Google Data Portal（Looker Studio）とは？できること・できないこと・向いている用途を整理
「Google Data Portal」として知られていたツールは、現在 Looker Studio（ルッカースタジオ）という名称で提供されています。
企業のレポーティングやダッシュボード共有を、ブラウザだけで実現できるBI（Business Intelligence）ツールです。
この記事では、導入検討や学習の入口として必要な情報を、以下の順で整理します。
- Looker Studioの位置づけ（何のツールか）
- できること（強い領域）
- できないこと（限界）
- 典型構成（どのツールと組み合わせるか）
- 失敗しないためのチェックポイント
1. Looker Studioは「何をするツール」か
Looker Studioを一言で表すなら、
データを“見る・共有する”ためのダッシュボード／レポート作成ツール
です。
ポイントは「分析ツール」や「データ処理ツール」ではなく、可視化と共有に強いこと。
Excelのように入力して管理するのではなく、元データ（Sheets/BigQuery/GA4等）を参照して可視化するのが前提です。
2. Looker Studioでできること（強い領域）
2-1. ダッシュボード（レポート）作成
- KPIカード（スコアカード）
- 表、ピボット風の表
- 折れ線、棒、円、散布図などの基本チャート
- フィルタ（期間、カテゴリ、担当者など）
- ページ分割（経営用/現場用など）
**「定例会議用のレポート」や「日次で見る運用ボード」**を作る用途に向きます。
2-2. データソースへの接続（Google系に強い）
代表的には以下の“接続元”でよく使われます。
- Google スプレッドシート
- BigQuery
- Google Analytics（GA4）
- CSV（アップロード）
- その他、各種コネクタ（サービスによって提供状況は異なる）
まずは Sheets／BigQuery／GA4 のいずれかに繋げるケースが多いです。
2-3. 共有・権限（閲覧／編集）
Looker Studioは「共有」が設計思想として強いです。
- 閲覧のみ／編集可の権限分離
- URL共有（組織内共有など）
- 複数人で編集しながらレポートを育てる運用
「レポートをメール添付で回す」文化から抜け出したい企業ほど相性が良いです。
2-4. 最低限の集計・計算
Looker Studio内でも、ある程度は計算できます。
- 合計、平均、割合、前年差などの基本計算
- 条件分岐（IF/CASE的な計算）
- 表示用の指標作成（例：前月比%）
ただし、これは “可視化のための計算” であり、重い前処理には向きません（後述）。
3. Looker Studioでできないこと（限界を先に知る）
ここが曖昧なまま導入すると、ほぼ確実に失敗します。
できないこと（苦手なこと）を明確にします。
3-1. データ前処理の主役にはなれない
- 複雑な名寄せ、重複排除、正規化
- 多段階の変換ロジック
- 大規模な整形処理
こうした処理は BigQuery（SQL）側やETLでやるのが基本です。
3-2. データ入力・マスタ管理はできない
Looker Studioは 参照・表示のツールです。
データの入力、編集、承認フローなどには不向きです（スプレッドシートや業務システムで管理する）。
3-3. 統計解析・機械学習は行わない
- 回帰
- 仮説検定
- 予測モデル
などは実行しません。
それらは別環境（Python/Notebook/BigQuery MLなど）で実施し、結果を可視化する役割です。
3-4. “何でも高速”ではない
扱うデータ量、設計、接続先によってパフォーマンスは変わります。
特に、設計を誤ると以下が起こりやすいです。
- 読み込みが遅い
- フィルタ操作で固まる
- 表示に時間がかかる
※この“遅い問題”は、ツールというより 設計と前処理の問題であることが多いです。
4. 典型構成（よくある正解パターン）
Looker Studioは単体で完結させるより、役割分担すると安定します。
パターンA：最小構成（個人〜小規模）
- データ：Googleスプレッドシート
- 可視化：Looker Studio
向いている：小さな業務管理、簡易な定例レポート
限界：データ量が増えると管理がつらい／更新設計が崩れやすい
パターンB：企業で伸びる構成（おすすめ）
- データ基盤：BigQuery（SQLで集計・整形）
- 可視化：Looker Studio
向いている：継続運用、複数部門共有、データ量が増える業務
強み：前処理と可視化が分離されて、速度と品質が上がる
パターンC：データ統合が多い場合
- 取り込み：ETL/連携（ツール or バッチ）
- 集計：BigQuery
- 可視化：Looker Studio
向いている：広告/CRM/販売など複数ソース統合
※ここまで行くと「設計」が価値になります。
5. 導入前に確認すべきチェックリスト（失敗回避）
Looker Studio導入でコケる原因はだいたい同じなので、最初に潰します。
✅ 目的と利用者
- 誰が毎日見る？誰が月次で見る？
- “見るだけ”か、“フィルタで掘る”か？
✅ 更新頻度
- 日次？時間単位？月次？
- 更新に耐えられるデータ設計か？
✅ 粒度
- 日別？週別？店舗別？担当者別？
- 粒度が多すぎると重くなる（設計で調整）
✅ 正（マスタ）の定義
- 売上の定義、CVの定義、重複の扱い
- 指標の定義が曖昧だと「見ても揉めるだけ」になる
✅ 権限・共有範囲
- 社内共有？クライアント共有？
- 編集者と閲覧者の分離が必要か？
6. よくある質問（FAQ）
Q. 無料でどこまでできますか？
基本的なダッシュボード作成・共有は無料で可能です。
ただし接続先（例：BigQueryの利用料、外部コネクタの料金など）は別途コストが発生する場合があります。
Q. Excelの代わりになりますか？
入力・集計・配布をExcelでやっている業務のうち、
「配布・共有・閲覧」部分は置き換えやすいです。
一方で、入力やマスタ管理は別手段が必要です。
Q. 何から始めるのが良いですか？
最初は「スプレッドシート接続」でOKです。
その後、運用が回り始めてデータ量や統合が増えたら BigQuery構成へ移行すると失敗しにくいです。
まとめ：Looker Studioの位置づけ
- Looker Studioは 可視化・共有に強い
- 前処理・入力・高度分析は別ツールの担当
- 成功の鍵は「ツール」より 設計（目的・粒度・更新・定義・権限）
