザーがアクセス権限を必要とする対象モデルを特定するとします。[履歴] Explore を使用して、ダッシュボードで使用されているすべてのモデルを検索する手順は次のとおりです。

  1. [ダッシュボード] ビューで [ID (Inclusive)] を選択します。
  2. [クエリ] ビューで [モデル] と [数] を選択します。
  3. [履歴] ビューの [ダッシュボード ID（包含）] でフィルタを適用し、フィルタリングするダッシュボードのダッシュボード ID を入力します。

次の URL の例では、フィルタ要素 f[history.real_dash_id]=123 のダッシュボード ID 123 をフィルタリングを行うダッシュボードの ID に置き換えることができます。

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=history.real_dash_id,query.model,query.count&f[history.real_dash_id]=123&sorts=history.real_dash_id+desc&limit=500

長時間実行クエリを特定する方法

長時間実行クエリのアラートを作成するとします。[履歴] Explore を使用して、実行に最も時間がかかるクエリを検索する手順は次のとおりです。

  1. [クエリ] ビューで [ID] と [リンク] を選択します。
  2. [履歴] ビューの [Average Runtime in Seconds] と [Query Run Count] を選択して、各クエリの平均実行時間とクエリの実行回数を表示します。
  3. [履歴] ビューの [完了日] でフィルタし、フィルタ値を is in the past 7 days などの期間に設定して、表示される結果を制限します。
  4. [履歴] ビューの [クエリ イベント プロパティ] グループの [単一クエリ（はい / いいえ）] でフィルタし、値を is Yes に設定して、結果からマージクエリを除外します。
  5. 特定のしきい値（5 分など）を超えるランタイムのみのクエリを表示できます。[履歴] ビューの [ランタイム フィールド] グループの [平均ランタイム（秒）] でフィルタし、フィルタの値を is greater than 300 に設定します。
  6. [履歴] ビューの [Average Runtime in Seconds] の降順で並べ替えると、平均ランタイムが最も長いクエリが最初に表示されます。

その後、クエリを Look として保存し、指定したしきい値を超えるランタイムのクエリがある場合に通知するアラートを作成できます。

次の URL の例では、フィルタ要素 f[history.created_date]=7+days の 7+days を別のフィルタ値に置き換えて、結果が表示される期間を変更します。フィルタ要素 f[history.average_runtime]=%3E300 で is greater than 300 を置き換えて、[Average Runtime in Seconds] のフィルタの値を変更することもできます。

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=query.id,history.average_runtime,history.query_run_count,query.link&f[history.is_single_query]=Yes&f[history.created_date]=7+days&f[history.average_runtime]=%3E300&sorts=history.average_runtime+desc&limit=500

最後に SQL Runner を使用したのはいつか？

[履歴] Explore を使用して、特定のユーザーが最後に SQL Runner クエリを実行した時間を確認するには、次の操作を行います。

  1. [SQL Runner Query] ビューで [前回の実行時間] と [ユーザー ID] を選択します。
  2. [SQL Runner Query] ビューの [ユーザー ID] にフィルタを追加し、フィルタ値をユーザーの ID に設定します。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=sql_query.last_run_time,sql_query.user_id&sorts=sql_query.last_run_time+desc&limit=500&column_limit=50

データベースによって強制終了されたクエリを見つける方法

[履歴] Explore を使用して、データベースによって終了されたクエリを確認する手順は次のとおりです。

  1. [履歴] ビューの [メッセージ] にフィルタを追加し、フィルタの値を contains query killed に設定します。
  2. [履歴] ビューで [作成日]、[ID]、[メッセージ] を選択します。
  3. [クエリ] ビューで [ID] を選択します。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=history.id,history.created_date,query.id,history.message&f[history.message]=%25query+killed%25&sorts=history.message&limit=500

[履歴] Explore を使用して、過去 90 日間にアクセスされたすべてのダッシュボードのタイトルと、各ダッシュボードがアクセスされた回数を一覧表示する手順は次のとおりです。

  1. [ダッシュボード] ビューで [タイトル] を選択します。
  2. [履歴] ビューで [Query Run Count] を選択します。
  3. [ダッシュボード] ビューの [タイトル] にフィルタを適用し、フィルタ値を is not null に設定します。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=dashboard.title,history.query_run_count&f[dashboard.title]=-NULL&sorts=history.query_run_count+desc&limit=500&column_limit=50

[履歴] Explore を使用して、過去 90 日間にインスタンスの各ロールによって Explore が実行された回数を確認する手順は次のとおりです。

  1. [クエリ] ビューで [Explore] を選択します。
  2. [ユーザー ロール] ビューの [名前] を選択し、ピボットします。
  3. [履歴] ビューで [Query Run Count] を選択します。
  4. [ユーザー ロール] ビューの [名前] でフィルタし、フィルタ値を is not null に設定します。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=history.query_run_count,query.view,role.name&pivots=role.name&f[role.name]=-NULL&sorts=history.query_run_count+desc+0,role.name&limit=500&column_limit=50

過去 90 日間に特定の Explore のクエリが実行されたことがあるか？

[履歴] Explore を使用して、過去 90 日間に特定の Explore がクエリされたかどうかを確認するには、次の操作を行います。

  1. [履歴] ビューで [作成日] を選択します。
  2. [クエリ] ビューで [Explore] と [リンク] を選択します。
  3. [クエリ] ビューで [Explore] をフィルタし、Explore の名前を入力します。

過去 90 日間に特定のビューのフィールドが使用されたことがあるか？

[履歴] Explore を使用して、特定のビューのフィールドが過去 90 日間に使用されたかどうかを確認する手順は次のとおりです。

  1. [履歴] ビューで [作成日] を選択します。
  2. [クエリ] ビューで [Explore] と [リンク] を選択します。
  3. [クエリ] ビューの [Fields Used] でフィルタしを適用し、ビューの名前の後にピリオドを入力して（例: orders.）、フィルタ条件に [含む] を選択します。フィルタにピリオドを含めると、類似した名前のビューからのフィールドではなく、そのビューのフィールドのみが返されます。

次の URL の例では、フィルタ要素 f[query.formatted_fields]=%25order%5E_items. の order%5E_items. をフィルタリングを行うビューの名前に置き換え、名前の後にピリオドを配置しています。

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=history.created_date,query.view,query.link&f[query.formatted_fields]=%25order%5E_items.%25&sorts=history.created_date+desc&limit=500&column_limit=50

Google スプレッドシートで開始したクエリはどれか？

[履歴] Explore で、Looker の接続スプレッドシート機能を使用して Google スプレッドシート内から生成されたクエリの一覧を表示する手順は次のとおりです。

  1. [履歴] ビューの [作成日] グループで [日付] と [時刻] を選択します。
  2. [履歴] ビューの [Query API Client Properties] グループから [API クライアント名]、[Connected Sheets Spreadsheet ID]、[Connected Sheets Trigger] を選択します。
  3. [ユーザー] ビューで [名前] を選択します。
  4. [履歴] ビューの [Query API クライアント Properties] グループにある [Connected Sheets Spreadsheet ID] でフィルタを適用し、値を is not null に設定します。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=query_api_client_context.name,query_api_client_context.cs_spreadsheet_id,query_api_client_context.cs_trigger,user.name,history.created_date,history.created_time_of_day&f[query_api_client_context.cs_spreadsheet_id]=-NULL&sorts=history.created_time_of_day+desc&limit=5000
会話分析ユーザーがチャットした Explore はどれですか？

履歴 Explore を使用して、会話分析ユーザーがチャットした Explore のリストを表示する手順は次のとおりです。

  1. [履歴] ビューの [Query API Client Properties] グループにある [API Client Name] でフィルタを適用し、フィルタの値を Conversational Analytics に設定します。
  2. [クエリ] ビューで [モデル] と [Explore] を選択します。
  3. [履歴] ビューで [Query Run Count] を選択します。
  4. [User] ビューの [Count] で並べ替えます。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=query.model,query.view,user.count,history.query_run_count&f[query_api_client_context.name]=Conversational+Analytics&sorts=user.count+desc+0
Looker 管理の MCP サーバーのユーザーが実行したクエリ

[履歴] Explore を使用して、マネージド MCP サーバー ユーザーが開始したクエリのリストを表示する手順は次のとおりです。

  1. [履歴] ビューの [Query API Client Properties] グループにある [API Client Name] でフィルタを適用し、フィルタの値を Managed MCP Server に設定します。
  2. [履歴] ビューで [API クライアント名] と [時間] を選択します。
  3. [クエリ] ビューで [Explore]、[Fields Used]、[リンク] を選択します。
  4. [ユーザー] ビューで [名前] を選択します。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=query_api_client_context.name,history.created_time,query.view,query.formatted_fields,query.link,user.name&f[query_api_client_context.name]=Managed+MCP+Server
MCP ツールボックス ユーザーが使用した Explore

履歴 Explore を使用して、MCP ツールボックス ユーザーがチャットした Explore のリストを表示する手順は次のとおりです。

  1. [履歴] ビューの [Query API Client Properties] グループにある [API Client Name] でフィルタを適用し、フィルタの値を MCP Toolbox に設定します。
  2. [クエリ] ビューで [モデル] と [Explore] を選択します。
  3. [履歴] ビューで [Query Run Count] を選択します。
  4. [User] ビューの [Count] で並べ替えます。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=query.model,query.view,user.count,history.query_run_count&f[query_api_client_context.name]=MCP+Toolbox&sorts=user.count+desc+0

ライセンスの使用状況を監査するために、実際の Explorer UI アクティビティを分離するにはどうすればよいですか？

explore（history.source = 'explore'）の値を持つ Source フィールドのみに依存するのでは、Standard ライセンスのアクティビティと Viewer ライセンスのアクティビティを区別するには不十分です。閲覧者ティアのユーザーは、スケジュール設定された配信やアラートなどのバックグラウンド アクションを通じて explore イベントを生成できます。

真のインタラクティブなアドホック探索（真の Explorer UI アクティビティ）をバックグラウンド アクションから正確に分離し、ライセンスの使用状況を確認するには、履歴 Explore で次のフィルタの組み合わせを適用します。

  1. [履歴] ビューから [ソース] にフィルタを適用し、フィルタ値を explore に設定します。
  2. [ダッシュボード] ビューから [ID] にフィルタを適用し、フィルタ値を is null に設定します。
  3. [Look] ビューの [ID] にフィルタを適用し、フィルタ値を is null に設定します。
  4. [クエリ] ビューの [リンク] でフィルタし、フィルタ条件を /explore/ または /x/（例: contains /explore/, /x/）を含むように設定します。これにより、インタラクティブ UI セッションから実行されたクエリが識別されます。
  5. [履歴] ビューから [発行元ソース] にフィルタを適用し、フィルタ値を ui に設定して、Looker ブラウザ インターフェース内で直接実行されたアクションを分離します。

Look

[Look] Explore には、Look に関連付けられているダッシュボード、クエリ、ユーザー、フォルダに関する情報など、すべての Look の詳細が含まれます。

[Look] Explore の使用に関するよくある質問は次のとおりです。

一般公開されている Look

[Look] Explore を使用すると、どの Look が一般公開されているか、または公開 URL が有効になっているかを確認できます。

  • [Look] で [Public (Yes / No)] にフィルタを適用し、フィルタ値を Yes に設定します。
  • [Look] から [ID]、[名前]、[リンク] を選択します。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/look?fields=look.id,look.title,look.link&f[look.public]=Yes&limit=500

特定の Look の作成者

特定の Look の作成者を確認するには:

  1. [Look] の [ID] にフィルタを適用し、値を Look の ID に設定します。
  2. [ユーザー] で [ID] と [名前] を選択します。
  3. [Look] で [作成日] や [タイトル] などのフィールドを選択することもできます。

どの Look が削除されていますか。

削除したすべての Look のリストを表示するには:

  1. [Look] から [ID]、[Title]、[Link]、[Deleted Date] を選択します。
  2. [Look] から [削除日] のフィルタを追加し、フィルタの値を is not null に設定します。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/look?fields=look.id,look.title,look.link,look.deleted_date&f[look.deleted_date]=NOT+NULL&sorts=look.title&limit=500&column_limit=50

Merge Query

[クエリをマージ] Explore には、ソースクエリとマージされたクエリの両方のフィールドやその他の要素など、マージされたクエリに関する情報が含まれます。

[クエリをマージ] Explore を使用すると、次のような質問に答えることができます。

最も頻繁にマージされる Explore はどれか？

[クエリをマージ] Explore を使用すると、最も頻繁にマージされている Explore を確認し、テーブルを結合してパフォーマンスと機能の面で改善することが可能です。

  1. [クエリ] から [Explore] を選択します。
  2. [クエリ ソース・クエリの統合] から [カウント] を選択します。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/merge_query?fields=query.view,merge_query_source_query.count&sorts=merge_query_source_query.count+desc&limit=500&query_timezone=America%2FLos_Angeles&vis=%7B%7D&filter_config=%7B%7D&origin=share-expanded

PDT ビルド

[PDT ビルド] Explore には、ビルドを完了するまでにかかる時間や、PDT が属する接続とモデルなど、PDT ビルドに関する情報が含まれています。

[PDT ビルド] Explore の一般的な用途は次のとおりです。

多くの PDT が同時に実行しているインスタンスでは、これらのクエリの実行に時間を要する場合があります。

PDT ビルド時間を確認する方法

[PDT ビルド] Explore を使用して、PDT のビルド時間を確認できます。たとえば、過去 2 日間の PDT ビルド時間を表示するには、次のように操作します。

  1. [PDT ビルド] ビューから [開始時間] のフィルタを追加し、値を is in the past 2 days に設定します。
  2. [開始時刻]、[ビュー名]、[接続]、[モデル名]、[Elapsed Minutes] を選択 [Elapsed Seconds] は [PDT ビルド] ビューに表示されます。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/pdt_builds?fields=pdt_builds.start_time,pdt_builds.view_name,pdt_builds.connection,pdt_builds.model_name,pdt_builds.elapsed_minutes,pdt_builds.elapsed_seconds&f[pdt_builds.start_time]=2+days&sorts=pdt_builds.start_time+desc&limit=500

長時間実行される PDT を特定する方法

[PDT ビルド] Explore を使用すると、実行時間の長い PDT を識別できます。次に、クエリを Look として保存し、しきい値を作成して、指定したしきい値を超えるビルド時間を含む PDT がある場合に通知できます。

たとえば、平均ビルド時間が 30 分を超える PDT を表示するには、次のように操作します。

  1. [PDT ビルド] ビューから [ビルド時間の平均値] のフィルタを追加し、値を is greater than 30 に設定します。
  2. [PDT ビルド] ビューから [ビュー名]、[接続]、[Average Build Time Minutes] を選択します。

[PDT ビルド] の [Average Build Time Minutes] のフィルタの値を変更するには、フィルタ要素 f[pdt_builds.average_build_time_minutes]=%3E20 の 30 を分数に置き換えます。

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/pdt_builds?fields=pdt_builds.view_name,pdt_builds.connection,pdt_builds.average_build_time_minutes&f[pdt_builds.average_build_time_minutes]=%3E30&sorts=pdt_builds.average_build_time_minutes+desc&limit=500

クエリの同時実行数

[クエリの同時実行] Explore では、インスタンスでのクエリの同時実行に関する詳細な分析を確認できます。この Explore を使用すると、さまざまなソースからのクエリが特定の時間間隔で同時に実行されている数を把握できます。この Explore は、高負荷の期間を特定し、データベース接続の上限に関連するパフォーマンスのボトルネックを調査するのに役立ちます。

クエリの同時実行数の推移を分析する

クエリの同時実行 Explore を使用すると、同時に実行されているクエリの数を可視化し、特定の時間間隔にドリルダウンしてさらに分析できます。

同時実行の推移を確認する手順は次のとおりです。

  1. [Query Concurrency] の Explore に移動します。
  2. [同時実行] ビューから [間隔の開始日] ディメンションを追加します。
  3. [Concurrency] ビューから [Concurrency] メジャーを追加します。
  4. [クエリ間隔] ビューの [ソース] ディメンションでピボットして、クエリソース別に同時実行をセグメント化します。
  5. 必要に応じて、[Connection Name]、[Date Range]、[Interval Size (in minutes)] などのフィルタを追加します。
  6. 積み上げ縦棒グラフまたは面グラフのビジュアリゼーションを選択して、同時実行の推移を時系列で表示します。

3 日間の同時実行の積み上げ面グラフをソース別にピボットした、クエリ同時実行の Explore。

同時実行数が多い特定の期間を調査する手順は次のとおりです。

  1. データテーブルまたはビジュアリゼーションで、[同時実行] メジャーの値をクリックします。
  2. ドリルダウン メニューから、[Timeline Summary of Interval] オプションを選択します。

タイムラインの可視化には、1 日に実行された個々のクエリがクエリソース別にグループ化されて表示されます。

MySQL バックエンドの制限事項

Elite System Activity を使用していない MySQL バックエンドの Looker インスタンスでは、選択した期間と間隔サイズの値によって生成されるグループが多すぎると、エラーが発生することがあります。Recursive query aborted after N iterations エラーが発生した場合は、期間を短くするか、間隔サイズを大きくして、データベースに構成された上限内に収まるようにします。

結果の可視化には、その特定の時間間隔中に実行されていたすべてのクエリのタイムラインが表示されます。これにより、合計同時実行数に寄与した各ジョブの正確な開始時間と終了時間を確認できます。

クエリのパフォーマンス指標

[クエリのパフォーマンス指標] Explore では、Looker インスタンスから実行された各クエリの詳細な内訳を確認できます。

たとえば、この Explore を使用して、読み込みに最も時間がかかるクエリのコンポーネントを調べることができます。この Explore を使用して、クエリのパフォーマンスの傾向と異常を特定することもできます。クエリのライフサイクルと、この Explore で追跡されるフィールドの詳細については、クエリのパフォーマンス指標を把握するのドキュメント ページをご覧ください。

クイックスタート分析

[クエリ パフォーマンス] Explore では、クイック スタート分析を使用して、質問に対する回答をすばやく提示したり、その他のクエリの開始点として使用したりできます。

空白の Explore 内のクイック スタート分析タイル、または実行済みの Explore の稲妻の [クイック スタート] メニューを選択すると、Looker は、以下の質問のいずれかに回答するために事前に選択され、ソートされたフィールドでクエリを表示します。

  • 各クエリステージにかかる時間
  • メインクエリの平均実行時間が最も長い Explore
  • メインクエリの平均実行時間が最も長いユーザー
  • 非同期ワーカーのタイミングが特に長い時間帯
  • クエリの初期化時間が最も長い時間帯
  • 接続処理のタイミングが最も長い時間帯
  • メインのクエリのタイミングが最も長い時間帯
  • クエリ後のタイミングが最も長い時間帯

SQLクエリ

SQL クエリの Explore には、実行された SQL クエリに関する情報（実行からの経過時間および頻度など）と実行したユーザーに関する詳細情報が含まれます。

[SQL クエリ] Explore を使用すると、次のような質問に答えることができます。

SQL クエリを最も多く実行したユーザー

[SQL クエリ] Explore を使用して、最も多くの SQL Runner クエリを実行したユーザーを特定できます。

  1. [ユーザー] で [ID] と [名前] を選択します。
  2. [SQL Runner Query] から [数] を選択します。
  3. [SQL Runner Query] から [数] の降順で並べ替えると、最初に最も多くクエリを実行したユーザーが一覧表示されます。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/sql_query?fields=sql_query.count,user.id,user.name&sorts=sql_query.count+desc&limit=500

スケジュールされたプラン

[スケジュールされたプラン] Explore には、以前にスケジュールされたジョブと将来スケジュールされているジョブの両方を含む、スケジュールされたすべてのデータ配信に関する情報が含まれています。

[スケジュールされたプラン] Explore の使用に関するよくある質問は次のとおりです。

スケジュールされたタイムゾーンを一貫したタイムゾーンで表示する方法

システム アクティビティでは時間ベースのデータがシステムのタイムゾーンに保存されるため、[スケジュールされたプラン] を使用すると、すべてのタイムゾーンの一貫したプランを表示できます。

  1. [スケジュールされたプラン] で [ID]、[名前]、[Next Runtime] を選択して、システム タイムゾーンでスケジュールされた各プランの次のランタイムを表示します。
  2. [ユーザー] で [ID] と [名前] を選択して、スケジュールを作成したユーザーを確認します。
  3. [Run Once (Yes/No)] にフィルタを適用し、フィルタ値を No に設定して、1 回送信された（たとえば、Look の配信）か、1 回限りのテストとして送信された（たとえば、Look の配信のテスト）配信を除外します。
  4. また、[スケジュールされたプラン] ビューから [Cron Schedule] や [タイムゾーン] などのフィールドを追加することもできます。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,scheduled_plan.name,user.id,scheduled_plan.next_run_time,scheduled_plan.cron_schedule,scheduled_plan.timezone,user.name&f[scheduled_plan.run_once]=No&sorts=scheduled_plan.timezone+desc&limit=500&column_limit=50

スケジュールが停止した段階

[スケジュールされたプラン] Explore を使用すると、スケジュールが停止している段階を特定できます。次に例を示します。

  1. スケジュールされた特定のジョブが停止した段階を表示するには、[スケジュールされたジョブ] で [ID] をフィルタリングし、フィルタ値をスケジュールされたジョブの ID に設定します。[スケジュールされたジョブステージ] で [ステージ]、[スケジュールされたジョブ ID]、[秒単位のランタイム] を選択します。
  2. [Scheduled Job Stage] から [開始時間] と [完了時間] を選択することもできます。

その後、[ID] フィールドと [Runtime in Seconds] フィールドを使用して、スケジュールされたジョブがエラーになった段階（execute ステージや enqueued for delivery ステージ）に基づいて、失敗したジョブのトラブルシューティングを行えます。

次の URL の例では、フィルタ要素 &f[scheduled_job.id]=12913 のスケジュールされたジョブ ID 12913 を、フィルタリングするスケジュールされたジョブの ID に置き換えることができます。

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_job_stage.stage,scheduled_job_stage.scheduled_job_id,scheduled_job_stage.runtime,scheduled_job_stage.started_time,scheduled_job_stage.completed_time&f[scheduled_job.id]=12913&sorts=scheduled_job_stage.scheduled_job_id+desc&limit=500

スケジュールのオーナーを見つける方法

[スケジュールされたプラン] Explore を使用すると、スケジュールのオーナーを確認できます。

  1. [スケジュールされたプラン] から [ID] と [名前] を選択します。
  2. [ユーザー] で [ID] と [名前] を選択します。
  3. [Run Once (Yes/No)] にフィルタを適用し、フィルタ値を No に設定して、1 回送信された（たとえば、Look の配信）か、1 回限りのテストとして送信された（たとえば、Look の配信のテスト）配信を除外します。
  4. 特定のスケジュール オーナーを確認するには、[スケジュールされたプラン] で [ID] をフィルタリングし、フィルタ値をそのスケジュールの ID に設定します。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,scheduled_plan.name,user.id,user.name&f[scheduled_plan.run_once]=No&sorts=scheduled_plan.id&limit=500

同時に実行されるスケジュールされたプラン

[スケジュールされたプラン] Explore を使用すると、同時に実行予定のプランを確認できます。

  1. [スケジュールされたプラン] から [ID]、[名前]、[Cron Schedule]、[Next Run Time] を選択します。
  2. [Run Once (Yes/No)] にフィルタを適用し、フィルタ値を No に設定して、1 回送信された（たとえば、Look の配信）か、1 回限りのテストとして送信された（たとえば、Look の配信のテスト）配信を除外します。
  3. [Next Run Time] にフィルタを追加して、フィルタ値を is not null に設定し、既存のスケジュールされた配信のみを結果に含めることもできます。

その後、複数のスケジュールが同時に実行されないように、スケジュールのタイミング（Look の配信など）を変更できます。

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,scheduled_plan.name,scheduled_plan.cron_schedule,scheduled_plan.next_run_time&f[scheduled_job.run_once]=No&f[scheduled_plan.next_run_time]=NOT+NULL&sorts=scheduled_plan.id&limit=500

無制限のスケジュール

[スケジュールされたプラン] Explore を使用すると、無制限のスケジュール、または行数の上限が -1 のスケジュールを見つけることができます。

  1. [Send All Results] でフィルタし、値を [Yes] に設定します。
  2. [スケジュールされたジョブ]　から [ID]、[Created Time]、[Finalized Time]、[Count] を選択します。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_job.id,scheduled_job.created_time,scheduled_job.finalized_time,scheduled_job.count&f[scheduled_plan.send_all_results]=Yes&sorts=scheduled_job.created_time+desc&limit=500

50 件を超えるスケジュールの履歴を表示できるか？

[スケジュールされたプラン] Explore では、[スケジュール履歴] 管理ページで表示できる 50 件以上のスケジュールの履歴を表示できます。次に例を示します。

  1. [スケジュール プラン] で [ID] を選択します。
  2. [ユーザー] で [名前] を選択し、各スケジュールの作成者を確認します。
  3. [スケジュールされたジョブ] から [Cron Schedule] を選択して、スケジュールされた各ジョブのスケジュールされた配信時間を cron 文字列として表示します。
  4. [Scheduled Plan Destination] で [タイプ] を選択して、宛先のタイプ（Look の配信など）を確認します。
  5. [スケジュールされたジョブ] から [ID]、[ステータス]、[ステータスの詳細] を選択して、スケジュールされた各ジョブのステータスとエラー メッセージを確認します。
  6. [スケジュールされたジョブ] から [Created Time] と [Finalized Time] を選択します。
  7. [Scheduled Job Stage] で [Runtime in Seconds] を選択します。
  8. [Look] ビューまたは [ダッシュボード] ビューから、[リンク] を選択して、スケジュールの Look またはダッシュボードへのリンクを選択することもできます。
  9. 結果を特定の期間に絞り込むには、[スケジュールされたジョブ] から [作成日] にフィルタを追加し、フィルタの値を特定の時間（is in the past 7 days など）に設定します。
  10. [Run Once (Yes/No)] にフィルタを適用し、フィルタ値を No に設定して、1 回送信された（たとえば、Look の配信）か、1 回限りのテストとして送信された（たとえば、Look の配信のテスト）配信を除外します。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,user.name,scheduled_job.cron_schedule,scheduled_plan_destination.type,scheduled_job.id,scheduled_job.status,scheduled_job.status_detail,scheduled_job.created_time,scheduled_job.finalized_time,scheduled_job_stage.runtime,look.link,dashboard.link&f[scheduled_plan.run_once]=No&f[scheduled_job.created_date]=7+days&sorts=scheduled_job.created_time+desc&limit=500

特定のスケジュールのセットに結果を絞り込む方法

[スケジュールされたプラン] Explore を使用すると、たとえば特定のダッシュボード、オーナー、モデルでフィルタリングして、特定のスケジュールのセットのみを表示できます。たとえば、thelook などの特定のモデルに基づくスケジュールのリストを表示するには、次のようにします。

  1. [クエリ] ビューから [モデル] にフィルタを追加し、フィルタ値をモデルの名前に設定します。
  2. [スケジュールされたプラン] から [ID] と [名前] を選択します。
  3. [ユーザー] で [名前] を選択し、各スケジュールの作成者を確認します。
  4. [スケジュールされたプラン] から [Cron Schedule] を選択して、各スケジュールのスケジュールされた配信時間を cron 文字列として表示します。
  5. [Look] ビューまたは [ダッシュボード] ビューから、[リンク] を選択して、スケジュールの Look またはダッシュボードへのリンクを選択することもできます。
  6. [Run Once (Yes/No)] にフィルタを適用し、フィルタ値を No に設定して、1 回送信された（たとえば、Look の配信）か、1 回限りのテストとして送信された（たとえば、Look の配信のテスト）配信を除外します。

次の URL の例では、フィルタ要素 f[query.model]=thelook のモデル名 thelook をフィルタリングを行うモデルの名前に置き換えることができます。

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,scheduled_plan.name,user.name,scheduled_plan.cron_schedule,look.link,dashboard.link&f[scheduled_plan.run_once]=No&f[query.model]=thelook&sorts=scheduled_plan.id&limit=500

[スケジュールされたプラン] Explore の別のユースケースとして、スケジュール間のエラーの傾向を特定することができます（たとえば、SFTP スケジュールが特定のエラー メッセージで失敗した場合など）。

  1. [スケジュールされたジョブ] から [Created Time]、[Finalized Time]、[ID]、[ステータス]、[Status Detail] を選択すると、スケジュールされたジョブのリストと、それぞれのステータス、エラー メッセージが表示されます。
  2. [Scheduled Job Stage] から [ステージ] を選択します。
  3. [Scheduled Plan Destination] から [タイプ]、[Format] を選択して、宛先のタイプ（Look の配信など）とデータ形式（Look の配信 など）を確認します。
  4. [スケジュールされたジョブ] の [ステータス] にフィルタを適用し、フィルタ値を failure に設定して、失敗したスケジュールされたジョブのみが含まれるようにします。
  5. 特定の宛先の結果のみを含めるには、[Scheduled Plan Destination] で [タイプ] フィールドにフィルタを適用し、フィルタ値を特定の宛先 sftp や email に設定します。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_job.created_time,scheduled_job.finalized_time,scheduled_job.id,scheduled_job.status,scheduled_job.status_detail,scheduled_job_stage.stage,scheduled_plan_destination.type,scheduled_plan_destination.format&f[scheduled_job.status]=failure&sorts=scheduled_job.status&limit=500&column_limit=50

スケジュールのランタイム指標を表示する方法

[スケジュールされたプラン] Explore を使用すると、スケジュールのランタイム指標を調査できます。たとえば、スケジュールの平均ランタイムを表示するには:

  1. [スケジュールされたプラン] から [ID] と [名前] を選択します。
  2. [ユーザー] で [名前] を選択します。
  3. [スケジュールされたプラン] で [Cron Schedule] を選択します。
  4. [Scheduled Job Stage] で [Average Runtime in Seconds] を選択します。
  5. [Run Once (Yes/No)] にフィルタを適用し、フィルタ値を No に設定して、1 回送信された（たとえば、Look の配信）か、1 回限りのテストとして送信された（たとえば、Look の配信のテスト）配信を除外します。
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,scheduled_plan.name,user.name,scheduled_plan.cron_schedule,scheduled_job_stage.avg_runtime&f[scheduled_plan.run_once]=No&sorts=scheduled_plan.id&limit=500

スケジュールされたジョブのランタイムを表示するには:

  1. 特定のプランのすべてのジョブのランタイムを表示するには、[スケジュールされたプラン] から [ID] にフィルタを追加し、フィルタ値を特定のスケジュール計画 ID に設定します。
  2. [スケジュール プラン] で [ID] を選択します。
  3. [ユーザー] で [名前] を選択します。
  4. [スケジュールされたプラン] で [Cron Schedule] を選択します。
  5. [スケジュールされたジョブ]　から [ID]、[Status]、[Created Time]、[Finalized Time] を選択します。
  6. [Scheduled Job Stage] で [Runtime in Seconds] を選択します。
  7. [Run Once (Yes/No)] にフィルタを適用し、フィルタ値を No に設定して、1 回送信された（たとえば、Look の配信）か、1 回限りのテストとして送信された（たとえば、Look の配信のテスト）配信を除外します。

次の URL の例で [スケジュールされたプラン] から [ID] のフィルタを変更するには、フィルタ要素 f[scheduled_plan.id]=145 の 145 を、フィルタリングするスケジュールされたプランの ID に置き換えます。

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,user.name,scheduled_job.cron_schedule,scheduled_job.id,scheduled_job.status,scheduled_job.created_time,scheduled_job.finalized_time,scheduled_job_stage.runtime&f[scheduled_plan.run_once]=No&f[scheduled_plan.id]=145&sorts=scheduled_job.created_time+desc&limit=500

失敗したスケジュールされたプランをプログラムで再試行するにはどうすればよいですか？

Looker は、断続的な問題（一時的なデータベース接続タイムアウトなど）が原因で失敗したスケジュールされたプランを自動的に再試行しません。ただし、Looker API を使用して、次の手順で自動再試行メカニズムを構築できます。

  1. run_inline_query API エンドポイントを使用して system__activity モデルをクエリします。scheduled_plan ビューをクエリし、scheduled_job.status: 'failure' と scheduled_job.finalized_date: 'this day' でフィルタして、最近失敗したスケジュールのリストを取得します。
  2. 取得したスケジュール ID を run_scheduled_plan_once API エンドポイントに渡して、失敗した配信を再度実行します。

多くの管理者は、このロジックをサーバーレス関数（Cloud Functions など）に実装して、失敗したスケジュールを定期的にポーリングして再試行します。

ユーザー

[ユーザー] Explore には、実行された過去のクエリ、各ユーザーがアクセスできるコンテンツとフォルダなど、各ユーザーに関する詳細情報が含まれます。

クイックスタート分析

[ユーザー] Explore では、クイック スタート分析を使用して、質問に対する回答をすばやく提示したり、その他のクエリの開始点として使用したりできます。

空白の Explore 内のクイック スタート分析タイル、または実行済みの Explore の稲妻の [クイック スタート] メニューを選択すると、Looker は、以下の質問のいずれかに回答するために事前に選択され、ソートされたフィールドでクエリを表示します。

  • 閲覧者権限（access_data）を持つユーザーの数
  • 過去 7 日間に失敗したスケジュールされたジョブが 3 つを超えるユーザー
  • 特定のユーザーが最後にログインした日時
  • 最もアクティブなユーザーは誰か？
  • 90 日以上インしていないユーザー
  • どのユーザーがアクセスを無効にされましたか。
  • デベロッパー権限（develop）が付与されているユーザー
  • 各ロールのユーザー数

インスタンスにアクセスした Google の担当者を確認する方法

[サポートアクセス] ページの [Recent Access] パネルに加えて、インスタンスにアクセスした Google 社員に関する情報を確認できます。たとえば、インスタンスにアクセスした Google の担当者、インスタンスにアクセスした分数、実行したクエリ数を表示するには、次のコマンドを実行します。

  1. [ユーザー] で [名前] を選択します。
  2. [履歴] で [Approximate Web Usage in Minutes] と [Query Counts] > [Query Run Count] を選択します。
  3. [履歴] の [作成日] > [日付] でフィルタし、値を Google の担当者によるアクセスを確認する期間に設定します。
  4. [履歴] の [ソース > ソース] でフィルタし、値を is not equal to scheduled_task に設定して、スケジュールされたタスクを排除します。
  5. [User Facts] で [User Permissions] > [Is Looker Employee (Yes / No)] でフィルタし、値を is Yes に設定して Google の担当者のみを表示します。
https://<instance_name>/explore/system__activity/user?fields=user.name,history.approximate_usage_in_minutes,history.query_run_count_drill&f[user.is_disabled]=No&f[history.created_date]=70+days&f[history.source]=-%22scheduled_task%22&f[user_facts.is_looker_employee]=Yes

ユーザー ログイン レコードとクエリ履歴レコードの不一致

ログイン イベントとクエリ履歴イベントは、Looker インスタンスでの異なるアクションを表します。

  • ログイン レコード: ユーザーが正常に認証されると、ユーザー ログインが User Explore（Last Attempted UI Login Time フィールドなど）に記録されます。署名付き埋め込みの場合、この認証はユーザーが署名付き埋め込み URL にアクセスしたときに行われます。
  • 履歴レコード: クエリ履歴レコード（ユーザー Explore の [直近のクエリ日] フィールドや、履歴 Explore のエントリなど）は、データベース クエリが正常に実行された場合にのみ生成されます。

これらのレコードは異なるアクションを表すため、埋め込みユーザーはクエリ履歴を生成せずにログインして有効なセッションを確立（ログイン時間を記録）できます。ログインが記録されてもクエリ履歴が生成されない一般的なシナリオは次のとおりです。

  • ダッシュボードが読み込み時に実行されるように設定されていない: 埋め込みダッシュボードで [読み込み時に実行] 設定が無効になっている場合、ダッシュボードが開いてもクエリは自動的にトリガーされません。
  • コンテンツにデータベース クエリが必要ない場合: 埋め込みダッシュボードがテキストまたはマークダウン タイルのみで構成されている場合、クエリはデータベースに送信されません。
  • 権限エラー: ユーザーに、ダッシュボードのタイルのクエリを実行するために必要な権限がないため、実行に失敗することがあります。
  • カスタム SDK ロジック: カスタム Embed SDK ロジックにより、ダッシュボードの読み込みが遅延したり、読み込みが妨げられたりすることがあります。
  • クライアントサイドの障壁: クライアントサイドのブラウザ拡張機能（広告ブロッカーなど）やネットワーク接続の問題により、iframe やクエリ リクエストの実行がブロックされることがあります。

ユーザーのログイン時にクエリが自動的に実行されるようにするには、影響を受けるダッシュボードで [読み込み時に実行] 設定が有効になっていることを確認します。それ以外の場合、ユーザーはダッシュボードを手動で更新するか、フィルタを操作してクエリの実行をトリガーする必要があります。

System Activity Labs 機能のガイド付き分析

[ガイド付き分析]　により、Looker の管理者と see_system_activity 権限を付与されたユーザーは、[履歴] でのインスタンスの使用に関する主な質問に質疑応答形式で迅速に回答します。ユーザーがガイド付き分析にアクセスできるようにするには、管理者が [システム アクティビティのガイド付き分析] Labs 機能を有効にする必要があります。

ガイド付き分析では、事前入力されたフィールド、値、選択オプションのほか、選択した指標を表示するビジュアリゼーション機能が提供されます。

ビジュアリゼーションの種類は Looker によって選択され、最適なデータが表示されます。変更することはできません。

[履歴] Explore では現在、いくつかのガイド付き分析オプションを利用できます。

  • インスタンスで最もアクティブなユーザー - インスタンスから最も価値を引き出すユーザーを把握する
  • インスタンスに課金されているコンテンツ— 使用頻度の高いコンテンツを特定します
  • ユーザー監査 - タイプとロールごとのユーザーのアクティビティを把握します
  • インスタンスの使用状況の推移 - さまざまなアクティビティ指標の推移を比較します。

空の Explore からガイド付き分析を選択

ガイド付き分析を実行するには、使用する分析オプションを選択します。分析オプションは [ガイド付き分析] セクションに表示されます。

ガイド付き分析を実行したら、データ値をカスタマイズして主な疑問の答えを得たり、分析の詳細分析を行ったり、分析を保存して、他のユーザーと共有したりできます。分析を閉じるには、ブラウザタブを閉じます。

Explore の実行後にガイド付き分析を選択

System Activity の [履歴] Explore をすでに実行している場合は、探索名の横にある [クイック スタート] ボタンを選択することで、ガイド付き分析を選択できます。

この操作によって [クイック スタート] メニューが開きます。

[クイック スタート] メニューからガイド付き分析を選択し、新しいブラウザタブでガイド付き分析を開いて実行します。

ガイド付き分析を実行したら、データ値をカスタマイズして主な疑問の答えを得たり、分析の詳細分析を行ったり、分析を保存して、他のユーザーと共有したりできます。分析を閉じるには、ブラウザタブを閉じます。

ガイド付き分析のカスタマイズ

空の Explore または Explore の [クイック スタート] メニューからガイド付き分析を選択すると、自動的に分析が開き、新しいブラウザタブで実行されます。

ガイド付き分析の実行が完了したら、分析に応じてプルダウン メニュー、日付メニュー、ラジオボタンから値と条件を選択することで、事前入力値の組み合わせを変更、作成できます。

たとえば、[インスタンスに課金されているコンテンツ] 分析を選択して、Looker インスタンスで頻繁に使用されるコンテンツを特定できます。ガイド付き分析が読み込まれたら、[Over what timeframe?] のデフォルトの期間の値を [過去 30 日間] に変更できます。

ガイド付き分析は、選択した期間の値で自動的に更新されます。

その場合は、データをさらに探索して、さらなる分析を行うかどうかを選択できます。Look またはダッシュボードに分析を保存して、アクセス権を持つ他のユーザーと共有することや、ブラウザ ウィンドウを閉じて分析を閉じることもできます。

ガイド付き分析のその他のオプション メニュー

ガイド付き分析の [オプション] メニューでは、ユーザーは次のことができます。

ガイド付き分析について理解を深める

ガイド付き分析から初期データを入手したら、さらにデータを探索することもできます。それには、その他メニューの [オプション] メニューを選択し、[ここから探索] を選択します。

新しいブラウザタブが開き、フィールドと、ガイド付き分析で可視化されたデータがプリロードされます。

フィールド、ピボット、フィルタを追加、削除するなどのカスタマイズを行うことで、さらに詳しいデータ分析情報を得ることができます。Explore のベスト プラクティスとヒントについて詳しくは、Explore の作成と編集のドキュメント ページをご覧ください。

ガイド付き分析の保存

ガイド付き分析をカスタマイズしたら、分析を保存して、アクセス権を持つ他のユーザーと共有できます。ガイド付き分析は、次の 2 つの方法で保存できます。

ガイド付き分析のビジュアリゼーションをダッシュボードに追加する

ガイド付き分析のビジュアリゼーションをダッシュボードに追加するには、その他メニューの [オプション] メニューから [+ ダッシュボードに追加] を選択して、[Save Guided Analysis to a Dashboard]　メニューを開きます。

[ガイド付き分析をダッシュボードに保存] メニューを開いたら、次の操作を行います。

  1. ガイド付き分析ダッシュボード タイルのタイトルを入力します。
  2. ガイド付き分析を追加するダッシュボードが保存されているフォルダを選択します。
  3. ダッシュボードを選択します。

  4. [保存] を選択します。

    ダイアログがポップアップ表示され、選択したダッシュボードにガイド付き分析が追加されたことが通知されます。

  5. ダッシュボードに移動するリンクを選択して、ダッシュボードを表示または編集します。

  6. または、[完了] を選択してポップアップを閉じます。

ガイド付き分析を Look として保存する

ガイド付き分析を Look として保存するには、その他メニューの [オプション] メニューから [ここから探索] オプションを選択します。

新しいブラウザタブが開き、フィールドと、ガイド付き分析で可視化されたデータがプリロードされます。

Explore を Look として保存する手順は次のとおりです。

  1. Exploreの右上にある歯車メニューを選択します。
  2. [Save] を選択します。

  3. [Look として] を選択して [Look を保存] メニューを開きます。

  4. [タイトル] フィールドに新しいタイトルを入力します。既存のLookに上書き保存する場合は、このフィールドを空白のままにします。

  5. [説明] フィールドに、Look の説明を入力できます。既存のLookに上書き保存する場合は、このフィールドを空白のままにします。

  6. [フォルダ] フィールドで、現在のフォルダが正しい保存先であるかどうかを確認します。[フォルダ] フィールドには、選択したフォルダの名前と場所、および選択したフォルダの内容が表示されます。Look の保存が許可されないフォルダを選択すると、警告が表示され、[Look を保存して表示] ボタンが非アクティブになります。

  7. Lookを別のフォルダに保存したい場合には、保存先のフォルダへと移動します。次のいずれかの方法でフォルダに移動できます。

    • [フォルダ] フィールドで、移動先の親フォルダを選択します。
    • 最上位フォルダの名前を選択して移動します。
    • 使用するサブフォルダの名前を選択するか、そのサブフォルダのいずれかに移動します。
    • サブフォルダが多数ある場合は、[タイトルでフィルタリング] フィールドにサブフォルダ名を入力すると、リストがそのサブフォルダのみになるようフィルタリングできます。

  8. 既存の Look を保存する場合は、Look のリストを移動するか、[タイトルでフィルタリング] フィールドを使用して、目的の Look を探して選択します。Look のタイトルと説明（存在する場合）が [タイトル] フィールドと [説明] フィールドに表示されます。

  9. Lookを保存します。

    • Look を保存して Explore ページに戻るには、[保存] を選択します。
    • Look を保存して表示するには、[Look を保存して表示] を選択します。

また、次のような Explore からオプションを選択して、[ガイド付き分析] Explore を保存または共有することもできます。

  • ダウンロード - [ガイド付き分析] Explore をダウンロードする
  • 送信 - 1 回限りの配信として、ガイド付き分析 Explore を送信する
  • 保存してスケジュール - [ガイド付き分析] Explore を Look またはダッシュボードとして保存し、定期配信を設定する
  • 結果の統合 - [ガイド付き分析] Explore の結果を他の Explore の結果と統合します。

ガイド付き分析の再読み込み

ガイド付き分析にデータを再読み込みするには、その他メニューの [オプション] メニューから [再読み込み] オプションを選択します。

ガイド付き分析が更新され、最新のデータが表示されます。