こんにちは、生天目佳高です。
33歳のフリーランスシステムエンジニアとして、Webシステムや業務アプリの開発支援をしています。
今回は、SQL初心者だった自分が、KPIダッシュボードを自作しようと決めてから実際に作るまでの
流れを、具体的な手順とともにまとめました。
スタートアップ支援をする中で「素早く視える化ができる力」は重要です。SQL苦手な方にも参考になれば嬉しいです。
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なぜKPIダッシュボードが必要になったのか
クライアントのスタートアップでは、日々のマーケ指標が多く、
Excelでは見落としやタイムラグが課題でした。リアルタイムで数値を把握し、
改善施策をスピード感を持って打つため、ダッシュボード化が急務でした。
リアルタイム性と「どこが詰まっているか」が一目でわかる可視化を目指します。 -
使用ツールの選定
・DB：MySQL（既存のログテーブル活用）
・可視化ツール：Metabase（無料で扱いやすく、SQLも直書き可）
・支援AI：ChatGPT（複雑なクエリを補助してもらう）
これにより、初期投資を抑えつつ開発をスムーズに進めました。
- KPIの定義とテーブル設計
まず、クライアントと相談して以下のKPIを定義しました。
・新規登録ユーザー数（月次・週次）
・有料プラン転換率
・平均セッション時間
次にこれらのKPIを算出するために必要なログを整理し、抽出に便利なビューや
中間テーブルを設計。たとえば「ユーザー登録→課金」など
プロセス順を意識したスキーマ設計を行いました。
その結果
・SQLの理解が格段に深まった：JOINやCTE、集計関数までの理解が進みました。
・迅速な意思決定基盤ができた：クライアントからもデータに基づいた提案ができるようになり信頼感が向上。
・次のステップ：定期レポート自動化、アラート導入、BI連携の強化なども視野に。
まとめ
KPI定義 → データ設計 → SQL整備 → ダッシュボード構築 → 運用、という流れを
一通り経験できた。
SQLが苦手でも、ChatGPTやMetabaseなどの支援ツールを活用すれば十分自作は可能。
スタートアップ支援に必須なのは「素早く見える化できる力」。
この経験は大きな武器になります。
SQL初心者でもやり方次第で「使えるダッシュボード」を作れます。
このプロセスで得た知見が、誰かの背中を押すきっかけになれば嬉しいです。