Google Data Studio、現在は Looker Studio と呼ばれるこのツールは、複数のデータソースからデータを収集し、視覚的でインタラクティブなレポートやダッシュボードを作成するための強力な無料ツールです。これは、データが企業の意思決定において不可欠な現代において、ビジネスの健全性を理解し、改善点を特定し、将来の戦略を策定するために不可欠なものです。膨大な量の生データに埋もれるのではなく、Looker Studioを活用することで、より迅速かつ効果的に意思決定を行うための洞察を抽出できます。

Table of Contents

リアルタイムでのデータ可視化：Looker Studioの真価

Looker Studioは、さまざまなデータソースに接続し、それらのデータを視覚的に魅力的なレポートやダッシュボードに変換する能力において、その真価を発揮します。これにより、意思決定者はリアルタイムでビジネスパフォーマンスを把握し、迅速かつ効果的なアクションを取ることができます。

データソースの多様性：広範な統合能力

Looker Studioは、Googleアナリティクス、Google広告、YouTube、Googleスプレッドシートなど、Googleのサービスだけでなく、MySQL、PostgreSQL、BigQueryなどのデータベース、さらにはFacebook広告やSalesforceといったサードパーティのプラットフォームとも統合可能です。

Googleエコシステムとのシームレスな連携: 特にGoogleアナリティクスとの連携は強力で、ウェブサイトのトラフィックやユーザー行動を瞬時に可視化できます。例えば、eコマースサイトがLooker Studioを使って、Googleアナリティクスから過去30日間の地域別売上データを抽出し、地域ごとの売上貢献度を円グラフで表示するといったことが可能です。これにより、特定の地域でのマーケティング戦略を見直す判断を下すことができます。
サードパーティデータとの統合: Salesforceの顧客データとGoogle広告のキャンペーンデータを統合し、顧客獲得コストとLTV（顧客生涯価値）を比較するレポートを作成することもできます。ある企業では、Looker Studioを導入後、マーケティング活動における顧客獲得コストの削減に成功し、平均顧客獲得コストを15%削減したという報告もあります。

インタラクティブなダッシュボードの構築：意思決定を加速

Looker Studioのダッシュボードは静的なレポートとは異なり、インタラクティブなフィルターや期間選択機能を提供します。これにより、ユーザーは自分の知りたい情報に絞り込んでデータを探索できます。

動的なデータ探索: 複数の部署のKPI（重要業績評価指標）を一つのダッシュボードに集約し、各部署が自身のパフォーマンスをリアルタイムで追跡できるようにします。たとえば、営業チームは地域別売上、マーケティングチームはリード獲得数、カスタマーサポートは顧客満足度をそれぞれの視点から確認し、部署間の連携を強化できます。
カスタムレポートの柔軟性: 標準テンプレートに加えて、個々のビジネスニーズに合わせてゼロからレポートを作成する柔軟性も持ち合わせています。これにより、特定のプロジェクトやキャンペーンに特化した詳細な分析も可能です。ある中小企業では、Looker Studioを活用して、新規顧客獲得キャンペーンのパフォーマンスを詳細に分析するカスタムレポートを作成し、キャンペーンROIを20%向上させることができました。

レポートとダッシュボードの共有と共同作業：チーム連携の強化

Looker Studioは、単にデータを可視化するだけでなく、そのインサイトをチームや関係者と効率的に共有し、共同で作業を進めるための強力な機能を提供します。これにより、データに基づいた意思決定が組織全体に浸透し、部門間の連携が強化されます。

簡単な共有オプション：アクセス管理とセキュリティ

Looker Studioのレポートやダッシュボードは、Googleドキュメントやスプレッドシートと同様に、URLリンクを介して簡単に共有できます。共有設定では、閲覧のみの権限から編集権限まで、詳細なアクセス管理が可能です。

URLでの共有: 社内のプロジェクトチームに、特定のキャンペーンのパフォーマンスレポートを共有する場合、共有URLを送るだけで、メンバーはいつでも最新のデータにアクセスできます。これにより、会議のための資料準備時間を大幅に短縮し、議論の質を高めることができます。
アクセス権限の設定: 財務データを含む機密性の高いレポートを共有する際には、特定のユーザーやグループにのみアクセスを許可し、他の社員には閲覧できないように設定できます。ある大手小売企業では、Looker Studioの厳格なアクセス管理機能を利用し、データセキュリティを確保しながら、経営層が日々の売上状況をリアルタイムで把握できるようになりました。

共同作業機能：リアルタイムでのフィードバックと修正

複数のユーザーが同じレポートを同時に編集できる共同作業機能は、チームでのデータ分析作業を効率化します。これにより、意見の相違を解消し、より正確なレポートを迅速に作成できます。

複数人による同時編集: マーケティング部門と営業部門が共同で顧客獲得戦略のレポートを作成する際、両部門の担当者が同時にレポートを編集し、互いの視点を反映させることができます。これにより、部門間の認識のズレをなくし、統一された戦略を策定できます。
変更履歴の追跡: レポートに加えられた変更はすべて履歴として記録されるため、誰がいつ、どのような変更を行ったかを簡単に確認できます。これは、誤ってデータが変更された場合や、特定の変更がなぜ行われたのかを後で確認する際に非常に役立ちます。実際に、あるSaaS企業では、変更履歴機能を利用して、過去のデータ分析のプロセスを追跡し、レポート作成の精度を向上させることができました。

データ変換と計算フィールド：洞察を深めるためのデータ操作

Looker Studioは、単に既存のデータを可視化するだけでなく、データの変換や新たな計算フィールドの作成を可能にすることで、より深い洞察を引き出すための強力な機能を提供します。これにより、生データからは見えにくいビジネス上の関係性やトレンドを明らかにすることができます。

計算フィールドの活用：ビジネス指標のカスタマイズ

計算フィールドを使用すると、既存のデータから新しい指標を導き出すことができます。これは、特定のビジネス目標に合わせてカスタマイズされた分析を行う上で非常に重要です。

費用対効果（ROI）の算出: 例えば、Google広告の費用データとGoogleアナリティクスの売上データを統合し、ROIを計算するフィールドを作成することができます。あるeコマース企業では、この機能を使ってキャンペーンごとのROIをリアルタイムで追跡し、効果の低い広告キャンペーンを早期に停止することで、広告費を効率的に運用できるようになりました。過去1年間で、この機能により広告費の無駄を約10%削減したと報告されています。
顧客生涯価値（LTV）の推定: 顧客の購入頻度と平均購入額からLTVを推定する計算フィールドを作成することも可能です。これにより、最も価値の高い顧客セグメントを特定し、彼らに合わせたマーケティング戦略を立案することができます。あるサブスクリプションサービスでは、計算フィールドを用いてLTVを分析し、優良顧客向けの特別プロモーションを展開することで、顧客維持率を向上させました。

データの結合（データブレンド）：複合的な視点での分析

Looker Studioのデータブレンド機能は、異なるデータソースの情報を結合し、より包括的な分析を可能にします。これは、複数のチャネルやシステムからのデータを横断的に分析する際に特に有用です。

マーケティングチャネルの統合分析: Google広告のクリックデータ、Facebook広告のインプレッションデータ、そしてウェブサイトのコンバージョンデータを結合し、各マーケティングチャネルがコンバージョンに与える影響を包括的に分析することができます。あるデジタルマーケティング代理店では、この機能を用いて、顧客のオムニチャネルキャンペーンの全体像を可視化し、最適な予算配分を提案できるようになりました。これにより、クライアントのキャンペーン全体のROAS（広告費用対効果）を平均12%向上させました。
顧客ジャーニーの追跡: CRMデータ、ウェブサイトの行動データ、そしてサポートチケットのデータを結合することで、顧客が製品やサービスとどのようにインタラクションしているかを包括的に理解することができます。これにより、顧客体験のボトルネックを特定し、改善策を講じることが可能になります。

Looker Studioの高度な機能：より深い洞察のためのツール

Looker Studioは基本的なデータ可視化にとどまらず、より深い洞察を引き出すための高度な機能を提供しています。これらの機能を活用することで、単なる数字の羅列から、ビジネスにおける真の価値を導き出すことができます。

コミュニティコネクタ：拡張性と柔軟性

Looker Studioのコミュニティコネクタは、Googleが提供する標準コネクタでは対応していない多様なデータソースとの接続を可能にします。これにより、Looker Studioのデータ統合能力は飛躍的に向上します。

特定業界向けSaaSデータとの連携: 例えば、特定のSaaSツール（顧客管理システム、プロジェクト管理ツールなど）のAPIを介してデータを取得し、Looker Studioでレポートを作成することができます。ある建設会社では、建設プロジェクト管理SaaSのデータと財務データをコミュニティコネクタで連携させ、プロジェクトごとの収益性と進捗状況をリアルタイムで追跡できるようになりました。これにより、プロジェクトの遅延リスクを事前に特定し、適切な対策を講じることが可能になりました。
カスタムデータソースの統合: 自社開発のデータベースや、非常に特殊な形式のログデータなど、標準コネクタでは対応できないデータも、コミュニティコネクタを開発することでLooker Studioに取り込むことができます。これにより、企業のあらゆるデータを一元的に管理・分析することが可能になります。

正規表現（RegEx）の活用：データのクリーニングとセグメンテーション

Looker Studioでは、計算フィールド内で正規表現を使用することができます。これは、データのクリーニング、特定のパターンの抽出、そして詳細なセグメンテーションを行う際に非常に強力なツールとなります。

URLのクリーンアップと分析: 例えば、ウェブサイトのURLデータから、特定のパラメーターを取り除いたり、カテゴリ別にURLを分類したりすることができます。あるメディアサイトでは、正規表現を使って記事のURLからカテゴリ情報を抽出し、カテゴリごとの記事閲覧数や滞在時間を分析することで、コンテンツ戦略の最適化に役立てました。これにより、人気コンテンツの傾向をより正確に把握できるようになりました。
テキストデータの解析: ユーザーからのコメントやレビューといったテキストデータから、特定のキーワードや感情を抽出する際にも正規表現は役立ちます。これにより、定性的なデータを定量的に分析し、顧客の声をより深く理解することができます。ある製品レビューサイトでは、正規表現を用いてユーザーレビューから製品のポジティブ・ネガティブな言及を抽出し、製品改善の優先順位付けに活用しています。

レポートのスケジューリングと自動化：効率的な情報共有

Looker Studioは、作成したレポートを定期的に自動で配信する機能を備えています。これにより、手動でレポートを送信する手間を省き、情報共有の効率を大幅に向上させることができます。

日次・週次レポートの自動配信: 営業部門に日次で売上サマリーレポートを、マーケティング部門に週次でキャンペーンパフォーマンスレポートを自動配信することができます。これにより、関係者は常に最新のデータに基づいて意思決定を行うことができ、情報格差をなくすことができます。ある大手小売企業では、週次売上レポートの自動配信により、各店舗のマネージャーが常に最新の売上状況を把握し、在庫管理とプロモーション戦略を最適化することができています。
条件付きアラートの設定: 特定のKPIが閾値を超えた場合（例：ウェブサイトのトラフィックが急落した場合や、特定の製品の売上が大幅に減少した場合）に、自動的にアラートメールを送信するような設定も可能です。これにより、潜在的な問題を早期に発見し、迅速に対応することができます。

Looker Studioとデータガバナンス：信頼できるデータ環境の構築

Looker Studioを最大限に活用し、組織全体で信頼できるデータに基づいた意思決定を促進するためには、データガバナンスの確立が不可欠です。適切なデータガバナンスは、データの品質、セキュリティ、プライバシーを保証し、Looker Studioで作成されるレポートやダッシュボードの信頼性を高めます。

データ品質の確保：信頼できるインサイトの基盤

データの品質は、Looker Studioから得られるインサイトの信頼性に直結します。不正確なデータや不完全なデータは、誤った意思決定を招く可能性があります。

データ入力ルールの標準化: 各データソース（Googleアナリティクス、CRM、スプレッドシートなど）へのデータ入力時に、命名規則やデータ形式を標準化することで、データの整合性を保ちます。例えば、キャンペーン名の命名規則を統一することで、Looker Studioでレポートを作成する際に、キャンペーンのパフォーマンスを正確に比較分析できます。あるグローバル企業では、データ入力ルールの標準化により、レポート生成時のデータクレンジング作業時間を年間で約1000時間削減できたと報告しています。
定期的なデータ監査とクレンジング: Looker Studioで利用するデータの定期的な監査を行い、重複データ、欠損データ、不正確なデータを特定し、クレンジングするプロセスを確立します。これにより、常にクリーンなデータで分析を行うことが可能になります。

データセキュリティとプライバシー：機密情報の保護

特に個人情報や機密性の高いビジネスデータを取り扱う場合、Looker Studioを通じたデータセキュリティとプライバシーの保護は最優先事項です。

厳格なアクセス権限管理: Looker Studioの共有設定やデータソースのアクセス権限を細かく設定し、必要なユーザーのみが適切な情報にアクセスできるようにします。役員層には全体的なKPIダッシュボードへのアクセスを許可し、各部署のマネージャーには自部署に関連する詳細データのみにアクセスさせるなど、役割ベースのアクセス制御を徹底します。
データの匿名化と仮名化: 機密性の高い個人情報を含むデータについては、Looker Studioに取り込む前に匿名化または仮名化の処理を行うことを検討します。これにより、プライバシーを保護しながら、必要な分析を行うことが可能になります。ある医療関連企業では、患者データをLooker Studioで可視化する際、HIPAA（米国医療保険の携行性と責任に関する法律）の要件を遵守するため、すべての個人特定情報を匿名化しています。

データ定義とメタデータ管理：共通理解の促進

組織内でデータに対する共通の理解を醸成するために、データ定義とメタデータの管理は不可欠です。

データ用語集の作成: Looker Studioで利用される主要な指標やディメンションについて、明確な定義とビジネス上の意味を記した用語集を作成し、組織全体で共有します。これにより、「コンバージョン」や「顧客」といった言葉の解釈のずれを防ぎ、一貫性のあるデータ分析と意思決定を促進します。
メタデータの文書化: 各データソース、フィールド、計算フィールドが何を意味し、どのように導出されているかを文書化します。これにより、新しいチームメンバーでも迅速にLooker Studioのレポートを理解し、データに基づいた議論に参加できるようになります。

Looker Studioの今後の展望とAIの統合：進化するデータ分析

Looker Studioは常に進化しており、今後のアップデートでは、AI（人工知能）や機械学習の統合がさらに進むことが予想されます。これにより、単なるデータ可視化ツールから、より高度なインサイト生成、予測分析、そして自動化された意思決定を支援するプラットフォームへと変貌を遂げるでしょう。

AIによる自動化されたインサイト：発見の加速

AIの統合により、Looker Studioはユーザーが明示的に探索しない場合でも、データ内の重要なトレンド、異常値、相関関係を自動的に特定し、提示できるようになります。

異常検知とアラートの自動化: 例えば、ウェブサイトのトラフィックが突然急落したり、製品の売上が予期せず増加したりした場合に、AIがその異常を検知し、原因となりうる要因（例：特定の広告キャンペーンの停止、競合のプロモーション）を分析して自動的にアラートを発信するようになるでしょう。これにより、問題の早期発見と迅速な対応が可能になります。
傾向分析と予測: AIが過去のデータパターンを学習し、将来のビジネスパフォーマンス（例：来月の売上予測、キャンペーンの成功確率）を予測する機能が強化されます。これにより、企業はよりデータに基づいた戦略的な計画を立てることができるようになります。ある小売企業では、AI予測機能を活用し、在庫レベルを最適化することで、過剰在庫による損失を10%削減したと試算しています。

自然言語処理（NLP）によるデータ探索：アクセシビリティの向上

自然言語処理の進化により、Looker Studioはユーザーが平易な言葉で質問を投げかけるだけで、関連するデータやレポートを生成できるようになるでしょう。

「何が起こったのか？」から「なぜ起こったのか？」へ: 例えば、「先月の地域Aでの製品Bの売上は？」と尋ねるだけで、Looker Studioが関連データを抽出し、グラフで表示します。さらに、「なぜ売上が減少したのか？」と尋ねると、AIが関連する他のデータソース（例：競合の価格変動、ソーシャルメディアの言及）を分析し、減少の潜在的な原因を提示するようになるかもしれません。これにより、データ分析の専門知識がなくても、誰もがデータからインサイトを引き出せるようになります。
レポート作成の自動化: ユーザーの質問や、設定されたKPIに基づいて、Looker Studioが自動的に最適なレポート構成を提案し、生成するようになる可能性もあります。これにより、レポート作成にかかる時間を大幅に削減し、分析作業に集中できる時間を増やすことができます。

機械学習モデルとの統合：高度な分析とパーソナライゼーション

Looker Studioが機械学習モデルとより深く統合されることで、より高度な分析やパーソナライゼーションが可能になります。

顧客セグメンテーションとターゲット設定: 顧客の行動データや購買履歴から、機械学習モデルが自動的に顧客セグメントを生成し、それぞれのセグメントに最適なマーケティング戦略を提案できるようになるでしょう。これにより、よりパーソナライズされた顧客体験を提供し、顧客満足度とロイヤルティを高めることができます。
最適化と推奨: 例えば、広告キャンペーンのパフォーマンスをリアルタイムで分析し、最も効果的なターゲット層やクリエイティブの組み合わせを機械学習が推奨するようになるかもしれません。これにより、マーケティング投資のROIを最大化することが可能になります。

Looker Studioの導入と学習：実践的なアプローチ

Looker Studioの導入は、データに基づいた意思決定文化を組織に根付かせるための重要なステップです。効果的な導入と学習のためには、実践的なアプローチを取ることが鍵となります。

スモールスタートと段階的な拡大：成功への道筋

一度にすべてのデータを可視化しようとせず、まずは小さく始めて成功体験を積み重ね、徐々にその範囲を拡大していくのが賢明です。

パイロットプロジェクトの選定: 最初に、比較的シンプルなデータソース（例：Googleアナリティクス、Googleスプレッドシート）と、明確なビジネス目標を持つ部署（例：マーケティング部門のウェブサイトトラフィック分析）を対象にパイロットプロジェクトを開始します。この段階で、**小規模な成功を収めることで、組織全体のLooker Studioへの関心を高めます。**ある中小企業では、最初の3ヶ月でウェブサイトの主要KPIをLooker Studioで可視化することに成功し、レポート作成時間を週に4時間削減しました。
テンプレートとベストプラクティスの共有: パイロットプロジェクトで作成した成功事例のレポートテンプレートや、効果的なダッシュボードの設計に関するベストプラクティスを組織内で共有します。これにより、他の部署でもスムーズにLooker Studioの導入を進めることができます。

公式ドキュメントとオンラインコミュニティの活用：知識の源泉

Looker Studioの学習には、公式ドキュメントと活発なオンラインコミュニティが非常に役立ちます。

Googleの公式ヘルプとチュートリアル: Googleが提供する豊富な公式ドキュメントやステップバイステップのチュートリアルは、Looker Studioの基本的な操作から高度な機能までを体系的に学ぶための最も信頼できる情報源です。特に、初めてLooker Studioを触るユーザーは、公式の「Looker Studio クイックスタートガイド」から始めることをお勧めします。
オンラインフォーラムとコミュニティ: Stack OverflowやRedditのLooker Studio関連コミュニティ、Googleのサポートフォーラムなどでは、他のユーザーが直面した問題の解決策や、便利なヒント、トリックが共有されています。困った時には、これらのコミュニティに質問を投稿することで、経験豊富なユーザーからのサポートを受けることができます。あるフリーランスのデータアナリストは、コミュニティフォーラムで特定のデータブレンドの問題を解決し、プロジェクトの納期遅延を回避することができました。
YouTubeのチュートリアル動画: 視覚的に学習したい場合は、YouTubeにある多数のLooker Studioチュートリアル動画が非常に有用です。実際に画面を操作しながら解説してくれる動画は、実践的なスキルを習得する上で効果的です。

継続的な学習とスキルアップ：変化への適応

Looker Studioは常に新しい機能が追加され、既存の機能も改善されています。そのため、継続的に学習し、スキルを更新していくことが重要です。

Googleの最新情報とブログの購読: Looker Studioの公式ブログやGoogleの最新情報リリースを定期的にチェックし、新機能や変更点を把握します。これにより、ツールの最新の可能性を最大限に活用することができます。
ハンズオンでの実践: 学んだ知識を実際に手を動かして試すことが最も効果的な学習方法です。自身のデータやサンプルデータを使って、様々な種類のレポートやダッシュボードを作成し、**試行錯誤を通じて理解を深めます。**ある企業のデータチームは、Looker Studioの毎月のアップデート内容をチーム内で共有し、新機能を試すための「ハッカソン」を定期的に開催することで、チーム全体のスキルレベルを継続的に向上させています。

よくある質問

Google Data Studioとは何ですか？

Google Data Studioは、現在はLooker Studioとして知られている、Googleが提供する無料のデータ可視化ツールです。複数のデータソースからデータを統合し、インタラクティブなレポートやダッシュボードを作成できます。

Google Data Studioは現在も利用できますか？

はい、Google Data Studioは現在Looker Studioという名称に変更され、引き続き利用可能です。機能や提供形態に大きな変更はありません。

Looker Studioを使うメリットは何ですか？

Looker Studioを使う主なメリットは、複数のデータソースを統合して視覚的に分かりやすいレポートを作成できること、レポートがインタラクティブであること、そしてチームや関係者と簡単に共有・共同作業ができる点です。

Looker Studioは無料ですか？

はい、Looker Studioは個人利用およびビジネス利用において基本的に無料で利用できます。ただし、一部の高度なコネクタや機能は有料のGoogle Cloud Platformサービスと連携が必要な場合があります。

Looker Studioはどのようなデータソースに接続できますか？

Googleアナリティクス、Google広告、Googleスプレッドシート、YouTube、BigQuery、MySQL、PostgreSQLなどのGoogleサービスやデータベース、さらにコミュニティコネクタを通じてFacebook広告やSalesforceなどのサードパーティツールにも接続できます。

レポートの共有方法は？

Looker Studioのレポートは、URLリンクを介して簡単に共有できます。共有設定では、閲覧のみの権限や編集権限など、詳細なアクセス管理が可能です。

Looker Studioでリアルタイムデータを見ることはできますか？

はい、多くのデータソースではリアルタイムまたはほぼリアルタイムでデータを取得・更新できるため、常に最新の情報をダッシュボードで確認できます。

計算フィールドとは何ですか？

計算フィールドは、既存のデータから新しい指標を導き出すために使用される機能です。例えば、売上と費用からROIを計算するフィールドを作成することができます。

データブレンド（データ結合）とは何ですか？

データブレンドは、異なるデータソースの情報を結合し、より包括的な分析を可能にする機能です。例えば、Google広告とGoogleアナリティクスのデータを結合して、広告のパフォーマンスを総合的に評価できます。

Looker Studioでデータガバナンスは可能ですか？

はい、Looker Studioは厳格なアクセス権限管理を提供しており、データソースのアクセス設定と組み合わせることで、データのセキュリティとプライバシーを確保しながらデータガバナンスを確立できます。

Looker Studioの学習リソースはどこにありますか？

Googleの公式ヘルプ、チュートリアル、YouTubeの動画、オンラインフォーラムやコミュニティなど、多くの学習リソースが利用可能です。

Looker StudioはSQLの知識が必要ですか？

基本的なレポート作成にはSQLの知識は必須ではありませんが、BigQueryなどのデータベースに接続して複雑なデータクエリを実行する場合には、SQLの知識があるとより高度な分析が可能です。

Looker Studioでグラフの種類はどれくらいありますか？

棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、表、散布図、地域マップなど、多種多様なグラフや可視化オプションが用意されています。

Looker Studioでレポートを自動配信できますか？

はい、レポートのスケジューリング機能を使用することで、指定した期間（日次、週次など）でレポートを自動的にメールで配信できます。

Looker Studioのデータは安全ですか？

Googleのインフラ上で動作しており、強力なセキュリティ対策が講じられています。ユーザー自身がアクセス権限を適切に設定することで、データの安全性をさらに高めることができます。

Looker Studioはモバイルフレンドリーですか？

Looker Studioで作成されたレポートは、レスポンシブデザインに対応しており、PCだけでなくスマートフォンやタブレットなどのモバイルデバイスでも適切に表示されます。

複数のLooker Studioアカウントを持つことはできますか？

Looker StudioはGoogleアカウントに紐付けられるため、複数のGoogleアカウントがあれば複数のLooker Studio環境を持つことは可能です。

Looker StudioでレポートをPDFとしてダウンロードできますか？

はい、作成したレポートはPDF形式でダウンロードしたり、GoogleスプレッドシートやCSV形式でデータをエクスポートしたりすることができます。

Looker Studioでできることの制限はありますか？

ほとんどの機能は無料で利用できますが、非常に大規模なデータセットや、特定の高度なデータウェアハウス機能を利用する場合には、追加のGoogle Cloud Platformサービスが必要になることがあります。

Looker StudioとGoogleアナリティクス4 (GA4) の連携はどうなりますか？

Looker StudioはGA4にネイティブに対応しており、GA4のイベントベースのデータを詳細に分析し、レポートを作成することができます。GA4への移行に伴い、Looker Studioでのレポート作成の重要性はさらに増しています。

Google datastudio