概要
対象者: Squadbaseって何？という人
内容: 新星ツール「Squadbase」でダッシュボードを作り公開するまでの全手順
読むとわかること: BigQuery上のデータをソースに、Squadbaseを用いてノーコード感覚でアプリ開発からデプロイまで完結させる方法
序説
最近、Squadbase というサービスを触ってみました！
これまでのBIツールといえば、「データの中身（数値）は日々更新されるけれど、グラフの種類や配置（ダッシュボード自体）は一度作ったら固定されるもの」という、どこか静的なイメージがありました。
しかし、今回Squadbaseを実際に触ってみて、
「非BIエンジニアでも、AIと会話するだけでダッシュボードの構成を動的に作り変えられる」
って思いました。
この体験が想像以上に便利で衝撃的だったので、今回はBigQueryにあるデータを可視化する手順とその感動をシェアしたいと思います。
Squadbaseとは
Squadbase（スクワードベース） は、2025年10月にローンチされたばかりの、
「自然言語でダッシュボードの作成・更新ができる、BI向けバイブコーディングプラットフォーム」です。
……と、公式っぽく言うとこうなるのですが、
もう少し噛み砕くと、
グラフを作るダッシュボード作成だけでなく、
- デプロイ
- 管理
- 認証(権限設計)
といった、
実務でBIを使う上で避けて通れない部分まで含めて手軽に扱えるSaaSです。
よくわからないけど面白さそうなサービスは、触ってみよう！ということで
早速BQにあるデータを連携して、ダッシュボード作成し、ディプロイまでやってみました
成果物
UFO目撃情報分析ダッシュボードを作成しました。
Streamlitで作成されています。
ダッシュボードの概要です。
UFOの目撃場所の地図です。
州別の目撃数のランキングです。
時系列で見た時のUFOの数です。
地域別のUFOの目撃数です。
都市べつの目撃数です。
目撃時間の数です。(250時間以上継続して目撃したとは？？)
詳細データです。
手順
では、次にどうやって上記のダッシュボード作成したか見ます。
BQでテーブル作成する
今回UFOのデータは以下使用しました。
まずデータセットをcsvでダウンロードします。
BigQueryにデータセットとテーブルを作成します。
詳細のやり方は以下のドキュメントを参考にしてください。
BQとの接続
まず以下リンクよりSquadbaseにログインします。
(もし、初めてログインする場合は、ユーザ名などサインアップの設定をします)
ログインに成功すると、「General」スペースの遷移に移ります。
スペースは、Projectの集合で、フォルダーのようなものです。
右上の「+ Create Project」を選択します。
Projectは、ダッシュボードの集合で、githubで管理する場合、1Projectに1リポジトリとなるイメージです。
1Projectに複数の複数のダッシュボード作成ができます。
Projectを作成すると、コンピュータエンジンのインスタンスが立ち上がります。
(インスタンスが立ち上がるのに、1分ほどかかります。)
起動に成功すると、以下の画面が表示されます。
任意のデータソースを選択します。
今回はBigQueryを選択します。
BigQueryを選択すると、以下の認証キーの設定が求められます。
GCPからサービスアカウントとプロジェクトIDを取得します。
それぞれの取得方法は以下のリンクを参考にしてください。
その後、自動で読み込みが開始されます。
(BigQueryのconnection作成と、MCPの作成)
もし、その後しばらくすると、自動で読み込み完了します。
では、データが読み込みているか確認してみましょう。
「どんなデータがありますか」と聞いてみます。
すると、テーブルのスキーマが表示され、無事連携できたこと確認できました。
ダッシュボード作成
データが確認できましたので、次にダッシュボードを作成します。
具体テーブルIDを指定します。
例「tableidはこれです {project_id}.{dataset_id}.{table_id}」
すると、テーブルの情報から、ダッシュボードの内容を提案してくれます。
今回であれば、場所別、時系列、形状分析など、、、
もし別のダッシュボードが欲しかったり、修正したい内容があれば、
他のバイブコーディングツールと同様に要望を追記し、実装していきます。
最終的に、以下のようにコードを編集することなくバイブコーディングで、ダッシュボードが作成されました。
ディプロイ
右上の「Publish」を選択します。 デプロイが開始され、数分で完了します。
実際にデプロイができているか確認してみます。 Space選択画面に戻り、任意のProjectを選択します。
上部にある「Development」タブを選択し、図のようにステータスが「Ready」になっていれば成功です。 エラーの時は、「Error occurred」と表示されます。
また、デプロイ時のURLや公開範囲は「Settings」より設定できます。 Project Name でプロジェクトの名前（URLの一部）を設定します。
公開されたURLへのアクセスを制限しない場合は「Public」、チーム内のみで共有する場合は「Private」にします。
そしてできたのが、先ほどのダッシュボードになります！！！
https://my-streamlit-app.squadbase.app
個人的推しポイント
今回の検証を通して感じた推しポイントです。
-
BQ連携 → デプロイまでが爆速
BIのダッシュボード作成はできても、データ連携が大変だったり、ディプロイが大変なことが多いと思います。
ただ、先ほど紹介したようなリッチなBIがサクッと作れました！ -
多様なフレームワークに対応
よくあるのは、一つフレームワークのみ対応というのが多いのですが、Squadbaseは、
みんな大好きStreamlitやDjangoから、今話題のNext.jsまで対応しています。 -
無料プランで完結
LLMを使っているのでAPIキーは別途用意が必要な場合が多いと思うのですが、
今回は、バイブコーディングからデプロイまで、無料枠で試すことができました。
(課金プランだとさらにできることは増えそうです) -
ドキュメントが丁寧
このようなサービスはアメリカなど海外が強いイメージでしたが、
日本の方が開発されているそうで、日本語のサポートやドキュメントがしっかりしており安心感があります。
結言
「なんか良さそうだけど正直よく分からん」「BIエンジニアじゃないし自分には関係ないかも……」と思った方こそ、ぜひ一度触ってみてほしいサービスです！
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