Metabaseを使う経緯

新年あけましておめでとうございます。1月は年明けのイベントが多い時期ですが、弊社もこの度「埼玉県経営者協会」のイベントに登壇者として参加することが決まりました。

限られた時間の中で、より参加企業の皆様に刺さるお話をするためには「相手を知ること」が欠かせません。そこで今回は、OSSのBIツールであるMetabaseを利用して、参加企業の傾向を事前に分析してみました。

Metabaseとは？

Metabaseは、オープンソースのビジネスインテリジェンス（BI）ツールです。 最大の特徴は、**「SQLを書けなくても、直感的な操作だけでデータを可視化できる」**点にあります。

• 簡単な操作: 1〜2日触れば、誰でもデータベースやCSVから綺麗なダッシュボードが作れます。
• 柔軟な連携: 多くのデータベースに対応しており、社内の様々なデータと統合可能です。
• 美しいUI: グラフや地図の描画がデフォルトで整っており、そのまま報告資料として使えます。

今回実施したこと

埼玉県経営者協会の会員リストから、生成AIを活用して詳細情報を収集。それをCSV形式に整え、Metabaseに取り込んで可視化・分析を行いました。

1. 事前準備

今回は、弊社の分析用サーバー（k3s）にHelmを使用してMetabaseをデプロイしました。 永続化のためにPostgreSQLも併せて用意し、CSVの内容をテーブルとして取り込んでいます。

Tips: MetabaseでCSVをアップロードして分析するには、管理画面からデータベース設定を行い、ファイルのアップロードを許可しておく必要があります。

2. Metabaseでの分析フロー

CSVをアップロードすると、Metabaseが自動的に良いグラフを提案してくれます。今回は、より深く分析するために、独自のグラフ（Question）を作成しました。

使用したデータ項目は、会社名、設立年、産業大別、大分類、従業員数、住所、緯度・経度です。

• スムーズな可視化: 設立年や産業別グラフ、位置情報を利用した地図描画も驚くほどスムーズです。
• 設定のポイント: 地図などの細かい表示設定は、コンフィグ画面（右側のサイドバー）から行えます。少し分かりにくい場所にあるので、最初は注意深く探してみるのがコツです。（図を挿入）

さらに、**「産業大別 × 従業員数」や「設立年 × 従業員数」**といったクロス分析を行うことで、「どの規模の、どの業界が、いつ頃から活動しているのか」という立体的な構造が見えてきました。

3. 分析結果から見えた傾向

可視化の結果、以下のような興味深い事実が判明しました。

• 製造業の多さ: 全国平均と比較しても、製造業の企業が非常に多く、全体の約40%を占めていました。
• 企業の成熟度: 1950年代〜2000年に設立された企業の割合が高く、地域に根ざした歴史ある企業が多いことが分かります。

これらのデータから、登壇時の内容は「製造業のDX」や「老舗企業の組織活性化」といったテーマに比重を置くことで、より共感を得られる可能性が高いと判断できました。

まとめ

今回は登壇の事前準備という切り口で紹介しましたが、MetabaseはプログラミングやSQLに抵抗がある方にこそ、ぜひ触ってみてほしいツールです。数字の羅列だったCSVが、数クリックで「経営のヒント」に変わる体験は、物事を違う角度で見る大きな助けになります。

利用時の注意点

Metabaseはあくまで「分析・表示」に特化したBIツールです。DBクライアントではないため、データの作成・更新（Create/Update等）はできません。 もしデータを常に最新に保ちたい、複雑な加工をしたいという場合は、AirflowなどのETLツールを組み合わせるのが理想的です。

弊社では現在、従業員の稼働時間やWebサイトのアクセス、顧客情報などをリアルタイムで分析できる環境を構築しています。 「手元のデータを活かしきれていない」「可視化してビジネスに役立てたい」という方は、ぜひお気軽にご相談ください！