【CAST関数】Looker StudioのCAST関数完全ガイド：データ型変換の基礎から実践まで

データ分析において、異なるデータ型の扱いに苦労していませんか？Looker Studioでは、数値が文字列として保存されていたり、日付データの形式が統一されていないなど、データ型の不一致が分析の大きな障壁となることがあります。このような課題を解決するのが、CAST関数です。CAST関数を使用することで、データ型を自在に変換し、正確な分析を実現できます。この記事では、CAST関数の基本から応用まで、実践的な使用方法を詳しく解説します。

特に、スプレッドシートやエクセルなどの自身で作成したデータなどの場合は、型が違うことがありますのでCAST関数で最適なもの型に変換する必要があります。

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CAST関数とは？初心者でもわかる基本解説

CAST関数は、Looker Studioでデータ型を変換するための基本的な関数です。
例えば、文字列として保存された数値データを計算可能な数値型に変換したり、異なる形式の日付データを統一したりすることができます。

文字列　→　数値　　に変換
数値　　→　文字列　に変換
などという形でCASTで変換することができます。型を変更することで、Looker studioでディメンションに設置したり値として設定することができます。

CAST関数の定義と基本的な使い方

基本的な構文は以下の通りです。この構成を理解しておけば使用することができます。

CAST(変換したいフィールド AS 変換後のデータ型)

例えば、文字列の「100」を数値に変換する場合

CAST("100" AS NUMBER)

変換後のデータは下記の種類があります。
TEXT（文字列）
NUMBER（数字）
DATETIME（日付）
DATE
のどれかに変換することができます。

なぜCAST関数が必要なのか？

データソースから取得したデータは、必ずしも理想的な形式で保存されているとは限りません。
変換が必要な場合は、下記のパターンの時に使用することがあります。CAST関数は、独自で計算フィールドを使用するにはよく使う関数になります。
GA4のデータでは、特に気にすることなく使用することができます。

• Googleスプレッドシートから数値データを取り込んだら文字列として認識された
• CSVファイルの日付データの形式が統一されていない
• 計算に使いたいフィールドが文字列型になっている

このような状況で、CAST関数を使用することで、データを適切な型に変換し正確な分析が可能になります。
型に誤りがあると、Looker studio側でエラーになることがあります。

基本的な構文と使用例

変換例を表にまとめました。この4つのどれかで変換を行うことができます。

CAST関数で変換できるデータ型一覧

Looker Studioで利用可能なデータ型変換について、それぞれの特徴と実践的な変換方法を解説します。適切なデータ型を選択することで、より正確で効率的な分析が可能になります。計算フィールドを独自作成した際にも、変換しないと計算ができない場合があるので、よく使う関数になります。

テキスト（TEXT）型の特徴と変換方法

テキスト型は最も基本的なデータ型で、文字列データを扱う際に使用します。他のデータ型からテキスト型への変換は以下のように行います。

-- 数値からテキストへの変換
CAST(12345 AS TEXT)  -- 結果: "12345"

-- 日付からテキストへの変換
CAST(DATE '2024-02-09' AS TEXT)  -- 結果: "2024-02-09"

注意点

• テキストへの変換は比較的安全な操作ですが、日付や数値の形式が失われる可能性があります
• 変換後のデータを再度元の型に戻す際は、適切なフォーマットを確認する必要があります

数値（NUMBER）型への変換ポイント

数値型は計算や集計に必要不可欠です。テキストから数値への変換は以下のように行います。

-- 整数の変換
CAST("100" AS NUMBER)  -- 結果: 100

-- 小数の変換
CAST("123.45" AS NUMBER)  -- 結果: 123.45

変換時の注意点

• カンマや通貨記号が含まれる文字列は、事前に除去する必要があります
• 無効な数値形式はエラーとなるため、データのクリーニングが重要です

日付（DATE）型の扱い方

日付型は時系列分析に重要です。
テキストから日付への変換例が下記になります。日付の変換は時間を含める場合と含めない場合がありますのでご注意ください。

-- 標準形式（YYYY-MM-DD）からの変換
CAST("2024-02-09" AS DATE)

-- 日時から日付への変換
CAST(DATETIME "2024-02-09 15:30:00" AS DATE)

日付型変換のベストプラクティス

• ISO形式（YYYY-MM-DD）を使用すると最も確実です
• 異なる形式の日付は、PARSE_DATE関数と組み合わせて使用します

日時（DATETIME）型の活用法

日時型は、より詳細な時間情報を含むデータを扱う際に使用します。

-- 文字列から日時への変換
CAST("2024-02-09 15:30:00" AS DATETIME)

-- 日付から日時への変換
CAST(DATE "2024-02-09" AS DATETIME)

実装のポイント

1. 変換前にデータの形式を確認する
2. エラーハンドリングを考慮する
3. 必要に応じて追加のデータクリーニングを行う

【実践編】CAST関数の具体的な使用例

実際のデータに基づいて、CAST関数の具体的な活用方法を解説します。よくある課題とその解決方法を、実践的な例を交えて紹介します。

文字列から数値への変換テクニック

売上データの分析でよく遭遇する、文字列として保存された数値データの変換方法を解説します。

-- 基本的な数値変換
CAST(Revenue AS NUMBER)

-- カンマ区切りの数値を変換
REGEXP_REPLACE(
  CAST(REGEXP_REPLACE(Revenue, ',', '') AS NUMBER)
)

-- 通貨記号付きの数値を変換
CAST(
  REGEXP_REPLACE(Revenue, '[$¥€]', '') AS NUMBER
)

実践的なユースケース

1. ECサイトの売上データ分析
2. 在庫数の数値計算
3. 価格データの集計

日付データの形式変換方法

異なる形式で保存された日付データを統一する方法を紹介します。

-- 標準的な日付変換
CAST("2024-02-09" AS DATE)

-- カスタム形式の日付を変換
PARSE_DATE('%d/%m/%Y', "09/02/2024")

よくあるエラーとその解決方法

データ変換時によく発生するエラーとその対処法を解説します。CAST関数を使用して発生するエラーの対象方法について具体例も含めて説明します。

1. NULL値の処理

IFNULL(
  CAST(value AS NUMBER),
  0
)

2. 無効な文字の処理

-- 数値以外の文字を除去して変換
CAST(
  REGEXP_REPLACE(value, '[^0-9.]', '')
  AS NUMBER
)

3. 日付形式のエラー処理

-- エラー時にNULLを返す
CASE
  WHEN REGEXP_CONTAINS(date_string, r'^\d{4}-\d{2}-\d{2}$')
  THEN CAST(date_string AS DATE)
  ELSE NULL
END

実装時の重要ポイント

• データのクリーニングを最初に行う
• エラーハンドリングを適切に実装する
• パフォーマンスを考慮した設計を心がける

CAST関数の応用テクニック

CAST関数をより効果的に活用するための高度なテクニックを紹介します。
複数の関数を組み合わせることで、より複雑なデータ変換や分析が可能になります。

複数のデータ型を組み合わせた変換

複数のデータ型変換を組み合わせて、より複雑なデータ処理を実現する方法を解説します：

-- 文字列の日付を一旦DATETIMEに変換し、時刻部分を抽出
CAST(
  CAST("2024-02-09 15:30:00" AS DATETIME)
  AS TIME
)

-- 数値を一旦文字列に変換してフォーマット後、再度数値に変換
CAST(
  FORMAT("%,.2f", CAST(revenue AS NUMBER))
  AS NUMBER
)

実践的なユースケース

• アクセスログの時刻分析
• 売上データの通貨変換
• センサーデータの単位変換

条件分岐（CASE文）との併用方法

CASE文とCAST関数を組み合わせて、条件に応じた柔軟なデータ変換を実現します。
下記以外にも他の関数と合わせて使用することで複雑な計算フィールドを実装して、データを可視化することができます。

-- 値の範囲に応じて異なる変換を適用
CASE
  WHEN value REGEXP '^[0-9]+$' 
    THEN CAST(value AS NUMBER)
  WHEN value REGEXP '^[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}$' 
    THEN CAST(value AS DATE)
  ELSE value
END

-- データ品質に応じた条件付き変換
CASE
  WHEN data_quality = 'HIGH' 
    THEN CAST(raw_value AS NUMBER)
  ELSE NULL
END

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パフォーマンス最適化のコツ

CAST関数を使用する際のパフォーマンス最適化について解説します。

インデックスの活用

-- インデックスを活用できる形式に変換
WHERE CAST(timestamp AS DATE) = CURRENT_DATE()

計算の最適化

-- 不要な型変換を避ける
SUM(CAST(value AS NUMBER)) -- 一度だけ変換

実装時の注意事項

• 大規模データセットでの処理時間を考慮する

よくあるCAST関数のトラブルシューティング

Looker StudioでCAST関数を使用する際に遭遇する一般的な問題とその解決方法を解説します。適切なトラブルシューティングにより、データ分析の信頼性と効率を向上させることができます。

データ変換時の一般的なエラー対処法

データ変換時によく発生するエラーとその具体的な解決方法を紹介します。
特にNULL値のエラー・無効なフォーマットのエラーは頻繁に発生する可能性がありますので、対応方法を覚えておいてください。

1. NULL値によるエラー

-- NULL値の安全な処理
COALESCE(
  CAST(value AS NUMBER),
  0  -- デフォルト値を設定
)

2. 無効なフォーマット

-- 日付フォーマットのエラー処理
CASE 
  WHEN REGEXP_MATCH(date_string, r'\d{4}-\d{2}-\d{2}')
  THEN CAST(date_string AS DATE)
  ELSE NULL
END

3. 数値変換エラー

-- 数値以外の文字が含まれる場合の処理
CAST(
  REGEXP_REPLACE(value, '[^0-9\.-]', '')
  AS NUMBER
)

エラー対処のチェックリスト

• データの前処理（クリーニング）
• 適切なデフォルト値の設定

データ型の互換性に関する注意点

異なるデータ型間の変換における互換性の問題と対処方法を説明します

互換性確保のベストプラクティス

1. データ型の事前確認
2. 適切な変換関数の選択
3. エラー処理の実装

まとめ：Looker StudioのCAST関数マスターへの道

Looker StudioのCAST関数について、基礎から応用まで体系的に解説してきました。重要なポイントを整理し、実際のレポート作成時にも使用できるようにポイントをまとめます。

重要ポイントの総復習

CAST関数の主要なポイントを振り返ります。

1. 基本的な使用方法

-- 基本構文
CAST(フィールド AS データ型)

-- 主要な変換例
CAST(value AS NUMBER)  -- 数値への変換
CAST(value AS DATE)    -- 日付への変換
CAST(value AS STRING)  -- 文字列への変換

重要な実践ポイント

• データクリーニングを常に意識する
• エラーハンドリングを適切に実装する
• パフォーマンスを考慮した設計を行う

さらなる学習リソース

CAST関数の理解を深めるための追加リソースを紹介します

1. 公式ドキュメント
   • Looker Studio開発者ガイド
   • データ型変換リファレンス

2. 実践的な学習教材
   • サンプルプロジェクト
   • ケーススタディ
   • コミュニティフォーラム

このガイドを通じて、CAST関数の基礎から応用までを紹介しました。CAST関数を使用して適切な型に変換することが通常ではデータを分析できないものも分析できるようになり、深いデータを可視化してデータドリブンに基づいたマーケティング施策を実施してください。

よくある質問（FAQ）

Looker StudioのCAST関数に関して、ユーザーからよく寄せられる質問とその回答をまとめました。

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