2026年最新版！Looker Studio関数完全ガイド：関数ごとの利用例あり

Looker Studioの計算フィールドで「〇〇率を出したい」「英語表記を日本語に変換したい」「URLをカテゴリ分類したい」といった要望を実現するには、関数の使い方を知っていることが必須です。

この記事では、Looker Studioで使える全70以上の関数を具体例付きで完全解説します。

この記事でわかること
・実務で即使える6つの関数パターン（コピペOK）
・全関数の構文・利用例・結果の一覧
・GA4データの加工に使えるテクニック
・デバイスカテゴリの日本語化、URLのカテゴリ分類など

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この記事を書いている人

Looker Studioを業務で5年以上活用しているデータアナリスト。GA4・スプレッドシート・BigQueryとの連携を得意とし、企業のダッシュボード構築・データ可視化を支援。実務経験をもとに、初心者でも分かりやすい解説を心がけています。

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LookerStudioとは

Looker Studioは、データの可視化と分析を簡単に行うことができるウェブベースのプラットフォームです。元々はGoogle Data Studioその後名称が変更されGoogleデータポータルとして開始され、Googleが2019年に買収したLookerというデータ分析ソフトウェア会社の技術を統合し、Looker Studioとなりました。

2022年12月1日【2026年版】Looker Studioとは？無料BIツールの活用方法と事例をサンプル付きで解説

Looker Studioは、Googleスプレッドシートなどのデータソースからデータを取り込み、ダッシュボードやレポートとしてデータを可視化するツールです。

データソースとしては、Google Analytics、Google Ads、Google Sheets、BigQueryなど、Googleプラットフォーム内のサービスはもちろん、他の外部データソースにも対応しています。

関数を扱えると、単純なデータ表示だけでなく、「〇〇率を出したい」、「〇〇と△△の合計数値を見たい」といった要望にも対応可能です。

LookerStudiのサンプルダッシュボード — LookerStudioのサンプル

Looker Studioの関数を分類

Looker Studioの関数は、7つのタイプ（ジャンル）に分けることができます。

テキスト：テキスト操作関数
算術：数値関数
条件付き：条件付き関数
日付：日付関数
地域：地理データ関数
集計：統計関数

参考

Function list – Looker Studio Help

Looker Studioのヘルプ【Google公式】

【コピペOK】実務で即使える6つの関数パターン

関数一覧を見る前に、実務で特に使用頻度が高いパターンを先にご紹介します。

GA4やスプレッドシートのデータをLooker Studioで可視化する際に、そのままコピペして使えます。

① 日付を「年月」表示にする（CONCAT + YEAR + MONTH）

月次レポートでよく使う、日付を「2026年1月」のような年月表示にする方法です。

構文	CONCAT(YEAR(指定の日付ディメンション),”年”,MONTH(指定の日付ディメンション),”月”)
利用例	CONCAT(YEAR(指定の日付ディメンション),”年”,MONTH(指定の日付ディメンション),”月”)
結果	2023年10月
説明	日付形式を年月に変更したい場合ってよくありますよね。 Lookerstudioは少し癖があり、単にYEARとMONTHを＋でつなぐだけでは、値の合計になってしまうので、文字列として年月表記にしたい場合は、このようにCONCATを使用します。

② デバイスカテゴリを日本語化する（CASE）

GA4のデバイスカテゴリ（desktop, mobile, tablet）を日本語表示に変換します。レポートを非エンジニアに共有する際に便利です。

構文	CASE WHEN 条件 THEN 結果 ELSE 結果 END
利用例	CASE WHEN デバイスカテゴリ = “desktop” THEN “PC” WHEN デバイスカテゴリ = “mobile” THEN “スマホ” WHEN デバイスカテゴリ = “tablet” THEN “タブレット” ELSE “その他” END
結果	PC / スマホ / タブレット
説明	CASE関数はExcelのIF関数のような条件分岐ができます。GA4のデータは英語表記が多いので、日本語レポートを作る際には必須のテクニックです。

③ URLをカテゴリ分類する（CASE + REGEXP_MATCH）

ページのURLパターンからコンテンツカテゴリを自動分類します。サイト分析で非常に重宝するパターンです。

構文	CASE WHEN REGEXP_MATCH(フィールド, “正規表現”) THEN 結果 END
利用例	CASE WHEN REGEXP_MATCH(ページパス, “^/blog/.”) THEN “ブログ” WHEN REGEXP_MATCH(ページパス, “^/product/.”) THEN “商品ページ” WHEN REGEXP_MATCH(ページパス, “^/contact.*”) THEN “問い合わせ” ELSE “その他” END
結果	ブログ / 商品ページ / 問い合わせ
説明	REGEXP_MATCHで正規表現を使った条件分岐が可能です。URLの構造に応じてページをグルーピングでき、コンテンツタイプ別の分析に役立ちます。

④ 流入経路を分類する（CASE + OR）

セッションのデフォルトチャネルグループを、自社のレポート用にカスタム分類します。

利用例	CASE WHEN セッションのデフォルトチャネルグループ = “Organic Search” THEN “自然検索” WHEN セッションのデフォルトチャネルグループ = “Paid Search” THEN “広告（検索）” WHEN セッションのデフォルトチャネルグループ = “Direct” THEN “直接流入” WHEN セッションのデフォルトチャネルグループ = “Referral” THEN “外部サイト” WHEN セッションのデフォルトチャネルグループ IN (“Organic Social”, “Paid Social”) THEN “SNS” ELSE “その他” END
結果	自然検索 / 広告（検索） / SNS など
説明	GA4のチャネルグループを自社のレポートに合わせてカスタマイズできます。IN演算子を使えば複数条件をまとめられます。

⑤ ページタイトルからサイト名を削除する（REGEXP_REPLACE）

ページタイトルに付いている「| サイト名」のような接尾辞を削除して、タイトルのみを表示します。

構文	REGEXP_REPLACE(フィールド, “正規表現”, “置換文字列”)
利用例	REGEXP_REPLACE(ページタイトル, ” \\\| IT Pocket$”, “”)
結果	「Looker Studio関数ガイド \| IT Pocket」→「Looker Studio関数ガイド」
説明	サイト名やブランド名を削除することで、表やグラフでタイトルが見やすくなります。$は行末を意味する正規表現です。

⑥ クリック可能なリンクを作成する（HYPERLINK）

表の中のURLやページタイトルをクリック可能なリンクに変換します。レポート確認時にすぐにページを開けるので便利です。

構文	HYPERLINK(URL, リンクテキスト)
利用例	HYPERLINK(CONCAT(“https://example.com”, ページパス), ページタイトル)
結果	クリック可能なリンク付きのページタイトル
説明	GA4のページパスにはドメインが含まれないので、CONCATでドメインを結合してからHYPERLINKに渡します。

関数を一覧で完全解説

ここからは、各関数の内容を具体例付きで完全解説していきます。

テキスト操作関数

Looker Studioでは、テキスト操作関数を使用して、データ内の文字列を編集・加工することができます。

例えば、LEFT_TEXT関数やRIGHT_TEXT関数で文字列の一部を抽出したり、UPPER関数やLOWER関数で文字列の大文字・小文字を変換したりできます。

これらの関数を駆使することで、分析結果をより分かりやすく表示することができます。

CONTAINS_TEXT

構文	CONTAINS_TEXT(text, search_text)
利用例	CONTAINS_TEXT(‘Looker Studio’, ‘Studio’)
結果	TRUE
説明	CONTAINS_TEXT関数は、指定されたテキスト文字列（text）内に検索テキスト（search_text）が存在するかどうかをチェックするために使用されます。存在する場合はTRUEを、存在しない場合はFALSEを返します。この例では、’Looker Studio’という文字列内に’Studio’が存在するかどうかをチェックし、結果としてTRUEを返します。

ENDS_WITH

構文	ENDS_WITH(text, search_text)
利用例	ENDS_WITH(‘Looker Studio’, ‘Studio’)
結果	TRUE
説明	ENDS_WITH関数は、指定されたテキスト文字列（text）が検索テキスト（search_text）で終わるかどうかをチェックするために使用されます。終わっている場合はTRUEを、終わっていない場合はFALSEを返します。この例では、’Looker Studio’という文字列が’Studio’で終わっているかどうかをチェックし、結果としてTRUEを返します。

LEFT_TEXT

構文	LEFT_TEXT(text, number)
利用例	LEFT_TEXT(‘Looker Studio’, 6)
結果	Looker
説明	LEFT関数は、テキスト文字列の最初から指定した文字数だけを抽出するために使用されます。この例では、’Looker Studio’という文字列から最初の6文字を抽出し、’Looker’という結果を返します。

LENGTH

構文	LENGTH(text)
利用例	LENGTH(‘Looker Studio’)
結果	13
説明	LENGTH関数は、テキスト文字列の文字数をカウントするために使用されます。この例では、’Looker Studio’という文字列の文字数をカウントし、13という結果を返します。

LOWER

構文	LOWER(text)
利用例	LOWER(‘Looker Studio’)
結果	looker studio
説明	LOWER関数は、指定されたテキスト文字列（text）内のすべての大文字を小文字に変換します。この例では、’Looker Studio’という文字列のすべての大文字が小文字に変換され、結果として’looker studio’が返されます。

REGEXP_CONTAINS

構文	REGEXP_CONTAINS(text, pattern)
利用例	REGEXP_CONTAINS(‘123-45-6789′, r’\d{3}-\d{2}-\d{4}’)
結果	TRUE
説明	REGEXP_CONTAINS関数は、指定されたテキスト文字列（text）が指定された正規表現パターン（pattern）に一致するかどうかを判断し、結果として真偽値（TRUEまたはFALSE）を返します。この例では、’123-45-6789’という文字列が正規表現パターン’\d{3}-\d{2}-\d{4}’に一致するかどうかを評価し、結果としてTRUEが返されます。この正規表現パターンは、3桁の数字-2桁の数字-4桁の数字という形式に一致する文字列を表しています。

REGEXP_EXTRACT

構文	REGEXP_EXTRACT(text, pattern)
利用例	REGEXP_EXTRACT(‘abc123def456′, r’\d+’)
結果	123
説明	REGEXP_EXTRACT関数は、指定されたテキスト文字列（text）から指定された正規表現パターン（pattern）に一致する部分文字列を抽出して返します。この例では、’abc123def456’という文字列から正規表現パターン’\d+’に一致する部分文字列を抽出します。’\d+’は、1つ以上の連続する数字を表す正規表現パターンです。この例では、最初に一致する部分文字列が’123’なので、結果として’123’が返されます。

REGEXP_MATCH

構文	REGEXP_MATCH(text, pattern)
利用例	REGEXP_MATCH(‘abc123def’, r’\d+’)
結果	TRUE
説明	REGEXP_MATCH関数は、指定されたテキスト文字列（text）が指定された正規表現パターン（pattern）に一致するかどうかを判定し、一致する場合はTRUE、一致しない場合はFALSEを返します。この例では、’abc123def’という文字列が正規表現パターン’\d+’に一致するかどうかを評価します。’\d+’は、1つ以上の連続する数字を表す正規表現パターンです。この例では、文字列に連続する数字が含まれているため、結果としてTRUEが返されます。

REPLACE

構文	REPLACE(text, from_string, to_string)
利用例	REPLACE(‘Looker Studio’, ‘Studio’, ‘Office’)
結果	Looker Office’
説明	REPLACE関数は、指定されたテキスト文字列の中の指定された文字列を別の文字列で置き換えます。この例では、’Looker Studio’という文字列から’Studio’という文字列を’Office’という文字列で置き換え、’Looker Office’という結果を返します。

RIGHT_TEXT

構文	RIGHT_TEXT(text, number)
利用例	RIGHT_TEXT(‘Looker Studio’, 6)
結果	Studio
説明	RIGHT関数は、テキスト文字列の末尾から指定した文字数だけを抽出するために使用されます。この例では、’Looker Studio’という文字列から末尾の6文字を抽出し、’Studio’という結果を返します。

STARTS_WITH

構文	STARTS_WITH(text, start)
利用例	STARTS_WITH(‘Looker Studio’, ‘L’)
結果	true
説明	STARTS_WITH関数は、テキスト文字列が指定した文字列で始まるかどうかを評価し、trueまたはfalseを返します。この例では、’Looker Studio’という文字列が’L’で始まっているので、trueを返します。大文字と小文字は区別されます。

SUBSTR

構文	SUBSTRING(text, start, length)
利用例	SUBSTRING(‘Looker Studio’, 8, 6)
結果	Studio
説明	SUBSTRING関数は、テキスト文字列から指定した開始位置から指定した文字数だけを抽出するために使用されます。この例では、’Looker Studio’という文字列から8番目の位置から6文字を抽出し、’Studio’という結果を返します。

TRIM

構文	TRIM(text)
利用例	TRIM(‘ Looker Studio ‘)
結果	Looker Studio
説明	TRIM関数は、テキスト文字列の前後の空白を削除するために使用されます。この例では、’ Looker Studio ‘という文字列の前後の空白を削除し、’Looker Studio’という結果を返します。

UPPER

構文	UPPER(text)
利用例	UPPER(‘Looker Studio’)
結果	LOOKER STUDIO
説明	UPPER関数は、テキスト文字列内のすべての文字を大文字に変換するために使用されます。この例では、’Looker Studio’という文字列内のすべての文字を大文字に変換し、’LOOKER STUDIO’という結果を返します。

数値関数

数値関数を使うことで、データセット内の数値データを効果的に操作・分析することが可能です。

例えば、ABS関数で絶対値を求めたり、CEIL関数で数値を切り上げたり、ROUND関数で数値を四捨五入することができます。

これにより、数値データを扱いやすい形に整形し、分析結果の精度を向上させることができます。

ABS

構文	ABS(number)
利用例	ABS(-10)
結果	10
説明	ABS関数は、与えられた数値の絶対値を返します。引数には、整数または小数を指定することができます。この例では、-10という数値の絶対値を求め、10という結果を返します。

ACOS

構文	ACOS(value)
利用例	ACOS(0.5)
結果	1.0471975511965979
説明	ACOS関数は、指定された引数のアークコサインを返します。引数は、-1から1の範囲内でなければなりません。この例では、引数として0.5が指定され、そのアークコサイン（60度）がラジアンで1.0471975511965979として返されます。

ASIN

構文	ASIN(numeric_expression)
利用例	ASIN(0.5)
結果	0.5235987755982989
説明	ASIN関数は、指定された数値の逆正弦（アークサイン）を計算するために使用されます。引数はラジアン単位で渡され、戻り値もラジアン単位で返されます。この例では、引数として0.5が渡され、アークサインの計算により、約0.524の値が返されます。

ATAN

構文	ATAN(number)
利用例	ATAN(1)
結果	0.7853981633974483
説明	ATAN関数は、引数として与えられた数値の逆正接（arctangent）をラジアン単位で返します。具体的には、xを引数とした場合、ATAN(x)の結果は、tan(y) = x となるy（-π/2 ≤ y ≤ π/2）を求め、その値をラジアン単位で返します。この例では、引数として1が与えられているため、tan(y) = 1となるyを求め、その値をラジアン単位で返しています。結果は0.7853981633974483（≒π/4）となります。

CEIL

構文	CEIL(number)
利用例	CEIL(3.14)
結果	4
説明	CEIL関数は、引数で指定された数値の次の整数を返します。例1では、引数に3.14を指定し、この数値の次の整数である4を返します。また、例2では、引数に5.67を指定し、この数値の次の整数である6を返します。CEILING関数は、CEIL関数と同じ機能を持つ別名です。

COS

構文	COS(number)
利用例	COS(0)
結果	1
説明	COS関数は、ラジアンで表された指定された角度のコサインを返します。この例では、0ラジアン（0度）のコサインを計算し、結果として1を返します。COS関数は三角関数の1つであり、円の半径が1のときの角度の余弦を表します。

FLOOR

構文	FLOOR(number)
利用例	FLOOR(3.7)
結果	3
説明	FLOOR関数は、指定された数値を小数点以下を切り捨てて最大の整数値に変換します。例えば、引数に3.7を指定した場合、小数点以下を切り捨てて最大の整数値である3を返します。

LOG

構文	LOG(numeric_expression, base)
利用例	例1: LOG(10) 例2: LOG(100, 10)
結果	結果1: 2.302585092994046 結果2: 2
説明	LOG関数は、数値式の自然対数（底がe）または指定された底（base）の対数を返します。1つ目の例では、LOG関数が与えられた引数の自然対数を返すため、LOG(10)は約2.30と評価されます。2つ目の例では、LOG関数が第二引数（底）を取得し、この場合、LOG(100,10)は約2と評価されます。

LOG10

構文	LOG10(number)
利用例	LOG10(100)
結果	2
説明	LOG10関数は、数値の10進対数を返します。この例では、100の10進対数を計算し、2を返します。10進対数は、xを底とする対数のうち、底が10であるものを指します。例えば、10を底とする底が2の対数(log2)は、log2(10) ≒ 3.32 ですが、10を底とする10進対数(log10)は、log10(10) = 1 となります。

NARY_MAX

構文	NARY_MAX(X, Y [,Z]*)
利用例	例: NARY_MAX(5, 7, 3) 例: NARY_MAX(2.1, 2.5, 2.3) 例: NARY_MAX(view_count, 1000, 2000) (ここで view_count は 3000 という値を持つフィールドです。)
結果	結果: 7 結果: 2.5 結果: 3000
説明	NARY_MAX 関数は、複数の数値引数のうち最大のものを返す関数です。X、Y、Z などの引数が与えられ、入力引数はすべて同じ型のものである必要があります（すべて数値など）。少なくとも 1 つの引数は、フィールドか、1 つのフィールドを含む式である必要があります。上記の例では、最初の例では 5, 7, 3 のうち最大の数値である 7 を返します。2 番目の例では、2.1, 2.5, 2.3 のうち最大の数値である 2.5 を返します。最後の例では、view_count フィールドの値が 3000 で、1000, 2000 よりも大きいため、3000 を返します。

NARY_MIN

構文	NARY_MIN(X, Y [,Z]*)
利用例	NARY_MIN(3, 5, 1)
結果	1
説明	NARY_MIN関数は、複数の数値を比較して、最小値を返すために使用されます。この例では、引数として3、5、1を渡しているため、1が最小値として返されます。引数には、数値を直接指定するだけでなく、フィールドや式も含めることができます。

POWER

構文	POWER(base, exponent)
利用例	POWER(2, 3)
結果	8
説明	POWER関数は、指定された基数を指定された指数乗で累乗します。この例では、2の3乗を計算するために使用され、8という結果を返します。

ROUND

構文	ROUND(number [, decimals])
利用例	ROUND(3.14159, 2)
結果	3.14
説明	ROUND関数は、数値を指定された小数点以下の桁数で四捨五入します。引数のdecimalsが指定されている場合は、その桁数で四捨五入されます。引数decimalsが負の場合、整数部の桁数で四捨五入されます。例1では、3.14159を小数点以下2桁で四捨五入し、3.14を返します。例2では、12345.6789を小数点以下2桁で四捨五入し、12300を返します。

SIN

構文	SIN(number)
利用例	SIN(0)
結果	0
説明	SIN関数は、ラジアン単位の指定された角度の正弦を返します。この例では、0度（すなわち0ラジアン）の正弦を求めています。0度の正弦は0であるため、結果は0となります。

SQRT

構文	SQRT(n)
利用例	SQRT(16)
結果	4
説明	SQRT関数は、与えられた数値の平方根を返すために使用されます。この例では、16の平方根を求めるためにSQRT関数が使用され、結果として4が返されます。

TAN

構文	TAN(number)
利用例	TAN(45)
結果	1.61977519054386
説明	TAN関数は、与えられたラジアン角度の正接を返します。この例では、45度の正接を計算して、1.61977519054386という結果を返します。

AVG

構文	AVG(expression)
利用例	AVG(10, 20, 30)
結果	20
説明	AVG関数は、渡された式の平均値を計算するために使用されます。引数には、数値フィールドまたは式が含まれます。AVG関数は、指定された式の数値フィールドの平均値を返します。引数が不適切な場合、エラーメッセージが返されます。

COUNT

構文	COUNT(expression)
利用例	COUNT(id)
結果	idフィールドに含まれる非nullのレコード数を返す。
説明	COUNT関数は、指定されたフィールドに含まれる非nullのレコード数をカウントします。引数には、フィールド名や式が使用できます。COUNT関数は、集約関数の1つであり、通常はGROUP BY句と一緒に使用され、指定された条件でグループ化された各グループのレコード数を取得するために使用されます。

COUNT_DISTINCT

構文	COUNT_DISTINCT(expression)
利用例	COUNT_DISTINCT(order_id)
結果	1234
説明	COUNT_DISTINCT関数は、指定された式のユニークな値の数を数えます。この例では、order_idの列の値が1234種類あることを返します。COUNT_DISTINCT関数は、集約関数の一種であり、GROUP BY句と一緒に使用されることが多いです。

MAX

構文	MAX(expr)
利用例	MAX(3, 8, 1, 9, 2, 6)
結果	9
説明	MAX関数は、入力された数値の最大値を返すために使用されます。この例では、6つの数値のうち、最大の数値である9を返します。MAX関数は、単一の数値またはフィールドであることが期待されます。

MEDIAN

構文	MEDIAN(value)
利用例	MEDIAN(1, 2, 3, 4, 5)
結果	3
説明	MEDIAN関数は、渡された数値の中央値を返します。つまり、値を小さい順に並べたときに、中央にある値を返します。この例では、1, 2, 3, 4, 5という5つの数値の中央値である3を返します。数値以外の入力がある場合、エラーが返されます。また、NULLが含まれる場合、その値は無視されます。

MIN

構文	MIN(expression)
利用例	MIN(price)
結果	100
説明	MIN関数は、指定されたフィールドまたは式内の最小値を返します。例えば、上記の例では、priceフィールド内の最小値を返します。結果が100であれば、priceフィールドの最小値が100であることを示しています。

PERCENTILE

構文	PERCENTILE(column, percentile_value)
利用例	PERCENTILE(sales, 0.75)
結果	データセットのsales列の値から75%点の値を計算し、その結果を返します。
説明	PERCENTILE関数は、データセットの特定のパーセンタイルの値を計算するために使用されます。パーセンタイル値は、データの分布の一定の割合を示し、例えば、25パーセンタイルは最も低い25％の値を表し、75パーセンタイルは最も高い25％の値を表します。この関数は、パーセンタイル値として0から1の値を取ります。この例では、PERCENTILE関数は、データセットのsales列の値から75％点の値を計算し、その値を返します。

STDDEV

構文	STDDEV(expression)
利用例	STDDEV(sales_amount)
結果	5432.12
説明	STDDEV関数は、標本標準偏差を計算するために使用されます。指定された列や式の値を使用して、標本の標準偏差を計算します。標本標準偏差は、データの散らばり具合を示す統計量であり、平均値からのズレの2乗の平均値の平方根です。この例では、sales_amount列の値を使用して、標本の標準偏差を計算し、5432.12という結果を返します。

SUM

構文	SUM(expression)
利用例	SUM(sales)
結果	120000
説明	SUM関数は、グループ化されたレコードセットの数値カラムの合計値を計算するために使用されます。この例では、salesカラムの値を合計し、120000という結果を返します。

VARIANCE

構文	VARIANCE(expression)
利用例	VARIANCE(sales)
結果	3500000
説明	VARIANCE関数は、グループ化されたレコードセットの数値カラムの分散を計算するために使用されます。この例では、salesカラムの値の分散を計算し、3500000という結果を返します。

条件付き関数

条件付き関数は、特定の条件に基づいてデータを操作する際に非常に便利です。

例えば、IF関数やCASE関数を使って、条件に応じた処理を行うことができます。

これにより、データセット内で特定の条件に合致するデータを抽出・分析することが容易になります。

CASE

構文	CASE WHEN condition THEN result [WHEN condition THEN result] […] [ELSE else_result] END
利用例	SELECT CASE WHEN price > 1000 THEN ‘Expensive’ WHEN price > 500 THEN ‘Moderate’ ELSE ‘Inexpensive’ END AS ‘Price Category’ FROM my_table;
結果	Price Category Moderate Inexpensive Expensive
説明	CASE文は、指定された条件に基づいて、結果を返すために使用されます。一連の条件が評価され、最初の評価がTrueの場合に関連する結果が返されます。Elseキーワードは省略可能であり、すべての条件がfalseまたはNULLの場合に返される値を定義します。

CASE（単純）

構文	CASE input_expression WHEN expression_to_match THEN result [WHEN expression_to_match THEN result] […] [ELSE result] END
利用例	SELECT CASE name WHEN ‘John’ THEN ‘This is John’ WHEN ‘Jane’ THEN ‘This is Jane’ ELSE ‘This is someone else’ END AS ‘Name Message’ FROM my_table;
結果	Name Message This is John This is someone else This is Jane
説明	CASE（単純）は、入力値に基づいて、指定された条件を評価し、Trueの場合に対応する結果を返します。Elseキーワードは省略可能であり、すべての条件がfalseまたはNULLの場合に返される値を定義します。

IF

構文	IF(condition, true_result, false_result)
利用例	SELECT IF(price > 1000, ‘Expensive’, ‘Inexpensive’) AS ‘Price Category’ FROM my_table;
結果	Price Category Inexpensive Expensive Expensive
説明	IF関数は、指定された条件に基づいて、2つの異なる結果を返すために使用されます。最初の引数は、評価される条件であり、2番目の引数は条件がTrueの場合に返される値であり、3番目の引数は条件がFalseの場合に返される値です。

COALESCE

構文	COALESCE(field_expression[,field_expression, …])
利用例	COALESCE(null, 2, 3)
結果	2
説明	COALESCE関数は、指定された式の中から最初に見つかった非null値を返します。例では、最初の引数がnullなので、2が最初に見つかる非null値として返されます。

IFNULL

構文	IFNULL(expression, null_replacement)
利用例	IFNULL(null, ‘No value’)
結果	No value
説明	IFNULL関数は、expressionがnullである場合にnull_replacementを返します。例では、最初の引数がnullなので、null_replacementである’No value’が返されます。

NULLIF

構文	NULLIF(expression, expression_to_match)
利用例	NULLIF(3, 3)
結果	null
説明	NULLIF関数は、expressionがexpression_to_matchに等しい場合にnullを返します。例では、2つの引数が等しいため、nullが返されます。

日付関数

Looker Studioの日付関数を活用すれば、日付データの操作・分析が簡単に行えます。

例えば、DATE関数で日付を作成したり、DATE_DIFF関数で日付の差を求めたり、YEAR関数やMONTH関数で日付の年や月を抽出することができます。

これにより、日付データを使った時系列分析や傾向分析が効率的に行えます。

CURRENT_DATE

構文	CURRENT_DATE([time_zone])
利用例	CURRENT_DATE();
結果	2023-04-01
説明	CURRENT_DATE関数は、指定されたタイムゾーンまたはデフォルトのタイムゾーンでの今日の日付を返します。この例では、現在の日付が2023年3月29日であるため、その値が返されます。タイムゾーンが指定されない場合、クエリを実行したBigQueryプロジェクトのデフォルトタイムゾーンが使用されます。

CURRENT_DATETIME

構文	CURRENT_DATETIME([time_zone])
利用例	CURRENT_DATETIME()
結果	2023-03-29T12:34:56.789Z
説明	CURRENT_DATETIME関数は、指定されたタイムゾーンまたはデフォルトのタイムゾーンでの現在の日付と時刻を返します。この例では、現在の日付が2023年3月29日であるため、その値が返されます。また、現在の時刻が午後12時34分56.789秒であるため、その値も含まれます。タイムゾーンが指定されない場合、クエリを実行したBigQueryプロジェクトのデフォルトタイムゾーンが使用されます。この例では、’Z’が日付と時刻の間に挿入されていることに注意してください。これは、時刻がUTC（協定世界時）であることを示しています。

DATE

構文	DATE(year, month, day)
利用例	DATE(2023, 3, 29)
結果	2023-03-29
説明	DATE関数は、指定された年、月、日から日付型の値を生成します。この例では、2023年3月29日を引数として渡しています。結果として、日付型の値「2023-03-29」が返されます。年、月、日は、それぞれ整数値で指定する必要があります。

DATE_DIFF

構文	DATE_DIFF(date1, date2, date_part)
利用例	DATE_DIFF(‘2023-03-30’, ‘2023-03-25’, DAY)
結果	5
説明	DATE_DIFF関数は、2つの日付の差を指定した単位で返します。この例では、’2023-03-30’と’2023-03-25’という2つの日付の差を’DAY’単位で計算し、5という結果が返されます。サポートされている単位には、’DAY’、’WEEK’、’MONTH’、’QUARTER’、’YEAR’などがあります。

DATE_FROM_UNIX_DATE

構文	DATE_FROM_UNIX_DATE(integer)
利用例	DATE_FROM_UNIX_DATE(18409)
結果	2023-03-29
説明	DATE_FROM_UNIX_DATE関数は、UNIX時刻から日付を作成します。引数には、1970年1月1日からの日数を表す整数値を指定します。この例では、18409という値が指定されており、これは2023年3月29日のUNIX時刻に相当するため、その日付が返されます。

DATETIME

構文	DATETIME(year, month_num, day, hour, minute, second)
利用例	DATETIME(2023, 3, 29, 12, 30, 45)
結果	2023-03-29 12:30:45 UTC
説明	DATETIME関数は、指定された年、月、日、時、分、秒に基づいて、日付と時刻を表す値を作成します。この例では、”2023年3月29日12時30分45秒”を表す日付と時刻の値が返されます。作成された値はUTCタイムゾーンであり、必要に応じて別のタイムゾーンに変換することができます。注意点として、月の値は数値で指定する必要があるため、3月を表す場合は”3″と入力する必要があります。

DATETIME_ADD

構文	DATETIME_ADD(datetime_expression, INTERVAL integer part)
利用例	DATETIME_ADD(‘2023-03-29 15:30:00’, INTERVAL 2 HOUR)
結果	‘2023-03-29 17:30:00’
説明	DATETIME_ADD関数は、指定した日時に指定した期間を加算します。この例では、日時 ‘2023-03-29 15:30:00′ に 2時間を加算して、’2023-03-29 17:30:00’ が返されます。2時間の部分は、整数値で指定され、part引数は時間、分、秒などの時間単位の指定ができます。

DATETIME_DIFF

構文	DATETIME_DIFF(date_expression1, date_expression2, part)
利用例	DATETIME_DIFF(DATETIME(‘2022-04-01 00:00:00’), DATETIME(‘2022-03-01 00:00:00’), MONTH)
結果	1
説明	DATETIME_DIFF関数は、2つの日付/時刻の間の時間差を特定の単位で計算します。date_expression1とdate_expression2の間の時間差を計算し、partで指定された単位（年、月、日、時など）で結果を返します。この例では、’2022-04-01 00:00:00’と’2022-03-01 00:00:00’の間の月数を計算し、1が返されます。

DATETIME_SUB

構文	DATETIME_SUB(datetime_expression, INTERVAL integer part)
利用例	DATETIME_SUB(‘2023-03-30 12:00:00’, INTERVAL 1 DAY)
結果	2023-03-29 12:00:00 UTC
説明	DATETIME_SUB関数は、指定された期間を日付または日付時間から減算した結果を返します。この例では、’2023-03-30 12:00:00’という日付時刻から1日を引いた結果、’2023-03-29 12:00:00’が返されます。INTERVALには、YEAR、QUARTER、MONTH、WEEK、DAY、HOUR、MINUTE、またはSECONDのいずれかのキーワードを指定することができます。また、datetime_expressionには、日付時刻リテラル、日付時刻フィールド、または日付時刻を返す式を指定することができます。

DATETIME_TRUNC

構文	DATETIME_TRUNC(date_expression, part)
利用例	DATETIME_TRUNC(‘2022-03-15 13:25:10’, HOUR)
結果	2022-03-15 13:00:00
説明	DATETIME_TRUNC関数は、日付/時刻の値を指定された粒度に切り捨てて返します。この例では、’2022-03-15 13:25:10’という日時を指定した場合、時の部分を切り捨てて’2022-03-15 13:00:00’を返します。第2引数のpartには、’YEAR’, ‘QUARTER’, ‘MONTH’, ‘WEEK’, ‘DAY’, ‘HOUR’, ‘MINUTE’, ‘SECOND’のいずれかを指定できます。

DAY

構文	DAY(date_expression)
利用例	DAY(‘2023-03-29’)
結果	29
説明	DAY関数は、日付または日付と時刻の値から日を抽出します。この例では、’2023-03-29’から日付部分の29が抽出され、その値が返されます。

EXTRACT

構文	EXTRACT(part FROM date_expression)
利用例	EXTRACT(YEAR FROM DATE ‘2023-03-29’) EXTRACT(MONTH FROM TIMESTAMP ‘2023-03-29 10:00:00’)
結果	YEAR: 2023 MONTH: 3
説明	EXTRACT関数は、日付または日付と時刻の一部分を抽出するために使用されます。パラメータpartには、抽出する部分を示すキーワードが指定されます。例えば、’YEAR’や’MONTH’、’DAY’などが挙げられます。この例では、DATE ‘2023-03-29’からYEARを抽出すると、2023という値が返されます。TIMESTAMP ‘2023-03-29 10:00:00’からはMONTHを抽出すると、3という値が返されます。

FORMAT_DATETIME

構文	FORMAT_DATETIME(format_string, datetime_expression)
利用例	FORMAT_DATETIME(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S’, ‘2022-11-23T14:30:00’)
結果	‘2022-11-23 14:30:00’
説明	FORMAT_DATETIME関数は、指定された形式で日付/時刻を文字列に変換します。この例では、’2022-11-23T14:30:00’の日付/時刻を’%Y-%m-%d %H:%M:%S’形式に変換するために使用され、’2022-11-23 14:30:00’という文字列が返されます。フォーマット文字列には、変換する日付/時刻の各部分を表す指定子が含まれます（例：%Yは4桁の年、%mは2桁の月など）。詳細については、BigQuery公式ドキュメントを参照してください。

HOUR

構文	HOUR(datetime_expression)
利用例	HOUR(‘2023-03-29 14:30:45’)
結果	14
説明	HOUR関数は、指定された日付または日時から時間を抽出するために使用されます。この例では、’2023-03-29 14:30:45’から時間の部分である’14’が抽出されます。時間は0〜23の整数で表され、この場合は14が返されます。

MINUTE

構文	MINUTE(datetime_expression)
利用例	MINUTE(‘2023-03-29 14:30:00’)
結果	30
説明	MINUTE関数は、指定された日付または日付と時刻の分コンポーネントを返します。この例では、’2023-03-29 14:30:00’という日付時刻から、分コンポーネントである’30’が返されます。

MONTH

構文	MONTH(date_expression)
利用例	MONTH(‘2022-04-22’)
結果	4
説明	MONTH関数は、指定された日付または日付時刻の月の部分を抽出します。この例では、’2022-04-22’という日付から、月の部分である’4’を抽出します。

PARSE_DATE

構文	PARSE_DATE(format_string, text)
利用例	PARSE_DATE(‘%Y-%m-%d’, ‘2022-12-31’)
結果	2022-12-31
説明	PARSE_DATE関数は、指定されたフォーマットの文字列を日付型に変換します。この関数には、変換対象の文字列と、変換するためのフォーマットが必要です。この例では、’2022-12-31’という文字列を、’%Y-%m-%d’というフォーマットに従って、日付型に変換しています。’%Y’は年を表し、’%m’は月、’%d’は日を表します。

PARSE_DATETIME

構文	PARSE_DATETIME(format_string, text)
利用例	PARSE_DATETIME(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S’, ‘2022-11-01 15:30:00’)
結果	2022-11-01 15:30:00 UTC
説明	PARSE_DATETIME関数は、文字列形式の日時を指定された書式に従って解析して、日時型に変換します。第1引数には、日時の書式を指定します。第2引数には、解析対象となる文字列を指定します。この例では、’2022-11-01 15:30:00’という文字列を’%Y-%m-%d %H:%M:%S’の書式に従って解析し、2022年11月1日15時30分00秒の日時型に変換しています。なお、解析結果の日時型はUTCタイムゾーンで表現されます。

QUARTER

構文	QUARTER(date_expression)
利用例	QUARTER(‘2022-06-15’)
結果	2
説明	QUARTER関数は、指定された日付が年の何番目の四半期にあるかを返します。この例では、’2022-06-15’という日付が2番目の四半期（4月から6月）にあるため、その値が返されます。

SECOND

構文	SECOND(datetime_expression)
利用例	SECOND(‘2023-03-29 14:30:45’)
結果	45
説明	SECOND関数は、指定された日付と時刻の秒コンポーネントを返します。この例では、’2023-03-29 14:30:45’という日付と時刻から、秒の部分である’45’を返します。

TODATE

構文	TODATE(X, 入力フォーマット, 出力フォーマット)
利用例	TODATE(‘2022/12/25’, ‘yyyy/MM/dd’, ‘MMM dd, yyyy’)
結果	Dec 25, 2022
説明	TODATE関数は、テキストを日付型に変換します。入力フォーマットに合わせてテキストを解析し、出力フォーマットに合わせて日付を返します。この例では、’2022/12/25’を’yyyy/MM/dd’のフォーマットに従って解析し、’MMM dd, yyyy’のフォーマットに従って日付を返します。その結果、’Dec 25, 2022’が返されます。

TODAY

構文	TODAY([time_zone])
利用例	TODAY()
結果	2023-03-29
説明	TODAY関数は、指定されたタイムゾーンまたはデフォルトのタイムゾーンでの今日の日付を返します。この例では、現在の日付が2023年3月29日であるため、その値が返されます。タイムゾーンが指定されない場合、クエリを実行したBigQueryプロジェクトのデフォルトタイムゾーンが使用されます。

UNIX_DATE

構文	UNIX_DATE(date_expression)
利用例	UNIX_DATE(‘2023-03-29’)
結果	19250
説明	UNIX_DATE関数は、指定された日付からUNIXエポック（1970年1月1日）までの日数を返します。この例では、日付’2023-03-29’が指定されており、UNIXエポックから2023年3月29日までの日数は19250日です。したがって、UNIX_DATE関数は19250を返します。

WEEK

構文	WEEK(date_expression)
利用例	WEEK(‘2022-12-31’)
結果	52
説明	WEEK関数は、指定された日付が年内の何週目かを返します。この例では、’2022-12-31’という日付が指定されているため、その日が年内の52週目であることを示す’52’が返されます。年の最初の週が年の最初の木曜日であるため、最初の週が1週目となります。また、年の最後の週は、12月28日から1月3日までの期間に跨る週であり、年内に53週目が存在する場合があります。

WEEKDAY

構文	WEEKDAY(date_expression)
利用例	WEEKDAY(‘2023-03-29’)
結果	2
説明	WEEKDAY関数は、指定された日付の曜日を表す数値を返します。0は日曜日を表し、1は月曜日を表します。この例では、’2023-03-29’という日付が火曜日であるため、2が返されます。

YEAR

構文	YEAR(date_expression)
利用例	YEAR(‘2023-03-29’)
結果	2023
説明	YEAR関数は、指定された日付の年を返します。この例では、’2023-03-29’という文字列から年を抽出し、2023という結果を返します。

YEARWEEK

構文	YEARWEEK(date_expression)
利用例	YEARWEEK(‘2022-03-29’)
結果	2022-13
説明	YEARWEEK関数は、指定された日付の年と週番号を返します。週番号は、1月1日が含まれる週が最初の週であるため、年の変わり目の週が1または52週になる場合があります。この例では、’2022-03-29’を指定しているため、その年の13週目である2022-13が返されます。

地理データ関数

Looker Studioでは、地理データ関数を使って、地理情報を簡単に分析することができます。

例えば、TOCOUNTRY関数やTOREGION関数を使って、国名や地域名を取得できます。

また、TOCONTINENT関数やTOSUBCONTINENT関数を使用して、大陸名や亜大陸名を抽出することも可能です。

これらの関数を利用することで、地理データを基にしたビジュアル化やレポート作成が効率的に行えます。

TOCITY

構文	TOCITY(X [,Input Format])
利用例	TOCITY(‘106-0032’)
結果	東京都港区六本木
説明	TOCITY関数は、渡された住所や場所の地名から、都市名を取得するために使用されます。この例では、’Japan, Tokyo’という住所から都市名である’Tokyo’を取得しています。日本の地域を例にしていますが、TOCITY関数は世界中の都市を対象に使用できます。

TOCONTINENT

構文	TOCONTINENT(location)
利用例	TOCONTINENT(‘東京都港区六本木7-1-9’)
結果	アジア
説明	TOCONTINENT関数は、指定された場所の大陸を返します。この例では、’東京都港区六本木7-1-9’という日本の住所を指定しています。この住所はアジアにあるため、関数は’アジア’という結果を返します。引数には、住所や都市名、国名などの地理情報を指定できます。ただし、引数が正しい地理情報である必要があります。

TOCOUNTRY

構文	TOCOUNTRY(location)
利用例	TOCOUNTRY(‘〒106-0032 東京都港区六本木7-16-11’)
結果	日本
説明	TOCOUNTRY関数は、指定された場所の国名を返します。この例では、’1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA’というアドレスから国名を取得し、’United States’という結果が返されます。引数には、住所、都市、国名、郵便番号などの情報を含む場所を指定することができます。

TOREGION

構文	TOREGION(place_expression)
利用例	TOREGION(‘東京都千代田区一ツ橋1-1’)
結果	東京都
説明	TOREGION関数は、場所を表す文字列から、その場所が属する地域の名前を抽出します。この例では、’東京都千代田区一ツ橋1-1’という文字列から、’東京都’という地域名を抽出しています。場所を表す文字列には、住所や都市名などが含まれます。

TOSUBCONTINENT

構文	TOSUBCONTINENT(location)
利用例	TOSUBCONTINENT(‘Japan’)
結果	‘Eastern Asia’
説明	TOSUBCONTINENT関数は、場所を表す文字列からサブコンティネント（地理的地域）を返すために使用されます。この例では、’Japan’という文字列から東アジアを表す ‘Eastern Asia’というサブコンティネントが返されます。場所を表す文字列は、都市名、州名、国名、郵便番号などである必要があります。

統計関数

Looker Studioの統計関数は、データセットの要約や傾向分析に役立ちます。

例えば、AVG関数やSUM関数を使用して、データセット内の平均値や合計値を計算できます。

また、MAX関数やMIN関数を使って、最大値や最小値を抽出することもできます。

これらの関数を用いて、データセットの全体像を把握し、重要なインサイトを発見することができます。

AVG

構文	AVG(expr)
利用例	AVG(sales_amount)
結果	2500.00
説明	AVG関数は、数値式の平均値を計算します。この例では、sales_amountフィールドの値を平均し、2500.00の結果が返されます。

COUNT

構文	COUNT([DISTINCT] expression)
利用例	SELECT COUNT(*) FROM mydataset.mytable
結果	1234567
説明	この例では、mydataset.mytableの行数をカウントしています。COUNT関数には式を指定することができますが、この例では、””を使用してすべての列を指定しています。COUNT()と書くと、NULL値を含むすべての行をカウントします。COUNT(DISTINCT expression)と書くと、expressionの異なる値の数をカウントします。

COUNT

構文	COUNT([DISTINCT] expression)
利用例	COUNT(age)
結果	100
説明	COUNT関数は、指定された式の行数を返します。DISTINCTが指定されている場合、式内の重複した値は1つの値として数えられます。この例では、ageカラムの行数が100であるため、その値が返されます。

COUNT_DISTINCT

構文	COUNT_DISTINCT(expr)
利用例	COUNT_DISTINCT(age)
結果	25
説明	COUNT_DISTINCT関数は、指定された式の値の数を返します。重複した値は1つとしてカウントされます。この例では、’age’という列の値の数を返します。値が25個あるという結果が返されました。

MAX

構文	MAX(expression)
利用例	MAX(sales)
結果	10000
説明	MAX関数は、指定された数値式の最大値を返します。この例では、売上カラムの最大値が10,000であるため、その値が返されます。MAX関数は、数値以外のデータ型にも適用できます。文字列などの場合、辞書順での最大値が返されます。

MEDIAN

構文	MEDIAN(expression)
利用例	SELECT MEDIAN(sales) as median_sales FROM mytable
結果	1000
説明	MEDIAN関数は、指定された式の中央値を計算します。この例では、売上カラムの中央値を計算しています。売上が100, 500, 1000, 1500, 2000の場合、中央値は1000になります。

MIN

構文	MIN(expression)
利用例	MIN(sales)
結果	10
説明	MIN関数は、指定された数値式の最小値を返します。この例では、売上カラムの最小値が10であるため、その値が返されます。

PERCENTILE

構文	PERCENTILE(X, Y)
利用例	PERCENTILE(sales, 90)
結果	salesフィールドの90パーセンタイルの値
説明	PERCENTILE関数は、指定されたフィールドのパーセンタイル値を計算します。Yには0から100までの値を指定します。例えば、PERCENTILE(sales, 90)は、salesフィールドの90パーセンタイル値を返します。つまり、salesフィールドの値を大きさ順に並べたときに、最も大きな10%の値よりも小さい値のうち、最も大きな値を返します。

STDDEV

構文	STDDEV(X)
利用例	SELECT STDDEV(sales) as std_sales FROM my_table
結果	標準偏差
説明	STDDEV関数は、指定された数値列の標準偏差を計算し、その値を返します。この例では、”my_table”というテーブルからsalesカラムを選択し、その標準偏差を計算しています。結果は、”std_sales”というエイリアスで表示されます。

SUM

構文	SUM(X)
利用例	SELECT SUM(sales) as total_sales FROM sales_table
結果	total_sales: 100000
説明	SUM関数は、指定されたフィールドの数値の合計を返します。この例では、sales_tableテーブルからsalesフィールドの値を取得し、それらの値の合計を返します。結果はtotal_salesというエイリアスで表示されます。

VARIANCE

構文	VARIANCE(X)
利用例	VARIANCE(sales)
結果	12576.85
説明	VARIANCE関数は、指定されたデータセットXの分散を計算して返します。この例では、”sales”というデータセットの分散を計算し、12576.85という結果が返されます。分散は、データセット内の値が平均値からどの程度分散しているかを示す数値であり、データセットの分布の広がりを表します。