「Googleデータポータル」が「Looker Studio」になった理由とは？背景と変更点を徹底解説

2022年10月、「Googleデータポータル」が「Looker studio」という名称になったのはご存じでしょうか？

Googleデータポータルを利用されていた方は、「どこが変わったの？」「変更点と影響は？」と気になっている方も多いと思います。

今回は、GoogleデータポータルがLooker Studioになった背景と変更点、私たちユーザーに与える影響について、解説していきます！

Googleデータポータルとは 

まず、「Googleデータポータルの名前は知っているけど使ったことは無い」という方のために、 Googleデータポータルについて簡単にご説明します。

Googleデータポータルとは、Googleが過去に提供していたクラウドベースのBIツールです。

などが簡単にでき、かつ、無料で利用することができたので、多くの利用者を集めていました。

Looker studioとは

Looker Studio とは 2022年10月の「Google Cloud Next 2022」にて発表された、 Google Cloud が新しく提供する完全クラウドベースのBIツールです。  

Googleは「Google Cloud Next 2022」の2年前の2020年に、第三世代のBIツールと呼ばれていた「Looker」を開発・提供していたLooker Data Sciences、Incを26憶ドルで買収していましたが、買収してすぐGoogleのBIツールに変更が行われることはありませんでした。

買収したLookerはサービスを継続し、Googleデータポータルも2年間、従来どおり提供していたのです。

ようやく、準備が整ったのでしょう。2022年10月にGoogleデータポータルはLooker Studio への改称が発表され、Googleデータポータルという呼び方は終わりました。今後、GoogleのBI製品は、Looker ブランドに統一されることになったのです。

Lookerとは 

Googleが買収したLookerというツールは、どのようなツールなのでしょうか。

Lookerは、先述した通りカリフォルニアに拠点を置くLooker Data Sciences、Incにより開発された、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールです。 

データドリブン時代の中で、企業の経営において重要な意思決定に対するデータへの活用へのニーズが高まっています。 

経営判断に使うためには、ただ今あるデータを可視化するだけではなく、高速な分析、課題の探索などの高度な機能を備えつつも、誰にでも使いやすいBIツールが必要です。 

その期待に応えられるツールが「Looker」です。 

Lookerの開発テーマは、「データをよりスマートに活用することによって、ユーザーがより多くのことを行えるようにする」 です。

色々な外部のデータソースへの接続が可能で、専門知識がなくても直感的にレポートが作成出来たり、共有できるなどの機能が特長です。 

その機能と使いやすさから、アメリカではシリコンバレー系の企業や大手企業に多く導入されています。

日本国内でもリクルート社などのビジネスに高度なデータ分析を取り入れている大手企業や政府系の組織など、1700以上の団体で導入されています。 

GoogleデータポータルがLooker Studioになった背景は？買収の理由とは 

Google担当者は、GoogleデータポータルのLooker Studioへの改称を発表した2022年10月の「Google Cloud Next 2022 」にて、 

「Googleは、データの信頼性および信用性とセルフサービスの柔軟性、および俊敏性の両立という課題を解決することに成功したと考えている」と語っています。 

この言葉に、GoogleがLookerを買収した意図が端的に良く表れていますが、もう少し詳しい背景が知りたいところですね。 それは、2022 年 10 月 11 日に、Google Cloud blogに投稿された記事を読むと良く理解できます。 

日本語版のGoogle Cloud blogにも出ていますので、ポイントを引用する形で解説していきます。

Googleが目指すクラウドにおけるビジネスインテリジェンスの目的のために、Lookerの技術が必要だったから 

Googleの使命は、世界中の情報を整理し、世界中の人々がアクセスできて使えるようにすることですが、Lookerもこれと同じく、ビジネスデータに関して、ユーザーが分析情報を簡単に得られるようにし、分析情報を活用したアプリケーションを構築できるようにすることを目指しています。このビジョンは、Google Cloud におけるビジネス インテリジェンスの目標そのものです。そのようなことから、Google は 2020 年に Looker を買収し、今後数年間に向けた大規模な計画を立ててきました。

引用元：Google Cloud blog-統合ビジネス インテリジェンス プラットフォーム、Looker の次なる進化の紹介 

Lookerが Google Cloud に加わった際、主な目標の一つは、ビジネス インテリジェンスを Google Cloud のコア テクノロジーに近づけることでした。

引用元：Google Cloud blog-統合ビジネス インテリジェンス プラットフォーム、Looker の次なる進化の紹介 

本日より、データポータルは Looker Studio となります。この完全なエンタープライズ ビジネス インテリジェンス スイートを使用することで、ダッシュボードの枠を超えて、データドリブンな意思決定に必要なインテリジェンスをワークフローやアプリケーションに組み込めるようになります。

引用元：Google Cloud blog-統合ビジネス インテリジェンス プラットフォーム、Looker の次なる進化の紹介 

Googleデータポータルは無料で使いやすいものでしたが、ダッシュボードの枠を出ないものであったことは事実です。


Googleは使いやすさは保ちつつも、データドリブン時代に必要な意思決定が行うことをできる高機能なビジネスインテリジェンスのプラットフォームを目指しており、そのためにはLookerの技術が必要不可欠だったのでしょう。

データの信頼性の強化と、企業で求められるコンプライアンスへの対応の強化をしたかったから  

本日、Looker Studioから Lookerデータモデルへのアクセスがプレビュー版で利用可能になりました。これにより、お客様は Looker のモデリングレイヤを介して、信頼できるデータを探索できます。これで初めて、アドホックデータソースからのセルフサービス分析と、Lookerですでに検証されてモデル化された信頼できるデータを簡単に組み合わせることができるようになります。

引用元：Google Cloud blog-統合ビジネス インテリジェンス プラットフォーム、Looker の次なる進化の紹介 

この文章にある単語を詳しく理解しようとすると難しいのでその必要はないのですが、GoogleはLookerの技術の中でも「LookML」という独自のデータモデリング言語によって指標を集中管理してデータの一貫性を担保する技術が欲しかったものと思われます。 

実際に、Looker StudioになってからGoogleデータポータルの時よりも企業のコンプライアンスに対応できるような組織的な管理ができるようになっています。 

要は、クラウド分野において更なる強みを求めるGoogleが、今までのGoogleデータポータルでは実現出来なかったビジネスインテリジェンスをはじめとしたさまざまな目的を叶えるために，Lookerを買収して、GoogleデータポータルはLooker Studioとなったというわけです。 

この目的が叶うことで、ユーザーはデータ活用において、更なる素晴らしいエクスペリエンス（体験）を享受することができるようで、ユーザーとしては嬉しいですね。

ところで、なぜ、GoogleはLooker Studioという名前にしてLookerの名前を残したのでしょうか。 

Google は、Looker の傘下でビジネス インテリジェンス プロダクト ファミリーを統合します。今後 Google が Looker という名前を使用する場合は、Looker、データポータル、そして人工知能（AI）や機械学習（ML）などの Google のコア テクノロジーをまとめた Google Cloud ビジネス インテリジェンス プロダクトを意味します。

引用元：Google Cloud blog-統合ビジネス インテリジェンス プラットフォーム、Looker の次なる進化の紹介 

Google Cloud blogではこのような記載があり、今後Lookerという言葉でビジネスインテリジェンスを表わすようですが、この意図の詳細は今は特に出てきていません。 

今後のGoogleからの発表で、意図が分かるかもしれませんね。

Looker Studioの特徴とは？メリットだらけの優秀ツール！ 

Looker Studioが一体何かがだいぶお分かりになったでしょうか。

今度は特徴を見ていきましょう。 

Googleアカウントで契約不要で無料で利用できる 

現在、様々なBIツールが存在しています。しかし費用が高額で、導入を躊躇するものも多くあります。 

Looker Studioなら、Google アカウントさえあれば、基本的に無料ですぐに利用することが可能です。Googleアナリティクスなどとも同様のGoogleツール共通のメリットになりますが、 無料で契約も不要※なので、社内で稟議を通したりする必要がありません。

※場合によっては有料のアカウント契約が必要なケースもあります。

柔軟性と汎用性に優れ、自由なデザインでレポートを比較的簡単に作成・編集できる  

Looker Studioは、データベースについて詳しい知識がないユーザーでもデータ表やグラフなどを自由に入れることができて、自由なデザインのレポートが作成できる点も特徴です。 

様々なデータソースと接続できる

Looker Studioでは、手元にある csv や Google Sheets (スプレッドシート) をデータソースとしてそのまま利用することができます。

また、レポートを作成するために必要な外部ツールのデータを取得することも可能です。 

外部ツールのデータを取得するためには、接続先のツールごとに「コネクタ」が必要となりますが、GoogleデータポータルではGoogleアナリティクス、Google広告、サーチコンソールなどGoogle系のデータソースはもちろん、MySQLやPostgreSQLなど様々なデータソースに対応したコネクタが公開されているので、様々なデータソースと接続することができます。 

尚、Looker studioとGoogle Sheetsとの統合は2023年を目標に今時点でも進めているようで、Googleのデータとの今後さらなる統合・連携が期待できるようです。

その他、Googleの目指す「オープンなビジネスインテリジェンスで、ユーザーに素晴らしいエクスペリエンスを与える」目的を叶えるために、複数のツールとパートナーシップを結んでおり、今後もパートナーシップは強化される見込みです。

Googleツールとの連携が強化され、管理・共有がしやすい

クラウドベースで提供されるているため、Webブラウザがあれば、管理・編集ができます。
 

また、共有する際にも、閲覧者もWebブラウザさえあれば閲覧可能であり、閲覧権限についてもコントロールができるので、共有がしやすいのが特徴です。 

Googleチャットに入れたり、Googleスライドに掲載して共有することもできるようなる予定です。 

Looker studioの活用方法とは？よくある活用事例と活用メリット 

Looker Studioで確認したいデータを連携することで、リアルタイムで見たいデータを確認したり、共有したりすることができます。 

折れ線グラフや棒グラフなど、視覚的にわかりやすい形式のレポートを作成すれば、都度のエクセルへのデータの反映なども不要です。

よくある活用事例1：GA4の分析 

Googleアナリティクスからデータを引き出して、どのようなルートでどれくらいのユーザーを獲得したか、どんなコンテンツがアクセスされているのか、Looker Studio上でまとめることができます。

よくある活用事例2：Google Search Consoleの分析 

Google Search Consoleと連携することで、検索クエリを分析でき、どのようなキーワードで流入しているかが分かります。

使われている方はご存じだと思いますが、Google Search Consoleの管理画面ではではクエリの数など表示できるものに制限があり、見たいようなデータをすぐ見ることができない場合があります。というか、表面上見えるデータが少なくないか？もっと裏にデータはあるのでは？と薄々感じている方も多いでしょう。

見たいデータをいつでも見れるようにするためには、Looker Studioで連携してレポートを作成するのがおすすめです。

よくある活用事例3：Google広告の分析 

Google広告もLooker Studioで見れるようにすれば、広告レポートの作成なども簡単に行えます。広告の結果を社内で共有するために都度広告レポート作成に追われている方には、ルーティーン作業から解放され大変便利になります。

よくある活用事例4：YouTubeチャネルの分析 

最近では、YouTubeチャネルの分析なども活用ニーズが高いです。どの動画が見られていたかなどから、YouTubeの管理画面ではすぐ表示できないデータも簡単に見れるようになります。

よくある活用事例5：複数データの統合

Looker studioを活用して、さまざまなデータを統合することもできます。 

例えば、GoogleアナリティクスとGoogle広告を日別に統合するなどができます。

GoogleアナリティクスではセッションやPV数を出力し、Google広告では費用やCV単価などの数値を一緒に表示させることができます。 

Search Consoleデータも統合することで、自然検索と広告でのクリック数・クリック率の比較を違いなどを確認できます。 

単独のツールと連携させるだけではあまりBIとしての意味はないので、色々なデータを繋げて分析するのが良いでしょう。

分析にLooker studioを活用するメリット 

上記のような用途でデータ分析にBIツールを活用するメリットは、手作業の手間とミスが減る、手動では到底出せない複雑な分析ができることだけではありません。

作業の手間が減ることで、広告の成果やアクセス数などにおける、課題の発見と原因の追跡に時間が取れて、改善が図れることが最大のメリットです。

どのようなBIツールでも、考えて改善を図ることは人間の頭脳でしかできません。自動化できることはBIツールに任せることで、人間にしかできないことに注力して生産性と効果を最大限にできます。

Looker studioは数あるBIツールの中でも、上述したような特長により導入しやすいため、BIツールは何にしようと考えている方には、最初に導入するのにとてもおすすめのツールです。

参考までに発展的な活用事例をご紹介 

Google は、NBA の MVP への投票や国際宇宙ステーションの位置の追跡から、パンプキン スパイス エコノミーやビデオゲーム業界の分析まで、Google のユーザーが Looker Studio を使用して実現したことをとても嬉しく思っています。このような膨大な数の多様なユースケースをサポートするために、Google は引き続き Looker Studio を無料で提供していきます。

引用元：Google Cloud blog-統合ビジネス インテリジェンス プラットフォーム、Looker の次なる進化の紹介 

一般企業の域を超えた活用方法でなかなか真似ができそうにありませんが、Webや広告のアクセス解析以外でも、多様な使われ方がされているようです。

Webや広告だけの活用ではなく、社内の様々な課題を「これはLooker studioで解決できるかも？」と日々考えていると、色々な活用の用途が見出せそうですね。

Looker Studioを活用するにあたっての注意点

さて、メリットが多く、おすすめのLooker Studioですが、活用する上で注意すべきポイントもいくつかあります。しっかり把握しておきましょう。

使用できるグラフ数に上限がある 

Googleデータポータルは、1ページあたりのグラフの数が50個までに制限されています。使い方によっては、すぐに上限に近づいてしまいますから、注意が必要です。 使用するデータを絞るなどの対策が必要です。

データ量が多いと動作が重くなってしまう

収拾したり、統合したりするデータ量が大きいと、Looker Studioの動作が重くなってしまいます。これには根本的な解決策はありません。対策としては、自動更新の頻度を長めにしたり、分析すべきデータを絞るといった方法になります。

Looker StudioとLooker Studio Proとの比較 

Looker Studioは無料であり、基本的にGoogleデータポータルで使えた機能は使えるようです。

もともとのLookerがもつ高度な機能の一部は Looker Studio Proとして有償で提供が開始されることも、改称と合わせて発表されました。

現時点では新しいエンタープライズ管理機能・チームコラボレーション機能、SLAなどはLooker studio Proでの提供となるようです。

ツールを選ぶ基準は、データ分析における課題次第です。

上述したようなLooker Studio Proにしかない機能ではないと解決しない課題をお持ちの場合には、 Looker Studio Proの使用が推奨されますが、まず導入したい場合には Looker Studioから導入するのがおすすめです。

データ分析における課題はありませんか？

ツールを選ぶ基準については、データ分析における課題次第とお伝えしました。

具体的にはどのような課題があるのでしょうか。その課題を明確にして、Looker Studioで課題がクリアできるかどうかを検討してみる必要があります。

データ分析におけるよくある課題

データが集約されておらず、各システムごとのデータベースに分散した状態… 

Looker StudioをはじめとするBIツールはとても有益なツールではありますが、元となるデータが整っていないと価値を発揮できません。

まずはデータを整えるところから始めましょう。

分析に必要なデータの定義がバラバラでBI導入が難しい 

分析に必要なデータの定義がバラバラになっている状態もBI導入が難しくなる課題の一つです。

データは集まって整理されているが、可視化するツールがない…

BIツールの導入を検討しているけど、どのツールがいいの？ とお悩みの企業様も多いでしょう。いきなり有料ツールを導入するのではなく、Looker Studioを導入して、BIで何をどのように可視化ができるかを試すのも有効な手段です。

社内にデータアナリストがいないのでツールの導入・運用が不安… 

この場合は、社内で担当者を指名して、ツールの導入・運用を任せる方法か、外部会社に委託する方法があります。

運用については、社内に適性のある人がいれば教育次第で可能なケースがありますが、導入については難易度が高いため、外部会社に依頼の上行うのがおすすめです。

BIツールを既に導入しているが、使いこなせていない… 

以前の担当者が導入したBIツールがあるが、現在は詳しい人がおらず、使いこなせなくなっているケースも聞きます。

社内で新しい担当者を指名して教育する、運用を外部会社に委託するなどのほか、Looker Studioなど、社内で色々な人が使いやすいツールに置き換えるなどの方法もあります。

「BIツール導入・運用 サービス」の活用という方法も

SORAMICHIでは、DXソリューションのサービスとして「BIツール導入・運用 サービス」をご提供しています。

お客様の企業戦略や経営課題を丁寧にヒアリングさせていただき、目的の達成や成果につながるKPI設計・体系化を行った上で最適なBIの設定・導入・運用を支援いたします。

SORAMICHI の「BIツール導入・運用サービス」で出来ること 

SORAMICHIのサービスで出来ることをご紹介します。

BIツール運用・導入のサービスは様々な会社が提供していますが、その中でもSORAMICHIをお勧めする理由もご紹介します。

ビジネス課題とBIツールの導入目的の明確化 

まずは丁寧なヒアリングでBIツールを導入する目的は何か？を明確化します。

運用・導入サービス提供会社のゴールはツールを導入することですが、お客様のゴールは売り上げ拡大であり、そのための手段がスムーズで根拠ある経営課題の意思決定のはずです。

BIツールはその意思決定のための更なる手段にすぎません。

なんとなくツールを導入・運用していることに満足…ということは絶対避ける必要がありますが、陥りがちな失敗です。SORAMICHIは、あくまでもお客様ビジネスの向上を踏まえた目的の明確化をしています。

分析データの整理・定義

BIツールを導入する前に目的の達成に必要なデータがあるのか確認し、データの定義を明確化します。

この辺りは、サービス提供会社によりどこまで提供会社がやるか？お客様に負担がかかるか？という範囲が大きく変わるポイントです。

SORAMICHIでは、お客様にご負担がなるべくかからないよう、分析データの整理・定義をさせていただきます。

どのデータが目的必要なのか、どれは不要なのか…さまざまなお客様をサポートさせていただいた経験も踏まえて、ご提案もさせていただきます。

明確化したビジネス課題を解決できるダッシュボード設計 

成果に直結しないダッシュボードでは意味がありません。目的や課題解決につながる「ファクト」や「ディメンション」などの要素決めについて、ご提案のうえ設計させていただきいます。

場合によってはお客様の各部署へのヒアリングなども丁寧に行い、最適なダッシュボードを作成いたします。

BI利用ユーザーの明確化 

社内で使いたい方が使えないツールでは意味がありません。

常に利用されるユーザーを想定したうえで、ツールを設計します。

マーケティングDXにつながる運用サポート 

導入後も、よりデータ活用ができる体制構築をご支援します。

お客様に寄り添い、常にお客様のビジネス向上をサポートいたします。

SORAMICHIの「BIツール導入・運用サービス」について、詳しくはこちらをご覧ください。漠然とした課題感でも大歓迎です！お問い合わせお待ちしております。

まとめ 

さて、いままで、「Googleデータポータル」が「Looker Studio」になった理由の背景と変更点を解説してきました。

繰り返しになりますが、今後、企業の経営において、データの活用はさらに進み、必須となるでしょう。

どの規模でデータ活用を行うのかは企業様それぞれのご事情によりますが、SORAMICHIではどのようなケースでも最適なデータ活用の方法のご提案をさせていただくことが可能です。

「データ活用どうすればいいんだろう…」とお悩みの際は、ぜひお気軽にご相談ください。