Tableauで「売上・利益・利益率」を一気通貫で可視化する実践ガイド

現場でダッシュボードを作っていると、同じデータなのに人によって数値が合わない、粗利率の定義が部署でバラバラ、JOINした瞬間に行数が増えて溶ける──そんな経験はありませんか。この記事は、そうした“あるある”を最短距離で解消するための実務ガイドです。結論からいきます。

この記事でできること（結論サマリー）

  • 定義を揃える：集計前に「何を売上と呼ぶか」「どこまでを原価とするか」を全社で統一。

  • データ設計を整える：明細粒度は1つに固定し、割引・返品・税・原価を“行レベル”で持つ。

  • 計算は行→集計の順：行計算で誤差を最小化し、KPIは合計粗利 ÷ 合計売上で出す。

  • ダッシュボードは3面構成：①経営サマリー ②営業マネージャー用 ③現場モニタリング（当日〜週次）。

  • LODsと表計算で深掘り：カテゴリ固定の比率、前年比・前月比、構成比、上位N、80/20を即席で。

1. まず押さえるべき“用語の定義”

定義が揃えばダッシュボードは安定します。迷ったらここに立ち返る。

  • 売上高（Net）：単価×数量 − 値引き − 返品（多くは税抜で定義）

  • 原価（COGS）：商品仕入原価＋（必要なら）物流費などを含める範囲をルール化

  • 粗利：売上高 − 原価

  • 粗利率：粗利 ÷ 売上高（%表示：小数点1–2桁が現場に優しい）

重要：平均の平均は使わない。 粗利率は合計粗利 ÷ 合計売上で一本化。

2. 迷子にならないデータモデル

推奨の基本形（Relationshipsで接続）

  • ファクト（明細）：SalesFact（注文ID, 日付, 商品ID, 顧客ID, 単価, 数量, 割引率, 返品額, 税抜区分 …）

  • 原価テーブル：CostFact（商品ID, 適用開始日, 原価） ※期間で原価が変わるなら有効期間管理

  • ディメンション：DateDim, ProductDim, CustomerDim, RegionDim …

ポイント：Relations（関係）を使うと粒度ズレの重複集計を回避できます。どうしてもJOINする場合は、JOIN後の行数が増えていないかを必ず確認。

3. Tableauの計算式（そのまま使える最小セット）

まずは行レベル→集計KPIの順に作るのが鉄則。

行レベル計算

// 行の小計（税抜）
[小計(行)] = [単価] * [数量]

// 値引き額（割引率が0〜1の場合）
[値引き額(行)] = [小計(行)] * [割引率]

// 売上(行)（返品控除・税抜）
[売上(行)] = [小計(行)] - [値引き額(行)] - [返品額]

// 原価(行)（仕入原価や標準原価を行に割当）
[原価(行)] = [原価]

// 粗利(行)
[粗利(行)] = [売上(行)] - [原価(行)]

集計KPI

[売上] = SUM([売上(行)])
[原価] = SUM([原価(行)])
[粗利] = SUM([粗利(行)])
[粗利率] =
IF SUM([売上(行)]) = 0 THEN 0
ELSE SUM([粗利(行)]) / SUM([売上(行)])
END

LOD（カテゴリ固定比率の例）

[カテゴリ別粗利率(固定)] =
{ FIXED [カテゴリ] : SUM([粗利(行)]) } /
{ FIXED [カテゴリ] : SUM([売上(行)]) }

前年比・前月比（表計算）

  • 行棚に日付（年/月）、ビューにSUM([売上(行)])

  • 「クイック表計算」→「前年比」/「前月比」

  • アドレス指定を年→月に合わせる

4. 典型的な“つまずき”と処方箋

  • 比率の平均化：AVG([粗利率(行)])はNG → **SUM(粗利)/SUM(売上)**で統一

  • 原価の二重化：日別原価をJOINして日×商品で行爆発 → 関係で粒度維持、または有効期間LOOKUP

  • 返品・割引の扱い：別テーブルで符号逆 → 行に正味値を持たせるか、サブカテゴリで差し引き

  • 税の混在：税込・税抜が混在 → 取込時に税抜へ正規化（フラグ保持）

  • 同義語問題：「粗利＝売上総利益？」 → 定義ドキュメントをデータソースに添付

5. ダッシュボードは“3面”で考える

5-1. 経営サマリー（1枚で“今”がわかる）

  • KPIタイル：売上／粗利／粗利率／YoY・MoM

  • ウォーターフォール：前期→当期の差分要因（数量・単価・ミックス）

  • トレンド：週次or月次＋参照線（中央値/目標）

  • フィルター：期間、事業、地域、チャネル、カテゴリ

5-2. 営業マネージャー用（配分と責任を動かす）

  • 地図×バブル：地域別粗利、色=粗利率

  • クロス表：担当者×顧客＝売上・粗利・粗利率・達成率

  • 上位N/下位N：パラメータ切替＆アクションで深掘り

5-3. 現場モニタリング（日次の呼吸）

  • 当日速報：昨日比・週内累計・週間見込み

  • SKUランキング：数量・粗利・在庫回転

  • しきい値判定：リファレンスバンドで警告域

6. 分析レシピ（すぐ使える10本）

  1. 上位N商品：パラメータ[N]＋INDEX()で抽出

  2. 80/20（パレート）：Running Sum（売上）÷Total Sumを2軸ライン化

  3. 価格×数量の弾力：散布図＋トレンドライン、カテゴリ別に参照分割

  4. ディスカウントの効き：割引率のビン化→箱ひげ図で粗利率分布

  5. 地域ミックス効果：棒＝売上、色＝粗利率で構成の偏りを把握

  6. 在庫回転×粗利：2軸散布図（右：回転率、左：粗利）

  7. リピート寄与：コホート（初回月）×経過月のヒートマップ

  8. カニバリ検知：製品A/Bの推移を重ねて逆相関を目視

  9. キャンペーン効果：イベント日注釈＋前後比較（期間フィルタ）

  10. 粗利率下振れ要因：ウォーターフォール（数量・単価・原価・ミックス）

7. 運用・更新の“現実解”

  • 抽出（Hyper）増分更新：注文日でパーティション、直近N日を再取り込み

  • データ品質チェック：行数差分・NULL率・ゼロ割をデータソース認証で自動化

  • 公開データソース：KPI定義・更新頻度・責任者を説明欄に明記

  • 権限：プロジェクト階層で閲覧/編集を分離、RLSは利用者ID×ディメンション

8. パフォーマンス最適化の勘所

  • 抽出列を絞る（使わない列は落とす）

  • フィルタ順序：データソース → コンテキスト → 通常

  • 前計算化：原価割当や返品調整はできるだけETL側へ

  • LODは最小限（大量ディメンション×LODは高負荷）

  • 連続日付は月粒度に丸める（初期表示を軽く）

9. よくある質問（FAQ）

Q. 粒度の違う原価テーブルは？
A. 商品×有効期間で原価を持ち、注文日の属する期間を行に割当。Tableauは関係推奨。期間判定は計算フィールドで。

Q. 「平均粗利率」と「全体粗利率」がズレるのは？
A. 分母ウェイトの違い。全体粗利率＝合計粗利 ÷ 合計売上で統一。

Q. 返品・無償提供の扱いは？
A. 返品はマイナス行で正味化。無償は単価0で行を立て、数量をカウント対象にするかルール化。

10. チェックリスト（公開前の最終確認）

  • KPI定義（売上・原価・粗利・粗利率）を文書化

  • 明細テーブルは1行＝1取引を厳守

  • 返品・割引・税の取り扱いルールを明記

  • 原価の有効期間と割当ロジックを決定

  • 行レベル→集計KPIの順で計算フィールド作成

  • 3面ダッシュボードで担当領域と閲覧対象を分担

  • LOD／表計算の使いどころ（固定指標・前年比）をメモ

  • 増分更新とデータ品質チェックを設定

  • 権限・RLS・公開データソース説明を整備

  • 初期表示は2秒以内を目標にパフォーマンス測定

11. 15分ハンズオン（最小構成）

  1. データ接続：明細CSV（注文日, 単価, 数量, 割引率, 返品額, 商品ID, 原価）

  2. 行計算：[売上(行)] / [原価(行)] / [粗利(行)]

  3. KPI：[売上] / [粗利] / [粗利率]

  4. ビュー1（トレンド）：列=月、行=SUM([売上(行)])、色=粗利率、参照線=目標

  5. ビュー2（ランキング）：行=商品、列=SUM([粗利(行)])、色=粗利率、上位Nパラメータ

  6. ビュー3（要因分解）：ウォーターフォール（数量・単価・ミックス）

  7. ダッシュボード：3ビューを配置し、期間・カテゴリの共通フィルタを適用

12. まとめ（現場で迷わないために）

成功の鍵は、

  1. 定義の統一、2) 正しい粒度のデータ設計、3) 比率の出し方の厳格化。
    ダッシュボードは役割別3面構成で意思決定スピードを上げ、深掘りはLOD＋表計算で即席に。運用は増分更新・データ品質・権限の三点を“標準装備”。これだけで「同じ数が誰のPCでも再現される」状態に近づきます。

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