レポートとビジュアルのデザインに関するベスト プラクティスBest design practices for reports and visuals

Power BI の新たに改善されたナビゲーション、コンテンツ エクスペリエンスをリリースし、すべてのドキュメントを更新しています。We’ve released a new and improved navigation and content experience for Power BI, and we’re in the process of updating all of our documentation. このページの情報とスクリーンショットは、画面に表示されるものと違うかもしれません。The information and screenshots on this page may not match what you see on your screen. 詳細については、Power BI サービスの操作を参照してください。For more information see Navigating Power BI service.

概要Introduction

このホワイト ペーパーでは、Power BI でレポートをデザインするためのベスト プラクティスについて説明します。This paper provides best practices for designing reports in Power BI. 計画から始めて、レポートと、レポートを構成するページおよび個々のビジュアルに適用できる、デザインの原則について説明します。Starting with planning, it discusses principles of design that you can apply to your reports and to the pages and individual visuals that make up that report. これらのベスト プラクティスの多くは、ダッシュボードのデザインにも当てはまります。Many of these best practices apply to dashboard design as well.

このホワイト ペーパーを出発点にして、学習したことを実際のレポートや視覚化に適用し、community.powerbi.com で意見交換を続けてください。BI レポートのデザインと視覚化は今まさに注目されている話題であり、多くのソート リーダー、ブロガー、Web サイトがこのトピックについて広く深く検討しています (最後にいくつか示してあります)。We hope this paper will be a jumping-off point for you and that you’ll apply what you learn to your own reports and visualizations and that you’ll continue the conversation on community.powerbi.com. BI report design and visualization usage is a hot topic right now and there are many thought leaders, bloggers, and websites that look at this topic in breadth and depth (we’ve listed a few at the end).

注意

このホワイト ペーパーの推奨事項は、適切なタイミングと場所に適用すべきガイドラインです。The recommendations made in this white paper are guidelines for you to apply when and where it makes sense. 以下で説明するすべての原則には、通常、"規則を破る" 正当な理由があります。For every principle we describe below, there are usually valid reasons to “break the rule.”

私たちが情報に圧倒されてしまうのは、それが多すぎるからではなく、それを手なずける方法を知らないためです。We are overwhelmed by information, not because there is too much, but because we don't know how to tame it. -- Stephen Few-- Stephen Few

展望と用語A look at the landscape and terminology

Power BI のレポートは 1 つまたは複数のレポート ページで構成され、すべてのページをまとめたものを総称してレポートと呼びます。In Power BI, a report can have one or more report pages and all the pages together are collectively referred to as the report. レポートの基本的な要素は、ビジュアル (視覚化とも呼ばれます)、スタンドアロン画像、およびテキスト ボックスです。The basic elements of the report are visuals (aka visualizations), standalone images, and text boxes. 個別のデータ ポイントからレポート要素やレポート ページ自体まで、数え切れないほどの書式設定オプションがあります。From the individual data points, to the report elements, to the report page itself, there are innumerable formatting options.

以下では、レポートの計画段階から始めて、レポート デザインの基本原則を示した後、ビジュアルのデザインの原則について説明し、最後に個々のビジュアルの種類に対するベスト プラクティスを説明します。We’ll start at the report planning stage, continue on to basic report design principles, then discuss visual design principles, and finish with a discussion of best practices for individual visual types.

Power BI レポートの作成と使用に関する詳しいガイダンスと解説については、powerbi.com の [学習] をご覧ください。In-depth guidance and instructions for creating and using Power BI reports is available at powerbi.com > Learn.

最初の視覚化を作成する前に注意する必要のある要件Before you build your first visualization…focus on requirements

レポートの作成は、最初のビジュアルを作成する前から始まっています。なぜなら、良いレポートを作るには、計画が必要だからです。Creating a report starts before you build your first visual because a good report needs planning. 使用するデータのことを理解し、レポートの要件を書き出します。Know what data you have to work with and write down the requirements for the report. "どのようなビジネス ニーズがあり、このデータは誰によってどのように使われるのか" ということを自問します。Ask yourself “What is the business need, how is this data going to be used, and by whom?” "このレポートを読む人は、レポートを基にしてどのようなことを決定できることを望んでいるのか" を考えます。A key question is “what decisions does the reader want to be able to make based on this report?”

これらの質問の答えを基にしてデザインを進めます。The answer to those questions will drive your design. すべてのレポートにはストーリーがあります。Every report tells a story. そのストーリーをビジネス ニーズと一致させる必要があります。Make sure that story matches the business need. 劇的な洞察が得られるようなビジュアルを追加したいと思うかもしれませんが、得られる洞察がビジネス ニーズと一致しないと、レポートを役に立たず、かえって同僚がそのビジュアルによって混乱する可能性さえあります。It may be tempting to add visuals that show dramatic insights, but if those insights don’t match the business need, then the report won’t be useful – and in fact your users might be distracted by those visuals. また、その決定を下すために必要な情報が、このデータからは得られないことに気付くこともあります。Also, you may find that the information needed to make that decision cannot be gleaned from this data. そのレポートは、必要なものを測定するのに使用できますか?Can this report be used to measure what is needed?

レポートは、監視、発見、追跡、予測、測定、管理、テストなどに使用できます。Reports can be used to monitor, uncover, track, predict, measure, manage, test, and more. たとえば、ビジネス ニーズが業績を測定する売上レポートである場合は、今期の売上、前期の売上との比較、競合他社との比較、アラートをトリガーするいくつかの KPI などを含むレポートをデザインするでしょう。If, for example, the business need is a sales report that measures performance, then you might design a report that looks at current sales, compares it to previous sales, compares to competitors, and includes some KPIs that trigger alerts. おそらく、レポートから詳細な販売数にドリルダウンして、売上に影響する可能性のある店舗閉鎖やサプライ チェーンの問題を確認できるようにします。Perhaps readers can drill down into the sales numbers to see store closures or supply chain issues that may be impacting sales. また、店舗別、地域別、製品別、季節別などの売上を調べることができるドリルダウンを用意するかもしれません。Another drilldown might be the ability to look at sales by store, region, product, season, and more.

レポートの利用者を理解し、利用者の知識レベルに応じた詳細さと複雑さで、わかりやすい用語を使用し、データを提供するように、レポートをデザインします。Know the customers for the report and design a report that uses familiar terminology and provides data at a level of detail and complexity on par with the customers’ level of knowledge. 利用者の種類が 1 つではない場合はどうすればいいですか?Have more than one type of customer? いつでも 1 つのサイズですべてに対応できるわけではありません。専門知識のレベルに基づいてレポートのページを分け、利用者が自分で見分けられるように、各ページに明確なラベルを付けます。One size doesn’t always fit all; design separate report pages based on expertise and be sure to label each page clearly so customers can self-identify. 利用者が自分に合わせてページを調整できるようにスライサーを使用するのも 1 つの方法です。Another option is to use slicers so customers can tailor the page to fit them. 利用者にも計画段階に参加してもらい、利用者のニーズを誤解しないようにします。Involve the customer in the planning stage and avoid the mistake of building what you think they need. やり直しや繰り返しが発生してもいいように用意しておきます。Be prepared to start over and to iterate.

ビジネス ニーズ、利用者、および含めるメトリックが明らかになったら、次に、ストーリーを伝えるのに適したビジュアルを選択し、可能な限り最も効果的な方法でこれらのビジュアルを提示します。Once you’ve identified the business need, the customers, and the metrics you’d like to include, the next step is to pick the right visuals to tell the story and present those visuals in the most-effective way possible. やらなければならないことは多いので、レポートのデザインに関するいくつかの基本的な原則から始めることにします。That covers a lot of ground, and we’ll start with some basic principles of report design.

レポート デザインの原則Principles of report design

レポートのページのスペースは限られており、最も困難な作業の 1 つは、必要なすべての要素をそのスペースに収めながら、情報を簡単に理解できるようにすることです。A report page has limited space and one of the hardest things is to fit all the elements you want into that space – and still have that information be easily understood. そして、"見た目の良さ" の価値を軽視してはいけません。And don’t underplay the value of “pretty.” 重要なのは、見た目と使い勝手のバランスを見つけることです。The key is to find the balance between pretty and useful.

それでは、レイアウト、明確さ、および見栄えについて見ていきます。Let’s take a look at layout, clarity, and aesthetics.

レイアウト - レポート キャンバスLayout - the report canvas

レポート キャンバスの広さは有限です。The report canvas has a finite amount of space. すべての要素がレポートの 1 ページに収まらない場合は、レポートを複数のページに分割します。If you can’t fit all the elements on a single report page, break the report up into pages. レポートのページの構成としては、特定の利用者に合わせたもの (人事、IT、営業、SLT など)、ビジネスに関する特定の質問に合わせたもの (欠陥がダウンタイムに与える影響、マーケティング キャンペーンに対する顧客の反応、など)、ストーリー展開のあるもの (たとえば、1 ページ目は概要を説明するか注目を引く "フック" にする、2 ページ目でデータを示し、3 ページ目でより詳細に分析する) などがあります。A report page can be tailored to a specific audience (e.g., HR, IT, Sales, SLT), or to a specific business question (e.g., How are defects impacting our downtime?, What is our Marketing campaign’s impact on Sentiment?) or as a progressive story (e.g. first page as overview or attention-grabbing “hook”, 2nd page continues the data story, 3rd page dives deeper into the story, etc.). レポート全体が 1 ページに収まれば、それに越したことはありません。If your entire report fits on a single page, great. 収まらない場合は、論理的にまとまった内容ごとに個別のレポート ページを作成します。If it doesn’t, create separate report pages that logically chunk the content. そして、忘れずに、ページには意味のある役に立つ名前を付けます。And don’t forget to give the pages meaningful and helpful names.

美術館に絵を飾ることを考えてみてください。Think about filling an art gallery. 小さい部屋に 50 枚の絵を飾り、椅子を置き、各壁を別の色で塗るといったことはしないはずです。You wouldn’t put 50 pieces of artwork into a small room, fill it with chairs and paint each wall a different color. 学芸員なら、テーマが共通する絵を何枚か選び、入場者が移動したり考えたりするのに十分な間隔を空けて展示し、絵について解説したカードを掲示します。As the curator, you’d choose just pieces that have a common theme, lay them out around the room with plenty of space for visitors to move and think, and place informational cards that describes what they’re looking at. そして、現代の美術館のほとんどが地味な壁にしているのには理由があるのです。And there’s a reason most modern galleries have plain walls! この記事では、多くの作業を必要とするレポートの例を最初に示します。For this article, we’ll start with a report example that needs a lot of work. デザインのベスト プラクティスと原則を適用するに従い、レポートが改善されていくことがわかります。As we apply our best practices and principles of design, our report will improve.

図 1: 多くの作業が必要な見づらいレポート ページFigure 1: This ugly report page needs a lot of work

上の例には、スペース (レイアウト) に関するデザイン上の問題が多くあります。以下ではそれらについて説明します。The example above has many space-related (layout) design issues that we’ll discuss below:

  • 配置、順序、および近接の使用alignment, order, and use of proximity
  • スペースと並べ替えの不適切な使用poor use of space and sorting
  • 乱雑さclutter

配置、順序、近接Alignment, order, and proximity

レポート要素のレイアウトは、理解に影響を与え、レポート ページ内で読者を誘導します。The layout of your report elements impacts comprehension and guides the reader through the report page. 要素の配置方法によってストーリーを伝えます。How you place and position elements tells a story. ストーリーとは、"最初にここを見て、次にここを見る" とか、"これら 3 つの要素は互いに関連している" といったことです。The story might be “start here and then look here” or “these 3 elements are related to each other.”

  • ほとんどの文化では、ものを見る順序は左から右、上から下です。In most cultures, people scan from left to right and top to bottom. ですから、最も重要な要素を、レポートの左上隅に配置します。Position the most important element in the top left corner of your report. 残りのビジュアルは、論理的なナビゲーション、および情報の理解の順序に従って配置します。And organize the rest of the visuals in a way that leads to logical navigation and comprehension of the information.
  • 読者が選択を必要とする要素を、その選択によって影響を受ける視覚化の左側に配置します (スライサーなど)。Position elements that require the reader to make a choice to the left of the visualizations the choice will impact: slicers, for example.
  • 関連する要素は近付けて配置します。近接しているということは、要素が関連することを意味します。Position related elements close to each other; proximity implies the elements are related.
  • 関連性を伝えるもう 1 つの方法は、関連する要素を囲むように境界線または色付きの背景を追加することです。Another way to convey relationships is to add a border or color background around related elements. 逆に、レポートの異なるセクションを区別するには区切り線を追加します。Conversely, add a divider to distinguish between different sections of a report.
  • レポート ページのセクションを視覚的に分割するには、空白を使用します。Use white space to visually chunk sections of the report page.
  • レポートのページが埋まるようにします。Fill the report page. 空白部分が多すぎる場合は、視覚化を大きくするか、キャンバスを小さくします。If you find that you have a lot of extra white space, make your visualizations larger or make the canvas smaller.
  • レポート要素のサイズは意図を持って設定するようにします。Be intentional with sizing your report elements. 使用できるスペースを基にして、視覚化のサイズを決定してはなりません。Don’t let space availability dictate the size of a visualization.
  • 重要な要素は、他の要素より大きくするか、矢印などのビジュアル要素を追加して注意を引くようにします。Make important elements larger than the others or add a visual element like an arrow to draw attention.
  • レポート ページの要素は、対称的に揃えるか、または意図を持って非対称的に揃えます。Align the elements on the report page, either symmetrically or intentionally asymmetrically.

次に、配置について詳しく説明します。Let’s take a closer look at alignment.

配置Alignment

配置とは、異なるコンポーネントを同じサイズにする必要があるとか、レポートの各行のコンポーネントの数を同じにする必要があるといった意味ではありません。Alignment doesn’t mean that that the different components need to be the same size or that you must have the same number of components on each row of the report. ナビゲーションと読みやすさの向上に役立つページの構造があるということです。It just means that there is a structure to the page that aids in navigation and readability.

次に示す更新されたレポートでは、レポートのコンポーネントが左端と右端に配置され、水平方向と垂直方向にも揃えられていることがわかります。We can see in our updated report below that the report components are now aligned on the left and right edges and each report row is aligned horizontally and vertically as well. スライサーは、影響を与えるビジュアルの左側にあります。Our slicers are to the left of the visuals they impact.

図 2: 見づらいレポートがレイアウトの編集によって改善された例Figure 2: Our ugly report example improved with layout edits

Power BI には、ビジュアルを配置するためのツールが含まれています。Power BI includes tools to help you align your visuals. Power BI Desktop では、複数のビジュアルを選択し、[ビジュアル ツール] リボン タブの [配置]/[整列] オプションを使用して、ビジュアルの位置を揃えることができます。In Power BI Desktop, with multiple visuals selected, you can use the Align and Distribute options on the Visuals ribbon tab to match up the position of visuals.

図 3: Power BI Desktop でビジュアル配置するFigure 3: Align visuals in Power BI Desktop

Power BI オンラインおよび Power BI Desktop では、すべてのビジュアルの書式設定ウィンドウの [全般] タブで、ビジュアルのサイズと位置を正確に制御することもできます。In Power BI online and Power BI Desktop, you also have precise control over the size and position of visuals through the General tab on the formatting pane for all visuals:

図 4: ビジュアルの正確な位置を設定するFigure 4: Set exact position for your visual

レポート ページの例 (図 2) では、2 つのカードと大きい境界線の [X 方向の位置] が 200 に設定されています。In our example report page (Figure 2), the 2 cards and large border are aligned on the X Position at 200.

スペースに合わせるFit to the space

スペースを最大限に活用するようにします。Make the best use of the space you have. レポートの表示方法がわかっている場合は、それを念頭に置いてデザインします。If you know how the report will be viewed/displayed, design with that in mind. 空いているスペースを減らし、キャンバスが埋まるようにします。Reduce empty space to fill the canvas. できる限り、個々のビジュアルにスクロール バーを設ける必要がないようにします。Do all you can to eliminate the need for scrollbars on individual visuals. ビジュアルが窮屈に見えないようにスペースを埋めます。Fill the space without making the visuals seem cramped.

ページのサイズを調整します。Adjust the page size

ページのサイズを小さくすることで、ページ全体との対比で個々の要素が大きくなります。By reducing the page size, individual elements become larger relative to the overall page. これを行うには、ページですべてのビジュアルの選択を解除して、書式設定ウィンドウの [ページ サイズ] タブを使用します。Do this by deselecting any visuals on the page and using the Page Size tab in the formatting pane.

ここでは、ページ サイズを 4:3 および 16:9 にしたレポート ページの例を示します。Here is a report page using page size 4:3 and then using 16:9. 16:9 の方がレイアウトに適していることに注意してください。Notice how the layout suits 16:9 so much better. 2 番目のビジュアルからスクロール バーを削除する十分な余裕があります。There is even enough room to remove the scrollbar from the second visual.

図 5a: 4:3 のページ サイズにしたレポートFigure 5a: The report at 4:3 page size

図 5b: 16:9 のページ サイズ比率にしたレポートFigure 5b: The report at 16:9 page size ratio

レポートは、4:3、16:9、またはそれ以外の比率で表示されますか?Will your report be viewed 4:3, 16:9 or another ratio? 小さい画面ですか、大きい画面ですか?On small screens or huge screens? それとも、可能なすべての縦横比とサイズの画面に表示されますか?Or on all possible screen ratios and sizes? このことを念頭に置いてデザインします。Design with this in mind.

このレポート ページの例は、まだ少し見づらいようです。Our example report page seems a bit cramped. どのビジュアルも選択せず、ペイントローラー アイコンを選んで、[書式設定] ウィンドウを開きます。With no visual selected, open the formatting pane by selecting the paintroller icon. [ページ サイズ] を開き、[高さ] を 900 に変更します。Expand Page Size and change Height to 900.

図 6: ページの高さを大きくするFigure 6: Increase page height

乱雑さを減らすReduce clutter

乱雑なレポート ページは、ひとめ見て理解するのが困難であり、読者が読む気にならなくなる可能性があります。A cluttered report page will be hard to understand at-a-glance and may be so overwhelming that readers won’t even try. 必要のないレポート要素をすべて取り除きます。Get rid of all report elements that aren’t necessary. 理解やナビゲーションの役に立たない余計なものを追加しないようにします。Don’t add bells-and-whistles that don’t help comprehension or navigation. レポートのページでは、可能な限り明確に、すばやく、まとめて、情報を伝達する必要があります。Your report page needs to convey the information as clearly and quickly and cohesively as it can.

Edward Tufte は、『 The Visual Display of Quantitative Information 』の中でこのことを "data to ink ratio" (データとインクの比率) と呼んでいます。Edward Tufte calls it “data to ink ratio” in his book The Visual Display of Quantitative Information. 基本的に、絶対に必要でないものはすべて削除します。Basically, remove anything that isn’t essential.

煩雑さを除去すると、レポート ページの空白部分が増え、前の「配置、順序、近接」セクションで説明したベスト プラクティスを適用するための領域が多くなります。The clutter you remove will increase the whitespace on your report page and give you more real estate for applying the best practices we learned about above in the “Alignment, order, and proximity” section.

ここまでくれば、この例は既に見栄えがよくなっています。Here our example is already looking better. 多くの乱雑さを取り除き、要素をグループ化する図形を追加しました。We’ve removed lots of clutter and added shapes to group elements together. 背景画像を削除し、不要な矢印図形とテキスト ボックスを削除し、1 つのビジュアルをレポートの別のページに移動しました。また、ページのサイズを長くし、余白 (黄色ですが) を増やしました。The background image is gone, the unnecessary arrow shape and text box are gone, one visual has been moved to another page in the report, etc. We’ve also lengthened the page size to increase white (yellow?) space.

図 7: 見づらいレポートから乱雑さを取り除いた例Figure 7: Our ugly report example de-cluttered

ひとめでストーリーが伝わるようにするTell a story at a glance

全体的なテストとして、事前に何も知らされていない人が誰からも説明を受けずにレポートをすばやく理解できることを確認する必要があります。The overall test should be that somebody without any prior knowledge can quickly understand the report without any explanation from anybody. ひとめ見ただけで、読者がページや各グラフ/表の内容をすばやく理解できるようにする必要があります。With a quick glance, readers should be able to quickly see what the page is about and what each chart/table is about.

レポートを見た読者の目を、最初に見て欲しい要素に引きつける必要があります。その後、読者は左から右、上から下へと見ていきます。When readers look at your report, their eyes should be drawn to the element you want them to look at first and their eyes will then continue left-right-top-down. テキスト ボックスのラベル、図形、境界線、サイズ、色などの視覚的な手掛かりを追加することで、この動作を変更します。Change this behavior by adding visual cues like text box labels, shapes, borders, size, and color.

テキスト ボックスText boxes

視覚化のタイトルだけではストーリーを伝えるのに十分ではない場合があります。Sometimes the titles on visualizations aren’t enough to tell the story. テキスト ボックスを追加して、レポートを閲覧する人との意思の疎通を図ります。Add text boxes to communicate with the people viewing your reports. テキスト ボックスでは、レポートのページ、ビジュアルのグループ、または個々のビジュアルについて説明できます。Text boxes can describe the report page, a grouping of visuals, or describe an individual visual. 結果を説明したり、ビジュアル、ビジュアル内のコンポーネント、ビジュアル間の関係を正確に定義したりすることができます。They can explain results or better-define a visual, components in the visual, or relationships between visuals. テキスト ボックスを使うと、テキスト ボックス内のさまざまな条件を基に注意を引くことができます。Text boxes can be used to draw attention based on different criteria called out in the text box.

Power BI サービスの上部メニュー バーから、[テキスト ボックス] を選びますIn Power BI service, from the top menubar, select Text Box. (Power BI Desktop では、リボンの [挿入] 領域から [テキスト ボックス] を選びます)。(In Power BI Desktop, select Text Box from the Insert area of the ribbon.)

図 8: テキスト ボックスを追加するFigure 8: Add a text box

空のボックスにテキストを入力し、下部にあるコントロールを使ってフォント フェイス、サイズ、配置などを設定します。Type in the empty box and then use the controls at the bottom to set font face, size, alignment, and more. ハンドルを使ってボックスのサイズを変更します。Use the handles to resize the box.

図 9: テキスト ボックスの書式を設定するFigure 9: Format the text box

ただし、やり過ぎは禁物です。But don’t overdo it! レポートのテキストが多すぎると、ビジュアルから注意がそれて、ビジュアルの価値が下がります。Too much text on a report is distracting and detracting from the visuals. レポート ページの理解に大量のテキストが必要であることがわかった場合は、最初からやり直します。If you find that your report page requires a ton of text to make it understandable, then start over. それだけでストーリーをよりよく伝えることができる別のビジュアルを選択できますか?Can you pick a different visual that tells a better story on its own? ビジュアルの本来のタイトルを調整してよりわかりやすくできますか?Can you tweak the visual’s native titles to make it more intelligible?

テキストText

テキスト スタイル ガイドを作成し、レポートのすべてのページに適用します。Create a text style guide and apply it to all pages of your report. 選択するフォント フェイス、テキスト サイズ、色は少数にします。Pick just a few font faces, text sizes, and colors. このスタイル ガイドを、テキスト要素だけでなく、視覚化内でのフォントの選択にも適用します (後述の「視覚化の一部であるタイトルとラベル」を参照)。Apply this style guide to not only textual elements but to the font choices you make within your visualizations (see Titles and labels that are part of the visualizations, below). 太字、斜体、大きいフォント サイズ、特定の色などを使用する場合のルールを設定します。Set rules for when you’ll use bold, italics, increased font size, certain colors, and more. すべて大文字や下線は使わないようにしてください。Try to avoid using all capitalization or underlining.

図形Shapes

図形もナビゲーションと理解に役立ちます。Shapes too can aid navigation and comprehension. 図形を使って関連のある情報をまとめ、重要なデータを強調し、矢印を使って視線を誘導します。Use shapes to group related information together, highlight important data, and use arrows to direct the eye. 図形は、最初に見る場所やレポートの解釈方法を読者に理解してもらうのに役立ちます。Shapes help readers understand where to start and how to interpret your report. デザインの用語では、これを "コントラスト" と呼ぶことがよくあります。In design terms, this is often referred to as contrast.

図 10a: Power BI サービスの図形Figure 10a: Shapes in Power BI service

図 10b: Power BI Desktop の図形Figure 10b: Shapes in Power BI Desktop

この記事のページの例はどのようになったでしょうか。What does our example page look like now? 図 11 は、テキスト フェイス、フォント、色を統一することで明確になり、乱雑さが減少したページです。Figure 11 shows a cleaner, less cluttered page with a consistent use of text faces, fonts, and colors. 左上隅にあるページ タイトルを見ると、ページの内容がわかります。Our page title in the top-left corner tells us what the page is all about.

図 11: テキスト ガイドラインを適用してタイトルを追加したレポート例Figure 11: Our report example with text guidelines applied and title added

この例では、読者が最初に見る場所である左上隅に、レポート ページのタイトルを追加しました。In our example, a report page title was added in the top left corner; the first place readers look. 28 のフォント サイズと Segoe Bold のフォントを使って、ページの他の部分より目立たせています。Font size is 28 and font is Segoe Bold to help it stand out from the rest of the page. この記事のテキスト スタイル ガイドでは、背景を使わず、タイトル、凡例、ラベルを黒にするように要求されており、ページの設定可能なすべてのビジュアルにそれを適用してあります (コンボ グラフの軸とラベルは編集できません)。Our text style guide calls for no backgrounds, black titles, legends, and labels and that was applied to all visuals on the page, where possible (the Combo chart axes and labels are not editable). さらに、次のように設定しています。Additionally:

  • カード: [カテゴリ ラベル] を [オフ]、[タイトル] を [オン] にし、黒、12 ポイント、中央揃えに設定してあります。Cards: Category label set to Off, Title turned On and set to 12pt black centered.
  • ビジュアル タイトル: [オン] で、12 ポイントの左揃えに設定してあります。Visual titles: if turned On, set to 12pt and left-aligned.
  • スライサー: [ヘッダー] を [オフ]、[タイトル] を [オン] に設定してあります。Slicers: Header set to Off, Title turned On. [項目] > [テキスト] はグレーの 10 ポイントのままにしてあります。Leave Items > Text grey and 10pt.
  • 散布図および縦棒グラフ: X 軸と Y 軸および X 軸と Y 軸のタイトルのフォントを黒に設定してあります (使う場合)。Scatter and column charts: black font for X and Y axes and X and Y axes titles, if used.

Color

一貫性を保つのためには色を使用します。Use color for consistency. ビジュアル デザインの原則での色については後でさらに説明します。We’ll talk more about color in Principles of visual design, below. ここでは、レポートのすばやい理解を妨げないような色を慎重に選ぶことについて触れておきます。But here we’re referring to being deliberate in your selection of color so that it doesn’t detract from your readers being able to quickly understand your report. 明るい色が多すぎると感覚を刺激します。Too many bright colors barrage the senses. このセクションには色と関係のないものもあります。This section is more what not to do with color.

背景Backgrounds

レポート ページの背景を設定するときは、レポートを邪魔せず、ページの他の色との調和を乱さず、一般に目を痛めないような色を選びます。When setting backgrounds for report pages, choose colors that don’t overshadow the report, clash with other colors on the page, or generally hurt the eyes. 一部の色には固有の意味があることを理解してください。Realize that some colors have inherent meaning. たとえば、米国では、レポートで赤を使うと通常は "悪いこと" と解釈されます。For example, in the US, red in a report is typically interpreted as “bad”.

図 12: レポートの背景を設定するFigure 12: Set report background

芸術作品ではなく機能を備えたレポートを作成しているのです。You’re not creating a work of art, but a functional report. レポートの要素が読みやすく目立つような色を選びます。Choose a color that improves the readability and prominence of the report elements.

Web ページでの色と視覚化の使用の研究では、色の間のコントラストが高いほど理解の速度が速くなるという結果が得られています ("Web ページの視覚的検索でのテキストと背景の色の効果" および "Web ページの見た目の複雑さと美的特性のユーザーの認知の特定")。A study on the use of color and visualizations within Web pages found that higher contrast between colors increases the speed of comprehension (The effect of text and background colour on visual search of Web pages* and *Determining Users’ Perception of Web Page Visual Complexity and Aesthetic Characteristics.)

次のレポート例 (図 20 と 21) には、色のベスト プラクティスをいくつか適用してあります。We’ve applied some color best practices to our example report (Figure 20 and 21) below. 最も重要なのは、背景の色を黒に変更したことです。The most-notable was that we changed the background color to black. 黄色は明るすぎて目が疲れました。The yellow was too bright and strained our eyes. また、"Count of athlete name by year and class" グラフでは、棒の黄色い部分が黄色の背景にとけ込んで見えなくなっていました。Also, on the “Count of athlete name by year and class” chart, the yellow portion of the bars disappeared into the yellow background. 黒 (または白) の背景を使うことで、コントラストが最大になり、ビジュアルに注目が集まります。Using a black (or white) background gives us maximum contrast and makes the visuals the focus of attention.

レポート例を改善するために行った他の手順を次に示します。Here are the additional steps we took to improve the example report:

ページ タイトルPage title

テキスト ボックスのフィールドは黒いフォントのみが許可されるため、背景を黒に変更すると、タイトルが見えなくなりました。When we changed the background to black, our title disappeared because the text box field only allows black font. これを解決するため、代わりにテキスト ボックスのタイトルを追加します。To fix this, add a text box title instead. テキスト ボックスを選択してテキストを消去した後、[視覚化] タブで [タイトル] を選択してオンにします。With the text box selected, erase the text and in the Visualizations tab, select Title and turn it On. 矢印を選択して [タイトル] のオプションを展開し、[タイトル テキスト] フィールドに「Summer Olympic Games」と入力して、[フォントの色] で白を選択します。Select the arrow to expand the Title options, type Summer Olympic Games into the Title Text field and select white Font color.

図 13: ページ タイトルを追加するFigure 13: Add a page title

カードCards

カード ビジュアルの場合は、書式設定ウィンドウ (ペイント ローラー アイコン) を開き、[背景] を [オン] にします。For the card visuals, open the formatting pane (paint roller icon) and turn Background On. 透明度 0% の白を選択します。Select white with a transparency of 0%. [タイトル] を [オン] にし、[フォントの色] を白、[背景色] を黒に設定します。Then turn Title On, select Font color white and Background color black.

スライサーSlicers

ここまで、2 つのスライサーは異なる書式設定になっていますが、これはデザイン的に意味がありません。Up to this point the two slicers had different formatting, which doesn't make design sense. どちらのスライサーも背景色を水色に変更します。For both slicers, change the background color to aqua. 水色は、ページのカラー パレットに含まれ、塗り分け地図、ツリー マップ、縦棒グラフなどで使われているので、適切な選択です。Aqua is a good choice because it is part of the page’s color palette – you can see it in the filled map, tree map, and column chart.

図 14: スライサーの背景色を変更するFigure 14: Change slicer background color

細くて白い境界線を追加します。Add a thin white border.

図 15: スライサーに境界線を追加するFigure 15: Add a border to the slicer

水色の背景に対してグレーのフォントは見づらいので、[項目] の色を白に変更します。The grey font is hard to see against the aqua, so change the Items color to white.

図 16: スライサーのフォントの色を変更するFigure 16: Change slicer font color

最後に、[タイトル] で、[フォントの色] を白に変更し、黒の [背景色] を追加します。And, finally, under Title, change Font color to white and add a black Background color.

図 17: スライサーのタイトルを書式設定するFigure 17: Format slicer title

四角の図形Rectangle shape

黒い背景では四角形も見えなくなっていました。The rectangle too has disappeared into the black background. これを修正するには、図形を選択し、[図形の書式設定] ウィンドウで [背景] を [オン] にします。To fix this, select the shape and in the Format shape pane, turn Background On.

図 18: 図形の書式を設定するFigure 18: Format the shape

縦棒グラフ、バブル チャート、塗り分け地図、ツリー マップColumn charts, bubble chart, filled map, and tree map

レポート ページの残りのビジュアルに白い背景を追加します。Add a white background to the remaining visuals on the report page. 書式設定ウィンドウで、[線] オプションを展開し、[線の色] を白に、[太さ] 3 に、それぞれ設定します。From the formatting pane, expand the Line option and set the Line Color to white and Weight to 3.

図 19: 残りの視覚化に白の背景を追加するFigure 19: Add a white background to remaining visualizations

図 20: 色のベスト プラクティスを適用したレポートの例 (黒い背景)Figure 20: Report example with color best practices applied (black background)

図 21: 色のベスト プラクティスを適用したレポートの例 (白い背景)Figure 21: Report example with color best practices applied (white background)

見栄えAesthetics

見栄えに関して考慮することの多くは、既に説明しました。配置、色、フォントの選択、乱雑さなどです。Much of what we would consider aesthetics has already been discussed above: things like alignment, color, font choices, clutter. ただし、レポートの全体的な外観に関して説明する価値のあるレポート デザインのベスト プラクティスがいくつかあります。But there are a few more best practices for report design worth discussing and these deal with the overall appearance of the report.

レポートの機能は、ビジネス ニーズを満たすことであり、見た目の良さではないことを思い出してください。Remember that the function of your report is to meet a business need; not to be pretty. しかし、ある程度の美しさは必要であり、第一印象に関しては特にそうです。But some level of beauty is required, especially when it comes to first impressions. Nashville consultant の Tony Bodoh 氏は、"理屈でわかる 0.5 秒前に感情で感じる" と説明しています。Nashville consultant Tony Bodoh explains "Emotion fires a half-second before logic can kick in." 読者は、最初に感情的なレベルでレポート ページに反応し、その後でさらに時間をかけて深く理解します。Readers will first react at an emotional level to your report page, before they take more time to dig deeper. ページの見た目がまとまりを欠き、わかりにくく、プロフェッショナルな出来とは言えない場合、読者はページのストーリーに気付かない可能性があります。If your page looks disorganized, confusing, unprofessional…your reader may never discover the powerful story it tells.

TDI ブロガーであり TechTarget の業界アナリストである Wayne Eckerson がうまく例えています。TDI blogger and TechTarget industry analyst Wayne Eckerson has a great analogy. レポートのデザインは部屋の飾り付けに似ています。Designing a report is like decorating a room. 花瓶、ソファー、エンド テーブル、絵などを時間をかけて買いそろえます。Over time you purchase a vase, a sofa, end table, a painting. 1 つ 1 つを見ても、これらすべての要素を気に入っています。Separately you like all of these elements. しかし、個々の選択には意味があっても、全体としてみると、目的が違ったり、主張が競合したりするのです。But although each individual selection makes sense, collectively the objects clash or compete for attention.

次のことに注意してください。Concentrate on:

  • レポートに共通のテーマまたは外観を作成し、レポートのすべてのページにそれを適用しますCreating a common theme or look for your report, and apply it to all pages of the report
  • 独立したイメージや他のグラフィックスを使用してストーリーをサポートし、ストーリーを損なわないようにしますUsing standalone images and other graphics to support and not detract from the real story
  • これまでに説明したすべてのベスト プラクティスを適用します。And applying all the best practices we discussed up to this point in the article.

ビジュアル デザインの原則Principles of visual design

これまでは、レポートのデザインの原則、レポートを簡単に把握できるレポート要素の編成方法を見てきました。We’ve looked at the principles of report design; how to organize the report elements in a way that makes the report easy to quickly grasp. 次に、ビジュアル自体のデザインの原則を説明します。Now we’ll look at design principles for visuals themselves. 次のセクションでは、個々のビジュアルについて詳しく説明し、一部のよく使われる種類についてはベスト プラクティスを示します。And, in the next section, we’ll dig down into individual visuals and discuss best practices for some of the more commonly-used types.

このセクションでは、これまでの例をしばらく離れて、他の例を使います。In this section, we’re going to leave our example report page alone for a while and look at other examples. ビジュアル デザインの原則を説明した後、これまでのレポート ページの例に戻って学習した内容を適用します (詳細な手順を説明します)。After we’ve gone through the principles of visual design, we’ll return to our example report page and apply what we’ve learned (with step-by-step instructions).

計画 - 適切なビジュアルの選択Planning – choose the right visual

始める前にレポートを計画することが重要であるのと同様に、各ビジュアルにも計画が必要です。Just as it’s important to plan out your report before you start building, each visual also requires planning. "このビジュアルでどのようなストーリーを伝えようとしているのか" を考えてください。Ask yourself “what story am I trying to tell with this visual?” その後、ストーリーを伝えるのに最適なビジュアルの種類を選びます。And then figure out which visual type will tell the story best. 販売サイクルの進捗は横棒グラフを使って示すことができますが、ウォーターフォール図やじょうごグラフではうまく伝わりません。You could show progress through a sales cycle as a bar chart but wouldn’t a waterfall or funnel chart tell it better? これについては、このホワイト ペーパーの最後のセクション「ビジュアルの種類とベスト プラクティス」で説明されている、よく使われる一部の種類についてのベスト プラクティスを参照してください。For help with this, read the last section of this paper “Visual types and best practices” which describes best practices for some of the more-common types. 最初に選択したビジュアルの種類が最善のオプションではなかったとしても驚く必要はありません。Don’t be surprised if the first visual type you pick doesn’t end up being your best option. いろいろなビジュアルの種類を試して、最適なものを見つけてください。Try more than one visual type to see which one makes the point best.

カテゴリ別データと量的データの違いを理解すれば、それぞれのデータの種類に最適なビジュアルの種類がわかります。Understand the difference between categorical and quantitative data and know which visual types work best with what type of data. 量的データはメジャーとも呼ばれ、通常は数値です。Quantitative data is often referred to as measures and it’s typically numeric. カテゴリ別データはディメンションとも呼ばれ、分類することができます。Categorical data is often referred to as dimensions and can be classified. これについては、後述の「適切なメジャーを選択する」で詳しく説明します。This is discussed in more depth in “Choose the right measure”, below.

レポートの見栄えをよくするだけのために、装飾的または複雑なビジュアルの種類を使用する誘惑に負けないようにします。Avoid the temptation to use fancy or more-complex visual types just to make your report look more impressive. 必要なのは、ストーリーを伝達するための最も簡単なオプションです。What you want is the most-simple option for conveying your story. 横棒グラフと折れ線グラフは、すばやく情報を伝達できます。Horizontal bar charts and simple line charts can convey information quickly. 慣れ親しんでいて簡単であり、ほとんどの読者は容易に解釈できます。They are familiar and comfortable and most readers can interpret them easily. 加えて、ほとんどの読者は左から右、上から下へと読み進むので、これらの 2 つのグラフの種類はすばやく目を通して理解できます。An added advantage is that most people read left-to-right and top-to-bottom and these two chart types can therefore be scanned and comprehended quickly.

ストーリーを伝えるためにビジュアルにスクロールは必要ですか?Does your visual require scrolling to tell the story? できる限り、スクロールは使わないようにします。Avoid scrolling if you can. フィルターを適用し、階層/ドリルダウンを使ってみて、それでもスクロール バーを除くことができない場合は、別のビジュアルの種類を選択することを考えます。Try applying filters and making use of hierarchies/drilldown, and if those don’t eliminate the scrollbar, consider choosing a different visual type. スクロールを避けられない場合は、垂直スクロールより水平スクロールの方がより許容されます。If you can’t escape scrolling, horizontal scrolling is tolerated better than vertical scrolling.

ストーリーに最善のビジュアルを選択したとしても、ストーリーを伝えるための補助が必要になる場合があります。Even when you choose the absolutely-best visual for the story, you might still need help telling the story. そのときは、ラベル、タイトル、メニュー、色、サイズを利用します。That’s where labels, titles, menus, color, and size come in. これらのデザイン要素については、後述する「デザイン要素」セクションで説明します。We’ll discuss these design elements later in the section titled “Design elements”.

適切なメジャーを選択するChoose the right measure

ビジュアルで伝えるストーリーには説得力がありますか?Is the story your visual telling compelling? それは重要なことですか?Does it matter? ビジュアルを構築するためにビジュアルを構築してはなりません。Don’t build visuals for the sake of building visuals. データが興味深いストーリーを伝えると思うかもしれませんが、そうではありません。Maybe you thought the data would tell an interesting story, but it doesn’t. 恐れずに最初からやり直して、より興味深いストーリーを探してください。Don’t be afraid to start over and look for a more-interesting story. または、ストーリーはそれでよくても、別の方法で測定する必要があるのかもしれません。Or, maybe the story is there but it needs to be measured in a different way.

たとえば、営業マネージャーの成功を測定するものとします。For example, say you want to measure the success of your sales managers. どのようなメジャーを使いますか?What measure would you use to do this? 総売上や総利益、前年の成長、または目標に対する実績で、成功を最善に測定できますか?Would you measure that best by looking at total sales or total profit, growth over previous year or performance against a target goal? 販売員の Sally は最大の利益を上げており、販売員別の総利益を横棒グラフで示すと、他の販売員と比較して彼女の成績はまるでロック スターのようです。Salesperson Sally might have the largest profit, and if you showed total profit by salesperson in a bar chart, she would look like a rockstar compared to the other salespeople. しかし、Sally は営業経費も多く (旅費、送料、製造コストなど)、売上を見ただけでは最善のストーリーを伝えられません。But if Sally has a high cost of sales (travel expenses, shipping costs, manufacturing costs, etc.), simply looking at sales doesn’t tell the best story.

現実を忠実に反映する/現実を歪めないReflect reality/don’t distort reality

真実を歪曲して伝えるビジュアルを作成してしまうことがあります。It’s possible to build a visual that distorts the truth. データ マニアが "不適切な" ビジュアルを配布している Web サイトがあります。There’s a website where data enthusiasts share “bad” visuals. そして、コメントに共通するテーマは、そのようなビジュアルを作成して配布した会社に対する失望です。And the common theme in the comments is disappointment in the company that created and distributed that visual. それにより、そのような会社は信頼できないというメッセージが広がります。It sends the message that they can’t be trusted.

したがって、現実を意図的に歪曲していないビジュアル、作成者が読者に伝えたいストーリーを伝えるために操作されていないビジュアルを、作成する必要があります。So create visuals that don’t intentionally distort reality and that aren’t manipulated to tell the story you want them to tell. 次に例を示します。Here is an example:

図 22: 現実が歪曲されているグラフFigure 22: Distorted reality chart

この例では、4 つの企業の間に大きな差があり、CorpB が他の 3 社より大きく成功しているかのように見えます。In this example, it appears as if there is a big difference between the 4 companies, and that CorpB is way more successful than the other 3. しかし、X 軸が 0 から描かれていず、企業間の差は誤差の範囲内かもしれないことに注意してください。But notice that the X axis doesn’t start at zero and that the differences between the companies is likely within the margin of error. 同じデータを X 軸が 0 から始まるグラフにすると次のようになります。Here’s the same data with an X axis that does start at zero.

図 23: 現実的なグラフFigure 23: Realistic chart

読者は、普通、X 軸は 0 から始まることを期待し、そう想定します。Readers expect and often assume the X axis is starting at zero. 0 から始めない場合は、結果を歪曲しないような方法で行い、視覚的な合図またはテキスト ボックスを追加して標準的な方法とは異なることを指摘することを考えます。If you decide to not start at zero, do so in a way that doesn’t distort the results and consider adding a visual cue or text box to point out the deviation from the norm.

デザイン要素Design elements

種類とメジャーを選択し、ビジュアルを作成した後は、効果が最大になるように表示を微調整します。Once you’ve selected a type and measure and created the visual, it’s time to fine-tune the display for maximum effectiveness. このセクションでは次の内容について説明します。This section covers:

  • レイアウト、スペース、サイズLayout, space, and size
  • テキスト要素: ラベル、注釈、メニュー、タイトルText elements: labels, annotations, menus, titles
  • 並べ替えSorting
  • 視覚的なやり取りVisual interaction
  • Color

スペースを有効活用するためのビジュアルの調整Tweaking visuals for best use of space

複数のグラフをレポートに収める場合は、"データとインクの比率" を最大にすることにより、データのストーリーを目立たせるのに役立ちます。前に説明したように "データとインクの比率" というのは Edward Tufte の造語であり、それが目指しているのは、読者がデータを解釈する能力を損なうことなく、グラフから可能な限り多くの記号を削除することです。If you’re trying to fit multiple charts into a report, maximizing your data-ink ratio will help make the story in your data stand out. As mentioned above, Edward Tufte coined ‘data-ink’ ratio: the goal is remove as many marks from a chart as possible without impairing a reader’s ability to interpret the data.

下に示す最初のグラフのセットには、冗長な軸ラベル ("Jan 2014"、"Apr 2014" など) とタイトル ("by Date") があります。In the first set of charts below, there are redundant axis labels (Jan 2014, Apr 2014 etc.) and titles (“by Date”). グラフごとのタイトルにも、水平方向に専用のスペースが必要です。The titles for each chart also require dedicated horizontal space across each chart. グラフのタイトルを削除し、個別の軸ラベルを有効にすることで、インクを若干減らして、全体的なスペースの利用効率を上げることができます。By removing the chart titles and turning on individual axis labels we remove some ink and have better use of the overall space. 上の 2 つのグラフの軸ラベルを削除することで、さらにインクを減らし、データのためのスペースを増やすことができます。We can remove the axis labels for the top two charts to further reduce ink and use more of the space for data.

特定の期間を示したい場合は、すべてのグラフの背後に線または四角形を描画し、視線を上下に動かして比較しやすくすることができます。If there were particular time periods that you wanted to call out, you could draw lines or rectangles behind all the charts to help draw the eye up and down to aid comparisons.

図 24: 修正前Figure 24: Before

図 25: 修正後Figure 25: After

軸のタイトルをオンまたはオフにするにはTo turn axis titles on and off

ビジュアルを選択してアクティブにし、書式設定ウィンドウを開きます。Select the visual to make it active and open the Formatting pane. [X 軸] または [Y 軸] のオプションを展開し、[タイトル] のスライダーをドラッグしてオンまたはオフにします。Expand the options for the X-axis or Y-axis and drag the slider for Title on or off.

図 26: 軸のタイトルをオンまたはオフにするFigure 26: Turn axis titles on and off

軸のラベルをオンまたはオフにするにはTo turn axis labels on and off

ビジュアルを選択してアクティブにし、書式設定ウィンドウを開きます。Select the visual to make it active and open the Formatting pane. [X 軸] および [Y 軸] の隣にスライダーがあります。Next to X-Axis and Y-Axis are sliders. このスライダーをドラッグして、軸ラベルをオンまたはオフにします。Drag the slider to turn axis labels on or off.

図27: 軸のラベルをオンまたはオフにするFigure 27: Turn axis labels on and off

ヒント

Y 軸のラベルをオフにするシナリオの 1 つは、[データ ラベル] をオンにした場合です。One scenario where you might turn Y-axis labels off would be if you had Data labels turned on.

ビジュアルのタイトルを削除するにはTo remove visual titles

ビジュアルを選択してアクティブにし、書式設定ウィンドウを開きます。Select the visual to make it active and open the Formatting pane. [タイトル] のスライダーをオフに設定します。Set the slider for Title to Off.

図 28: ビジュアルからタイトルを削除するFigure 28: Remove titles from visuals

読者がレポートをどのように表示するかを考えて、ビジュアルとテキストの大きさと色の濃さが読むのに十分であることを確認します。Consider how your readers will be viewing the report and ensure your visuals and text are large enough and dark enough to be read. ページに比率的に大きいビジュアルがある場合、読者はそれが最も重要であると考える可能性があります。If you have a proportionally-larger visual on the page, readers may assume it’s the most important. レポートが乱雑および混乱した見た目にならないように、ビジュアルの間の十分なスペースを設けます。Put enough space between the visuals that your report doesn’t look cluttered and confusing. 読者の目を誘導するようにビジュアルを配置します。Align your visuals to help direct the eyes of your readers.

ビジュアルのサイズを変更するにはTo resize a visual

ビジュアルを選んでアクティブにします。Select the visual to make it active. ハンドルの 1 つをドラッグしてサイズを調整します。Grab and drag one of the handles to adjust the size.

図 29: ビジュアルのサイズを変更するFigure 29: Resize visual

ビジュアルを移動するにはTo move a visual

ビジュアルを選んでアクティブにします。Select the visual to make it active. ビジュアルの上部中央にあるグリッパー バーを選んでクリックしたまま、ビジュアルを新しい位置にドラッグします。Select and hold the gripper bar at the top middle of the visual and drag the visual to its new location.

図 30: ビジュアルを移動するFigure 30: Move a visual

視覚化の一部であるタイトルとラベルTitles and labels that are part of the visualizations

タイトルとラベルが読みやすく、わかりやすい内容であることを確認します。Ensure titles and labels are readable and self-explanatory. タイトルとラベルのテキストは、最適なサイズと、目立つ色 (既定のグレーではなく黒など) にする必要があります。Text in titles and labels must be an optimal size with colors that stand out (such as black instead of the default grey). スタイル ガイドを思い出してください (前記の「テキスト」を参照)。Remember our style guide (see "Text" above)? 色とサイズの数を制限します。フォント サイズや色の種類が多すぎると乱雑でわかりにくくなります。Limit the number of colors and sizes -- too many different font sizes and colors make the page look busy and confusing. レポート ページのすべてのビジュアルのタイトルには同じサイズと色のフォントを使うことを検討し、レポート ページのすべてのタイトルに同じ配置を選びます。Consider using the same font color and size for the title of all visuals on a report page and choose the same alignment for all titles on a report page.

書式設定ウィンドウThe formatting pane

以下で示す各書式設定の調整について、ペイント ローラー アイコンを選んで書式設定ウィンドウを開きます。For each of the formatting adjustments listed below, select the paint roller icon to open the Formatting pane.

図 31: 書式設定ウィンドウを開くFigure 31: Open the Formatting pane

その後、ビジュアル要素を選び、調整して、[オン] に設定します。Then select the visual element to adjust and make sure it is set to On. ビジュアル要素の例としては、X 軸Y 軸タイトルデータ ラベル凡例などがあります。Examples of visual elements are: X-Axis, Y-Axis, Title, Data labels, and Legend. 次に示すのはタイトル要素の例です。The example below shows the Title element.

図 32: ビジュアルのタイトルの書式を設定するFigure 32: Format a visual title

テキストのサイズを設定するSet the text size

テキストのサイズは、タイトルとデータ ラベルについては調整できますが、X 軸、Y 軸、凡例については調整できません。Text size can be adjusted for titles and data labels, but not for X or Y axes or legends. データ ラベルについては、[表示単位][小数点以下桁数] の値をいろいろ変えてみて、レポートを表示するのに最適な詳細さのレベルを見つけてください。For data labels specifically, play with the Display units and number of Decimal Places until you find the optimal level of detail for displaying on your report.

テキストの配置を設定するSet the text alignment

タイトルの配置の選択肢は、左、右、中央です。The choices for title alignment are left, right, and center. いずれかを選択して、ページ上のすべてのビジュアルに同じ設定を適用します。Choose one and apply that same setting to all visuals on the page.

テキストの位置を設定するSet the text position

一部の Y 軸および凡例については、テキストの位置を調整できます。Text position can be adjusted for some Y axes and for the legend. 何を選択した場合でも、ページの他の Y 軸および他のすべての凡例を同じように設定します。Whichever you choose, do the same for the other Y axes and any other legend on the page.

タイトルとラベルの長さを設定するSet the title and label length

タイトル、軸タイトル、データ ラベル、凡例の長さを調整します。Adjust the length of titles, axes titles, data labels, and legends. これらの要素を表示する場合、長さ (およびテキストのサイズ) を調整して、切り捨てられるものがないようにします。If you decide to display any of these elements, adjusting the length (along with text size) ensures that nothing is truncated. [タイトル][凡例] の場合、設定は [タイトル テキスト] であり、ビジュアルに表示される実際のタイトルをここに入力します。For Title and Legend, the setting is Title Text and this is where you type in the actual title that will appear on the visual. [X 軸][Y 軸] の場合は、設定は [スタイル] であり、ドロップダウンから選択します。For X-Axis and Y-Axis, the setting is Style and you select from a dropdown. [データ ラベル] の場合は、設定は [表示][Decimal] です。For Data labels, the settings are Display and Decimal. [表示] ドロップダウンを使って測定の単位を選びます (百万、千、なし、自動など)。[Decimal] フィールドを使って、表示する小数点以下の桁数を指定します。Use the Display dropdown to select the units of measurement: millions, thousands, none, auto, etc. Use the Decimal field to tell Power BI how many decimal places to display.

テキストの色を設定するSet the text color

タイトル、軸、データ ラベルについては、テキストの色を調整できます。Text color can be adjusted for titles, axes, and data labels.

視覚化の一部ではないタイトルとラベルTitles and labels that are not part of the visualizations

前に、レポート ページへのテキスト ボックスの追加について説明しました。Earlier in this paper we discussed adding text boxes to report pages. 視覚化のタイトルだけではストーリーを伝えるのに十分ではない場合があります。Sometimes the titles on visualizations aren’t enough to tell the story. レポートの読者に他の情報を伝えるには、テキスト ボックスを追加します。Add text boxes to communicate additional information to the readers of your reports.
レポートのページが乱雑またはにぎやかになりすぎたりしないように、テキスト ボックスのフォント、サイズ、色、および配置の使用には一貫性を持たせます。To keep your report page from looking too confusing or too busy, be consistent in your use of text box fonts, sizes, colors, and alignment. テキスト ボックスのテキストを調整するには、テキスト ボックスを選択して、書式設定メニューを表示します。To make an adjustment to the text in a text box, select the text box to reveal the formatting menu.

図 33: テキスト ボックスで使用するフォントの書式を設定するFigure 33: Format the font used in a text box

並べ替えSorting

すばやく洞察を提供するとても簡単な方法は、ビジュアルの並べ替えを設定することです。A really simple opportunity to provide faster insight is to set the sorting of visuals. たとえば、横棒グラフを棒の値に基づいて昇順または降順に並べ替えると、余分なスペースを使うことなく、重要な情報を増分的にすばやく示すことができます。For example, sorting bar charts in descending or ascending order based on the value in the bars enables you to quickly show significant incremental information without using more real estate.

グラフを並べ替えるには、グラフの右上にある省略記号 [...] を選び、[並べ替え] を選んで、並べ替えるフィールドと向きを選びます。To sort a chart, select the ellipses (…) in the top right of the chart, select Sort and choose the field you want to sort by and the direction. 詳しくは、「Change how a visual is sorted」 (ビジュアルの並べ替え方法を変更する) をご覧ください。For more information, see Change how a visual is sorted.

グラフの相互作用Chart interaction and interplay

Power BI の最も魅力的な機能の 1 つは、グラフが相互作用する方法を編集する機能です。One of the most compelling feature of Power BI is the ability to edit the way charts interact with each other. 既定では、グラフは相互に強調表示されます。データ ポイントを選ぶと、他のグラフの関連するデータが明るくなり、関連のないデータは暗くなります。By default, charts are cross-highlighted: when you select a data point, the related data of other charts light up and the unrelated data dims. この動作を無効にし、グラフを実際のフィルターとして使用して、ページのスペースを節約することができます。You can override this behavior to use any chart as a true filter which saves you real estate on your page. これを行うには、メニュー バーから [ビジュアル対話] を選びます。To do this, select Visual Interactions from the menubar.

図 34: ビジュアル対話Figure 34: Visual interactions

次に、ページ上の各ビジュアルについて、選んだビジュアルを使ってフィルター処理を行うか、強調表示を行うか、または何も行わないかを決めます。Then, for each visual on the page, decide whether you want the selected visual to filter, highlight, or do nothing. 強調表示できないビジュアルもあり、そのようなビジュアルの強調表示コントロールは利用できなくなります。Not all visuals can be highlighted, and for those the highlight control won't be available. 詳しくは、「Power BI レポートでの視覚化の相互作用」をご覧ください。For more information, see Visual interactions in Power BI.

ヒント

Power BI の経験がない読者にとって、クリックしてレポートと対話するこの機能は、わかりにくい場合があります。For readers who’re new to Power BI, this ability to click and interact with reports may not be instantly obvious. テキスト ボックスを追加し、クリックして他の情報を検索できることを説明します。Add text boxes to help them understand what they can click on to find more insights.

ビジュアルでの色の使用The use of color in visuals

前に、レポート全体での色の使用方法を計画することの重要性について説明しました。Earlier in this paper we talked about the importance of having a plan for how you’re going to use color across a report. このセクションの内容は、重複する部分もありますが、主として個々のビジュアルでの色の使用方法に当てはまります。This section will have some overlap but primarily applies to how you use color in individual visuals. 同じ原則も適用されます。色を使って、レポートを結び付け、重要なデータを強調し、読者によるビジュアルの理解を向上させます。And the same principles apply: use color to tie the report together, add emphasis to important data, and to improve the reader’s comprehension of the visual. 色の種類が多すぎると、読者の注意が分散され、どこを見ればよいのかわかりにくくなります。Too many different colors is distracting and makes it difficult for the reader to know where to look. 美しさのために理解を犠牲にしてはなりません。Don’t sacrifice comprehension for beauty. 理解が向上する場合にのみ、色を追加します。Only add color if it improves comprehension.

ヒント

読者および固有の色のルールについて理解してください。Know your audience and any inherent color rules. たとえば、米国では通常、緑は "良い" ことを意味し、赤は "良くない" ことを意味します。For example, in the United States, green typically means “good” and red typically means “not good”.

このトピックの内容は次のとおりです。This topic is broken down to cover:

  1. データの色Data color
  2. データ ラベルの色Data label color
  3. カテゴリ別の値の色Color for categorical values
  4. 数値の色Color for numerical values

色を使って重要なデータを強調するUse colors to highlight interesting data

色の最も簡単な使い方は、データ ポイントの色を変更することで、それに注目させることです。The simplest way to use color is by changing one or more data point’s color to call attention to it. この例では、オリンピックが 4 年間隔から夏冬交互の 2 年間隔になったところで色を変えています。In this example, the color changes when the Olympic games moved from a 4-year cycle to a 2-year cycle of alternating Summer and Winter games.

図 35: 色を使ってストーリーを伝えるFigure 35: Use color to tell a story

データ ポイントの色は、書式設定ウィンドウの [データの色] タブで変更できます。You can change data point colors from the Data colors tab in the formatting pane. 各データ ポイントを個別にカスタマイズするには、[すべて表示] を [オン] に設定します。To customize each data point individually, make sure Show all is set to On.

図 36: データ ポイントの色を設定するFigure 36: Set data point colors

注意

Power BI は、既定のテーマをレポートのビジュアルに適用します。Power BI applies a default theme to your report visuals. テーマの色は、多様性とコントラストを提供するために選ばれています。The theme colors have been chosen to provide variety and contrast. 既定のテーマ パレットから変更するには、[ユーザー設定の色] を選びます。To divert from the default theme palette, select Custom color.

図 37: ユーザー設定の色を選ぶFigure 37: Choose a custom color

Power BI Desktop では、2 番目の系列を使って、外れ値または線の一部分を強調表示することもできます。In Power BI Desktop, you can even highlight outliers or a section of a line by using a second series:

図 38: Desktop を使って外れ値をプロットするFigure 38: Using Desktop to plot outliers

ここで、"Outliers" 系列の値は、8 月の平均気温が 60 度より下がった場合にのみ存在します。Here, values in the ‘Outliers’ series only exist where the average August temperature drops below 60. これは、次の式を使って DAX 計算列を作成することにより実現しました。This was done by creating a DAX calculated column using this formula:

Outliers = if(Editions[Temp]<60, Editions[Temp], BLANK())Outliers = if(Editions[Temp]<60, Editions[Temp], BLANK())

この例では、1952 年、1956 年、2000 年の 3 つの外れ値が存在しました。In our example, there were 3 outliers: 1952, 1956, and 2000.

ラベルとタイトルの色Colors for labels and titles

使用できるすべての書式設定オプションを調べてみると、タイトルと凡例のさまざまな場所に色を追加できることがわかります。As you explore all the formatting options available to you, you’ll find many different places to add color to titles and legends. たとえば、データ ラベルや軸タイトルの色を変更できます。For example, you can change the color of data labels and axes titles. この機能を使うときは注意してください。Proceed with caution. 一般に、すべてのビジュアルのタイトルには 1 つの色を使います。Generally, you want to use a single color for all visual titles. このホワイト ペーパーのすべてのガイドラインでそうであるように、常に、"ルールを破る" ことが必要な状況や理由が存在しますが、ルールを破るのは、正当な理由がある場合だけにしてください。As with all the guidelines in this paper, there are always situations and reasons to “break the rules”, but if you do decide to break the rules, do it for a good reason.

カテゴリ別の値の色Colors for categorical values

通常、系列を持つグラフでは、凡例にカテゴリ別の値が表示されます。Charts with a series typically have a categorical value in the legend. たとえば、次に示す凡例の各色は、国/地域のさまざまなカテゴリを表します。For example, each color in the legend below represents a different category of Country/Region.

図 39: 既定の色の適用Figure 39: Default colors applied

Power BI で使われる既定の色は、カテゴリ別の値を区別しやすい色分けになるように選択されています。The colors Power BI uses by default were chosen to provide a good color separation between categorical values so they are easy to distinguish. 企業固有の方式などと一致するように色を変更することがありますが、問題になる可能性があります。Sometimes people change these colors to match their corporate scheme etc. but it can lead to problems.

図 40: 1 つの色の異なる色合いとして適用された色Figure 40: Color applied as hues of a single color

色を単一にして色の濃さで変化を付けようとすることにより、このビジュアルは、カテゴリ間に順序があるように誤って認識される可能性があります。By sticking to a single hue and varying the intensity of the color, this visual has introduced a false sense of ordering between the categories. 暗いバブルは明るいバブルより何段階か高いまたは低いことを暗示します。It implies the darker bubbles are higher or lower on some scale than the lighter hues. 通常、この種のカテゴリ別の値には、アルファベット順以外に本質的な順序はありません。Other than alphabetical, there’s normally no inherent order in this sort of categorical value. 既定の色を変更するには、書式設定ウィンドウを開き、[データの色] を選びます。To change the default colors, open the Formatting pane, and select Data colors.

数値の色Colors for numerical values

何らかの固有の順序があり、数値が含まれるフィールドの場合も、値によってデータ ポイントに色を付けることができます。For fields that do have some inherent order and numerical value, you can also color data points by the value. これは、データ全体への値の分散を示すのに役立ち、1 つのグラフに 2 つの変数を表示することもできます。This can be helpful to show the spread of values across the data, and also allow for two variables to be shown on a single chart. たとえば次のグラフを見ると、メダルの獲得数は中国が最多ですが、オリンピック参加回数は日本やタイの方が多いことがわかります。For example this chart makes it clear that although China has the highest medal count, Japan and Thailand have participated in more Olympic games.

図 41: 値によってデータ ポイントに色を付けるFigure 41: Color data points by the value

このグラフを作成するには、[色の彩度] フィールドに値を追加し、書式設定ウィンドウで色を調整します。To create this chart, add a value to the Color saturation field and then adjust those colors in the Formatting pane.

図 42: [色の彩度] フィールドを追加するFigure 42: Add a color saturation field

図 43: 彩度に使われる色を調整するFigure 43: Adjust the colors used for saturation

色は、中央値からの差異を強調するためにも使用できます。Color can also be used to emphasize variance around a central value. たとえば、正の値は緑にし、負の値は赤にするといった場合です。For example, coloring positive values green and negative values red. 正または負の値に色を割り当てるときは、文化の違いに注意してください。すべての文化で、赤は不良、緑は良を意味しているわけではありません。Be aware of cultural differences when assigning colors to positive or negative values; not all cultures use red for bad and green for good!

図 44: 色を使って中央値からの差異を強調するFigure 44: Color to emphasize variance around central value

ビジュアル デザインの原則 – レポート ページの例への適用Principles of visual design – applied to example report page

これまで説明してきたビジュアルの原則を、サンプルのレポートに適用してみましょう。Now let’s take the visual principles discussed above and apply them to our sample report.

適用前Before

図 45: レポートの例 (適用前)Figure 45: Our example report (before)

適用後After

図 46: レポートの例 (適用後)Figure 46: Our example report (after)

変更内容What did we do?

  1. スライサー: ページ レベルのフィルターを追加し、金、銀、銅のみを選ぶことで、スライサーからブランクを削除しました。Slicer: removed blanks from the slicers by adding a page level filter and selecting only gold, silver, bronze. [単一選択][すべて選択][選択範囲のコントロール] を [オフ] に変更しました。Changed Selection Controls to Off for Single Select and Select All.
  2. バブル: 凡例に、画面に収まりきらないほど多くの項目があります。Bubble: there are so many items in the legend that they scroll off the screen. 凡例を削除し、代わりに [カテゴリ ラベル] を [オン] にしました。Removed the legend and turned on Category labels instead. 読者は、バブルをポイントして詳細を表示できます。Customers can hover over the bubbles to see the details. タイトルを短くし、自明であるため "by countryregion" を削除しました。Shortened the title and removed “by countryregion” since that seems self-evident. 両方の軸のラベルを有効にして、グラフをわかりやすくしました。Turned axes labels On for both to make the chart easier to understand.
  3. 塗り分け地図: [データの色] を変更して、いっそう目立つようにしました。Filled map: changed the Data colors to make it stand out more. [左右逆方向] を有効にして、[最小値] をピンク、[最大値] を赤に設定しました。Turned Diverging on and set the Minimum to pink and the Maximum to red.
  4. ツリー マップ: 米国のみに設定されていたフィルターを削除しました。Tree map: removed filter which was set for only USA. [データ ラベル] を小数点以下 1 桁に設定しました。Set the Data labels to 1 decimal place. ビジュアルは Class フィールドを使っていましたが、これはほぼ常に 33% (金/銀/銅) にあまり役に立ちませんでした。The visual was using the Class field which isn’t very useful since it will almost always be 33% (Gold/Silver/Bronze). 別のよりと興味深いフィールド (性別) を選択しました。Selected a different more-interesting field, gender. デザインの水泳競技を青に、陸上競技をグレーに変更しました。Changed Aquatics to blue and Athletics to grey for design.
  5. 上の縦棒グラフ: タイトルを短くし、データ ラベルを削除し、凡例タイトルをオフにしました。Top bar chart: shortened the title, removed data labels, turned legend title off. 下のグラフと一致するように、タイトルの単語の順序を変更しました。Changed word order of title to match the chart below.
  6. 下の縦棒グラフ: 上のグラフと一致するように、年の昇順に並べ替えました。Bottom bar chart: sorted by year ascending to match chart above. クラスと一致するように色を変更しました。Changed colors to match class. タイトルを変更しました。Changed title. データのためのスペースを増やすため、凡例を無効にしました。Turned off legend for more space for data. データ ラベルを有効にしました。これは、レポートには表示されません (ビジュアルが小さすぎてラベルを判読できないため) が、ビジュアルをフォーカス モードで開くと表示されます。Turned on data labels which won't show up in the report (because the visual is too small for the labels to be readable) but will show when the visual is opened in Focus mode. フォーカス モードについてはこちらをご覧ください。Learn about Focus mode. [ヒント] に "Count of Event (Distinct)" を追加し、積み上げ縦棒グラフをポイントすると、ヒントにその年の競技数も表示されるようにしました。Added Count of Event (Distinct) to Tooltips so now when you hover over a stacked column, the tooltips also tell you how many events were contested that year.
  7. ビジュアル相互作用: 常に総競技数と総種目数が表示されるようにするため、両方のカードの相互作用をオフにしました。Visual Interactions: turned off interactions for both cards since I always want them to show total games and sports.

ビジュアルの種類とベスト プラクティスVisual types and best practices

Power BI では、多くのビジュアルの種類が既定で提供されています。Power BI provides many visual types natively. これらに加えて、Microsoft および Power BI コミュニティから提供されているカスタム ビジュアルがあり、ビジュアルのオプションの総数はここで説明できないほど多くなっています。To these, add the custom visuals available from Microsoft and from the Power BI community and total visual options become too numerous to document here. ここでは、最もよく使用される固有のビジュアルの種類について説明します。But let’s look at some of the most-used native visual types.

折れ線グラフLine charts

折れ線グラフは、時間経過を追ってデータを見るのに優れた手段です。Line charts are a powerful way to look at data over time. データを表で見るのでは、人間の目が山、谷、サイクル、パターンを見分ける速さを本当に活用することはできません。Looking at data in tables doesn’t really take advantage of the speed in which our eyes spot peaks, valleys, cycles, and patterns.
次の例は、メダルの数と、メダルを獲得した選手の数の傾向を示したものです。The example below shows the trends in the number of medals awarded and the number of athletes winning those medals.

図 47: 折れ線グラフFigure 47: Line charts

ベスト プラクティスBest practices

  • 折れ線グラフで最初に目がいくのは、曲線の形状です。When people look at line charts, the first thing they see is the shape of the curve. つまり、時間カテゴリや分布カテゴリなど、曲線が意味のあるものになるように X 軸を選ぶ必要があります。This means that you need to have an x-axis that makes the curve meaningful such a time or distribution categories. 製品や地理のようなカテゴリ別フィールドを X 軸にすると、曲線の形状が意味のある情報を提供しないので、折れ線グラフは興味を引くものになりません。If you put categorical fields like product or geography on the x-axis, the line chart will not be interesting as the shape of the curve would provide no meaningful information.
  • 例のように複数のグラフを上下に配置する場合は、系列間を比較しやすいように X 軸を揃えます。If you choose to place multiple charts above and below each other like this, to make it easier to compare across series, line up the X-axis. フィルターを使って、同じ範囲の値が表示されるようにします。Use filters to make sure that the same range of values is shown. たとえば、日付の範囲を表示する場合、は、同じ日付範囲であることを確認します。For example, if you’re looking at date ranges, ensure they are the same date ranges. 上の例では、どちらのグラフも 1896 ~ 2012 年の範囲です。For example, 1896 to 2012 on both charts.
  • スペースを有効に活用します。Make full use of the space. データにとって意味がある場合は、Y 軸の始点と終点を設定して、グラフの上部と下部の空いているスペースを除去し、実際のデータ ポイントに焦点を絞ります。If it makes sense for your data, set the start and end points for the Y-axis to eliminate empty space at the top and bottom of your chart and to focus in on the actual data points. そのためには、ペイント ローラー アイコンを選んで、書式設定ウィンドウを開きます。To do this, select the paint roller icon to open the Formatting pane. [Y 軸] 領域を展開し、[開始] ポイントと [終了] ポイントを設定します。Expand the Y-Axis area and set the Start and End points.

    図 48: 始点と終点を設定するFigure 48: Set the start and end points

  • 始点と終点を明示的に設定する理由としてもう 1 つあるのは、同じ Y 軸フィールドを使って、同じページで複数のグラフを比較する場合です。Another reason to explicitly set the Start and End points is if you’re comparing two or more charts on the same page using the same Y-axis field. たとえば、累積的な種目の数を見る場合、英国は 1 ~ 70 の範囲で、オーストラリアは1 ~ 12 の範囲なので、2 つの折れ線グラフの Y 軸の範囲は大きく異なります (図 49)。For example, if you’re looking at cumulative event counts, and the United Kingdom has counts that range from 1 to 70 and Australia has counts that range from 1 to 12, the 2 line charts will display very different Y-axes (Figure x). ひとめで比較するのは困難です。This makes it difficult to compare at a glance. 代わりに、同じ Y 軸の範囲を使うようにグラフを設定します (図 50)。Instead, set the charts to use the same Y-axis range (Figure x).

    図 49: Y 軸が異なる折れ線グラフFigure 49:Line charts with different y-axes

    図 50: Y 軸が一致する折れ線グラフFigure 50:Line charts with matching y-axes

詳細については、次のトピックを参照してください。For more information, see:

横棒/縦棒グラフBar/Column Charts

折れ線グラフが時間経過でデータを見るときの標準的なグラフなら、横棒グラフは異なるカテゴリの特定の値を調べるときの標準的なグラフです。If line charts are the standard for looking at data over time, bar charts are the standard for looking at a specific value across different categories. 数に基づいて棒を並べ替えると、上位の値と分散を簡単に確認できます。If you sort the bars based on the number, you will instantly see the top values and distribution. 横棒グラフは長いラベルにもうまく対応します。Horizontal bar charts work well with long-ish labels.

図 51: 横棒グラフFigure 51: Horizontal bar chart

ベスト プラクティスBest practices

  • 値のデータ ラベルを表示します。Display data labels for values. これにより、特定の値を識別しやすくなります。This makes it easier to identify specific values. これを行うには、書式設定ウィンドウを開き、[データ ラベル] を [オン] に設定します。To do this, open the Formatting pane, and set Data labels to On.

    図 52: データ ラベルを有効にするFigure 52: Turn on data labels

  • 上のような横棒グラフは、特定の一時点において 1 つのメジャーを多くのメジャーと比較するのにとても役立ちます。The bar chart above is really useful to compare one measure against many at a single point in time. 折れ線グラフが時間経過によるトレンドを示したのに対し、横棒グラフは特定時点での 1 つのカテゴリのトレンドを示します。While the line chart above showed us the trend over time, the bar chart shows us the trend for a single category at a specific point in time. 横棒グラフを見ると、ひとめで、スペインは失業率 (25%) が世界で最悪の国の 1 つであることがわかります。At a glance, our bar chart shows us Spain has one of the worst unemployment rates in the world, at 25%.
  • 横棒/縦棒グラフ全体が割り当てられたスペースに収まらない場合は、自動的にスクロール バーが追加されます。When an entire Bar/Column chart doesn’t fit into the allotted space, Power BI adds scrollbars. 可能であり、意味がある場合は、読者が分布の全体像を理解できるよう、グラフ全体が表示されるようにビジュアルとレポートを構成します。When possible, and if it makes sense, structure the visual and report to show the entire chart so the reader gets an overview of the entire distribution. 上の例では、世界中の国の数が多いためこれは不可能です。Unfortunately this is not possible in our example given the significant number of countries around the world.

    グラフに含まれる値の数を制限する方法の 1 つは、フィルターを使うことです。One way to limit the values included is to use a filter. たとえば、失業率が 20% を超える国のみを表示するようにビジュアル レベルのフィルターを追加します。For example, add a Visual level filter that shows the country only if unemployment rate is above 20%.

  • 横棒/縦棒グラフは、ドリルダウンする (そして元に戻る) ことができます。Bar/Column charts can be drilled down (and back up again). これは、余分なスペースを使わずに 1 つのビジュアルにより多くの情報を詰め込む優れた方法です。This is a great way to pack more information into a visual without taking up more real estate. 次の例では、地域から国への階層が使われています。The example below has a hierarchy for Regions > Countries. 地域のバーをダブルクリックすると、その地域を構成する国にドリルダウンします。Double-clicking a region bar drills down to the countries that make up that region. ドリルダウンの詳細については、「Power BI での視覚化のドリルダウン」をご覧ください。For more information on drill, see Drill down in a visualization.

    図 53: ドリルダウンFigure 53: Drill down

横棒グラフと縦棒グラフの詳細については以下を参照してください。For more details on Bar and Column charts:

積み上げ横棒/縦棒グラフStacked Bar/Column Charts

横棒または縦棒に異なるカテゴリを積み上げることにより、横棒/縦棒グラフに別のディメンションを追加します。Add another dimension to your bar/column charts by stacking different categories within the bar or column. グラフでは、全体的な傾向 (高さ/長さに基づく) についての情報が提供されるだけでなく、その傾向に対するカテゴリの影響も示されます。Now the chart conveys information about one overall trend (based on height/length) but also shows the influence of the categories on that trend. 次のグラフからは、上位サッカー チームの収益が 2014 年には 60 億ドル以上に成長していることがわかります。The chart below shows the overall growth of Top soccer team revenue above 6 billion in 2014.

図 54: 積み上げ縦棒グラフFigure 54: Stacked column chart

この積み上げ縦棒グラフでは、収益合計が時間の経過と共に増加していること、そしてコマーシャルと放送のカテゴリが着実に増加して、全体的な収益増加に寄与していることが示されています。This stacked column chart shows us that total revenue is growing over time and that the Commercial and the Broadcasting categories are increasing steadily over time – contributing to overall revenue increase. しかし、このグラフでは、3 つのカテゴリのそれぞれが相互に与える影響を簡単に比較できません。But this chart doesn’t make it easy to compare the impact each of the 3 categories has on each other. たとえば、コマーシャルの成長と放送または試合日の成長を比較するにはどうすればよいでしすか?For example, how does the growth of Commercial compare to the growth of Broadcasting or Match Day? このようなデータに対するさらに良い選択としては、折れ線グラフをこのデータに付随するビジュアルとして使用します。A better choice for this data, or a companion visual for this data, would be a line chart.

図 55: 折れ線グラフに変換するFigure 55: Convert to a line chart

この折れ線グラフを見ると、成長の大きさはコマーシャル、放送、試合日の順であることがわかります。In this line chart it is easier to see how commercial revenue has grown the most followed by broadcast and match day.

ベスト プラクティスBest practices

  • 縦棒/横棒グラフと同じように、水平または垂直に表示できます。As with columns/bars, you have the option of horizontal or vertical display. 長いラベルがある場合は水平が適しており、時系列データがある場合は垂直が適しています。Horizontal is a better choice if you have long labels and vertical if you have time series data.
  • 時間経過と共に変化する傾向や他のパターンを表示する場合は、積み上げ横棒/縦棒グラフは適していません。Avoid stacked Bar/Column charts if you want to show trends and other patterns of change over time. 折れ線グラフなどの他のグラフの方がはるかに適しています。Other charts, like Line charts, do a much better job.
  • 合計量または合計に対する割合に基づく分布を示すこともできます。You can also have the distribution based on total volume or as a % of total.
  • 次のことに注意してください。積み上げ棒グラフのセグメントを比較することは困難です。セグメントが並べて配置されていて、すべて同じ基準から増加する場合は、高さを簡単に比較できますが、相互に積み上げられていると、比較は困難になります。さらに、月ごとの "収益" の変化は簡単にわかりますが、他の "カテゴリ" での "収益" の変化を調べるのはとても困難ですAs Few noted it is difficult to compare the segments of a stacked bar. If the segments were arranged side-by-side and all grew upwards from the same baseline, it would be easy to compare their heights, but when stacked upon one another, the task becomes hard. Plus, although it’s fairly easy to see how (revenue) changed from month to month it is quite difficult to see how (revenue) in the other (categories) changed.
  • 合計して 100 になるパーセンテージを使うときは、100% 積み上げグラフが適切な選択です。100% Stacked charts are a good choice when using percentages that add up to 100. 次の例では、チーム別のカテゴリの分布がわかります。In the example below, we see the category distribution by team. パーセンテージは相対的であり、ひとめでパターンがわかります。The percentages are relative and allows us to, at a glance, see patterns. たとえば、エバートンの収益は主に放送によるものである (70% 以上) のに対し、PSG では放送からの収益はわずか 20% です。For example, Everton’s revenue comes primarily from Broadcasting (over 70%) while PSG only derives 20% of its revenue from Broadcasting. 横棒グラフを選ぶことで、簡単にチームのラベルを表示でき、収益の種類の影響がわかります。The choice of a horizontal display makes it easier to fit the team labels and to see the impact of revenue type.

    図 56: 積み上げ横棒グラフFigure 56: Horizontal stacked chart

積み上げグラフの詳細については、以下をご覧ください。For more information on stacked charts:

横棒/縦棒複合グラフCombo Bar/Column Charts

Power BI では、縦棒グラフと折れ線グラフを複合グラフに組み合わせることができます。In Power BI, you can combine column and line charts into a combo chart. 選択肢は、[折れ線グラフおよび積み上げ縦棒グラフ] と [折れ線グラフおよび集合縦棒グラフ] です。The choices are: Line and Stacked Column chart and Line and Clustered Column chart. 2 つの異なるビジュアルを 1 つに組み合わせることにより、キャンバスの貴重なスペースを節約できます。Save valuable canvas space by combining two separate visuals into one.

次の 2 つのスクリーンショットは、組み合わせる前と後を示したものです。The two screenshots below show a before and after. 最初のページには、ある期間の人口を示す縦棒グラフと、同じ期間の GDP を示す折れ線グラフが、2 つの異なるビジュアルとして含まれます。The first page has two separate visuals: a Column chart showing population over time and a Line chart showing GDP over time. これらのグラフは、X 軸 (年) と値 (2002 年から 2012 年まで) が同じなので、複合グラフにするのに適した候補です。These charts are a good candidate for a Combo chart because they have the same X-Axis (year) and values (2002 through 2012). 2 つの傾向を 1 つのビジュアルにまとめることで、Why not combine them to compare these 2 trends on a single visual? データの比較をよりすばやく行うことができます。Combining these 2 charts lets you make a quicker comparison of the data.

新しいレポート ページには、折れ線グラフと積み上げ縦棒グラフが一緒になった単一のビジュアルが含まれます。The new report page has a single visual: a line and stacked column chart. 折れ線グラフと集合縦棒グラフも同じように簡単に作成できます。We could’ve just as easily created a line and clustered column chart. 2 つの傾向の間の関係を簡単に探せるようになりました。It’s now easier to look for a relationship between the two trends. 2008 年までは人口と GDP は似た傾向をたどっていることがわかります。We can see that up until 2008, population and GDP followed a similar trend. しかし、2009 年以降は、人口の増加は平坦になり、GDP は変動が大きくなっています。But starting in 2009, as population growth flattened, GDP was more volatile.

図 57: 2 つの異なるグラフの場合Figure 57: As two separate charts

図 58: 1 つの複合グラフの場合Figure 58: As a single combo chart

ベスト プラクティスBest practices

複合グラフは、両方のビジュアルの少なくとも 1 つの軸が共通である場合に最適です。Combo charts work best when both visuals have at least one axis in common.

軸に注目してください。Watch your axes! 複合グラフは簡単に読み取って解釈できますか?Is your Combo chart easy to read and interpret? それとも、異なる範囲と値を使用していますか?Or does it use dissimilar ranges and values? たとえば、縦棒グラフの Y 軸のスケールが、折れ線グラフの Y 軸のスケールよりはるかに小さい場合、複合グラフにする意味はありません。For example, if the scale of the column chart’s Y-Axis is much smaller than the scale of the line chart’s Y-Axis, your combo chart won’t be meaningful. たとえば、下部にある 3 番目の線 (水色) に注意してください。For example, notice the third line (aqua color) way down at the bottom.

図 59: 失敗した折れ線グラフFigure 59: An unsuccessful line chart

同じように、縦棒グラフと折れ線グラフが異なるメジャーを使っていて、共通の軸を作成していない場合、意味のある複合グラフにはできません。So too, your combo chart won’t be meaningful if your column chart and line chart use 2 different measures and you don’t create dual axes. たとえば、ドルと % のような場合です。For example, dollars versus percent. 読者がグラフを理解するのに役立つように、両方の軸と軸ラベルを設定します。Be sure to include both axes to help the reader understand the chart and consider adding axes labels as well.

そのためには、書式設定ウィンドウを開き、[Y 軸] を展開して、[セカンダリの表示] を [オン] にします。To do this, open the Formatting pane, expand Y-Axis and set Show Secondary to On (if it isn’t already on). この設定は見つけにくい場所にあります。[Y 軸 (棒)] を展開し、下にスクロールすると [セカンダリの表示] が表示されます。This setting is sometimes difficult to find; expand Y-Axis (Column) and scroll down until you see Show secondary. また、[Y 軸 (棒)] の [タイトル] と [Y 軸 (折れ線)] の [タイトル] を、[オン] に設定します。Also, set the Y-Axis (Column) Title to On and set the Y-Axis (Line) Title to On.

図 60: セカンダリ軸を表示するFigure 60: Show secondary axis

図 61: 代わりに複合グラフを作成するFigure 61: Create a combo chart instead

  • 二重軸を活用してください。Take advantage of dual axes. 値の範囲が異なる複数のメジャーを比較する場合に優れた手段です。It’s a great way to compare multiple measures with different value ranges. また、2 つのメジャーの間の相関関係を 1 つのビジュアルで示す場合にも適しています。And it’s a great way to illustrate the correlation between two measures in one visual.

詳細:For more information:

散布図Scatter Chart

同時に表示したい多数の変数がある場合、散布図が全体像を得るのにとても便利な場合があります。Sometimes we have many variables that we want to see together, and a scatter chart can be a very useful way to get an overall picture. 散布図は、2 個 (散布) または 3 個 (バブル) の数量メジャーの間の関係を表示しますScatter charts display relationships between 2 (Scatter) or 3 (Bubble) quantitative measures. 散布図には、必ず 2 つの値軸があり、横軸に沿って数値データの 1 つのセットが表示され、縦軸に沿って数値データのもう 1 つのセットが表示されます。A scatter chart always has two value axes to show one set of numerical data along a horizontal axis and another set of numerical values along a vertical axis. このグラフには x と y の数値が交差する位置に点が表示され、この 2 つの値が 1 つのデータ ポイントに結合されます。The chart displays points at the intersection of an x and y numerical value, combining these values into single data points. これらのデータ ポイントは、データに応じて、横軸に沿って値が均等に分布したり、不均等に分布したりします。These data points may be distributed evenly or unevenly across the horizontal axis, depending on the data.

バブル チャートは、データ ポイントをバブルに置き換えます。バブルのサイズは、データの追加のディメンションを表します。A bubble chart replaces the data points with bubbles, with the bubble size representing an additional dimension of the data.

下に示すバブル チャートは、南アメリカの国別の一人あたり GDP (X 軸) および GDP 合計 (Y 軸) と人口を示したものです。The bubble chart below looks at South America and compares GDP per capita (Y-Axis) sum of GDP (X-Axis) and population by South American country. バブルのサイズは、その国の総人口を表します。The size of the bubbles represents total population for that country. ブラジルは、人口が最も多く (バブルのサイズ)、南アメリカの GDP で最大の割合を占めています (X 軸の最も端)。Brazil has the largest population (bubble size) and the largest share of South America’s GDP (it is farthest along on the X-Axis). しかし、一人あたり GDP については、ウルグアイ、チリ、アルゼンチンがブラジルを上回っています (Y 軸で上位)。But notice that GDP per capita for Uruguay, Chile, and Argentina is higher than Brazil (farther up on the Y-Axis).

図 62: バブル チャートで表した南アメリカの GDP と人口Figure 62: South America GDP and population as a bubble chart

再生軸を追加すれば、Hans Rosling のように時間経過のあるストーリーを伝えることができます (https://www.youtube.com/watch?v=PbaDBJWCeD4)。If you add a play axis, you can pretend you are Hans Rosling and tell the story over time (https://www.youtube.com/watch?v=PbaDBJWCeD4). 再生軸を追加するには、日時フィールドを [再生軸] にドラッグします。To add a play axis, drag a datetime field into the Play Axis well.

ベスト プラクティスBest practices

  • 散布図とバブル チャートは、ストーリーを伝えるのに優れています。Scatter and Bubble charts are great storytellers. データを探索しようとするとそれほど有用ではありません。But they are not as useful when trying to explore data. Stephen Few はこれを次のように説明しています。この方法が優れているのは、ストーリーを伝えるために使う場合です。バブルが移動して値が変化するグラフで起きていることを Rosling が説明し、見て欲しい場所を指し示すと、情報が生き生きしてきます。ただし、アニメーション化されたバブル チャートは、自力でデータを探索して理解するにはそれほど有効ではありません。Rosling はこの方法をストーリーの発見に使用しているのではなく、既に知られているストーリーを伝えているだけなのです。動き回る複数のバブルに対して一度に注意を払うことは不可能であり、何度もアニメーションを実行して何が起きているのかを理解する必要があります。選択したバブルの痕跡は追加することができ、それによってバブルがたどった完全な経路を確認することは可能ですが、痕跡を使用するバブルが数個より多くなると、バブル チャートはたちまち乱雑になります。基本的に、何を言いたいかというと、探索と分析を目的としてこの情報を表示するには、この方法は最善ではないということです。This is what Stephen Few points out in the paragraph below The strength of this approach is when it’s used to tell a story. When Rosling narrates what’s happening in the chart as the bubbles move around and change in value, pointing to what he wants us to see, the information comes alive. Animated bubble charts, however, are much less effective for exploring and making sense of data on our own. I doubt that Rosling uses this method to discover the stories, but only to tell them once they’re known. We can’t attend more than one bubble at once as they’re moving around, so we’re forced to run the animation over and over to try to get a sense of what’s going on. We can add trails to selected bubbles, which make it possible to review the full path these bubble have taken, but if trails are used for more than a few bubbles the chart will quickly become too cluttered. Essentially, what I’m pointing out is that this is not the best way to display this information for exploration and analysis.
  • ストーリーを伝えやすくするには、X 軸と Y 軸にラベルを追加します。Add X and Y axes labels to help tell the story. バブル チャートの場合は特に、多くのコンポーネントが再生されるので、ラベルは読者がビジュアルを理解するのに役立ちます。Especially with bubble charts, there are many components at play and labels help readers understand the visual.
  • データ ラベルを追加して、ビジュアルを容易に解釈できるようにします。Add data labels to make the visual easier to interpret. 特にバブル チャートでは、凡例に多くの項目があると、似た色を区別するのが難しい場合があります。Especially with bubble charts, when you have many items in the Legend, it may be difficult to distinguish between similar colors. 上のビジュアルでは、スリナム、コロンビア、エクアドルの凡例の色がとても似ています。In the visual above, the legend colors for Suriname, Columbia, and Ecuador are very similar.
  • 散布図を作成したら、X 軸上と Y 軸上のすべての値を集計した 1 つのデータ ポイントのみが表示されていますか?Did you create a scatter chart and see only one data point that aggregates all the values on the X and Y axes? あるいは、1 本の横線または縦線に沿ってすべての値が集計されていますか?Or, your chart aggregates all the values along a single horizontal or vertical line? これらの問題を解決するには、[詳細] 領域にフィールドを追加し、値をグループ化する方法を Power BI に指示します。To fix this, add a field to the Details area to tell Power BI how to group the values. フィールドは、プロットするポイントごとに一意である必要があります。The field must be unique for each point you want to plot. 詳細については、「チュートリアル: Power BI の散布図とバブル チャート」を参照してください。For help, refer to the Power BI scatter and bubble chart tutorial.

ツリー マップ グラフTree Map Charts

ツリー マップは、全体を構成する複数のコンポーネントの相対的なサイズの概要を示すのにとても役立ちます。コンポーネントをカテゴリ別にグループ化できる場合は特に有効です。Tree maps can be very useful for giving a good overview of the relative size of different components that make up a whole -- especially when you can group them by categories. 新しいビジネスを理解しようとするときは常に、主要なコンポーネントのツリー マップを作成すると、全体的な分布を知るのにとても便利な場合があります。Any time I try to understand a new business, having a tree map of the main components can be very useful in knowing the overall distribution.

以下に示す最初のグラフでは、ブラジルが南アメリカの GDP の約半分を生み出していて、ベネズエラとアルゼンチンがほぼ同じ規模であることが、すぐにわかります。In the first chart below, you can see right away that Brazil makes up approximately half of South America’s GDP and that Venezuela and Argentina are roughly the same size.

広範なコンテキストを見ながら、上位の寄与国の影響を把握したい場合は、カテゴリのメンバー (国) を地域の中に入れ子にしたビジュアルの階層を作成できます。If you want to have broader context and still have an idea of the impact of the top contributing countries, you can create visual hierarchies with category members (countries) nested inside regions. 2 番目のツリー マップでは、最初に地域の相対的なサイズがわかり、それから各地域内で最も影響力の大きい個別の国がわかります。The second tree map gives us an idea, first and foremost, of the relative size of the regions and then, within each region, we can see which individual countries contribute the most. 3 つの大規模な地域 (ヨーロッパ、アジア、北米) があること、そしてそれぞれの地域内での上位の国/地域が簡単にわかります。We see that there are three massive regions (Europe, Asia & North America) and within those we can easily see the top countries/regions.

ツリー マップの大きな限界は、最上位の 1 つ除き、各長方形を比較する機能が制限されていることです。The main limitation of a tree map is the limited ability to compare the different rectangles beyond the top ones. 概要を見るには適したグラフですが、さまざまなコンポーネントの相対的なサイズをより正確に把握するには、おそらく、縦棒グラフや横棒グラフの方が優れています。It is a good chart for an overview but column and bar chart are probably a better choice to have more precise idea of the relative size of different components.  たとえば、最初のツリー マップでは、GDP 規模のだいたいの順序はわかりますが、国の間の具体的な違いを識別するのは困難です (特に、ラベルの付いていない小さいボックスの場合)。  For example, the first tree map gives a broad indication of the order of the GDP size, but it’s hard to identify specific differences between countries, particularly the smaller unlabeled boxes. このデータの場合、単一のグループを比較しているので、横棒グラフまたは縦棒グラフの方が適しているかもしれません。For this data, where a single grouping is compared, a bar or column chart might be a better choice.

図 63: ツリー マップを使用した南アメリカの GDP の比較Figure 63: South America GDP comparison as a tree map

ここで別のデータ レベルとして地域を追加すると、地域別の GDP に対する全体的な寄与と共に、地域内での相対的な影響を確認できます。Here we’ve added another level of data, region, and we can see the overall contribution to GDP by regions, as well as the relative impact within the regions. 累積的ではないメジャー (平均など) でこれを行うと、詳細の合計が集計レベルの実際の値を表さない可能性があることに注意してください。Beware that doing this with non-summative measure (such as averages) that the sum of the details might not represent the actual value at the aggregate level.

図 64: ツリー マップを使用した地域別および国別の GDPFigure 64: GDP by region and country as a tree map

ツリー マップの詳細については、以下をご覧ください。For more information on tree maps, feel free to click on links below.

その他のグラフOther charts

円グラフまたはドーナツ グラフPie or Donut Charts

一般に、横棒/縦棒/折れ線グラフはほとんどの目的に対応します。In general, bar/column/line charts will serve most purposes. 円グラフおよびドーナツ グラフは、人間が正しく解釈するには難しいことがわかっており、実際、データが歪曲されることがよくあります。It’s well understood that pie and donut charts are difficult for humans to interpret correctly, and in fact can often distort data. 可能な限り使わないでください。Avoid them where possible. 円グラフの歴史と危険性については、Stephen Few の優れた論文「Save the Pies for Dessert」 (パイはデザートに残しておく) (www.percetualedge.com/articles/08-21-07.pdf) をご覧ください。Stephen Few has an excellent write up on the history and dangers in [Save the Pies for Dessert](www.percetualedge.com/articles/08-21-07.pdf

円グラフが有用な例として、部分と全体の関係を比較する場合が説明されています。He does explain the one time where pie charts can be useful, when comparing part-to-whole relationships. ただし、その場合でも、完全に積み上げ横棒グラフより大幅に優れているわけではありません。But even this is rarely significantly-better than, say, a 100% stacked bar chart.

その他の興味深い円グラフに関する記事 (およびアニメーション) については、Darkhorse Analytics のサイトをご覧ください。Another fun article (and animation) about pie charts can be found on the Darkhorse Analytics site.

または、反対の意見が述べられている「Why Tufte is flat-out wrong about pie charts」 (なぜタフティは円グラフのことをまったく誤解しているのか) をお読みください。Or read an opposing point of view, Why Tufte is flat-out wrong about pie charts

放射状ゲージと KPIRadial Gauges & KPIs

放射状ゲージは目標に対する実績を示すのに適したビジュアルと考えられており、エグゼクティブ ダッシュボードではとても一般的です。Radial gauges seem like a good visual for indicating performance against a target, and they are very popular in executive dashboards. ただし、主に 2 つの点で問題があります。However, they suffer in two main ways. 円グラフと同様、180 度の円弧全体または目標のラインと比較した網かけ部分の角度を解釈するのが困難です。As with pie charts, it’s difficult to interpret the angle of the shaded area compared to the full 180 degree arc or target line. また、1 つのメトリックを表示するのに多くのスペースを使用します。It also uses a lot of space to show a single metric.

代わりに単純な KPI ビジュアルを使う方が適しています。A good alternative is a simple KPI visual

KPI では、値、ステータス、目標、目標との差、トレンドが、同じ大きさのスペースで示されます。KPIs show the value, status, goal, variance from the goal and trend in the same amount of space. 目標が満たされていない場合は緑色が赤に変わり、中間目標に達した場合は黄色で示すことができます。The green coloring turns red if the target isn’t being met and can be yellow if some intermediate target is hit. ゲージより簡単に読んで解釈できます。It’s much simpler to read and interpret than the gauge.

詳細については、次のトピックを参照してください。For more information, see:

まとめConclusion

ここで説明したベスト プラクティスを、自分でテストしてみてください。Now it’s time for you to put these best practices to the test. そして、あなた自身のベスト プラクティスを教えてください。Keep in touch and share your own best practices. 推奨事項にとらわれず、"ルールを破る" ために適した理由を見つけてください。Don’t agree with our recommendations or found a great reason to “break the rules?” これらについての意見もお待ちしています。We’d love to hear about those as well.

推薦図書Book recommendations

ビジュアル デザインの技法を習得するための優れた書籍が多数あります。There are many good books available today to help teams bone up on visual design techniques. Stephen Few の本『 Information Dashboard Design 』は必読です。Stephen Few’s Information Dashboard Design book is a must-read. 彼の他の 2 冊の本『 Show Me the Numbers 』と『 Now You See It 』ではさらに詳しく解説されています。He delves into greater detail in two other books, Show Me the Numbers and Now You See It. Few 等が影響を受けた Edward R. Tufte の本『 The Visual Display of Quantitative Information 』はこの分野のクラシックと考えられます。Few and others have drawn inspiration from Edward R. Tufte, whose book The Visual Display of Quantitative Information is considered a classic in the field. Tufte は、『 Visual Explanations 』、『Envisioning Information 』、『 Beautiful Evidence 』も書いています。Tufte has also written Visual Explanations, Envisioning Information, and Beautiful Evidence. Andy Kirk の新しい本『Data Visualization: A Handbook for Data Driven Design 』も優れた内容です。Andy Kirk’s new book Data Visualization: A Handbook for Data Driven Design is another great option. 他には、Lachlan James、William McKnight、Boris Evelson (Forrester)、Darkhorse Analytics などの著作がお勧めです。Some other authors who have been recommended are: Lachlan James, William McKnight, and Boris Evelson (Forrester), Darkhorse Analytics.

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