Findyにおける Looker 導入と1年間の運用ふりかえり

ツール導入前の課題

事業や組織の拡大に伴い、KPIや各種指標の管理がスプレッドシート中心の運用ではスケールしなくなっていました。具体的には以下のような課題を抱えていました。

• スプレッドシートが事業・チームごとに乱立していた それぞれが独自フォーマットで作られており、チームを横断した利用が難しい状態でした。
• 同じ指標のはずなのに数値が一致しない セグメントの切り方や集計ロジックがファイルごとに異なり、「どれが正しい数字なのか」が分からなくなっていました。
• データ量の増加によりパフォーマンスが低下していた 主要な集計シートで表示速度の低下や障害が発生するなど、運用面でも限界が見え始めていました。
• 指標定義がブラックボックス化していた 定義変更の経緯や根拠が追えず、レビューやガバナンスを効かせる仕組みがありませんでした。

どのような状態を目指していたか

スプレッドシート運用の限界を踏まえ、以下の状態を目指してLookerの導入を検討しました。

• 指標定義をコード（LookML）として管理し、GitHub上でレビュー可能にする ロジックの変更履歴を追跡でき、複数人でのレビューを通じて定義の品質を担保できる状態。
• BigQueryとの統合 データ量が増えても安定したパフォーマンスでダッシュボードを表示できる基盤を整える。
• チームを横断して同じ指標を参照できる状態 「同じ売上のはずなのに数字が違う」といった食い違いをなくし、組織全体で共通言語としての指標を持てるようにする。
• スプレッドシートからの移行でスピード感を損なわない 分析・意思決定のサイクルを止めることなく、データ基盤の刷新を進められる状態。

• 自社のデータ基盤であるBigQueryとの親和性の高さ
• データ量の増加に耐えうる表示速度・堅牢性
• 指標定義をコード管理し、GitHubでレビューできること（定義の属人化を防ぎ、組織横断で同じ指標を使える状態を実現できるか）
• 日本語サポートの手厚さ（トラブル時の対応やコミュニケーションコストを抑えられるか）
• 他社での導入実績（運用ノウハウや事例情報の参照しやすさ）
• 立ち上げコストの低さ（チーム内に経験者がいるかどうかを含めた、導入のスピード感）

• BigQueryとネイティブに連携でき、データ量が増えても表示速度が安定する点
• LookMLによる指標定義のコード管理 × GitHubでのレビュー体制を構築できる点。これにより、スプレッドシート時代の「同じ指標のはずなのに数値が一致しない」という課題を根本から解消できる
• チーム内にLooker経験者がいて、立ち上げコストを抑えられたこと
• Google担当者による丁寧なPoC支援で、導入後の運用イメージを具体化できたこと
• 日本語サポートが手厚く、海外製品に比べて運用上の安心感があったこと

改善したかった課題はどれくらい解決されたか

Looker導入から約1年の運用を経て、当初掲げていた課題は概ね解決されました。

• 信頼できるデータによる意思決定の迅速化：実現済み
• ダッシュボードツールの堅牢化（スプレッドシート時代の表示速度低下・障害の解消）：実現済み
• 指標のコード管理によるガバナンス向上（LookMLによる定義の一元管理）：実現済み

さらに当初想定していた効果に加え、「自律的にデータ分析を行うExplore利用者の増加」という波及効果も生まれており、データアナリストやデータエンジニアへの依頼削減という形で副次的な成果も顕在化しています。

導入から1年で、Lookerは社内のデータ活用基盤として完全に定着しました。

どのような成果が得られたか

日常的な業務ツールとして定着

• アクティブユーザー数は導入から1年で着実に拡大し、現在のライセンス枠に対して追加利用希望が継続的に寄せられるほどの需要に至っています。

自律的にデータ活用できる人材が広がった

• 定型ダッシュボードの閲覧にとどまらず、Exploreを使って自分でデータを抽出・集計するユーザーが大きく増えました。
• 週次アクティブユーザーのうち約4割が、自律的にデータ抽出を行うレベルに到達しています。
• 結果としてデータアナリストへの依頼削減効果が顕在化し、専門人材は本来注力すべき高度な分析業務に時間を使えるようになりました。

主要ダッシュボードが基幹業務に組み込まれた

• アクセス数上位のダッシュボードはいずれも、事業KPIモニタリングや商談準備など、業務に直結する用途で使われています。
• なかでも営業活動の実務に深く組み込まれたダッシュボードは、「Lookerが止まれば営業オペレーションに直接影響が出る」レベルまで業務基盤化しています。

これらの成果を受けて、今後も継続的な利用と、さらなる全社的な利用枠の拡大を進めていく予定です。