AI VISUALIZATION SERIES

Looker Studioデータ可視化と自動レポート

【可視化・BI編：Revision 1.2】

〜「見えなかった」相関をAIが炙り出す。
Looker Studioによるリアルタイム・ダッシュボード構築と、AIによる自動インサイト提供。〜

1. 本質：データは「見られる」ことで「生命」を持つ

STEP 01

「情報の羅列」から「意思決定」へ

スプレッドシートに溜まった数万行のデータ（スクレイピング結果やAI分析）は、そのままで誰も読みません。Looker Studioで視覚化（ビジュアライズ）することで、初めて傾向や異常が浮き彫りになり、経営の次のアクションが決まります。

ROI Advantage: 毎週3時間かけて作っていた報告用レポートが、Looker Studioの自動更新により「0秒」で完了するようになります。

リアルタイム性: シートが更新されればグラフも即座に変わる。
一貫性のある指標: 誰もが同じ「北極星指標(NSM)」を共有できる。
インタラクティブ性: 日付や地域でフィルタリングして自由に深掘り。
配布の容易性: Web上で共有、あるいはPDFで自動送信。

2. 基盤：Looker Studio へのデータ接続（コネクタ）

STEP 02

Looker Studioは「ハブ」です。あらゆるデータを1つの画面に集約できます。

Google Spreadsheets

最も標準的。AI/GASで加工済みのシートを「参照」のみで接続。行の追加が即反映されます。

Google Ads / Analytics

標準コネクタで1クリック接続。広告成果とAI生成コンテンツの関係性を可視化します。

SNS Connectors

Instagram/Xのデータをサードパーティコネクタ経由で取得。インフルエンサーの推移を監視。

LCREATOR Tip: 「データ混合（Blending）」機能を使えば、広告費(Ads)と問い合わせ数(Sheets)を統合したCPAダッシュボードが数分で完成します。

3. 構築：説得力を生む「4つの基本チャート」

STEP 03

用途別チャート選定

スコアカード: 「今月の売上総額」など、1つの数字を強調。
時系列グラフ: 「過去3ヶ月のフォロワー推移」など、トレンドを把握。
円グラフ / 棒グラフ: 「カテゴリ別シェア」など、内訳を比較。
表（テーブル）:AIによる「個別の要約コメント」など、詳細情報を確認。

KPI Overview LIVE

Users
12.5k

Conversion
3.2%

➔ デザインは「シンプル・イズ・ベスト」。色を使いすぎず、重要な指標を左上に配置するのが鉄則です。

4. 操作：ユーザーが「自ら分析できる」フィルタ設計

STEP 04

報告される側が「欲しい情報」をその場で絞り込めるように設定します。

期間指定フィルタ

「先週」「今四半期」「カスタム（特定の日付）」の比較を自在に。

カテゴリ・次元選択

「特定のインフルエンサー名」「特定の商材」だけに絞ってグラフを再計算。

Advanced: ドリルダウン機能
円グラフの「関東」をクリックすると、次の画面で「東京」「神奈川」「千葉」の内訳に切り替わる。報告相手に「考える余地」を与えない親切な設計が、迅速な判断を生みます。

5. 実証：AIによる「感情分析ダッシュボード」の事例

STEP 05

「声」を「可視化」する

カスタマーレビューをAIが「ポジティブ・ネガティブ・中立」に5段階スコアリングし、Looker Studioに反映します。

成果物:
- 特定の製品でネガティブ反応が集中していることをヒートマップで特定。
- AIが要約した「具体的な不満点」をグラフの横に常時表示。

😄😐😡

Sentiment Scorecard

6. 自動：手動レポートを撲滅する「配信スケジュール」設定

STEP 06

ダッシュボードを見に来てもらうのを待つのではなく、こちらから「押し届ける」設定です。

配信日時の指定

「毎週月曜のAM8:00」に、先週分の成果をPDF化。

➔

宛先設定

役員、マネージャー。あるいは外部のクライアントへ自動送信。

➔

完了：会議時間の短縮

会議開始前に全員が同じデータを把握済み。議論の質が圧倒的に向上します。

LCREATOR View: 「レポート作成」という仕事がこの世から消える瞬間です。

7. 技巧：プロフェッショナルな報告に見せる「配色とフォント」

STEP 07

LCREATOR流：デザインルール

一貫したテーマカラー: 企業のブランドカラーをメインに据える。
余白の確保: 情報を詰め込みすぎない。1画面に3指標まで。
大きなテキスト: 最も重要な数字（KPI）は一目で分かるサイズに。
ロゴ配置: 右上に会社のロゴを置いて、公式感を演出。

ダメなダッシュボードの例:

- 虹色のようにカラフルすぎる（何が重要か分からない）。
- フォントサイズがバラバラ。
- キャプション（説明文）がない。

8. 計算：計算フィールドによる「独自指標」の作成術

STEP 08

元データにはない、ビジネス特有の指標をLooker Studio側で計算させます。

                // 例：利益率の計算 

                (Revenue - Cost) / Revenue 

                // 例：AI要約が特定のキーワードを含むか判定 

                CASE 

                  WHEN REGEXP_CONTAINS(Summary, '不満') THEN '要対応' 

                  ELSE '良好' 

                END

Goal: データを「見る」だけでなく、Looker Studio側で「判断」に近い処理まで完結させることが可能です。

9. 統制：閲覧権限の管理と社外共有の注意点

STEP 09

情報漏えいのリスク

「リンクを知っている全員」で公開をしてしまうと、競合他社にKPIが筒抜けになります。

✅ 推奨される共有設定

ドメイン制限: 「社内アカウントのみ」に限定。
フィルタ権限: 特定の営業マンには「自分の担当地域」のデータのみ見せる設定。
編集権限の最小化: 基本は「閲覧のみ」。設定変更は管理者のみに絞る。

10. 拡張：ダッシュボードを超えた「異常検知・即時通知」

STEP 10

ただグラフを見るだけでなく、異常が発生した時に「AIが騒ぎ立てる」仕組みを構築します。

System Flow (2026)

シートの数値が
異常値を突破

➔

GASがAIに
状況の緊急性を問う

➔

Slackに警報通知

LCREATOR View: ダッシュボードは「定点観測」、通知は「緊急対応」。この両輪が揃って、初めて真のデータドリブン経営が完成します。

11. 総括：データ可視化が変える、チームの文化

SUMMARY

事実に基づく議論: 「なんとなく」という直感を、強固なエビデンスで上書きする。
スピードの向上: 資料作成に追われる組織から、データを見て即座に行動する組織へ。
透明性の確保: KPIをオープンにすることで、全員が同じ方向を向ける。
AIの成果の可視化: AI導入によってどれだけ業務が改善したかを数字で証明。

📈

Data-Driven Culture

12. 総括：Looker Studio 導入チェックリスト

FINAL CHECK

[ ] データソースとの「常時接続」は維持されているか？
[ ] 最も重要なKPI（北極星指標）が一番大きく表示されているか？
[ ] 閲覧者のITリテラシーに合わせたフィルタ設計がなされているか？
[ ] 定期的なレポート自動送信設定は完了したか？
[ ] 情報の閲覧権限（ガバナンス）は適切に設定されているか？

🌉

Next Step:
Figma AI Design

見えないものは、管理できない。

AIがつなぎ合わせた情報の断片を、
一枚の美しい地図に描き出す。
その地図があれば、どんな暗闇でも迷うことはありません。
ダッシュボードを創ることは、
組織に「目」を与える崇高な仕事です。

VISUALIZATION & BI SERIES

エルクリエイター株式会社 (LCREATOR.Inc)