目次
相談する要約
Metabaseでよく使う9種類のグラフについて、「どんな指標と相性が良く、何を伝えるのに向くか」をECサンプルデータで具体的に整理した可視化パターン集。
誰向けか？
- Metabaseでダッシュボードを作っているが、「どのグラフを選べばいいか毎回迷う」データ分析担当者・事業責任者
- KPIや売上推移などをチーム共有したいが、グラフの選び方が分からず見づらいダッシュボードになりがちなPdM・マーケ担当者
- 時系列・構成比・相関など、指標の特徴に応じて可視化の型を整理しておきたいアナリスト・BIツール導入担当者
【結論】この仕組みで何が変わるか
- Before: 「とりあえず棒グラフ・折れ線グラフ」を選んでしまい、意図に合わないビジュアルでインサイトが伝わりづらい状態が続いている。
- After: KPIカード・折れ線・ドーナツ・複合・ファネル・散布図・地図などを目的別に使い分けることで、「何を読み取ってほしいか」に合ったグラフを素早く選べるようになる。
- After: 可視化のレパートリーと判断基準が整理されることで、誰が作っても一定水準以上に「見やすく・解釈しやすい」Metabaseダッシュボードを量産できる状態になる。
はじめに
Metabaseの可視化はポップで柔らかな印象が特徴です。どんな職種の方が見ても、データに対する拒絶反応が和らぐような味わいが何よりの特徴で愛おしいです。
今回は、Metabaseで今すぐ実践できるビジュアライズの種類をいくつか簡潔に紹介します。
社内でダッシュボードを作る際に、転用できるものがあれば幸いです。
前提
- サンプルデータとして、とあるEC事業のテストデータを使用
- 4つの主要テーブルを分析対象として使用
- customers：顧客
- items：商品
- item_stock：在庫
- orders：購入
- 各種データダッシュボードをSQLクエリを用いて作成
1. KPIカード - 重要指標を一目で把握させる
相性の良い指標
- 全社・チーム内で追う最重要な指標
ポイントなど
- 凝ったビジュアライズはせず、シンプルに目立たせることこそが最強
- 単一の重要な数値を大きく表示させる
2. 折れ線グラフ - 時系列トレンドの可視化
相性の良い指標
- 時間経過に伴う変化やトレンドがある
- 季節性や周期性のパターンがある
ポイントなど
- 目標ラインを入れることも可能
3. ドーナツチャート - 構成比率の視覚化
相性の良い指標
- 全体に対する割合や構成比率
ポイントなど
- 中央スペースに合計値や補足情報を表示可能
- 順序付け（最大値から時計回りなど）で読みやすくする
4. 複合グラフ - 関連指標の同時表示
相性の良い指標
- テーマは同じだが異なる単位や規模の指標
- 例（上）：年齢別顧客数が折線、年齢別の売上高を棒グラフに
- 例（下）：商品カテゴリ別の売上が棒グラフ、商品カテゴリ別の平均購買単価が折線に
- 因果関係や相関関係を視覚化
- 例 売上と平均購入価格など
- 限られたスペースで多角的に表現したい複数の指標
ポイントなど
- 主要指標は棒グラフ、補助指標は折れ線グラフが基本
- 左右のY軸スケールを適切に調整
5. 積み上げ棒グラフ - 全体と内訳の同時表示
特徴と活用法
- カテゴリごとの合計と内訳を同時に表示したい
- サブカテゴリの構成比較をしたい
- 時系列での構成変化を追跡したい
ポイントなど
- 積み上げる順序の工夫（大きい順または意味のある順）
6. ファネルチャート -離脱状況の可視化
特徴と活用法
- 段階的なプロセスでの減少率
- コンバージョンまでの行程や顧客継続率の分析
- ボトルネックやまず注力する箇所の特定
7. サンキーダイアグラム - 複雑な流れの可視化
特徴と活用法
- 複数の次元間のデータの流れを表現
- セグメント間の関係性や分布を把握
- 複雑なカテゴリ間の移動や変換を視覚化
設定のポイント
- 使用頻度はほぼない（ぱっと見でわかりにくい）
8. 地図表示 - 地理的分布の可視化
特徴と活用法
- 地理的な分布やパターンを直感的に表現
- 地域間の比較や集中エリアの特定
設定のポイント
- 凡例の区分けを工夫（等間隔/四分位数など）
- 色の濃淡で数値の大小を表現
9. 散布図 - 相関関係の探索
特徴と活用法
- 2つの数値変数間の関係性を可視化
- 外れ値や相関パターンの発見
- バブルサイズや色で追加次元の情報を表現
設定のポイント
まとめ
分類をまとめます。
- 時系列データ → 折れ線グラフ
- カテゴリ比較 → 棒グラフ
- 構成比 → ドーナツ/円グラフ
- 地理データ → マップ
- 相関関係 → 散布図
- 段階的プロセス → ファネルチャート
- 複雑な流れ → サンキーダイアグラム（原則複雑流れはダッシュボード化しない）
- KPI/単一指標 → 大きな数字（KPIカード）
最終的には、「このグラフを見て、どんなインサイトを得てほしいか」という目的に立ち返って選びます。
Metabaseのビジュアライズは多様で色々と試すのが面白いです。
ダッシュボードで「どのグラフで見せるか」を整理したあとは、そもそものデータ集計・分析プロセスも整えておくと運用がぐっと楽になります。
大規模アンケートなどの下準備や集計をAI＋Cursorで効率化する具体的な手順は、以下の記事にまとめていますのであわせてご覧ください。
