データ可視化
データ可視化は、散在する数値やログを「意思決定しやすい形」に翻訳する仕事です。
要件ヒアリング→指標設計→データ整形→可視化→運用設計までを一気通貫で行い、現場のKPIモニタリングや経営の定例レポートを支援します。
BI（Tableau / Power BI / Looker Studio等）やGoogleスプレッドシート・SQLが主な道具。
小さくPoC（試作）→改善→本実装の流れで信頼を積み上げ、継続保守・内製化支援で単価UPへ。
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総合スコア（100点満点・5指標）
- 収益性 75
- 始めやすさ 50
- 継続性 85
- 時間の柔軟性 75
- リスクの低さ 60
※ 点数は編集部の基準に基づく相対評価です。業種・体制・ツールにより変動します。
データ可視化の特徴
非エンジニアでも要件定義・指標設計・可視化の再現性があれば価値提供可能。小さく速く動き、運用と改善で継続案件化しやすい領域です。
副業スタイル
- 事業KPIの見える化・定例レポートの省力化を支援
- BIツールでノーコード〜ローコード中心（必要に応じてSQL）
- 初回はPoC（1〜2画面）＋運用設計→継続改善へ
dashboardダッシュボード制作
schedule定例運用
データ可視化の月収
以下は 1日の作業時間×月22日稼働 を前提にした概算です。実際はスコープにより上下します。
エントリー帯
時給：¥3,000〜¥4,000 | 作業時間：60分/日
概算月収：¥66,000〜¥88,000
前提：1.0h/日 × 22日 × ¥3,000〜¥4,000
中級〜継続帯
時給：¥5,000〜¥6,000 | 作業時間：60〜90分/日
概算月収：¥110,000〜¥198,000
前提：1.0〜1.5h/日 × 22日 × ¥5,000〜¥6,000
※ 単発制作＋運用保守（¥20,000〜/月）を組み合わせると安定しやすくなります。
具体的な仕事内容
-
要件定義・指標設計
ビジネスゴール→KGI/KPI→指標の定義・粒度・更新頻度を合意形成。
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データ取得・整形
GA/広告/CRM/スプレッドシート等から連携。前処理・正規化・欠損処理。
-
可視化設計・UI
チャート選定・色/目盛・ドリルダウン・フィルタ設計・レスポンシブ対応。
-
運用・改善
定例レビュー・指標の棚卸し・権限/更新の保守・SLA設計。
-
セキュリティ・ガバナンス
NDA/個人情報の取扱い・データ匿名化・監査ログの整備。
-
AI補助
要件整理・計算式/SQL草案・解釈チェック・レポート草稿化。
必要なスキルや稼ぎ方
- 必要スキル
- 論理思考・可視化原則（ゲシュタルト/前注意的特性）・基本統計・ビジネス理解・BI操作・（任意）SQL。
- 成果の測り方
- 可視化の可読性・更新安定性・活用頻度・意思決定の速度改善・ミス/属人性の低減。
- 単価UPの道筋
- 勝ち筋業種の専門化→データ連携/ETLも含む上流化→継続保守・運用ガイド納品→教育/内製化支援。
- 成果までの期間
- 見本ダッシュボード作成に1〜2週間、実案件ではPoC〜本番で2〜6週間が目安。
- 必要ツール
- BI/表計算/データ整形/トラッキングの4点セットを基本に、ドキュメント化まで。
-
dashboardTableau / Power BI
monitoringLooker Studio
functionGoogleスプレッドシート
codeSQL / BigQuery
descriptionNotion / Confluence
AIで賢く時短しよう
要件整理やデータ整形の反復作業はAIで加速。工数を「設計と検証」に寄せられます。
85
-
計算式・SQLの草案生成
DAU/MAU・リテンション・ファネル等の指標を定義文から式/SQLに展開。
効率化：高
-
チャート選定の提案
データ型・解きたい問いから可視化タイプと軸・スケール案を提示。
効率化：高
-
整形ルールの生成
正規化/ユニーク化/欠損補完手順のテンプレ化、ETLドキュメント下書き。
効率化：中
-
定例レポの要約
ダッシュボードの変化点ハイライト→Slack/メールの週報草案まで自動化。
効率化：中
-
解釈チェック
相関と因果の取り違え・軸マジック等のリスクを自動レビュー。
効率化：中
※ センシティブデータは匿名化・アクセス権管理を徹底。生成物は必ず人が検証。
未経験からの始め方（3ステップ）
-
「見本ダッシュボード」を2〜3本公開
公開可能なサンプルデータで営業/EC/メディアの3タイプを作成。指標定義・データ構成・更新頻度をREADMEで明記。
- ツール例：Looker Studio / Power BI / Tableau Public
- 画面構成：サマリー→詳細→深掘り（3階層）
-
プロフィール＆提案テンプレを整える
課題→指標→効果の順で実績を提示。PoC価格/納期/必要データのチェックリストを準備。
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低リスク案件→継続保守→教育支援
初回は既存データで1画面納品→月次の改善/保守→社内講習や運用ガイド追加で単価UP。
初心者がつまずきやすいポイント
-
指標定義の曖昧さ
定義が揺れると再現不能→KPI辞書（定義・式・粒度）を最初に合意。
-
データ品質の軽視
欠損/重複/名寄せ不備→ETLとデータ品質チェックを設計段階で組み込み。
-
見た目先行の過視覚化
3D/装飾過多で判断が遅延→問いに合う最小構成＋対数/単位/色の一貫性を徹底。
よくある質問
プログラミング必須ですか？
どのツールから始めるべき？
機密データの扱いは？
成果物は何を渡す？
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