2024年9月9日

セミナーレポート「ChatGPTも指摘しない!?Looker Studioの特徴とGA4ダッシュボード作成のコツ」

2024年7月24日のThe Principle Weekにて、弊社の木田和廣が「【デモで解説！】ChatGPTも指摘しない？！Looker Studioの特徴とGA4ダッシュボード作成のコツ」というテーマでウェビナーの講師を務めました。

本記事ではセミナーの前半部分で解説した、Looker Studioの特徴について記載します。

包括的なLooker StudioとTableauのまとめについては【徹底比較】データ可視化ツール LookerStudio VS Tableau をご覧ください。今回はよりLooker Studioの強みに特化して比較、解説します。

Looker Studioセミナーの後半部分、GAダッシュボード作成のコツについては講演資料と動画を無料公開しておりますので、下記のリンクからダウンロードください。

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はじめに

GA4が取得したデータにBIツールを接続してダッシュボードを作成したい場合があります。勿論GA4にもグラフを作る機能はありますが、部署で共有して使いたい場合などではBIツールを用いた方が、必要な指標に絞って話を進めることができます。

使用するBIツールの候補として、最近ではLooker Studioをダッシュボードツールとして選定することが多いのではないでしょうか。Looker StudioはGoogleの製品であるという安心感に加え、無料で使用でき、さらに高頻度で機能がアップデートされています。

しかし、Googleが開発していて人気だから、無料だから、といった理由だけでは中々活用は進みません。Tableauなどの高機能なBIツールがある中で、敢えてLooker Studioを選定するのであればその特徴を踏まえたうえで、「自社がやりたい可視化」ができるかどうかを判断する必要があります。

まずは、Looker Studioがどのような特徴を持っているのか、Tableauと比較する形でおさらいしていきます。

まずはChat GPTに聞いてみた

最近では何か調べものをする際にまずはChat GPTに聞いてみる、というのを日常的にやっていらっしゃる方も多いのではないでしょうか。Looker Studioの特徴について、Chat GPTでは以下のような出力がされました。

Looker Studioの特徴を以下に箇条書きで列挙します：

ウェブベースのアプリケーション: インターネットブラウザからアクセス可能

Google エコシステムとの統合: Google Sheets、BigQuery、Google Analyticsなどとシームレスに連携

リアルタイムデータの可視化: 最新のデータをリアルタイムで表示

LookML: 独自のデータモデリング言語を使用してデータモデルを定義

ドラッグ&ドロップインターフェース: 直感的なUIで簡単にレポートやダッシュボードを作成

豊富なデータソース: SQLデータベース、クラウドストレージ、 APIなど、様々なデータソースに接続可能

テンプレートの提供: 事前に用意されたテンプレートを利用して迅速にレポートを作成

インタラクティブなダッシュボード: ユーザーがフィルターやドリルダウン機能を使用してデータを探索可能

共同作業機能: 複数のユーザーが同時にレポートやダッシュボードを編集

共有と公開: リンクを介して簡単にレポートやダッシュボードを共有、ウェブに公開も可能

カスタマイズ可能なビジュアル: グラフやチャートを自由にカスタマイズ

モバイル対応: モバイルデバイスからもアクセス可能

データのフィルタリングとセグメンテーション: ユーザーが特定のデータセットに基づいてビューを絞り込む機能

セキュリティとアクセス制御: データのアクセス権限を細かく設定可能

無料プラン: 基本的な機能は無料で使用可能

Google Cloud Platform の利用: 高度な機能や追加データソースを利用する場合、 GCPの料金が適用

エクスポート機能: PDFや画像形式でレポートをエクスポート可能

カスタムスクリプト: JavaScriptを使ってインタラクティブ機能を追加

コミュニティとサポート： Google のサポートやユーザーコミュニティからのヘルプが利用可能

こうしてChat GPTから列挙された特徴を確認してみると、頷ける内容はいくつかあるものの、我々が重視するLooker Studioの重要性からはかけ離れているというのが正直な感想です。そこで「ChatGPTも指摘しない」というセミナータイトルにて講演を行うこととなりました。

特徴① Looker Studioは「分析よりも共有重視」のツール

Looker Studioの1つ目の特徴として挙げられるのが、Looker Studioは分析よりも共有重視という点です。

実際に、Looker Studioの画面を用いながら解説します。まず、読み込ませるデータソースとして『ホームセンターの売上と利益』というシートを用意しています。

このデータをLooker StudioとTableauにそれぞれ読み込ませてみます。

どちらもデータを読み込ませた直後のまっさらな状態ですが、この時点ですでに大きな特徴が表れています。Tableauは「ワークシート」と呼ばれる個別のシートを1つ1つ作成し、ダッシュボードへ配置する必要があります。つまり、Tableauはワークシートにて個々の分析を行い、それをダッシュボードにてまとめるという設計になっています。

Looker Studioに目を向けてみると、こちらは最初からダッシュボードありきです。個々のワークシートで分析するという工程を踏まないことから、Looker Studio情報共有に向いているといえます。

また、Tableauはダッシュボード自体を削除することもできるため、一人でアドホック分析をするような場面も出てきますが、Looker Studioは前提として誰かと共有することを前提としたユーザーインターフェイスとなっています。

以上のことから、Looker Studioは分析よりも、誰かとの共有を重視しているといえます。

特徴② Looker Studioは「比較」が得意なツール

2つ目の特徴は、Looker Studioは「比較」が得意であるという点です。

Looker Studioにて月別売上のグラフを作成してみました。

先ほど用意した『ホームセンターの売上と利益』には「注文日」の項目があり、Looker Studioは読み込ませた期間を判定し、任意の期間を選択することでデータを抽出できます。元ファイルには2020年から2024年までの4年間のデータがありますが、現在表示しているデータは「2023/01/01 – 2023/12/31」、つまり4年間のうち2023年の1年間にフォーカスしています。

ここで、Looker Studioでは、期間の比較が簡単に実現できます。たとえば「比較期間」にて「前年」と選択するだけで、次のような表を作ることができます。