1. はじめに：ネットワーク図とは？
ネットワーク図とは、「ノード（点）」と「エッジ（線）」を用いて、対象間の関係性や構造を視覚的に表現するグラフのことです。SNSの友達関係、製品と顧客の関係、組織内の連携など、「モノとモノのつながり」を可視化するのに役立ちます。
✅ 代表的なネットワーク図の活用例：
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ソーシャルメディア分析：誰と誰がつながっているか
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物流ネットワーク：どこからどこへ商品が動くか
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顧客と商品との関係性：どの商品がどの顧客に人気か
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組織の連携図：部門同士のやりとりの頻度や強さ
2. Tableauでネットワーク図は作れる？
Tableauはもともと、ネットワーク図に特化した機能を持つツールではありません。しかし、工夫次第でネットワーク図のような可視化を実現することは可能です。
✅ 必要なのは以下の2点：
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ノード（点）同士をつなぐ情報（接続元と接続先）
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座標（X軸とY軸）を用意するためのレイアウトデータ
Tableauの強みは「自由な視覚表現」ですので、適切にデータを整えれば、**疑似ネットワーク図（力学モデル風や円形レイアウト）**を描けるのです。
3. ネットワーク図作成に必要なデータ構造とは？
ネットワーク図に必要なデータ構造は、一般的に以下の2つの形式から成ります。
① エッジリスト（Edge List）
| source | target | weight |
|---|---|---|
| A | B | 3 |
| B | C | 1 |
| C | D | 2 |
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source（出発点）とtarget（到達点）によって接続関係を表現
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weight（重み）は、つながりの強さを示す
② ノードリスト（Node List）
| node_id | node_name | category |
|---|---|---|
| A | 営業部 | 部門 |
| B | 開発部 | 部門 |
| C | 社長 | 役職 |
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**ノードの属性（名前・カテゴリ・役職など）**を記述
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Tableauで色分け・形状変更などの基礎情報として使用
4. Tableauでネットワーク図を作る3ステップ
Tableauでネットワーク図を描くには、以下の3ステップが基本です。
ステップ①：エッジ（線）の描画準備
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データブレンドまたはJOINでsourceとtargetの座標データを接続
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sourceとtargetの各ノードに対し、**X軸とY軸の情報（座標）**を付ける
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座標はExcelなどで用意してもOK
ステップ②：線（接続）を描く
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Tableauの「線グラフ」機能を使い、sourceとtargetを1つのパスとして描画
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Pathフィールドを設定することで、source→targetへの線を描ける -
Lineマークを使うことで、ノード間にエッジ（矢印なし）を表示できる
ステップ③：ノード（点）の表示
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**ノード用データセット（node_id＋X,Y）**を用意して「散布図」として描画
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色・形・ツールチップなどを使って属性情報を可視化
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ノードとエッジを2つのシートに分けて表示 → ダッシュボードで統合
5. レイアウトをどうするか？｜ネットワーク図の座標の決め方
Tableauにはネットワーク図専用の自動レイアウト機能がないため、事前に座標を準備しておく必要があります。
✅ レイアウト方法の例：
| レイアウト | 特徴 | 使用方法 |
|---|---|---|
| 円形レイアウト | ノードを円状に配置しやすい | Excelで計算可能 |
| グリッド配置 | ノードを等間隔に並べる | シンプルな表現に最適 |
| 力学モデル | ノード間の引力・反発力により配置 | PythonやGephiなどで座標生成後、Tableauにインポート |
✅ Excelで円形レイアウトを作る方法（簡易）
これを使えば、ノーコードでも美しい円状ネットワーク図が作れます。
6. ネットワーク図に「重み（強さ）」を加える方法
ネットワーク図では、「ノード間の関係性の強さ（=重み）」を表現することが重要です。Tableauでは線の太さや色で重みを可視化できます。
✅ 太さで重みを表現する
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線を選択したシートで、「線の太さ（Size）」にweightフィールドをドラッグ -
重みが大きい関係ほど太い線になるため、一目で関係の強さを把握可能
✅ 色で重みを表現する
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「Color」に
weightをドラッグしてグラデーションを設定 -
強い関係性ほど赤色、弱い関係は青色、などのカラースキームで印象的に見せる
7. ノード属性を活かして、視覚的にわかりやすくする
ノードに「部署」「地域」「役職」などの属性情報がある場合、色・形状・ラベルでそれを視覚的に表すと分析精度が向上します。
✅ 色によるグループ分類
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ノードに「部署」などのカテゴリ情報がある場合、「Color」にカテゴリを設定
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組織図やチーム連携などの視覚化に有効
✅ 形状やサイズのカスタマイズ
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ノードに「人数」や「売上」などの数量情報があれば、サイズに反映
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影響力が大きいノードほど大きく表示されるようにすることで、中心性が見える
✅ ツールチップで詳細表示
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ノードにマウスを載せると、担当者名・取引数・関連部門などをポップアップ表示
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ツールチップのカスタマイズでユーザーに「その場で分かる分析体験」を提供
8. 実務でのネットワーク図活用例
✅ ① 組織分析
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社内メールや業務連携データから「誰が誰とやりとりしているか」を可視化
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コミュニケーションが偏っている部門や、孤立したチームを発見
✅ ② 顧客と製品の関係性分析
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どの顧客がどの商品を購入しているかのネットワークを描くことで、クロスセルの可能性を発見
✅ ③ プロジェクト管理・業務フローの最適化
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業務プロセスやタスクの依存関係をノードとエッジで表すことで、ボトルネックの把握や効率化の検討が可能
✅ ④ マーケティング分析
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SNS上のユーザー相関、タグの共起関係、コンテンツ同士のつながりを視覚化し、影響力の高い要素を特定
9. 他ツールとの併用：GephiやPythonを使ってTableauと連携する
Tableau単体ではレイアウト自動生成機能がないため、他ツールとの併用が効果的です。
✅ Gephi + Tableau
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Gephiはオープンソースのネットワーク分析ツール
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レイアウト（ForceAtlas2、Fruchterman-Reingoldなど）を使って座標を生成
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出力されたノードのX,YをCSVで保存し、Tableauにインポートしてネットワーク図を描画
✅ Python (NetworkX) + Tableau
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Pythonの
NetworkXライブラリでネットワーク分析・中心性算出・レイアウト設定を実施 -
生成されたノード・エッジのデータをCSVにしてTableauに渡す
-
データサイエンスチームとの連携にもおすすめ
10. 注意点と限界
Tableauは柔軟で表現力のあるツールですが、ネットワーク図においては以下の制限もあります。
⚠️ 主な注意点：
| 制限内容 | 対応方法 |
|---|---|
| 自動レイアウト機能がない | GephiやPythonで座標を事前生成 |
| ノードの移動が手動でできない | レイアウト調整は外部ツールで行う |
| エッジの矢印がない | ラベルや色で方向を補足 |
| ノード数が多いと見づらくなる | フィルターやズーム、クラスタリングで対応 |
✅ 補足：Tableau Publicでの共有に注意
ネットワーク図の作成において座標が複雑な場合、Tableau Publicでの表示が崩れることもあります。
そのため、あらかじめ座標の整合性・ラベルの重なりをテストしておくのがおすすめです。
11. まとめ｜Tableauでネットワーク図を扱う際のポイント
Tableauを使えば、ネットワーク図も自由な発想で表現可能です。以下のポイントを押さえておくと、実務でも効果的に活用できます。
✅ この記事の要点まとめ
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Tableauでネットワーク図を作成するには、source/target構造と座標データが必要
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ノードやエッジは計算フィールドや色、サイズ、ツールチップで多様にカスタマイズ可能
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GephiやPythonとの連携で、より複雑で美しいレイアウトを作成可能
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Tableauの強みは、ネットワークデータを他の可視化と組み合わせたストーリーテリング
最後に：ネットワーク図は“つながり”を見せる武器
Tableauのネットワーク図は、データの中に隠れた「関係性の本質」を直感的に伝える力があります。
業務分析、組織診断、マーケティングまで、あなたの分析の幅を広げる1枚のビジュアライズとして、ぜひ挑戦してみてください。
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