【2026年版】無料BIツールならLooker Studio？9つの主要ツールを実務目線で徹底比較

「無料のBIツールを探しているけど、Looker Studioが本当に最適なのか分からない」「他の無料BIツールとどう違うの？」そんな疑問をお持ちではないでしょうか。

データ分析やレポート作成の効率化を図りたいものの、予算の制約からまずは無料ツールで始めたいというニーズは、マーケターや中小企業の担当者に共通する悩みです。結論から言えば、Looker StudioはGA4やGoogle広告などGoogleサービスと連携する場合に最適解となりますが、用途によっては他のツールがより適している場合もあります。

この記事では、Looker Studioを含む9つの主要な無料BIツールを実務目線で徹底比較し、あなたの業務に最適なツール選定をサポートします。各ツールの特徴、メリット・デメリット、具体的な使い分けまで、実践的な情報を網羅的にお届けします。

【結論】Looker Studioが最適なケース・そうでないケース

Looker Studioは全ての用途で最適なBIツールというわけではなく、業務内容やデータソースによって向き不向きが明確に分かれます。この章では、Looker Studioを選ぶべきケースと避けるべきケースを具体的に解説し、あなたの状況に合った判断基準を提供します。

マーケティング担当者には最有力候補

マーケティング業務においてLooker Studioは圧倒的な優位性を持ちます。理由は、GA4（Google Analytics 4）、Google広告、Google Search Consoleなど、マーケターが日常的に使うツールとの標準連携が完備されているためです。

具体的には、以下のような業務で威力を発揮します。

• Webサイトのアクセス解析レポート自動化：GA4のデータを元に、PV数、ユーザー数、コンバージョン率などを視覚化し、毎週・毎月の定例レポート作成時間を90%削減できます
• 広告運用のダッシュボード作成：Google広告、Meta広告、Yahoo!広告などのデータを一元管理し、ROAS（広告費用対効果）やCPA（顧客獲得単価）をリアルタイムで監視できます
• SEO施策の効果測定：Search Consoleのデータと組み合わせて、検索順位やクリック率の推移を可視化し、施策の効果を定量的に評価できます

特に、Googleのエコシステム内でデータ分析を完結させたい場合、Looker Studioは追加コストなしで高度な可視化が実現できる最適解となります。

社内データ分析ならPower BIやMetabaseも検討を

一方、社内の業務システムやExcelデータを中心に分析したい場合は、Looker Studio以外の選択肢が有力候補となります。特に以下のケースでは代替ツールを検討すべきです。

Power BI Desktop（無料版）が適しているケース

• Excelファイルを主なデータソースとする財務分析や売上分析
• Windowsクライアント環境でオフライン作業が必要な業務
• Microsoft 365（旧Office 365）との連携を重視する企業

Power BIは、Excelとの親和性が極めて高く、複雑なDAX関数を使った集計やピボットテーブル的な操作がLooker Studioより直感的に行えます。ただし、無料版は作成したレポートの共有に制限があるため、社内の限られたメンバーでの利用が前提となります。

Metabaseが適しているケース

• 自社サーバーやクラウド上でBIツールを運用したい場合
• SQLを直接記述して柔軟なデータ抽出を行いたい場合
• セキュリティポリシー上、外部サービスにデータを送信できない企業

Metabaseはオープンソースのため、Docker等で自社環境にインストールして完全にコントロールできます。データベース（PostgreSQL、MySQL、BigQueryなど）に直接接続し、SQL知識があればLooker Studio以上に高度な分析が可能です。

3つの判断軸で最適ツールを見極める方法

BIツール選定で迷った際は、以下の3つの判断軸で評価すると、自社に最適なツールが明確になります。

判断軸1：主要データソースの所在

まず、分析したいデータがどこに保存されているかを洗い出してください。Looker Studioは「Googleのサービス群」に最適化されており、それ以外のデータソースの場合はコネクタの追加や有料ツール（Supermetricsなど）の併用が必要になるケースがあります。

判断軸2：利用者のスキルレベル

• ノーコードで直感操作を重視：Looker Studio、Tableau Public
• SQLやコードを書ける：Metabase、Superset、Grafana
• Excel操作が得意：Power BI Desktop

Looker Studioはドラッグ&ドロップで操作できるため、プログラミング知識がないマーケターでも扱いやすい設計です。一方、MetabaseやSupersetはSQL記述が前提となるため、エンジニアや情報システム部門向けと言えます。

判断軸3：データの機密性とセキュリティ要件

• クラウド型で問題ない：Looker Studio、Power BI、Tableau Public
• 社内サーバーで完結させたい：Metabase、Grafana、Superset（オンプレミス構築）

金融機関や医療機関など、データの外部送信に厳格な制限がある場合、オープンソースのBIツールを自社環境にインストールする選択肢が現実的です。この場合、初期構築にエンジニアリソースが必要となる点は留意してください。

これら3つの軸で評価した結果、「Googleサービス中心 × ノーコード × クラウド型でOK」という条件が揃えば、Looker Studioが最適解となります。

Looker Studioとは？無料で使える理由と基本機能

Looker Studioは、Googleが提供する無料のクラウド型BIツールで、2022年10月に「Googleデータポータル」から名称変更されました。このツールの最大の特徴は、Googleアカウントさえあれば誰でも無料で利用でき、プログラミング知識なしでデータの可視化とレポート作成が可能な点です。

Googleアカウントだけで即スタート可能

Looker Studioを使い始めるための準備は驚くほどシンプルです。必要なのはGoogleアカウント（Gmail等）だけで、ソフトウェアのインストールやクレジットカード登録は一切不要です。

利用開始の手順

1. ブラウザで「https://lookerstudio.google.com/」にアクセス
2. Googleアカウントでログイン
3. 「空のレポート」または「テンプレート」を選択
4. データソースを接続して即座にレポート作成開始

これだけで、数分後には実際のダッシュボードを作成し始められます。他の企業向けBIツール（Tableau、Domo、Sisenseなど）では、無料トライアル期間後に有料プランへの移行が必要ですが、Looker Studioは永続的に無料で利用できる点が大きな違いです。

また、Googleアカウントのエコシステムに統合されているため、以下のメリットもあります。

• 権限管理が容易：Googleドライブと同様の共有設定で、閲覧権限・編集権限を細かく制御可能
• 自動バックアップ：作成したレポートはクラウド上に自動保存され、バージョン管理も可能
• マルチデバイス対応：PC、タブレット、スマートフォンのいずれからでもアクセス・閲覧可能

個人事業主やスタートアップなど、初期投資を抑えたい場合に理想的な選択肢と言えます。

GA4・Google広告・スプレッドシートとの連携が標準装備

Looker Studioの真価は、Googleの各種サービスとのシームレスな連携にあります。標準で用意されている主要なコネクタ（データソース接続機能)は以下の通りです。

主要なGoogleサービス連携

特にGA4との連携は、従来のユニバーサルアナリティクスよりも設定が簡略化されており、ワンクリックで接続完了します。接続後は、ディメンション（分析軸）や指標（計測値）をドラッグ&ドロップで配置するだけで、折れ線グラフ、棒グラフ、表、ヒートマップなど多様な可視化が即座に完成します。

また、スプレッドシートとの連携により、以下のような応用も可能です。

• 予算と実績の比較：スプレッドシートに月別予算を入力し、GA4の実績データと並べて予実管理
• マスタデータの参照：商品マスタや顧客区分をスプレッドシートで管理し、Looker Studio上で結合（JOIN）して分析
• 手動データの補完：APIで取得できないデータ（オフライン売上など）をスプレッドシートで管理し、オンラインデータと統合

これにより、複数のデータソースを横断した統合ダッシュボードが、プログラミングなしで構築できます。

制限事項：商用利用・データ保存期間・同時編集数

完全無料で使えるLooker Studioですが、いくつかの制限事項を理解しておく必要があります。ただし、これらは一般的な利用においてはほとんど問題にならないケースが多いです。

主な制限事項

これらの制限を踏まえても、中小企業やマーケティング部門の日常的なレポーティング業務においては、Looker Studioの無料機能で十分に実用的な運用が可能です。

実際の管理画面スクリーンショットで見る操作イメージ

Looker Studioの操作画面は、直感的なドラッグ&ドロップインターフェースで構成されています。ここでは、実際の画面構成と基本操作の流れを解説します。

メイン画面の構成要素

Looker Studioのレポート編集画面は、以下の4つのエリアで構成されています。

基本的な操作フロー

レポート作成の基本的な流れは以下の通りです。

1. ツールバーから「グラフを追加」を選択（例：折れ線グラフ）
2. キャンバス上の任意の位置にドラッグして配置
3. プロパティパネルで「ディメンション」を選択（例：日付）
4. プロパティパネルで「指標」を選択（例：セッション数）
5. 必要に応じてフィルター条件を追加（例：デバイスカテゴリ = モバイル）
6. スタイル設定で色やフォントをカスタマイズ

このように、コードを一切書かずに、視覚的な操作だけでレポートが完成します。ExcelやPowerPointの操作に慣れている方であれば、数時間の学習で基本的なレポート作成が可能です。

また、Looker Studioにはテンプレートギャラリーが用意されており、GA4レポート、Google広告レポート、SEOレポートなど、用途別のテンプレートを選択して即座に使い始めることもできます。初めて使う場合は、テンプレートをカスタマイズする形で始めると、効率的に機能を習得できます。

【9ツール比較表】無料BIツールの全体像

無料で使えるBIツールは、大きく「クラウド型」と「オープンソース型」の2つに分類されます。この章では、9つの主要ツールを体系的に整理し、それぞれの特徴と適用シーンを明確にします。

クラウド型（Looker Studio / Power BI / Tableau Public / Zoho Analytics）

クラウド型BIツールは、ブラウザ上で動作し、サーバー構築やソフトウェアインストールが不要なため、導入ハードルが低いのが特徴です。以下、主要な4つのクラウド型ツールを比較します。

Looker Studio（旧Googleデータポータル）

• 料金体系：完全無料（利用制限なし）
• 主なデータソース：GA4、Google広告、Search Console、スプレッドシート、BigQuery
• 操作難易度：★★☆☆☆（直感的なドラッグ&ドロップ操作）
• 向いている業務：Webマーケティングのレポーティング、GA4分析、広告運用のダッシュボード
• 特徴：Googleエコシステムとの親和性が極めて高く、マーケター向けに最適化されています。無料でありながら共有機能やリアルタイム更新が充実しており、クライアントへのレポート提供にも適しています。

Microsoft Power BI Desktop（無料版）

• 料金体系：Desktop版は無料（ただしレポート共有にはPower BI Pro/Premiumが必要）
• 主なデータソース：Excel、CSV、SQL Server、Azure、各種クラウドサービス
• 操作難易度：★★★☆☆（Excelユーザーには親しみやすい）
• 向いている業務：社内の財務分析、売上分析、在庫管理、Excelベースの業務改善
• 特徴：Windows環境でのローカル作業に強く、DAX関数による高度な集計が可能です。ただし、無料版ではレポートの共有が制限されるため、個人または小規模チーム向けです。Microsoft 365との統合により、SharePointやTeamsとの連携もスムーズです。

Tableau Public

• 料金体系：完全無料（ただし作成したデータは原則オンライン公開）
• 主なデータソース：Excel、CSV、Google スプレッドシート、Web Data Connector
• 操作難易度：★★★☆☆（高機能だが学習コストあり）
• 向いている業務：データジャーナリズム、公開用のインフォグラフィック、ポートフォリオ作成
• 特徴：可視化の美しさと表現力は業界トップクラスで、複雑なチャートも直感的に作成できます。ただし、作成したダッシュボードは原則公開されるため、社内の機密データには使えない点に注意が必要です。非公開で使いたい場合は有料版（Tableau Creator）への移行が必要です。

Zoho Analytics（無料枠）

• 料金体系：無料プラン（2ユーザー、10,000行まで）、有料プランは月額$24〜
• 主なデータソース：Zoho CRM、Salesforce、Google Analytics、SQL DB、クラウドストレージ
• 操作難易度：★★★☆☆（多機能だが日本語ドキュメントが少ない）
• 向いている業務：CRM分析、営業パイプライン可視化、複数SaaSツールの統合分析
• 特徴：Zohoの他製品（CRM、Books、Deskなど)と連携する場合に威力を発揮します。無料枠は実験的な用途には十分ですが、本格運用には有料プランが現実的です。OLAP機能やAI予測機能も搭載されており、高度な分析ニーズにも対応できます。

クラウド型の選定ポイント

クラウド型の最大のメリットは、インフラ管理が不要で即座に利用開始できる点です。一方、データの機密性が高い場合や、カスタマイズ性を重視する場合は、次に解説するオープンソース型の検討が推奨されます。

オープンソース型（Metabase / Grafana / Superset / Pentaho / Graylog）

オープンソース型BIツールは、自社サーバーやクラウド環境（AWS、GCPなど）に自らインストールして運用するタイプです。初期構築にエンジニアリソースが必要ですが、完全にコントロールできるため、セキュリティやカスタマイズ性を重視する企業に適しています。

Metabase

• 料金体系：オープンソース版は無料、エンタープライズ版は年間$500〜（監査ログ等の機能追加）
• 主なデータソース：PostgreSQL、MySQL、BigQuery、MongoDB、Snowflake等ほぼ全てのDB
• 操作難易度：★★☆☆☆（SQL不要のクエリビルダーとSQL直書きの両対応）
• 向いている業務：社内DBの可視化、データ探索、簡易的なダッシュボード作成
• 特徴：最も導入しやすいOSS-BIツールと評価されており、Dockerで5分で立ち上げられる手軽さが特徴です。SQLを書けない人向けにGUIクエリビルダーがあり、一方でエンジニアはSQLを直接実行できます。権限管理もシンプルで、部署ごとにダッシュボードへのアクセスを制御可能です。

Grafana

• 料金体系：オープンソース版は無料、Grafana Cloudは使用量に応じた従量課金
• 主なデータソース：Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch、MySQL、PostgreSQL
• 操作難易度：★★★★☆（タイムシリーズデータ分析に特化、初見では難解）
• 向いている業務：サーバー監視、IoTデータの可視化、リアルタイムメトリクス分析
• 特徴：時系列データの可視化に特化したツールで、インフラエンジニアやSREチームで広く採用されています。サーバーのCPU使用率、ネットワークトラフィック、アプリケーションのレスポンスタイムなど、時間軸での変化を追跡する用途に最適です。アラート機能も強力で、閾値超過時のSlack通知なども設定可能です。

Apache Superset

• 料金体系：完全無料（Apache License 2.0）
• 主なデータソース：ほぼ全てのSQLデータベース、Druid、BigQuery
• 操作難易度：★★★☆☆（SQL Labによるクエリ実行とダッシュボード作成）
• 向いている業務：データサイエンティストのデータ探索、モダンなダッシュボード作成
• 特徴：Airbnbで開発され、現在はApache財団が管理するモダンなBIツールです。UI/UXがスタイリッシュで、ドリルダウン機能やフィルター連動が強力です。Pythonベースで拡張性が高く、カスタムビジュアライゼーションの追加も可能ですが、構築には相応の技術力が求められます。

Pentaho（コミュニティ版）

• 料金体系：コミュニティ版は無料、エンタープライズ版は商用サポート付き
• 主なデータソース：RDBMS全般、NoSQL、Hadoop、クラウドストレージ
• 操作難易度：★★★★☆（ETL含む総合的なデータ統合基盤、学習コスト高）
• 向いている業務：データウェアハウス構築、複雑なETL処理、OLAP分析
• 特徴：BIツールというよりはデータ統合プラットフォームで、Pentaho Data Integration（通称Kettle）によるETL処理が強みです。複数のデータソースからデータを抽出・変換・統合し、分析可能な形に整える「データの前処理」に重点を置いています。大規模なデータ基盤構築には有力ですが、シンプルなレポーティングだけならオーバースペックです。

Graylog

• 料金体系：オープンソース版は無料、エンタープライズ版は商用サポート付き
• 主なデータソース：ログファイル（Syslog、JSON、CSV等）、Elasticsearch
• 操作難易度：★★★★☆（ログ分析に特化、設定には専門知識が必要）
• 向いている業務：セキュリティログ監視、アプリケーションログ分析、障害調査
• 特徴：ログ解析専用のツールで、サーバーログやアプリケーションログを収集・検索・可視化します。リアルタイムでのログ監視とアラート機能が強力で、セキュリティインシデントの検知や、Webサービスのエラーログ分析に活用されます。BIツールというよりは監視・分析基盤としての位置づけです。

オープンソース型の選定ポイント

オープンソース型は、初期構築とメンテナンスにエンジニアリソースが必要ですが、ライセンス費用が不要で、完全に自社環境でコントロールできるメリットがあります。セキュリティポリシー上、外部サービスにデータを送信できない企業や、高度なカスタマイズが必要な場合に有力な選択肢となります。

一覧比較表：料金・データソース・難易度・向いている業務

9つのツールを一覧表で比較し、あなたの業務に最適なツールを見つけやすくします。

用途別クイック診断

• とにかく今日から無料で始めたい → Looker Studio
• Excelデータを分析したい → Power BI Desktop
• 美しいグラフを公開したい → Tableau Public
• 社内DBをノーコードで可視化 → Metabase
• サーバー監視のダッシュボード → Grafana
• データサイエンティスト向けの探索 → Apache Superset
• 複雑なETL処理も含めて構築 → Pentaho
• ログ分析とセキュリティ監視 → Graylog

この表を参考に、あなたの「データソース」「技術レベル」「導入環境」の3つを照らし合わせれば、最適なツールが絞り込めます。次章では、Looker Studioが特に力を発揮する具体的なシーンを詳しく解説します。

Looker Studioを選ぶべき5つのシーンと具体例

Looker Studioは汎用的なBIツールですが、特に効果を発揮する5つの典型的なシーンがあります。この章では、実務で即活用できる具体例とともに解説します。

① GA4のレポートを自動化したい（マーケター向け）

Webマーケターの最も一般的な課題の一つが「GA4のデータをExcelやスプレッドシートに手作業でエクスポートし、レポートを作成する」という定期作業です。Looker StudioとGA4を連携すれば、この作業を完全自動化できます。

具体的な活用例

• 毎週の定例会議用レポート：月曜日9時に先週1週間のPV数、ユーザー数、コンバージョン数、流入経路別の内訳を自動更新したダッシュボードをSlackやメールで共有
• キャンペーン効果測定：特定の広告キャンペーン期間中の成果を、リアルタイムで可視化。キャンペーン終了後も、過去データとの比較が容易
• ランディングページのABテスト分析：ページURL別の直帰率、セッション時間、コンバージョン率を並列表示し、どちらのページが効果的か一目で判断

導入効果（実測値の例）

ある中小企業のマーケティング担当者（1名体制）の事例では、従来は毎週2時間かけてExcelレポートを作成していましたが、Looker Studio導入後はレポート作成時間が週10分に短縮（95%削減）されました。浮いた時間を施策の企画・実行に充てることができ、コンバージョン率が20%改善したという成果も報告されています。

テンプレートの活用

GA4とLooker Studioを連携する際は、公式テンプレートギャラリーから「GA4レポートテンプレート」を選ぶことで、以下の指標が最初から設定された状態でスタートできます。

• ユーザー獲得（流入元別のユーザー数）
• エンゲージメント（セッション数、エンゲージメント率、イベント数）
• コンバージョン（目標達成数、コンバージョン率）
• ユーザー属性（デバイス、地域、年齢層など）

このテンプレートをベースに、自社独自のKPI（例：特定商品の詳細ページビュー数）を追加するだけで、実用的なレポートが即座に完成します。

② Google広告・Meta広告のダッシュボードを一元化

複数の広告媒体を運用している場合、各プラットフォームの管理画面を個別にチェックする手間が発生します。Looker Studioを使えば、Google広告、Meta広告（Facebook/Instagram）、Yahoo!広告などのデータを1つのダッシュボードに統合できます。

具体的な活用例

• 媒体横断の費用対効果比較：Google広告のCPA（顧客獲得単価）が5,000円、Meta広告が7,000円といった比較を、同一画面で確認し、予算配分を最適化
• リアルタイムの予算管理：月間広告予算100万円に対して、現時点での消化額と残額をスコアカード形式で表示。予算オーバーの早期検知が可能
• クリエイティブ別の成果分析：広告バナーのデザインパターン別にCTR（クリック率）やCVR（コンバージョン率）を比較し、勝ちパターンを特定

連携方法

• Google広告：Looker Studioの標準コネクタで直接接続（ワンクリック）
• Meta広告：SupermetricsやWindsor.ai等のサードパーティコネクタを使用（一部有料）、またはFacebook広告データをスプレッドシートにエクスポート後、手動または自動更新で連携
• Yahoo!広告：公式APIまたはデータフィードをスプレッドシート経由で連携

ダッシュボード構成例

このような統合ダッシュボードがあれば、朝礼時に5分で全媒体の状況を把握でき、意思決定のスピードが劇的に向上します。

③ スプレッドシートのデータを可視化（営業・CS部門）

営業部門やカスタマーサクセス部門では、CRMやSFAツールを使っていない企業も多く、Googleスプレッドシートで顧客情報や案件管理を行っているケースが一般的です。Looker Studioを使えば、スプレッドシートのデータを即座にダッシュボード化できます。

具体的な活用例

• 営業パイプライン可視化：商談ステージ別（アポ取得→提案→見積提示→受注）の案件数と金額を、ファネルチャートで表示。どのステージでボトルネックが発生しているか一目で把握
• 顧客満足度調査の集計：Googleフォームで収集したアンケート結果（スプレッドシートに自動記録）を、評価別の円グラフや時系列推移で可視化
• サポート問い合わせの分析：問い合わせ内容をカテゴリ別（製品・請求・技術サポート）に集計し、どの分野でサポート工数が多いかを定量化

連携手順

1. Googleスプレッドシートにデータを入力（または他システムからインポート）
2. Looker Studioで「データソースを追加」→「Googleスプレッドシート」を選択
3. 対象のスプレッドシートとシート名（タブ）を指定
4. データが自動認識され、グラフ作成が可能に

データ更新の自動化

スプレッドシートのデータが更新されれば、Looker Studioのダッシュボードも自動的に最新データに更新されます。更新頻度は以下から選択可能です。

• リアルタイム（データソースを開くたびに再取得）
• 15分ごと
• 1時間ごと
• 日次

例えば、営業担当者が商談結果をスプレッドシートに入力すれば、次に管理職がダッシュボードを開いた際には即座に反映されているため、Excelファイルをメールで送り合う必要がなくなります。

④ 社外関係者への共有レポート作成（代理店・フリーランス）

マーケティング代理店やフリーランスのコンサルタントが、クライアントに定期レポートを提供する際、Looker Studioは非常に有効です。理由は、リアルタイム更新されるレポートURLを共有するだけで、クライアントが自由に最新データを確認できるためです。

具体的な活用例

• 広告運用代行のレポート：クライアントのGoogle広告アカウントに接続し、レポートURLを共有。クライアントは24時間いつでも広告成果を確認でき、透明性が向上
• SEOコンサルティングの進捗報告：Search Consoleのデータを可視化し、検索順位の推移、クリック数の増加、対策キーワードごとのパフォーマンスを共有
• Webサイト改善提案：GA4のユーザー行動データ（直帰率、離脱ページ、コンバージョンファネル）を元に、改善すべきポイントを視覚的に示す

共有設定の柔軟性

Looker Studioのレポート共有は、以下の3つの権限レベルで制御できます。

1. 閲覧のみ：レポートを見ることだけ可能（クライアント向け）
2. 編集可能：グラフの追加・変更が可能（チームメンバー向け）
3. データソースの管理も可能：データ接続の変更も可能（管理者向け）

また、共有URLは以下の形式から選択できます。

• リンクを知っている全員：URLを知っていれば誰でも閲覧可能（パスワード不要）
• 特定のユーザーのみ：Googleアカウントのメールアドレスを指定して共有
• ドメイン内のユーザー：自社ドメイン（例：@example.com）のアカウントのみ閲覧可能

クライアントにGoogleアカウントがない場合でも、「リンクを知っている全員」設定にすれば、パスワードなしで閲覧できるため、共有の手間が大幅に削減されます。

PDFエクスポート機能

定例会議用に紙資料が必要な場合、Looker StudioのレポートはPDF形式でダウンロードも可能です。これにより、オンラインダッシュボードと紙資料の両方を、同一ソースから提供できます。

⑤ 予算ゼロで今日から始めたい（スタートアップ・個人事業主）

スタートアップや個人事業主にとって、BIツールへの初期投資は大きなハードルです。Looker Studioは完全無料で、かつクレジットカード登録も不要なため、今日この瞬間からデータ分析を始められます。

具体的な活用例

• ブログ収益の可視化：アフィリエイト収益（スプレッドシートで管理）とブログのPV数（GA4）を組み合わせて、「PVあたり収益」を算出し、収益性の高い記事を特定
• SNSマーケティングの効果測定：InstagramやTwitterの投稿データ（エンゲージメント率、フォロワー増減）をスプレッドシートに記録し、投稿タイプ別（画像・動画・テキスト）の効果を分析
• オンラインショップの売上管理：BASE、STORES、Shopifyなどの売上データをCSVエクスポート→スプレッドシート経由でLooker Studioに連携し、商品別売上ランキングや月次推移を可視化

初期投資ゼロのメリット

従来、BIツールと言えばTableau（月額$70〜）、Domo（月額$83〜）、Sisense（月額$500〜）といった高額なSaaSが主流でしたが、Looker Studioはこれらと同等の機能を永続的に無料で提供しています。

これにより、以下のような戦略が可能になります。

• 小さく始めて大きく育てる：まずは無料のLooker Studioで分析基盤を構築し、ビジネスが成長した段階で有料の高機能BIツールに移行（初期リスクゼロ）
• 複数プロジェクトでの活用：個人で複数のWebサイトや事業を運営している場合、プロジェクトごとにレポートを作成してもコストが発生しない
• 試行錯誤のコストが低い：「このグラフは使いづらい」と感じたら即座に作り直せる。有料ツールのような「せっかく契約したから使わなきゃ」というサンクコストが発生しない

実際、多くのスタートアップ企業が、創業期にはLooker Studioでデータ分析を開始し、資金調達後に本格的なBIツールへ移行するという段階的な戦略を採用しています。

Looker Studioのデメリットと代替候補

Looker Studioは優れた無料BIツールですが、万能ではありません。この章では、実務で直面しやすいデメリットと、その解決策・代替候補を具体的に解説します。

デメリット① Googleエコシステム外のデータソース連携がやや弱い

Looker Studioの最大の弱点は、Googleのサービス以外のデータソース連携において、標準機能だけでは対応しきれないケースがある点です。

具体的な課題

• Salesforce、HubSpot、Shopifyなどの主要SaaSツール：標準コネクタが用意されておらず、サードパーティのコネクタ（有料）が必要
• 社内データベース（MySQL、PostgreSQL）への直接接続：標準機能では不可。BigQuery経由での接続が必要
• カスタムAPIからのデータ取得：Apps Scriptなどでの開発が必要で、エンジニアリソースが必要

具体例：Shopifyの売上データを連携したい場合

Shopifyの売上データをLooker Studioで可視化しようとすると、以下のいずれかの方法が必要です。

1. Supermetrics（有料コネクタ）を使用：月額$99〜で、ShopifyのデータをLooker Studioに直接接続可能
2. Shopifyの管理画面からCSVエクスポート→スプレッドシートにアップロード→Looker Studioに接続：無料だが手動作業が発生
3. Zapier等の連携ツールで自動化：月額$19.99〜で、Shopifyのデータを自動的にスプレッドシートに転記

このように、Googleエコシステム外のデータソースを扱う場合、追加コストまたは手作業が発生する点は留意が必要です。

対策：コネクタ追加 or Supermetrics等の有料ツール併用

Googleエコシステム外のデータソース連携には、以下の3つの対策が有効です。

対策1：コミュニティコネクタの活用（無料）

Looker Studioには、サードパーティの開発者が作成した「コミュニティコネクタ」が多数公開されています。以下のような主要サービス向けのコネクタが利用可能です。

• Facebook広告、Instagram広告：Meta公式のコネクタ
• GitHub：リポジトリの統計情報を可視化
• Stripe：決済データの分析
• Mailchimp：メールマーケティングの効果測定

これらは無料で利用できますが、品質や更新頻度は開発者に依存するため、商用利用の場合は注意が必要です。

対策2：Supermetricsの導入（有料・推奨）

Supermetricsは、100以上のマーケティングプラットフォーム（Meta広告、LinkedIn広告、TikTok広告、Shopify、Amazon Adsなど）のデータをLooker Studioに統合できる有料コネクタです。

• 料金：月額$99〜（スタンダードプラン）
• メリット：データ取得の自動化、エラー時のサポート、定期的な機能アップデート
• デメリット：追加コストが発生する

広告代理店やEコマース事業者など、複数の広告媒体やECプラットフォームのデータを統合したい場合、Supermetricsの導入で作業工数が大幅に削減されるため、費用対効果は高いと言えます。

対策3：BigQuery経由での接続（中級者向け）

社内データベースのデータをLooker Studioで扱いたい場合、BigQueryを中継地点として使う方法が推奨されます。

1. 社内DB（MySQL、PostgreSQL等）からBigQueryにデータを転送（Cloud Data Transfer Service等を使用）
2. BigQueryからLooker Studioに接続（標準コネクタで可能）

この方法により、大量のデータでも高速に処理でき、かつSQL Viewで事前集計を行うことでLooker Studio側の負荷を軽減できます。ただし、BigQueryの利用料金（従量課金）が発生する点と、初期設定にエンジニアリソースが必要な点は考慮してください。

デメリット② 複雑な統計分析・予測モデルには不向き

Looker Studioは「データの可視化」に特化しており、高度な統計分析や機械学習モデルの構築には対応していません。

具体的にできないこと

• 予測分析：来月の売上予測、顧客のチャーン率予測など
• 相関分析・回帰分析：複数の変数間の関係性を数式で表現
• クラスタリング：顧客をRFM分析で自動的にセグメント化
• A/Bテストの統計的有意性検定：t検定、カイ二乗検定などの実施

これらの分析が必要な場合、Looker Studioは「分析結果の可視化」に留め、分析自体は別のツールで実施する必要があります。

代替案：Metabase（SQL直打ち）、Power BI（DAX関数）

高度な統計分析が必要な場合、以下のツールが代替候補となります。

代替案1：Metabase + SQLによる集計

Metabaseでは、SQLを直接記述してデータを集計できます。これにより、以下のような分析が可能です。

• 移動平均の算出：売上の7日移動平均や30日移動平均を計算し、トレンドを可視化
• 前年同期比の計算：今年のデータと昨年のデータをSQL内でJOINして比較
• 条件分岐の複雑な集計：CASE文を使った柔軟な分類・集計

ただし、Metabaseも機械学習モデルの構築には対応していないため、予測分析が必要な場合はPythonやR言語と組み合わせる必要があります。

代替案2：Power BI + DAX関数

Power BIでは、DAX（Data Analysis Expressions）という関数言語を使って、高度な計算を実行できます。

• タイムインテリジェンス関数：YTD（年初来累計）、QTD（四半期累計）などの期間計算
• 統計関数：標準偏差、分散、パーセンタイルなどの統計値計算
• 予測分析（基本的なもの）：線形回帰による簡易的な予測

Power BIは、Looker Studioよりも統計分析寄りの機能が充実していますが、本格的な機械学習にはやはりPythonやRと連携する必要があります。

代替案3：PythonやR + Jupyter Notebook（データサイエンティスト向け）

本格的な予測分析や機械学習が必要な場合、PythonのPandas、scikit-learn、TensorFlow等を使った分析が必要です。この場合、Looker Studioは「分析結果の可視化専用」として使い、分析自体は別環境で実施するという棲み分けが一般的です。

デメリット③ 大規模データ処理のパフォーマンス

Looker Studioは、データソースから都度データを取得する仕組みのため、大量のデータ（数百万行以上）を扱う場合、レポートの読み込みに時間がかかることがあります。

具体的なパフォーマンス課題

• GA4で1年分のイベントデータ（数千万行）を表示：初回読み込みに30秒以上かかる
• 複数のデータソースを結合（JOIN）した複雑なレポート：データ取得のタイムアウトが発生する可能性
• リアルタイム性の高いダッシュボード：データ更新の遅延が発生する場合がある

BigQuery併用で解決可能

大規模データのパフォーマンス問題は、BigQueryを中継することで大幅に改善できます。

BigQuery活用のメリット

1. 事前集計：BigQuery上で日次・月次などで集計済みのテーブル（またはView）を作成しておき、Looker Studioはその集計結果を参照する
2. 高速クエリ：BigQueryは分散処理により、数億行のデータでも数秒でクエリ結果を返せる
3. キャッシュ機能：同じクエリは24時間キャッシュされるため、2回目以降の読み込みが高速化

具体的な実装例

GA4のデータは、標準機能でBigQueryにエクスポート可能（1日1回自動実行）です。このデータを元に、以下のようなSQL Viewを作成します。

-- 日別・流入元別の集計View
CREATE VIEW analytics.daily_summary AS
SELECT
  DATE(event_timestamp) AS date,
  traffic_source.source AS source,
  COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS users,
  COUNT(*) AS events,
  COUNTIF(event_name = 'purchase') AS conversions
FROM `project.analytics_12345.events_*`
GROUP BY date, source

このViewをLooker Studioから参照すれば、数千万行の生データではなく、集計済みの数千行のデータだけを扱うため、レポートの読み込みが数秒で完了します。

BigQueryの料金について

BigQueryは従量課金制で、クエリ実行量に応じて課金されます（$5/1TB）。ただし、毎月1TBまでのクエリは無料枠があるため、中小規模の利用であれば実質無料で運用可能です。

【用途別】Looker Studio以外の最適ツール

Looker Studioが適さないケースでは、用途に応じて以下のツールが最適解となります。この章では、代表的な3つのシーンと推奨ツールを解説します。

Excel中心の業務なら→ Power BI Desktop（無料版）

社内業務でExcelを主要なデータソースとして使っている企業では、Power BI Desktopが最適です。理由は、Excelとの親和性が極めて高く、Excelユーザーにとって直感的な操作感があるためです。

選定理由・始め方・サンプルダッシュボード

Power BI Desktopを選ぶべき理由

• Excelファイルの直接読み込み：.xlsx、.xlsm、.csvファイルをドラッグ&ドロップで即座に読み込み可能
• ピボットテーブル的な操作感：Excelのピボットテーブルに慣れている人なら、すぐに使いこなせる
• DAX関数：Excelの関数（SUM、AVERAGE等）と似た文法で、高度な計算が可能
• Microsoftエコシステム：SharePoint、OneDrive、Teamsと連携し、社内のOffice環境に自然に統合

始め方（5ステップ）

1. Power BI Desktopのインストール
   Microsoft Storeまたは公式サイトから無料ダウンロード（Windows専用）
2. Excelファイルの読み込み
   「データを取得」→「Excel」→ファイルを選択
3. テーブルの選択
   Excel内のシート（テーブル）を指定して読み込み
4. ビジュアルの作成
   右側のペインから「視覚化」を選択（棒グラフ、折れ線グラフ等）
5. レポートの保存
   .pbixファイルとして保存（他のPower BI Desktopユーザーと共有可能）

サンプルダッシュボード例：売上管理

このようなダッシュボードが、Excelの元データがあれば30分程度で作成可能です。

無料版の制約

Power BI Desktopは無料ですが、作成したレポートを他者と共有する際は以下の制限があります。

• 共有方法が限定的：.pbixファイルをメールやファイル共有で渡す形式（受け取った人もPower BI Desktopが必要）
• オンライン公開はPro版が必要：Power BI Service（クラウド版）でのレポート公開には、1ユーザーあたり月額$10のPro版が必要

そのため、社内の限られたメンバー間で共有する用途には適していますが、クライアントへの共有やWeb公開にはLooker Studioの方が適しています。

社内サーバーで完結させたいなら→ Metabase

データの機密性が高く、外部サービスにデータを送信できない企業（金融、医療、官公庁など）では、オープンソースのMetabaseを自社サーバーにインストールする方法が推奨されます。

Docker導入手順・セキュリティ考慮点

Metabaseの導入手順（Docker利用）

Metabaseは、Dockerを使えば5分でインストール可能です。以下、基本的な手順を示します。

本番運用時の推奨構成

開発環境では上記のDockerコマンドで十分ですが、本番環境では以下の対応が推奨されます。

• データベースの外部化：Metabase自体のメタデータ（ユーザー情報、ダッシュボード設定等）を外部DBに保存（デフォルトはH2データベースで、本番運用には不向き）
• リバースプロキシの設定：NginxやApache経由でHTTPS化
• バックアップ設定：定期的なデータベースバックアップ

セキュリティ考慮点

自社サーバーでBIツールを運用する際の主要なセキュリティ対策は以下の通りです。

Metabaseは、オープンソースでありながらエンタープライズグレードのセキュリティ機能を備えており、適切に設定すれば機密性の高いデータも安全に扱えます。

可視化の美しさ重視なら→ Tableau Public

データジャーナリズムやプレゼンテーション資料として、視覚的に美しく、インパクトのあるビジュアライゼーションが必要な場合、Tableau Publicが最適です。

公開前提の注意点・非公開化したい場合の有料移行

Tableau Publicを選ぶべき理由

• 表現力の高さ：複雑なチャート（サンキーダイアグラム、ツリーマップ、地理空間分析など）が直感的に作成可能
• インタラクティブ性：ドリルダウン、フィルター連動、ツールチップのカスタマイズなど、動的な操作が豊富
• 美的完成度：配色、フォント、レイアウトの自由度が高く、デザイン性の高いダッシュボードが作成可能
• コミュニティ：Tableau Public Galleryに優れた作品が多数公開されており、学習教材として活用可能

公開前提の注意点

Tableau Publicの最大の制約は、作成したダッシュボードが原則としてインターネット上に公開される点です。

• データの公開範囲：ダッシュボードとともに、元データ（Excelファイル等）も公開される可能性があるため、個人情報や社外秘データは絶対に使用しない
• 削除方法：公開後、自分のアカウントから削除は可能だが、第三者がダウンロード済みの場合は完全には回収できない
• 適用シーン：オープンデータ（政府統計、公開データセット）を使った分析や、学習・ポートフォリオ作成には最適

非公開で使いたい場合の有料移行

社内の機密データを扱いたい場合、以下の有料版への移行が必要です。

有料版では、Tableau ServerまたはTableau Onlineを使って、社内限定でのダッシュボード公開が可能になります。ただし、コストが高額なため、中小企業が導入する場合は慎重な費用対効果の検討が必要です。

推奨する使い分け

• 公開前提のデータビジュアライゼーション：Tableau Public（無料）
• 社内限定のレポーティング：Looker Studio、Power BI、Metabaseを検討
• 高度な可視化＋非公開が必須：Tableau有料版（予算が潤沢な企業向け）

Looker Studioの始め方【5ステップ・所要時間15分】

Looker Studioは、アカウント作成から最初のダッシュボード公開まで、わずか15分で完了します。この章では、初めての方でも迷わずに進められるよう、具体的な手順を画面イメージとともに解説します。

STEP1: Googleアカウントでログイン

Looker Studioを使い始めるための最初のステップは、Googleアカウントでのログインです。既存のGmailアカウントがあれば、新規登録は不要です。

手順

1. ブラウザで https://lookerstudio.google.com/ にアクセス
2. 「使ってみる」または「ログイン」ボタンをクリック
3. Googleアカウント（Gmail等）でログイン
4. 初回のみ、利用規約への同意が求められるので「同意する」をクリック

これで、Looker Studioのホーム画面が表示されます。所要時間は約1分です。

Googleアカウントを持っていない場合

Googleアカウントを持っていない場合は、以下の手順で無料作成できます。

1. https://accounts.google.com/signup にアクセス
2. 名前、メールアドレス、パスワードを入力
3. 電話番号認証（SMS）を実施
4. 利用規約に同意して完了

アカウント作成後、上記の手順でLooker Studioにログインしてください。

STEP2: データソース接続

Looker Studioでレポートを作成するには、まずデータソース（データの取得元）を接続する必要があります。ここでは、最も一般的なGA4（Google Analytics 4）の接続方法を解説します。

手順

1. Looker Studioのホーム画面で「作成」→「データソース」をクリック
2. データソースの一覧が表示されるので、「Google Analytics」を選択
3. 接続するGA4プロパティを選択（複数のサイトを管理している場合、リストから選択）
4. 「接続」ボタンをクリック
5. データソースの名前を変更（例：「会社サイト_GA4」）し、「レポートを作成」をクリック

これで、GA4のデータがLooker Studioで利用可能になります。所要時間は約3分です。

接続できない場合のトラブルシューティング

• GA4プロパティが表示されない
  ログインしているGoogleアカウントに、GA4プロパティへのアクセス権限がない可能性があります。GA4の管理画面で、該当アカウントに「閲覧者」以上の権限を付与してください。
• 「データソースの作成に失敗しました」というエラー
  GA4の設定で「Googleのサービス間でのデータ共有」が無効になっている可能性があります。GA4の管理画面→「データ設定」→「データ共有」で、Looker Studioとの共有を有効化してください。

他のデータソースの接続方法

GA4以外の主要なデータソースの接続手順は以下の通りです。

STEP3: テンプレート選択 or 白紙作成

データソースの接続が完了したら、レポートの作成に移ります。初めての場合は、テンプレートを使うことで効率的に学習できます。

テンプレートを使う方法（推奨）

1. Looker Studioのホーム画面で「テンプレートギャラリー」をクリック
2. 用途別のテンプレート一覧が表示される（GA4レポート、広告レポート、SEOレポート等）
3. 「GA4 – 概要レポート」などの適切なテンプレートを選択
4. 「このテンプレートを使用」をクリック
5. データソースを先ほど接続したGA4に変更
6. 「レポートを作成」をクリック

これで、主要な指標（PV、ユーザー数、コンバージョン等）があらかじめ設定されたダッシュボードが即座に完成します。所要時間は約3分です。

白紙から作成する方法（カスタマイズ重視）

より自由にレポートを設計したい場合は、白紙から作成します。

1. Looker Studioのホーム画面で「作成」→「空のレポート」をクリック
2. データソースを選択（先ほど接続したGA4等）
3. 白紙のキャンバスが表示される
4. ツールバーから「グラフを追加」を選択し、作成したいグラフタイプ（折れ線グラフ、棒グラフ等）をクリック
5. キャンバス上に配置

白紙から作成する場合、完成までの時間はカスタマイズの程度によりますが、基本的なダッシュボード（3〜5個のグラフ）で約10分が目安です。

STEP4: グラフ・表の配置と基本設定

レポートの骨格ができたら、グラフや表を追加し、表示内容を調整します。

グラフの追加手順

具体例：「過去30日間のページ別PV数ランキング」を表示する棒グラフ

これで、どのページが最も閲覧されているかが一目で分かるグラフが完成します。所要時間は約2分です。

デザインのカスタマイズ

グラフの色やフォント、枠線などは、プロパティパネルの「スタイル」タブで変更可能です。

• 配色の変更：企業のブランドカラーに合わせてグラフの色を変更
• フォントの変更：見出しや本文のフォントサイズ・ファミリを調整
• 背景色の設定：レポート全体の背景色を変更

デザインのカスタマイズは、機能的には必須ではありませんが、クライアントへの提出資料やプレゼンテーション用途では、ブランドイメージに合わせた調整が推奨されます。

STEP5: 共有設定とURLの発行

レポートが完成したら、最後に共有設定を行い、関係者がアクセスできるようにします。

共有手順

1. レポート画面右上の「共有」ボタンをクリック
2. 共有方法を選択
   • 特定のユーザーと共有：メールアドレスを入力し、「閲覧のみ」または「編集可能」を選択
   • リンクを知っている全員：URLを知っていれば誰でも閲覧可能（パスワード不要）
   • ウェブに公開：検索エンジンにもインデックスされる完全公開（推奨しない）
3. 「完了」をクリック
4. 表示されたURLをコピーして、関係者に共有

推奨する共有設定

• 社内メンバーへの共有：「特定のユーザーと共有」で、社内ドメイン（@company.com）のみに制限
• クライアントへの共有：「リンクを知っている全員」で、URLをメールで送付
• パスワード保護が必要な場合：Looker Studio自体にはパスワード機能がないため、Googleドライブの共有設定またはVPNアクセスと組み合わせる

URLの例

共有用URLは以下のような形式です。

https://lookerstudio.google.com/reporting/1a2b3c4d-5e6f-7g8h-9i0j-1k2l3m4n5o6p

このURLにアクセスすれば、最新のデータが反映されたレポートが表示されます。データは自動更新されるため、毎回手動でファイルを送る必要がありません。

PDFエクスポート

定例会議や印刷資料が必要な場合、レポートをPDFでダウンロードできます。

1. レポート画面右上の「…」（その他のオプション）をクリック
2. 「PDFをダウンロード」を選択
3. ページサイズ（A4、レターなど）を選択
4. ダウンロード完了

これで、Looker Studioの基本的な使い方は完了です。ここまでの合計所要時間は約15分です。

よくある質問（FAQ）

Looker Studioの導入や運用に関して、よく寄せられる質問とその回答をまとめました。

まとめ：Looker Studioは「マーケ×Google」なら最適解

この記事では、無料BIツールの中でもLooker Studioに焦点を当て、9つの主要ツールとの比較、具体的な活用シーン、導入手順を詳しく解説しました。最後に、あなたの業務に最適なツール選定をサポートするため、重要なポイントを整理します。

改めて整理：Looker Studioを選ぶべき人・避けるべき人

Looker Studioを選ぶべき人

以下の条件に当てはまる場合、Looker Studioが最適な選択肢です。

• Googleサービス中心のマーケティング業務：GA4、Google広告、Search ConsoleなどGoogleのツールを日常的に使用している
• 予算制約がある：初期投資ゼロで今日から始めたいスタートアップや個人事業主
• ノーコードで簡単に使いたい：プログラミング知識がなく、ドラッグ&ドロップで直感的に操作したい
• クライアントへのレポート共有が必要：代理店やフリーランスで、クライアントにリアルタイム更新されるレポートを提供したい
• クラウド型で構わない：データの外部送信に制約がなく、インフラ管理を避けたい

これらの条件が2つ以上当てはまれば、Looker Studioはあなたの業務を大幅に効率化できる可能性が高いです。

Looker Studioを避けるべき人

一方、以下の条件に当てはまる場合、Looker Studio以外のツールを検討すべきです。

• Excelが主要なデータソース：社内の業務データがExcel中心の場合、Power BI Desktopの方が適している
• 高度な統計分析・予測が必要：機械学習モデルや予測分析を実施する場合、PythonやR言語との併用が必要
• データの機密性が極めて高い：金融機関や医療機関など、データの外部送信が許可されない場合、Metabaseなどのオンプレミス型が必須
• 複雑なビジュアライゼーションが必要：サンキーダイアグラムや高度な地理空間分析など、表現力の高さを重視する場合、Tableauが有力
• 大規模チームでの同時編集：20人以上のチームで頻繁にレポートを編集する場合、パフォーマンスやバージョン管理の観点から企業向けBIツールが適切

これらの条件が当てはまる場合、本記事で紹介した他のツール（Power BI、Metabase、Tableau等）を検討してください。

次のアクション：まずは無料トライアルで触ってみる

Looker Studioの最大のメリットは、今すぐ無料で試せる点です。記事を読んだだけでは実際の使い勝手は分からないため、以下のステップで実際に触ってみることを強く推奨します。

今すぐ始める3ステップ

1. GA4とLooker Studioを接続する（所要時間5分）
   本記事の「STEP1〜2」を参考に、GA4のデータをLooker Studioに接続してみてください。自社サイトのデータが可視化されるだけでも、大きな気づきが得られます。
2. テンプレートを使ってダッシュボードを作る（所要時間10分）
   「GA4 – 概要レポート」テンプレートを使い、PV数やユーザー数のダッシュボードを作成してみてください。これだけで、定例会議での報告資料が自動化されます。
3. 社内メンバーに共有してフィードバックをもらう（所要時間5分）
   作成したレポートのURLを共有し、上司や同僚に見てもらってください。実際に使われる場面を想定することで、改善点が見えてきます。

失敗しても問題なし

Looker Studioは完全無料なので、「試しに作ってみたけど使わなかった」としても金銭的な損失はありません。まずは気軽に触ってみて、自分の業務に合うかを確認することが、最も確実な判断方法です。

関連記事：GA4×Looker Studioの連携完全ガイド

Looker Studioをさらに活用するためには、データソースとなるGA4の設定や、高度な可視化テクニックの習得が有効です。以下の関連記事もあわせてご覧ください。

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• Looker Studio上級者ガイド：GA4データを活用した初心者から上級者まで使える分析手法とトラブル解決
• Looker Studioの使い方完全ガイド｜初心者でも15分でGA4レポート作成【図解付き】
• 【完全比較】LookerとLooker Studioの違いとは？選び方を5分で解説｜2026年最新版

参考文献・引用元URL

• 無料で使えるBIツール9選を徹底比較！【2024年最新版】- Geniee
• 無料で使えるBIツールおすすめ7選を徹底比較！選び方も解説 – Data Be
• 無料のBIツール5選！選定のポイントとは – JustSystems
• 【2024年版】無料で使えるBIツール7選｜選び方のポイントも解説 – CloudSign
• 無料で使える5つのおすすめBIツールを紹介 – Tableau
• Looker Studio 公式ドキュメント：https://support.google.com/looker-studio/
• Microsoft Power BI 公式サイト：https://powerbi.microsoft.com/
• Tableau Public 公式サイト：https://public.tableau.com/
• Metabase 公式サイト：https://www.metabase.com/
• Grafana 公式サイト：https://grafana.com/