実際に使っているnote分析ダッシュボードを公開。AIと作った仕組みの全体像【前編】

noteのダッシュボードを見るのが、最近ちょっと楽しくなりました。

2026年9月にnoteのブラウザ版ダッシュボードがリニューアルされ、インプレッション（IMP）とページビュー（PV）が分かれ、記事別の数字や流入元も以前より見やすくなっています。

自分も普段はPCからnoteを見ることが多いので、かなり便利になったと感じています。

ただ、使っているうちに別の疑問が出てきました。

「数字は分かった。でも、次に何をすればいいんだろう？」

たとえば、

「昨日よりIMPが増えたのは、どの記事？」

「タイトルを変えたあと、PV率はどう変わった？」

「XやThreadsに投稿した意味はあった？」

「マガジンに掲載されたあと、本当に変化はあった？」

「結局、次はどの記事を改善すればいい？」

こういうことまで見たくなってきました。

そこで、自分で作ることにしました。

今はこんなダッシュボードを使っています。

最初に作りたかったのは「きれいなグラフ」ではなかった

欲しかったのは、アクセス解析ツールそのものではありません。

「数字を見たあと、次に何をするか考えやすくする場所」

でした。

公式ダッシュボードで現在の数字を見る。

その数字を履歴として残す。

記事同士を比べる。

その日に自分が何をしたのかも一緒に残す。

そこまでつながれば、

「数字が増えた・減った」

だけではなく、

「じゃあ次は何を試してみよう？」

まで考えやすくなるんじゃないか。

そんなところから始まっています。

実は、GASという存在すら知らなかった

ここまで書くと、

「もともとエンジニアだから作れたんでしょ？」

と思われるかもしれません。

たしかに、自分には以前システム開発をしていた経験があります。

ただ、現在は営業職です。

そして今回、Google Apps Script（GAS）というものがあること自体、最初は知りませんでした。

「Googleスプレッドシートに数字を貯めて、いい感じに分析できないかな」

くらいの状態です。

そこでAIに相談しました。

感覚としては、

「こういうの欲しいんだけど、AIならなんとか作ってくれるでしょ」

くらいでした。

すると、Googleスプレッドシートには「拡張機能 → Apps Script」という入口があり、そこからJavaScriptベースのコードを書いて処理を追加できることを知りました。

Googleの公式ドキュメントでも、Sheetsから「拡張機能 → Apps Script」でスクリプトを作成し、シートの読み書きや機能追加ができることが案内されています。

ここから、

「じゃあ、そのコードもAIに作ってもらえばいいのでは？」

となりました。

最初から今のダッシュボードを作ろうとはしていない

これは結構大事だったと思っています。

最初から、

「noteの完全自動分析システムを作ろう」

とは考えていませんでした。

まず考えたのは、

Googleスプレッドシートに数字を残せないか？

だけです。

専用のデータベースを用意するほどでもない。

大きなシステムを作る時間もない。

それなら、普段から使っているGoogleスプレッドシートをデータの保存場所にしてしまおう。

ここから始めました。

ところが作っていると、だんだん欲しいものが増えます。

「前回との差も見たい」

「記事ごとに比較したい」

「流入元も残したい」

「XやThreadsの投稿も一緒に見たい」

「マガジンを作った前後も比較したい」

「毎回手で入力するのは面倒だから、自動で取れない？」

「どうせなら見やすい画面にしたい」

「AIにも数字を分析してほしい」

こうして少しずつ増えていった結果、現在の形になりました。

今の仕組みは、ざっくりこうなっています

現在の構成をかなり単純化すると、こうです。

note
↓
Macでデータ取得
↓
Googleスプレッドシートへ保存
↓
Apps Scriptでデータを読み取る
↓
HTMLダッシュボードに表示
↓
AI分析も加える
↓
次の施策を考える

この構成を見て「具体的にどうやって作ったの？」と思った方へ。
GASも知らなかったところから、AIに相談しながら実際に組み上げた手順を後編で公開しました。

▶ 後編｜GASを知らなかった私が、AIとnote分析ダッシュボードを作るまで

自動取得では「Playwright」という、ブラウザを自動操作できる仕組みを使っています。

Mac側では決めた時間になると処理が動き、noteの数字を取得。

それをGoogleスプレッドシートへ送っています。

難しそうな名前がいくつか出てきましたが、自分も最初からこの構成を知っていたわけではありません。

必要になるたびに、

「これってどうすればいい？」

とAIに聞いて増やしていきました。

新しく有料サーバーや専用DBは契約しなかった

もうひとつ決めていたことがあります。

このためだけに固定費を増やさないこと。

途中ではクラウド上で動かす構成も検討しました。

ただ、自分が欲しいのは大規模な分析サービスではありません。

自分のnoteを1日数回確認できれば十分です。

そこで、

手持ちのMac
Googleスプレッドシート
Google Apps Script
Playwright
Macの自動実行機能

などを組み合わせる方向に変更しました。

つまり、「無料のサービスだけで誰でも完全無料」という意味ではありません。

自分の場合は、すでに持っているMacやGoogle環境を利用することで、この仕組みのために新しい有料サーバーや専用データベースを契約せずに構築できた、という意味です。

現在のダッシュボードは4つに分けた

PC版は現在、4つのタブに分けています。

1. サマリー

「今、note全体がどうなっているか」を見る場所です。

IMP、PV、PV率、スキ、note内流入、記事数などをまとめています。

推移グラフもここで確認します。

2. マーケ分析

数字を見て終わらないための画面です。

ルールベースの分析に加えて、AIにもデータを渡し、

「どこに注目するか」

「改善候補はどこか」

を考える材料にしています。

3. 記事別

記事ごとのIMP、PV、PV率、前回からの変化などを比較します。

「全体PVが増えた」ときに、

「結局、どの記事が伸びたの？」

を見るための場所です。

4. 流入・施策

note.com、X、Threadsなどの流入と、自分が行った施策を一緒に確認します。

たとえば、

「マガジンへ掲載した」

「タイトルを変更した」

「SNSで告知した」

といった記録と数字の動きを並べています。

もちろん、同じ時間帯に複数のことが起こるので、

「この施策のおかげでPVが増えた」

と簡単に断定はしません。

あくまで、次の仮説を考えるための材料です。

朝10時と夜19時に、自動で数字を残す

現在は、基本的に10時と19時の2回、データを取得するようにしています。

同じ数字を毎日残していけば、

「現在値」

ではなく、

「どう変化したか」

が見えてきます。

たとえば、

10:00
IMP 〇〇
PV 〇〇

↓

19:00
IMP 〇〇
PV 〇〇

と残しておけば、その区間でどの記事がどれだけ増えたかも比較できます。

実際のnote実験にも使い始めた

最近は、この仕組みを作ること自体より、この仕組みを使って何を検証するかの方が面白くなってきました。

たとえば先日、

「他の人の記事を紹介するマガジンを作ったら、自分のnoteには何が起きる？」

という実験をしました。

そのときも、

開始前
↓
24時間後
↓
7日後

でIMP、PV、PV率、note.com流入などを追えるようにしています。

24時間後の記事はこちらです。

もちろん、同時期に他の記事も伸びているため、数字の変化をすべてマガジンの効果とは考えていません。

でも、こういう実験をするときに「あとから数字を探す」のではなく、普段から履歴が残っているのはかなり便利でした。

当然、かなり失敗もした

ここまで読むと順調に作れたように見えるかもしれませんが、実際は結構止まっています。

たとえば、自動ブラウザからGoogleログインを試したところブロックされました。

別の日には、データ送信のレスポンスが404になったので、

「保存に失敗した」

と思って再送したら、実はGoogleスプレッドシートには保存されていて、同じデータを二重登録してしまいました。

そこから、同じデータを再送しても重複しない仕組みを追加しています。

そして記事数が21本になったときには、また別の問題が出ました。

noteの記事一覧は20本まで表示され、それ以降が「もっとみる」の中に入ります。

自分の取得処理は最初の20本しか読んでいなかったため、全体の数字と記事別の合計が合わなくなりました。

「数字が合わないぞ？」

と調べて、初めて気づきました。

現在は「もっとみる」を含めて全件取得できるよう、取得処理の見直しを進めています。

こういう失敗まで含めて、今回かなり面白かったです。

AIにコードを書いてもらっても、

一発で完成するわけではありません。

動かす。

変な結果が出る。

AIにエラーを渡す。

直す。

また動かす。

ほぼこれの繰り返しでした。

作ってみて一番変わったのは「数字の見方」だった

ダッシュボードを作ったことで、IMPやPVそのものが増えるわけではありません。

でも、

「増えた」

だけで終わらず、

「どの記事？」

「いつから？」

「その前に何をした？」

「流入はどこ？」

「次は何を変えてみる？」

と考える癖がつきました。

自分にとっては、きれいなグラフを作れたことより、こっちの方が価値があります。

ダッシュボードは数字を眺める場所ではなく、次の行動を決めるための場所。

今はそんな感覚で使っています。

では、実際どうやって作ったのか？

ここまでが前編です。

後編では、

「GASって何？」

というところから始まった自分が、

Googleスプレッドシート
↓
Google Apps Script
↓
自動取得
↓
HTMLダッシュボード
↓
AI分析

まで、どうやって組み立てたのかをできるだけ具体的に公開します。

最初から全部作る必要はありません。

後編では、

LEVEL 1：まずSheetsに数字を残す
LEVEL 2：取得を自動化する
LEVEL 3：HTML＋AI分析まで発展させる

という3段階に分けます。

具体的な構成と手順はこちら。

「Windowsならどうする？」

「GASってどこにコードを書くの？」

「自分のnoteでも同じものを作れる？」

など、気になるところがあればコメントで聞いてください。

自分もGASを知らないところから始めたので、実際に作った範囲でできるだけ答えていこうと思います。

Kira AI Labでは、AIを仕事や副業にどう使えるのか、実際に試したこと・失敗したこと・改善したことを記録しています。

実際の作り方は後編で全部公開しました

Googleスプレッドシートから始めて、

Sheets
↓
GAS
↓
Playwright
↓
自動取得
↓
HTMLダッシュボード
↓
AI分析

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この記事では、実際に使っているダッシュボードの画面や全体像を紹介しました。

📊 あわせて読みたい｜note分析ダッシュボード実践シリーズ

AIと一緒にnoteの分析環境を作り、数字の見える化から記事改善、次の施策の提言まで進めた記録です。

① ダッシュボードを作った話（前編）

② 作り方と試行錯誤（後編）

③ 分析機能の改善

④ 全画面公開・AIによる施策提言（最新版）

⑤ 分析から記事改訂・評価へ（2026年10月18日公開）

📚 note分析ダッシュボードの制作から記事改善まで、10本まとめて読む

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