指標と画面の設計：誰が・何を判断するダッシュボードか｜BIとダッシュボード設計 第2回

KOUZABIとダッシュボード設計

第2回／全6回

講師：田中 磨生（株式会社Abin 代表取締役）

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1. 第1回BIとは何か：Excel・GA4・DWHとの関係と、BIでできること
2. 第2回指標と画面の設計：誰が・何を判断するダッシュボードか
3. 第3回データの集め方と更新：ETL・DWH・データモデルの基本会員
4. 第4回見やすいダッシュボードの原則：配置・色・グラフ・数字会員
5. 第5回主要BIツールの違いと選び方：Data Studio・Power BI・Tableauなど会員
6. 第6回定着と運用：使われ続けるダッシュボードの育て方会員

この回で分かること：①ダッシュボードを「誰が・何を判断するか」から逆算して設計する手順、②目標をKPIツリーに分解し、先行指標と遅行指標を組み合わせる考え方、③指標の定義書とワイヤーフレームで、作る前に関係者と合意する方法。前回は、BIの導入でいちばん多い失敗が「ツールから選び、見られる数字を全部並べてしまうこと」だと学びました。今回は、その失敗を防ぐ設計の進め方を扱います。

設計は「見る人」と「決めること」から始める

ダッシュボードを作るとき、つい「どんなデータがあるか」から考え始めてしまいます。広告の管理画面にはクリック数、表示回数、クリック率、コンバージョン数……と、たくさんの数字があります。GA4にも数百の指標があります。それらを「せっかくだから」と並べていくと、数十個の数字が並んだ、誰にも読めない画面ができあがります。

設計の正しい順番は、図1のように逆向きです。

1. 利用者：このダッシュボードは誰が見るのか（経営層か、部門の責任者か、担当者か）
2. 判断：その人は、このダッシュボードを見て何を決めるのか（予算の配分か、改善するページか、営業のフォロー先か）
3. 問い：その判断のために、何を知りたいのか（どのチャネルの効率が良いか、どこで顧客が離れているか）
4. 指標：その問いに答えるには、どの数字が必要か
5. 画面：その数字を、どう並べ、どのグラフで見せるか

Microsoftのダッシュボード設計のヘルプでも、最初のポイントとして「見る人のことを考える」ことが挙げられ、その人が判断に使う指標を中心にするよう勧められています。姉妹編の「データ分析・統計入門」の第1回で学んだ「何を決めるための分析か」という考え方は、ダッシュボードの設計でもそのまま使えます。

「見る人」を1人に絞って考える

ダッシュボードの設計で迷ったら、具体的な1人を思い浮かべましょう。「マーケティング部門の人たち」ではなく、「毎週月曜の定例で、先週の広告予算の配分を見直すマーケティング責任者のBさん」のように。Bさんが月曜の朝、5分間でこの画面を見て判断できるか。この問いが、どの数字を残し、どの数字を外すかを決める物差しになります。

目標をKPIツリーに分解する

判断に必要な指標を洗い出すときに便利なのが「KPIツリー」です。最終的な目標（KGI）を、掛け算や足し算で要素に分解していきます。

架空のコーヒー豆の通販会社A社の例で考えてみましょう。月の売上（KGI）は、新規客の売上と既存客の売上の合計です。さらに新規客の売上は「訪問数×購入率×初回の客単価」に、既存客の売上は「既存客数×リピート率×リピート時の客単価」に分けられます。

KPIツリーを作ると、次の2つの良いことがあります。

1. 数字が動いたときに、原因の場所が分かる：売上が下がったとき、ツリーのどの枝の数字が下がったかを見れば、「新規の購入率が下がった」のように原因を絞り込めます。
2. 担当と指標がつながる：訪問数は広告・SEOの担当、購入率はサイト改善の担当、リピート率はメール・CRMの担当、というように、それぞれの人が自分の動かすべき数字を持てます。

ダッシュボードには、このツリーの上の方（KGIと主要なKPI）を経営層向けに、下の方（担当ごとの細かいKPI）を現場向けに配置していきます。

先行指標と遅行指標

KPIツリーの数字には、「結果」を表すものと「兆し」を表すものがあります。

• 遅行指標：売上や受注金額、解約数など、最終的な結果を表す数字。大事ですが、分かったときにはすでに結果が出ていて、打ち手が遅れがちです。
• 先行指標：訪問数、問い合わせ数、商談数、サービスのログイン頻度など、結果の前に動く「兆し」の数字。先に動くので、早めに手を打てます。

たとえば、BtoBのサービスで「解約数」だけを見ていると、解約の連絡が来てから慌てることになります。「ログインの頻度が下がった顧客の数」を先行指標として見ていれば、解約の前にフォローできます。ダッシュボードには、遅行指標と、それを予告する先行指標をセットで並べるのが理想です。

よくある誤解：「大きく増える数字ほど良い指標」

SNSのフォロワー数、ページビュー、メールの配信数のように、増えると気分は良いものの、判断や成果に結びつかない数字があります。こうした数字は「見栄えの指標（バニティメトリクス）」と呼ばれることがあります。指標を選ぶときは、「この数字が増えたら（減ったら）、何を変えるか」に答えられるかを確かめましょう。答えられない数字は、ダッシュボードから外すか、参考として小さく扱います。

ダッシュボードは階層に分ける

見る人によって、必要な数字の細かさは違います。1つの画面ですべての人の要望を満たそうとせず、階層に分けて作るのが基本です。

3つの階層は、KPIツリーでつながっています。経営層の画面で「新規客の売上が目標を下回っている」と分かれば、責任者の画面で「どのチャネルの購入率が下がったか」を確かめ、担当者の画面で「どのキャンペーンのどのページか」を突き止める。上から下へたどれるように、指標の名前と定義をそろえておくことが大切です。

数字には「比べる相手」と「良し悪しの基準」をつける

ダッシュボードに「今月の問い合わせ数：128件」とだけ表示されていても、見る人はそれが良いのか悪いのか判断できません。姉妹編の「データ分析・統計入門」第10回で学んだとおり、数字は比べる相手があって初めて意味を持ちます。指標ごとに、次のどれと比べるかを決めておきましょう。

• 目標（計画）：今月の目標150件に対して128件（達成率85％）。経営層の画面ではこれが中心になる
• 前年同期：前年同月の110件に対して＋16％。季節の影響がある数字は、前月より前年同期と比べる
• 前期間：先月や先週と比べる。急な変化に気づくのに向く
• ほかのグループ：チャネル同士、地域同士、担当者同士の比較

さらに、「どこからが要注意か」という基準（しきい値）を決めておくと、ダッシュボードはぐっと使いやすくなります。たとえば「目標達成率が90％を下回ったら黄色、80％を下回ったら赤」のように決めておけば、見る人は色を見るだけで、手を打つべき場所に気づけます。ただし、色を付けすぎると、どこも赤や黄色になって意味がなくなります。基準は「その色を見たら、誰かが何かをする」水準に設定しましょう。

母数の小さい指標に注意する

チャネル別や担当者別に細かく分けた指標は、母数が小さくなりがちです。月に5件しか問い合わせがないチャネルの「商談化率」は、1件の違いで20ポイントも上下します。こうした指標には、割合と一緒に件数を表示するか、四半期など長めの期間で見るように設計しておくと、偶然のぶれに振り回されずに済みます。

指標の定義書をつくる

指標が決まったら、作り始める前に「指標の定義書」を作ります。前回、BIの数字が信用されなくなる原因の多くは定義の違いだと説明しました。定義書は、それを防ぐための約束ごとです。

定義書があると、「この数字はどういう意味？」「なぜ営業の報告と違うの？」という質問に、すぐに答えられます。また、担当者が変わっても、同じ定義で数字を出し続けられます。

ワイヤーフレームで、作る前に合意する

指標が決まったら、いきなりBIツールで作り始めるのではなく、紙やスライドに「ワイヤーフレーム（画面の下書き）」を描いて、見る人と合意しましょう。

図5は、A社の経営層向けダッシュボードの下書きの例です。上段に最も大事な数字のカード、中段にその推移と内訳のグラフ、下段に注目点と次の一手のメモ欄を置いています。下書きの段階なら、「リピート率より客単価を見たい」「チャネル別は月ごとの推移で見たい」といった要望を、手戻りなく反映できます。実際に作り込んでから要望が出ると、データの取り込みからやり直しになることもあります。

画面の見せ方（配置・色・グラフの選び方）の原則は、第4回で詳しく扱います。

実務ではこう使う：ダッシュボード設計シート

この回の内容を1枚にまとめたのが、次の設計シートです。ダッシュボードを1つ作るごとに、このシートを埋めてから作り始めましょう。

最後の「外す数字」を書いておくのが、意外に大切です。後から「この数字も入れてほしい」という要望が来たとき、なぜ外したのかを説明でき、画面が少しずつ散らかっていくのを防げます。

目標とKPIの決め方は、アクセス解析とGA4 第1回やBtoBマーケティングとリード獲得 第4回でも詳しく扱っています。

この回のまとめ

• ダッシュボードは「利用者→判断→問い→指標→画面」の順に逆算して設計する。
• 目標をKPIツリーに分解すると、原因の場所が分かり、担当と指標がつながる。
• 結果を表す遅行指標と、兆しを表す先行指標をセットで見る。見栄えの指標に注意する。
• ダッシュボードは経営・管理・現場の3階層に分け、KPIツリーでつなぐ。
• 作る前に、指標の定義書とワイヤーフレームで関係者と合意する。

確認テスト

次回予告

次回は、ダッシュボードの裏側にある「データの集め方と更新」を学びます。各ツールからデータを集めるETL、データをためるDWH、データ同士をつなぐデータモデルの基本と、更新の頻度の考え方を紹介します。

参考資料

• Microsoft Learn「Tips for designing a great Power BI dashboard」（確認日：2026年11月12日）https://learn.microsoft.com/en-gb/power-BI/create-reports/service-dashboards-design-tips