Tableau（タブロー）とは、企業に蓄積していく膨大なデータを、専門知識のない人でも簡単に分析や可視化に活用できるBI（ビジネスインテリジェンス）プラットフォームです。
これまでIT部門などに依頼をして作成していたデータ分析を、専門知識なくドラッグ＆ドロップで即座に可視化し分析できる環境を作ります。
Tableau（タブロー）とは一体どんなツールなのか、この記事ではTableau（タブロー）の特徴、料金、使い方を徹底解説していきます！
Tableau（タブロー）とは、企業に蓄積していく膨大なデータを、専門知識のない人でも簡単に分析や可視化に活用できるBI（ビジネスインテリジェンス）プラットフォームです。
これまでIT部門などに依頼をして作成していたデータ分析を、専門知識なくドラッグ＆ドロップで即座に可視化し分析できる環境を作ります。
Tableau（タブロー）とは一体どんなツールなのか、この記事ではTableau（タブロー）の特徴、料金、使い方を徹底解説していきます！
プランはCreator版。１ライセンスあたり10万円の初期費用。
2020年10月～2022年2月現在も利用中
データ分析には、Pythonなどのプログラミング言語の知識が必要となるが、Tableauではプログラミングを使わずに（ドラッグ・アンド・ドロップなどの方法で）直感的にデータ分析をすることができ、決め手となった。
製造工程内の生産設備の稼働データや検査装置の測定データなどを瞬時に吸い上げ、クラウド上でデータ共有できる機能が、迅速な製品開発・製造につながると考え、導入した背景になる。
・CSVやExcel、データベースをはじめ、様々なデータ形式に対応しているため、前処理や変換をしなくても、そのままTableau内にデータを取り込めるところ。
・Tableauではデータレイヤーとプレゼンテーションレイヤーが分かれているので、データを更新すれば自動的にレポートにも反映され、生産の状況や時系列を追いたいときにもスピーディーにデータ分析できるところが魅力的である。
・データを分かりやすい形で表示したり分析するには良いが、Excelのように文書を作ったりデータを一から作ったりといった用途は得意ではないなと感じた。
・Excelのように文書を作ったりデータを一から作成できる機能がなく、ユーザー求めているグラフや見にくいグラフになってしまった場合は一から作り直さなければいけないので不便を感じている。
Google、Microsoftなどの外部ツールと連携しやすいと感じる。
Google Analyticsのようなデータソース以外にも、CSVやExcelのようなデータソースを利用する場合でも、データを差し替えることでレポートにデータの更新を反映することができる。
おすすめします。メーカーさんに特におすすめしたいと思います。
Tableauではデータレイヤーとプレゼンテーションレイヤーが分かれているので、データを更新すれば自動的にレポートにも反映され、生産の状況や時系列を追いたいときにもスピーディーにデータ分析や製品のトレサビリティできるところが魅力的である。また、製造工程内の生産設備の稼働データや検査装置の測定データなどを瞬時に吸い上げることができるのでトレサビリティや品質確認、トラブル時の変化点調査にも大いに貢献できるサービスだと思います。
2020年3月〜2022年2月現在も利用中
顧客データ分析のため
・テナントごとの売上や、任意期間での対比（単純に前年同期間比では無く、キャンペーン期間のずれなどにも合わせて）が出来るのがとても便利です。
・社内の独自システムではハウスカード利用者とアプリ連携利用者の数字が混ざってしまっていたので、tableauで分かりやすく見ることができて業務効率が上がりました。
・データが重すぎるのか、よく固まってしまうので、途中まで抽出していたときなどとてもがっかりします。
・PDFにしてダウンロードするときに用紙の向きが変になってしまい、直せないのが地味に不便に感じています。
・エクセルでダウンロードしたときに文字化けすることもあります。
顧客データを細かく分析したい会社にはぜひ使ってもらえると良いのではと思います。適切なワークシートを選べば、細かなデータを様々な観点で読み解くことができ、売上向上などに活かせると思います。
システム構築費用は約3000万。
ライセンス費用は200ユーザー程
（ライセンス内訳：Creator×10 Explorer×60 Viewer×130 価格は公式サイト通り）
2016年8月～2022年2月現在も利用中
企業様のKPI管理の目的で導入しました。
導入の決め手はITスキルが低くてもある程度簡単に使える操作間（ノンコーディングでできる範囲が多い）、グラフ化の種類がBIツールの中では比較的多い、連携できるDBの種類が多くデータ量の制限等もないため。
・サーバとソフトウェアのUIが最新よりのデザインであり、世の中のその他大勢のソフトウェアと比べても遜色はない。
・ClickSense・MotionBoard等の従来のBIよりもデータ連携がしやすいシステム構成となっており、データ可視化までのスピードが速くユーザー利用までのビジネスにスピードが出る。
・細かな計算は表現できない点。
Tableauは集計に特化していて、計算等はそれほど用意されていない。
・他DBの別テーブルの掛け合わせを表現しようとしたときに、計算が複雑になってしまうケースが出てくるが対応しきれない。
例えば、週ごとの売り上げ速報をグラフ化しようとすると１日ごとの売り上げを７日に集計する作業と年間の売り上げ目標値を週ごとに集計する必要がある が、個々の集計計算は可能だが、週ごとの売り上げと週ごとの売り上げ目標値をTableau内で計算してプロットしようとすると数値の整合性がとれなくなった経験がある。
・対応としてはDBにあらかじめ計算した結果を取り込むことで単純な計算をTableauのほうで処理するようにしたがBIに期待した計算機能を満たしていないと感じた。
・DB連携はスムーズで対応DBの種類は豊富だと感じた。
連携したDBの構造にもよるが、Tableau上で表示されるデータは目視でも概要がわかる表示である。
・Salesforceとの連携は標準オブジェクト内のデータ表示されるためDBの知識ではなくSalesforceの知識が要求される。
そのためそのまま連携するだけでは扱えずSalesforceの標準オブジェクトとカスタムオブジェクトの把握が必要であり、Salesforceと連携する場合はSalesforceのデータ連携とデータ量には制約を考慮して連携する必要があるため利用難易度は高い。
社内にデータ分析の文化を醸成したい・データ作成のビジネススピードが遅い・Excel代わりにBIを使用したい会社がターゲットになると思う。
使い込むにはある程度知識が必要なので社員全員に配布するよりはバックオフィス系（人事・経理系）の社内の限られた部署での利用シーンを想定した小規模導入はやりやすいBIであることは間違いない。大規模に導入するとなると他BIも検討に入ってくるというのが所感である。
2019年10月〜2022年2月現在
・デスクトップ版のアプリをダウンロードすると、データを出力する際に、コピーandペーストでそのままエクセルに転記できる点。
エクセル上で別途データをサマリーすることが多いので、非常に助かります。
・出したデータを図など様々な形で可視化できる点。
サマリーしなくても大体の傾向が掴め便利です。
・サーバー版だと上記のようなコピーandペーストは使用できないため、エクセル上でサマリーしたい場合は一回一回ファイルをダウンロードする必要があるので不便です。ファイルの数が膨大になりとてもかさばりますし、必要なデータがどこにあるかわからなくなってしまいます。
データ分析を主にしている職種の方にはおすすめします。最初は使い慣れず難しいかもしれませんが、慣れると簡単です。様々なデータを可視化したり傾向を掴むのに非常に便利です。
TableauDesktop／TableauSever
2019年4月～2022年2月現在も利用中
集計に関して、Tableauだと行列の入れ替えやグラフが自由に作成できるためユーザーからの要望にもすぐさま応えられるようになるため導入。
・データ加工や集計をTableau上で一気通貫して完結できるようになりました。（一部SQLで対応）
・軽微な修正がエンジニアに頼らずできるので非常に便利です。
・Server上でグラフを可視化するとデータ量10万件のデータソースを集計する際に非常にパフォーマンスが悪く、描写に時間がかかりました。
・Sever上でデータブレンドができる機能がないので不便です。
GoogleスプレッドシートやSalesForceとコネクトを利用していましたが、パフォーマンスも悪くなく活用しやすかったです。
実際にエンジニアの人数が少ない場合はぜひ導入をお勧めします。SQLの知識がなくても直観的にデータを並び替えたり集計したり出来るので作業効率がExcelに比べて何倍も増えます。
1ユーザー20,000円/月×2ユーザー分で月40,000円。
2014年10月～2022年2月現在
表向きは店舗や各エリアの実績を視覚化したかったということになっていたが、実際はツール導入を行うことで当時当たり前のように行われいた営業マネージャー達による実績の誤魔化しを防ぐのが目的。
・週次のミーティングにおいて、非効率的な資料作成や印刷の手間、印刷による無駄なコストの削減ができた。
・視覚化による現状把握と時間の有効活用を実現できた。
・「売上見込み」といった誤魔化しができなくなったので、より業績が正確に把握できるようになった。
・本格稼働させるまでの準備期間は、店舗情報や各店舗のP/Lに関する情報の整理や入力など色々煩雑な作業が必要となった。
業務に関する情報はネガティブな情報でも透明化したい、現状を正確に把握し業務を改善したいという事業者であればお勧めしたいと思う。使いやすさについては、経営層は定期的に必要な情報を見るだけなので、特に使いにくさを感じることは少ないと考えている。
意思決定をしやすくなるという点を考えると使いやすいと判断していいと思う。
年間契約のライセンス（名称：tableau creator）
金額はおよそ10万円。
2020年1月〜2022年2月現在も利用中
日々の実績データをより効率よくかつ分かりやすく活用するための改善方法を模索している中で、全社的に導入を推進しているtableauの存在を知り、導入に至りました。
・データを直感的に分析できます。
・弊社で取り扱う電話の応答個数データを事業所単位やオペレーター単位で日毎や時間毎に見ようと思ったときに瞬時にビジュアル化できました。
・tableauへデータに落とし込む作業が必要なので、立ち上がりが1番時間を要します。
・データの扱うため仕方ないことではありますが、使用する端末やサーバーによっては重く感じることがしばしあるため、スムーズな作業ができる環境が必要だと感じます。
Excelを筆頭に一般的に使用するサービスとの連携はしやすいです。
さまざまなデータを多角的に分析したい場合には、深い知識がなくても直感的にデータをビジュアライズ化できるのでおすすめです。
逆に言えば充分なデータ量がないとせっかくの分析もできないので、リソースがある上でご活用いただくのが懸命かと思います。
初期費用不明、Creatorアカウントを使用
2021年4月～2022年1月現在も使用中
DX推進および事業のボトルネックになっている部分の特定、KPIの策定・明確化、各事業のデータ分析のため。
直感的にドラッグアンドドロップでデータを素早くビジュアライズすることが可能。また、細かい粒度による本格的な分析も行うことができる。
過去に使用したツールとしては、Googleのデータポータルがあるが、データポータルは簡単なグラフや散布図しか作成できず本格的な分析を行うには機能が不足していたが、Taleauにおいては粒度の細かい分析に対しても強力なツールであると感じた。
統計学的な計算（信頼区間や検定）などを行うことが苦手であると感じた。
データを可視化するために特化したツールであるため、学術的な「解析」を行うことは若干不得意な印象。
PythonやRを使用しなくても、Tableau、Talbeau Prepで信頼区間の算出や基本的な各種統計量（z,t,F,χなど）の算出を数式とフィールドを大量に作らなくても計算できるようになるとなお便利だと思う。
Excelやスプレッドシートとの接続がかなり容易で、データソースがRDBの形式になっていればすぐに接続できるのはとても便利だった。
他の会社にもぜひ使用をおすすめしたい。ダッシュボードの作成に関しては直感的に操作が可能であるため、データリテラシーがそこまで高くないユーザーでも簡単なグラフであればすぐに作成ができる。また、さらに発展的な使用方法についても世界中のユーザーによる情報共有やコミュニティが存在しているため、使い方を調べるうえでも他のツールと比べてかなりやりやすい。
2021年4月から2021年12月現在も利用中
データ分析をする際の使用感がExcelのピボットデーブルの様なので、ExcelユーザーがTableauに切り替えて利用しても、捜査などで障壁になるところが少なくてよかった。DBからデータを取得できる様にしていますが、使用感としてはAccess+Excelというイメージで使っています。
現在、数年間に渡って取得した装置の動作状況に関するデータの可視化をしていますが、年フィルタ/年度フィルタが併用できないので不便です。この辺の切り替えができるとデータ分析がよりやりやすくなると思います。（同じデータを年で見たい時と年度で見たい時があるので）
データ分析をする際のやりやすさはあるので、DX化ということに躊躇している会社にはお勧めできます。
今まで個々でExcelなどを使った分析をしていた状態をTableauに置き換えるだけでも、データの共有と分析結果の共有など活用範囲が広がると思います。
2021年4月から2022年1月現在も利用中
データベースなどデータ連携の部分を除けば、View作成等がExcelの様な使い勝手となっており、オフィスユーザーであれば導入/利用障壁がとても低いと感じている。ピボットテーブルが使える人であればほとんどの人が、基本的な操作はできると思う。
現在の使い方は、元データをグラフや表に整形することがほとんどであり、その様な使い方（Viewの作成をメインと考える）であれば、特別に使い勝手が悪くなる様なケースにはあたらないと思う。もう少し高度な使い方をすると、何らかの課題が見えてくるかもしれない
