# Salesforce データ品質ダッシュボード：本当に重要な指標

> Salesforce のデータ品質ダッシュボードが追跡すべきもの：データ品質スコア、ディメンション別の内訳、項目の健全性、トレンド、そして PII の露出。

Source: https://dataqualitysense.com/ja/resources/salesforce/salesforce-data-quality-dashboard/
Last updated: 2026-06-03

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データ品質ダッシュボードは、散在する数十のチェックを、ひと目で監視できる単一のビューへと変えます。Salesforce において、適切なダッシュボードは — 数秒のうちに — データがどれだけ信頼できるか、問題がどこに集中しているか、そして状況が良くなっているのか悪くなっているのかを教えてくれます。本ガイドでは、重要な指標とその読み方を取り上げます。

## データ品質ダッシュボードは何のためにあるのか

ダッシュボードは、繰り返し 3 つの問いに答えます。

- **今日、このデータを信頼できるか？** ひと目で読み取れる単一の見出し数値。
- **問題はどこにあるのか？** 見出しを、具体的で担当を割り当てられるタスクへと変える内訳。
- **改善しているか？** 修正が効いているかどうかを示し、新たな問題を早期にとらえるトレンド。

この 3 つすべてに答えられないものは、監視ツールではなく、ただのレポートです。

## 本当に重要な指標

有用な Salesforce データ品質ダッシュボードは、数字の壁ではなく、互いを補い合う少数の指標を追跡します。

| 指標 | 何が分かるか | なぜ重要か |
|---|---|---|
| **データ品質スコア** | すべてのディメンションにわたる単一の加重 0〜100 数値 | 見出し。経営層が時系列で追える 1 つの数値。 |
| **ディメンション別の内訳** | ディメンションごとのスコア（完全性、妥当性、一意性、一貫性、適時性） | *どんな種類* の問題が中心かを示す |
| **項目の健全性** | 項目ごとの合否率 | 問題が *正確にどこ* にあるかを示す — 行動に移せる層 |
| **時系列のトレンド** | 連続するスキャンにまたがるスコア | 改善しているかどうかを示し、新たな問題を素早く表面化させる |
| **PII の露出** | 機微なデータを含むレコードと項目 | あらゆる Agentforce や AI プロジェクトの前に不可欠 |
| **最悪の要因** | 最も多くの失敗を引き起こしているオブジェクトと項目 | どこから始めるべきかを教えてくれる |

これらを組み合わせることで、「データはどれだけ健全か？」から「どのオブジェクトのどの項目を最初に直すか？」へと、3 クリックで進めます。

## ダッシュボードの読み方

見出しからアクションへと、トップダウンで読みます。

1. **見出し。** データ品質スコアにざっと目を通す。前回のスキャンから上がったか？ 下がったか？ 横ばいか？
2. **ディメンション。** ディメンション別の内訳を開き、どの種類の問題がスコアを押し下げているかを見る — 完全性の問題と一意性の問題では、必要な修正がまったく異なります。
3. **項目。** 最も弱いディメンションの項目の健全性を掘り下げ、失敗を引き起こしている具体的な項目を見つける。これは、誰かが担当して修正できる層です。
4. **トレンド。** トレンドの線を確認する。急な落ち込みは、たいてい新しい連携やプロセスが不良データを書き込み始めたことを意味します — 3 か月後に壊れたレポートで気づくのではなく、ここでとらえましょう。

## なぜトレンドはスナップショットに勝るのか

Salesforce のデータは絶えず変化するため、1 回の測定は実施した翌日にはもう古くなっています。ダッシュボードの真の価値は **トレンド** にあります。スコア 82 はそれ単体ではほとんど意味を持ちませんが、3 週間下がり続けている 82 は警報であり、上がり続けている 82 はあなたのプログラムが機能している証拠です。スケジュール化されたスキャンこそが、一度きりの監査を管理できるトレンドへと変え、目標を設定してその線が目標へ向かって動くのを見守れるようにするものです。

## 「良い」とはどのような状態か

普遍的な合格スコアというものは存在しません。それはデータがどう使われるかによります。目標を設定する実践的な方法は、重要度に応じて段階分けすることです。

| データ | 目標 |
|---|---|
| 規制／コンプライアンス項目 | 99% 以上 |
| 顧客向けおよび売上データ | 95% 以上 |
| 運用データ | 85% 以上 |
| 履歴／アーカイブデータ | 70% 以上 |

ディメンションごと・オブジェクトごとに目標を設定し、あとはダッシュボードに、それぞれがあとどれだけ進む必要があるかを示してもらいましょう。

## DQS での構築

Data Quality Sense は、このダッシュボードを Insight Studio を通じて Salesforce 内で提供します。Definition Builder からスキャンを実行すると、Insight Studio は加重されたデータ品質スコア、ディメンションごとの内訳、項目の健全性、そしてスキャンにまたがるトレンドを表示します — さらに AI への準備作業のための PII の露出も示します。スキャンはネイティブにかつスケジュールに沿って実行されるため、ダッシュボードは常に組織内のライブデータを反映し、書き出しも、保守すべき外部パイプラインもありません。

## 次のステップ

- [Salesforce でデータ品質を測定する方法](/ja/resources/salesforce/measure-data-quality-in-salesforce/)：データ品質スコアを掘り下げて解説
- [Salesforce におけるデータ品質](/ja/resources/salesforce/data-quality-in-salesforce/)：完全ガイド
- [Salesforce でデータ品質を改善する方法](/ja/resources/salesforce/improve-data-quality-in-salesforce/)：ダッシュボードからアクションへ
- [データ品質の測定](/ja/resources/best-practices/measuring-data-quality/)：KPI とスコアカードを深く解説