【初心者向け・保存版】Looker Studioの使い方｜ダッシュボード作成をゼロから完成まで徹底解説

1. まずは「誰が何を決めるために見るか」を決める（5分で要件定義）
2. 準備チェックリスト（ミスを未然に防ぐ）
3. データ接続（GA4／広告／スプレッドシート／BigQuery）
4. “勝てる”レイアウト設計（12カラム思考）
5. まず置くべき“基本ウィジェット”7点
6. “即戦力”計算フィールド（コピペOK）
7. データを“混ぜる”ベストプラクティス（ブレンド）
8. 伝わるデザイン 7原則
9. パフォーマンス最適化（“重い”を防ぐ）
10. 共有・権限・自動更新
11. よくあるつまずきと対処
12. “勝てる”テンプレ設計（丸ごと構成見本）
13. 定義書サンプル（チームで共有）
14. 運用ルール（価値を出し続ける）
15. FAQ
1. まとめ

1. まずは「誰が何を決めるために見るか」を決める（5分で要件定義）

**ダッシュボードは“意思決定の道具”**です。先に次を言語化します。

閲覧者：経営層／マーケ担当／広告運用／店舗マネージャーなど
意思決定：今日やるべき施策は？週次の改善点は？
更新頻度：毎日／毎週／月次
KGI/KPI：売上・ROAS・CVR・客単価・在庫回転・工数など
主要ディメンション：日付・チャネル・デバイス・地域・商品

例）「広告運用者が毎朝、前日パフォーマンスを確認し入札と予算配分を決める」

2. 準備チェックリスト（ミスを未然に防ぐ）

データソース：GA4 / Google 広告 / Search Console / スプレッドシート / BigQuery
UTM整備：utm_source / utm_medium / utm_campaign の命名ルールを統一
通貨・タイムゾーン：サイトと広告で合わせる
権限：閲覧者に対してデータアクセス方式（所有者／閲覧者の資格情報）を決める
指標の定義書：CVR, CPA, ROAS などの定義を1枚で共有

3. データ接続（GA4／広告／スプレッドシート／BigQuery）

新しいレポート → データを追加
よく使う接続：
- GA4：セッション・イベント・コンバージョンの軸
- Google 広告：費用・クリック・表示回数・キャンペーン
- スプレッドシート：目標/予算/在庫/原価などの社内指標を追加
- BigQuery：大量データ、複数ソースの正規化・集計

コスト（広告）×成果（GA4）を日付＋キャンペーン名で合わせ、シートの「目標」も日付でブレンドするのが定番。

4. “勝てる”レイアウト設計（12カラム思考）

ヒーロー帯（最上段）：KPIスコアカードを横一列（売上/費用/ROAS/CVR/CPA）
左：時系列（幅8）—「売上・CV・費用・ROASの推移」を重ねず別グラフで
右：今日のアラート（幅4）—「目標乖離」「在庫少数」「CV急落」をカード化
下段：ドリル
- テーブル①：キャンペーン×デバイス
- テーブル②：流入チャネル×地域
- ビジュアル：棒・ツリーマップ・地図のいずれかで“偏り”を可視化
共通コントロール：日付範囲、チャネル、デバイス、地域のフィルタを上部に固定

5. まず置くべき“基本ウィジェット”7点

日付コントロール：比較は「前日/前週/前年同日」
スコアカード：売上／CV／費用／ROAS／CVR／CPA
折れ線（時系列）：ROAS・CV・費用を個別に
棒（ランキング）：キャンペーン別ROAS、商品別売上Top10
テーブル：キャンペーン / クリック / 費用 / CV / CPA / ROAS（降順）
地図：地域別CVRで“勝てる土地”を発見
ツリーマップ：チャネルの構成比と効果をひと目で

6. “即戦力”計算フィールド（コピペOK）

割り算は必ずゼロ割対策（NULLIF(母数,0)）を入れるのがプロの作法。

CTR
クリック数 / NULLIF(表示回数, 0)
CVR（コンバージョン率）
コンバージョン数 / NULLIF(クリック数, 0)
CPA
費用 / NULLIF(コンバージョン数, 0)
ROAS
売上 / NULLIF(費用, 0)
AOV（客単価）
売上 / NULLIF(購入回数, 0)
ブランド/指名判定（キャンペーン名で分類） CASE WHEN REGEXP_MATCH(キャンペーン, 'brand|指名|公式|社名') THEN 'Brand' ELSE 'Non-Brand' END
チャネル正規化（UTM優先） CASE WHEN LOWER(utm_medium) IN ('cpc','ppc','paid','paid_search') THEN 'Paid Search' WHEN LOWER(utm_source) CONTAINS 'facebook' OR LOWER(utm_source) CONTAINS 'instagram' THEN 'Paid Social' WHEN LOWER(utm_medium)='email' THEN 'Email' WHEN LOWER(utm_medium) IN ('display','gdn') THEN 'Display' WHEN LOWER(utm_medium) IN ('affiliate') THEN 'Affiliate' WHEN LOWER(utm_medium) IN ('referral') THEN 'Referral' WHEN LOWER(utm_medium) IN ('organic','seo') THEN 'Organic Search' ELSE 'Other' END

7. データを“混ぜる”ベストプラクティス（ブレンド）

目的に応じてキーを合わせます。

広告費用 × GA4成果：日付 + キャンペーン名（できれば キャンペーンID）
目標・予算（シート） × 実績：日付 をキーに、当月合計/週次合計も併記
原価・粗利：商品ID or SKU で結合 → 粗利ROAS＝粗利/費用

キーが合わないと重複や欠損が出ます。まず件数と合計が合うかをQAしましょう。

8. 伝わるデザイン 7原則

一画面で“判断”が終わる配置
色は役割固定（例：費用＝グレイ、売上＝濃色、CV＝強調）
単位の明記（¥・%・件）
凡例を近くに（視線移動を減らす）
小数点の桁を揃える（%は1桁、金額は千位区切り）
インタラクション（ホバーで注釈、クリックでドリル）
余白＞装飾（読みやすさ最優先）

9. パフォーマンス最適化（“重い”を防ぐ）

日付を絞る（既定は直近28～90日）
抽出データを使う（BigQueryや事前集計）
テーブル行数を制限（Top N＋詳細は別ページ）
ブレンドは必要最小限（多段ブレンドは重くなる）

10. 共有・権限・自動更新

共有方式：
- “所有者の資格情報”＝閲覧者は元データ権限不要で見られる
- “閲覧者の資格情報”＝閲覧者が各データの権限を持つ必要あり
更新頻度：日次/時間単位の再計算。重い場合は事前集計 or 抽出で改善。
バージョン管理：更新日時・変更点・担当者を表紙ページに記載。

11. よくあるつまずきと対処

指標が合わない：日付粒度・タイムゾーン・通貨・フィルタ条件を揃える
ゼロ割りエラー：NULLIF(母数,0) を徹底
同名キャンペーンが混ざる：IDで結合、または正規化キーを作成
ROASが極端：売上の重複/未計測、テスト注文を除外
遅い：ブレンド削減、行数制限、抽出データ

12. “勝てる”テンプレ設計（丸ごと構成見本）

ページ1：サマリー

ヘッダー：タイトル／更新日時／注釈
スコアカード：売上・費用・ROAS・CV・CVR・CPA
折れ線：売上、CV、費用（それぞれ個別）
アラート：目標乖離（(実績-目標)/NULLIF(目標,0)）が一定以下を赤表示

ページ2：チャネル×地域

棒：チャネル別CV・ROAS
地図：都道府県別CVR
テーブル：地域 / セッション / CV / CVR / CPA

ページ3：広告深掘り

テーブル：キャンペーン / クリック / 費用 / CV / CPA / ROAS / デバイス
コントロール：キャンペーン名検索、デバイス、地域、キーワード（必要に応じて）

ページ4：商品・在庫

ツリーマップ：商品カテゴリの売上構成
テーブル：SKU / 売上 / CV / AOV / 在庫 / 粗利 / 粗利ROAS

13. 定義書サンプル（チームで共有）

指標	定義
セッション	GA4のセッション
コンバージョン	主要イベント合計 or 購入件数
クリック	広告のクリック数
表示回数	広告のインプレッション
費用	広告費（税・手数料の扱いは統一）
売上	税込/税抜のどちらかに統一
ROAS	売上 / 費用
CPA	費用 / コンバージョン
CVR	コンバージョン / クリック