[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"blogEntry::market-insights\u002F2025-redash-oss-bi:ja":3},{"title":4,"slug":5,"description":6,"body":7,"author":8,"category":9,"urlCategorySlug":13,"coverImageUrl":14,"ogImageUrl":15,"createdAt":16,"updatedAt":17,"datePublished":18,"locale":19,"related":20},"2026年版 Redash完全ガイド: v26・価格・OSS BIの実力","2025-redash-oss-bi","RedashはSQL中心のOSS BIツールです。73種類のデータソース、13種類の可視化、12種類のアラート通知先、Databricks買収後の開発状況、v26.3の新機能まで、2026年時点の最新情報を実機検証でまとめました。","\u003Cp>Redashは2013年にローンチされたオープンソースのBIツールです。「シンプルでオープンなデータ協業プロダクト」「データを民主化する」をコンセプトに、SQLを中心にクエリを書いて結果を可視化・共有する、エンジニア／アナリスト向けのクエリ中心型BIとして長く使われてきました。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>\u003Cp>\"Simple and open-source that makes it easy for anybody to share their data.\"\u003C\u002Fp>\u003Cp>\"Redash was designed to make it easy for everyone to work with data, regardless of their technical skills.\"\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>\n\u003Cdiv class=\"LinkPreview_Wrapper\">\n  \u003Ca class=\"LinkPreview\" href=\"https:\u002F\u002Fredash.io\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\n    \u003Cstrong class=\"LinkPreview_Title\">Redash helps you make sense of your data\u003C\u002Fstrong>\n    \u003Cem class=\"LinkPreview_Description\">Use Redash to connect to any data source (PostgreSQL, MySQL, Redshift, BigQuery, MongoDB and many others), query, visualize and share your data to make your company data driven.\u003C\u002Fem>\n    \u003Cdiv class=\"LinkPreview_HostnameWrapper\">\n      \u003Cimg class=\"LinkPreview_Favicon\" src=\"https:\u002F\u002Fwww.google.com\u002Fs2\u002Ffavicons?domain=redash.io&sz=12\" alt=\"redash.io\">\n      \u003Cem class=\"LinkPreview_Hostname\">redash.io\u003C\u002Fem>\n    \u003C\u002Fdiv>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca class=\"LinkPreview_Image\" href=\"https:\u002F\u002Fredash.io\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" style=\"background-image: url('https:\u002F\u002Fredash.io\u002Fassets\u002Fimages\u002Fsocial-facebook-1200x630.png')\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003C\u002Fp>\u003Cp>2020 年に \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.databricks.com\u002Fblog\u002F2020\u002F06\u002F24\u002Fwelcoming-redash-to-databricks.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Databricks が Redash を買収\u003C\u002Fa> し、一時期 public 版の開発は停滞しましたが、\u003Cb>2023 年末に YY.MM バージョン体系でリリースが再開\u003C\u002Fb>、以降コミュニティ主体で月次に近いペースで更新が続いています。最新は \u003Cb>v26.3.0（2026-03-02 リリース）\u003C\u002Fb> で、本記事はこのバージョンを Docker で立ち上げ、73 種類のデータソース対応、13 種類の可視化タイプ、12 種類のアラート通知先までひと通り触って確認した内容をまとめています。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>主要な特徴\u003C\u002Fh2>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>SQL中心のクエリエディタ\u003C\u002Fb>：シンタックスハイライト・補完・スニペット・スケジュール実行・パラメータ化まで揃ったSQLファーストのエディタ\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>73種類のデータソース対応\u003C\u002Fb>：BigQuery \u002F Snowflake \u002F Redshift \u002F Databricks \u002F MySQL \u002F PostgreSQL \u002F MongoDB \u002F Elasticsearch \u002F DuckDB（v26.3 新規）など主要な DB・DWH をほぼ網羅\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>クエリ結果への再クエリ（Query Results）\u003C\u002Fb>：複数データソースの結果を SQLite にキャッシュし、その上で SQL を書いて JOIN・集計できる特徴的な機能\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>13 種類の可視化 + Chart は 8 サブタイプ\u003C\u002Fb>：Chart \u002F Table \u002F Counter \u002F Pivot \u002F Funnel \u002F Cohort \u002F Map \u002F Choropleth \u002F Sankey \u002F Sunburst \u002F Box Plot \u002F Details \u002F Word Cloud\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>12 種類のアラート通知先\u003C\u002Fb>：Email \u002F Slack \u002F Webhook \u002F Discord \u002F Mattermost \u002F ChatWork \u002F PagerDuty \u002F Google Chat \u002F Teams \u002F Asana \u002F Webex \u002F Datadog\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>OSS + セルフホスト前提\u003C\u002Fb>：公式 SaaS は Databricks 買収後に終了。Docker Compose 5 コンテナ構成で自前運用する形が基本\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>RESTful API\u003C\u002Fb>：クエリ結果・ダッシュボードを外部システムから叩ける\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>ターゲットユーザー\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Redash は \u003Cb>SQL を書けるエンジニア・データアナリストが主導して構築し、ビジネスユーザーが出来上がったダッシュボードを閲覧する\u003C\u002Fb>、という役割分担で使われるケースが多いツールです。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>エンジニア・データアナリスト\u003C\u002Fb>：SQL 中心の分析者。クエリの設計・チャート化・ダッシュボード組み立てを担う\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>ビジネスユーザー\u003C\u002Fb>：構築済みダッシュボードの閲覧、パラメータ変更での絞り込みが主な操作\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>組織規模\u003C\u002Fb>：スタートアップから中規模エンタープライズまで。エンタープライズ機能（SSO \u002F 高度な監査ログ）は限定的なので、厳格なセキュリティ要件のある大規模組織は要件適合を要確認\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>ノーコードで非エンジニアが一からダッシュボードを組み立てる、という使い方には寄せきっていない点で、Metabase や Looker Studio とは立ち位置が違います。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>基本機能\u003C\u002Fh2>\u003Ch3>データソース接続：73 種類の幅広いカバレッジ\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Redash の最大の強みの一つが、\u003Cb>接続できるデータソースの種類の多さ\u003C\u002Fb>です。データソース追加画面には、2026-04 時点で \u003Cb>73 種類\u003C\u002Fb>のコネクタが並びます（実機確認）。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"EmbeddedContent_Wrapper\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F2pfO57T0vDdQsPVRQxcLHK\u002F8e120d9cb973cf0a31128b13c231c465\u002Fshot-data-source-picker.png\" alt=\"Redash Data Source picker (73種類のデータソース)\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>カテゴリ別に見るとこうなります:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>クラウド DWH\u003C\u002Fb>：BigQuery \u002F Snowflake \u002F Redshift \u002F Redshift IAM \u002F Databricks \u002F Azure Kusto \u002F Trino \u002F Presto \u002F Athena\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>RDBMS\u003C\u002Fb>：MySQL \u002F PostgreSQL \u002F SQL Server \u002F Oracle \u002F RDS MySQL \u002F CockroachDB \u002F Exasol \u002F Vertica \u002F SQLite \u002F DuckDB（v26.3 追加）\u002F DB2（v26.3 追加）\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>NoSQL \u002F 検索エンジン\u003C\u002Fb>：MongoDB \u002F Elasticsearch \u002F Cassandra \u002F ScyllaDB \u002F Couchbase \u002F ArangoDB \u002F Dgraph \u002F Druid\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>ストリーミング \u002F 分析基盤\u003C\u002Fb>：ClickHouse \u002F RisingWave（v24.04 追加）\u002F Apache Pinot \u002F Hive \u002F Impala \u002F Phoenix \u002F Kylin\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>監視 \u002F メトリクス\u003C\u002Fb>：Prometheus \u002F Graphite \u002F InfluxDB v1 & v2 \u002F CloudWatch \u002F CloudWatch Logs Insights \u002F Uptycs\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>SaaS \u002F API\u003C\u002Fb>：Google Analytics 4 \u002F Google Search Console \u002F Google Sheets \u002F Salesforce \u002F Yandex Metrika \u002F Jira JQL \u002F Tinybird \u002F TreasureData \u002F Rockset\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>ファイル \u002F 汎用\u003C\u002Fb>：CSV \u002F Excel \u002F JSON \u002F URL \u002F \u003Cb>Query Results（クロスDB結合用の SQLite キャッシュ）\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>BigQuery は project 単位で接続、Snowflake は v26.3 で \u003Cb>private_key 認証\u003C\u002Fb>に対応（従来の password 認証に加えて）、Trino は v26.3 で \u003Cb>ROW types の JSON シリアライズと client_tags\u003C\u002Fb> が追加されています。自分たちの DWH が主要選択肢に含まれているかは、ほぼ心配いらない品揃えです。\u003C\u002Fp>\n              \u003Caside class=\"BlogCTA\">\n                \u003Cdiv class=\"BlogCTA_Body\">\n                  \u003Cp class=\"BlogCTA_Title\">BI 選定で迷っていませんか？\u003C\u002Fp>\n                  \u003Cp class=\"BlogCTA_Description\">データ環境・分析内容・チーム体制を伺って、Codatum を含めたデータ基盤の組み立て方を 30 分で一緒に考えます。\u003C\u002Fp>\n                \u003C\u002Fdiv>\n                \u003Cdiv class=\"BlogCTA_Actions\">\n                  \u003Ca class=\"BlogCTA_Button _outline\" href=\"https:\u002F\u002Fapp.codatum.com\u002Fsignup?utm_source=blog&utm_medium=mid-cta\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\n                    無料ではじめる\n                  \u003C\u002Fa>\n                  \u003Cbutton type=\"button\" class=\"BlogCTA_Button _primary\" data-cta-action=\"consultation\">\n                    相談する\n                  \u003C\u002Fbutton>\n                \u003C\u002Fdiv>\n              \u003C\u002Faside>\n            \u003Ch3>クエリエディタ：SQL ファーストの設計\u003C\u002Fh3>\u003Cp>クエリエディタは、左に \u003Cb>Schema Browser\u003C\u002Fb>、右に \u003Cb>SQL 入力欄 + 実行結果\u003C\u002Fb>、という SQL ファーストな構成です。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"EmbeddedContent_Wrapper\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F6FYGpbbJeSXfZvpPoxzaK4\u002F7ac21331aa5fe216f1c0f97512fbaa16\u002Fshot-query-editor.png\" alt=\"Redash クエリエディタ (Bar Chart)\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>シンタックスハイライト + 基本補完\u003C\u002Fb>：Ace Editor ベース\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>クエリスニペット\u003C\u002Fb>：よく使う断片を \u003Ccode class=\"hljs\">Query Snippets\u003C\u002Fcode> に登録して \u003Ccode class=\"hljs\">\u003Cspan class=\"hljs-keyword\">trigger\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fcode> でエディタに挿入\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>パラメータ（{{ }} 記法）\u003C\u002Fb>：動的な \u003Ccode class=\"hljs\">{{date_range}}\u003C\u002Fcode> \u002F \u003Ccode class=\"hljs\">{{dropdown}}\u003C\u002Fcode> \u002F \u003Cb>Text Pattern\u003C\u002Fb>（v24.08 追加、正規表現バリデーション可）が使える\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>マルチビジュアライゼーション\u003C\u002Fb>：1 クエリから複数のチャートを作り、ダッシュボード上に並べ替えられる\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>スケジュール実行\u003C\u002Fb>：\u003Ccode class=\"hljs\">Refresh Schedule\u003C\u002Fcode> でクエリを定期実行。結果はキャッシュされてダッシュボードが自動更新される\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>LIMIT 1000 自動付与\u003C\u002Fb>：軽量に試行できるセーフティ\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>Execute ボタン & Cmd+Enter\u003C\u002Fb>：実行。ジョブは Redis + RQ ワーカーで非同期実行され、結果は Postgres と SQLite 両方に永続化される\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Metabase の Visual Query Builder のような GUI 組み立ての比重は小さく、\u003Cb>SQL が書ける前提の分析者が主役\u003C\u002Fb>のエディタです。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>クエリ結果への再クエリ（Query Results）\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Redash の特徴的な機能が、\u003Ccode class=\"hljs\">\u003Cspan class=\"hljs-built_in\">type\u003C\u002Fspan>: results\u003C\u002Fcode> の \u003Cb>Query Results\u003C\u002Fb> データソースです。Admin 画面で登録すると、既に実行済みのクエリ結果（\u003Ccode class=\"hljs\">query_<\u003Cspan class=\"hljs-built_in\">id\u003C\u002Fspan>>\u003C\u002Fcode>）を\u003Cb>別の SQL で再クエリ\u003C\u002Fb>できるようになります。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>複数のデータソースの結果を SQLite に集約して JOIN する（cross-DB JOIN）\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>重いクエリの結果をキャッシュして、その上で軽量な集計だけ繰り返す\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>ETL や中間テーブルを別途用意せずに、\u003Cb>分析の層を Redash 内で組める\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>公式ドキュメント: \n\u003Cdiv class=\"LinkPreview_Wrapper\">\n  \u003Ca class=\"LinkPreview\" href=\"https:\u002F\u002Fredash.io\u002Fhelp\u002Fuser-guide\u002Fquerying\u002Fquery-results-data-source\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\n    \u003Cstrong class=\"LinkPreview_Title\">Querying Existing Query Results\u003C\u002Fstrong>\n    \u003Cem class=\"LinkPreview_Description\">\u003C\u002Fem>\n    \u003Cdiv class=\"LinkPreview_HostnameWrapper\">\n      \u003Cimg class=\"LinkPreview_Favicon\" src=\"https:\u002F\u002Fwww.google.com\u002Fs2\u002Ffavicons?domain=redash.io&sz=12\" alt=\"redash.io\">\n      \u003Cem class=\"LinkPreview_Hostname\">redash.io\u003C\u002Fem>\n    \u003C\u002Fdiv>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca class=\"LinkPreview_Image\" href=\"https:\u002F\u002Fredash.io\u002Fhelp\u002Fuser-guide\u002Fquerying\u002Fquery-results-data-source\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" style=\"background-image: url('https:\u002F\u002Fredash.io\u002Fassets\u002Fimages\u002Fsocial-facebook-1200x630.png')\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003C\u002Fp>\u003Cp>SQL の再集計を Redash 内で完結させられる点が、Query Results を使う一番の理由になります。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>可視化：13 種類 + Chart サブタイプ 8 種\u003C\u002Fh3>\u003Cp>クエリ結果から \u003Ccode class=\"hljs\">\u003Cspan class=\"hljs-operator\">+\u003C\u002Fspan> \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">Add\u003C\u002Fspan> Visualization\u003C\u002Fcode> で作れる可視化タイプは、トップレベルで \u003Cb>13 種類\u003C\u002Fb>です（\u003Ccode class=\"hljs\">viz-lib\u002Fsrc\u002Fvisualizations\u002F\u003C\u002Fcode> 実装で確認）。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"EmbeddedContent_Wrapper\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F4RlH8egAJeHpRlAHTOvYNN\u002Fd53691426a82b0d5832c5ffa799ef42e\u002Fshot-viz-editor.png\" alt=\"Redash Visualization Editor\">\u003C\u002Ffigure>\u003Ctable>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>カテゴリ\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>可視化タイプ\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>一般\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>Chart \u002F Table（default）\u002F Counter \u002F Pivot Table\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>分布・関係\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>Funnel \u002F Sankey \u002F Sunburst Sequence \u002F Cohort\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>地理\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>Map \u002F Choropleth\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>その他\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>Box Plot \u002F Details View \u002F Word Cloud\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftable>\u003Cp>\u003Cb>Chart のサブタイプ\u003C\u002Fb>（\u003Ccode class=\"hljs\">ChartTypeSelect.tsx\u003C\u002Fcode>）は Line \u002F Bar \u002F Area \u002F Pie \u002F Scatter \u002F Bubble \u002F Heatmap \u002F Box の 8 種で、環境設定で Custom（JavaScript で独自描画）を追加できます。つまり \u003Cb>Chart だけで 8〜9 系統、合計で 20 種類以上の表現\u003C\u002Fb>を選べます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>v26.3 では Pivot に \u003Cb>Plotly 描画モード\u003C\u002Fb>が追加され（\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7632\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">PR #7632\u003C\u002Fa>）、従来の Table 表示に加えて Pivot Chart として可視化できるようになりました。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>ダッシュボード\u003C\u002Fh3>\u003Cp>クエリの可視化を複数並べてダッシュボードを組み立てられます。v25.08 からグリッドが \u003Cb>12 カラム\u003C\u002Fb>に変更され、より細かいレイアウト調整が可能になりました（\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7396\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">PR #7396\u003C\u002Fa>）。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>ドラッグ&ドロップのグリッド配置\u003C\u002Fb>：クエリの可視化結果・テキストウィジェットを並べる\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>ダッシュボードパラメータ\u003C\u002Fb>：ダッシュボード全体で共通のフィルタを設定、全チャートに連動\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>自動更新\u003C\u002Fb>：指定間隔でクエリを再実行\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>ダッシュボードの Fork\u003C\u002Fb>（v23.12 追加）：既存ダッシュボードを複製してカスタマイズ\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>公開 URL 発行\u003C\u002Fb>：内部共有 \u002F 外部への非ログイン URL\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>埋め込み\u003C\u002Fb>：iframe 埋め込みで他サービスに組み込む\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>v26.3 では \u003Cb>ダッシュボードパラメータの永続化\u003C\u002Fb>（設定を保存する挙動）が追加され、共有 URL で渡したパラメータを受け取り直せるようになっています。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>アラート：12 種類の通知先\u003C\u002Fh3>\u003Cp>クエリ結果の値がしきい値を越えたときに通知を飛ばす Alert 機能は、\u003Cb>12 種類の通知先\u003C\u002Fb>に対応します（\u003Ccode class=\"hljs\">\u002Fapi\u002Fdestinations\u002Ftypes\u003C\u002Fcode> で実機確認）。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"EmbeddedContent_Wrapper\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F6wyzBobgOsaUoFCgp79Y2a\u002Fa37a81b5f4ef959846a680b97d8cab0d\u002Fshot-alert-destinations.png\" alt=\"Redash Alert Destinations (12種類の通知先)\">\u003C\u002Ffigure>\u003Ctable>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>カテゴリ\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>通知先\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>メール\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>Email\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>汎用 Webhook\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>Webhook\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>チャット\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>Slack \u002F Discord \u002F Mattermost \u002F ChatWork \u002F Microsoft Teams Webhook \u002F Google Chat \u002F Webex\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>インシデント\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>PagerDuty\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>監視・運用\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>Datadog\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>タスク管理\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>Asana\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftable>\u003Cp>\u003Cb>ChatWork \u002F Asana \u002F Datadog\u003C\u002Fb> まで標準で用意されているのは Redash の特色で、日本企業 \u002F SRE チーム \u002F プロジェクト管理連動といった具体的な現場シナリオに当てはめやすい点は抑えておく価値があります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>v24.09 では \u003Cb>Alert Evaluate ボタン\u003C\u002Fb>（設定した条件を即時評価して通知できるかテスト）と、\u003Cb>min \u002F max \u002F first selector\u003C\u002Fb>（結果のどの行の値を判定に使うか）が追加され、アラート設定時のフィードバックループが短くなりました。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>アクセス制御・API\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>グループ \u002F 権限\u003C\u002Fb>：Users \u002F Groups \u002F Data Source 単位でアクセス制御。Admin で設定\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>View Only \u002F Full Access\u003C\u002Fb>：データソース単位で権限を分けられる\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>RESTful API\u003C\u002Fb>：クエリ・ダッシュボード・結果を外部から取得／操作可能。API キーはユーザープロファイルから発行\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>SSO\u003C\u002Fb>：SAML \u002F JWT \u002F Google OAuth に対応（Organization Settings から設定）\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>マルチテナント\u003C\u002Fb>：Multi-org（\u003Ccode class=\"hljs\">REDASH_MULTI_ORG\u003Cspan class=\"hljs-operator\">=\u003C\u002Fspan>\u003Cspan class=\"hljs-literal\">true\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fcode>）で 1 インスタンスに複数組織を収容\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>大規模用途ではエンタープライズグレードの監査ログや高度な SSO 連携は限定的なので、コンプライアンス重視の組織は要件適合を事前に確認しておくと安心です。\u003C\u002Fp>\n              \u003Caside class=\"BlogCTA\">\n                \u003Cdiv class=\"BlogCTA_Body\">\n                  \u003Cp class=\"BlogCTA_Title\">BI 選定で迷っていませんか？\u003C\u002Fp>\n                  \u003Cp class=\"BlogCTA_Description\">データ環境・分析内容・チーム体制を伺って、Codatum を含めたデータ基盤の組み立て方を 30 分で一緒に考えます。\u003C\u002Fp>\n                \u003C\u002Fdiv>\n                \u003Cdiv class=\"BlogCTA_Actions\">\n                  \u003Ca class=\"BlogCTA_Button _outline\" href=\"https:\u002F\u002Fapp.codatum.com\u002Fsignup?utm_source=blog&utm_medium=mid-cta\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\n                    無料ではじめる\n                  \u003C\u002Fa>\n                  \u003Cbutton type=\"button\" class=\"BlogCTA_Button _primary\" data-cta-action=\"consultation\">\n                    相談する\n                  \u003C\u002Fbutton>\n                \u003C\u002Fdiv>\n              \u003C\u002Faside>\n            \u003Ch2>2026 年の最新動向：v26.3 の注目変更\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Redash v26.3.0（2026-03-02 リリース）では、バージョン番号の見た目以上に実質的な追加が入っています。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fwiki\u002FRelease-Notes#26030\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Release Notes 26.03.0\u003C\u002Fa> と実装差分から、特に効く変更を挙げます。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>データソース新設\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>DuckDB\u003C\u002Fb> サポート（\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7548\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">PR #7548\u003C\u002Fa>）：ローカル解析で急速に広まっている DuckDB が、MotherDuck のカタログ表示も含めて追加された\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>DB2\u003C\u002Fb> サポート（\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7581\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">PR #7581\u003C\u002Fa>）：金融・行政系の既存システムと繋ぎやすくなった\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>Snowflake private_key 認証\u003C\u002Fb>（\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7371\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">PR #7371\u003C\u002Fa>）：従来のパスワード認証に加え、公式推奨の鍵ペア認証に対応\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>Trino 強化\u003C\u002Fb>：ROW types の JSON シリアライズ、client_tags、impersonation オプションの追加（\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7644\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">#7644\u003C\u002Fa> \u002F \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7633\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">#7633\u003C\u002Fa> \u002F \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7605\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">#7605\u003C\u002Fa>）\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>Jira JQL API v3\u003C\u002Fb> 対応（\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7527\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">#7527\u003C\u002Fa>）\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>BigQuery schema browser 強化\u003C\u002Fb>：テーブル \u002F カラムの description（comment）をツールチップ表示（\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7543\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">#7543\u003C\u002Fa> \u002F \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7538\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">#7538\u003C\u002Fa>）、複数 dataset location 対応（\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7540\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">#7540\u003C\u002Fa>）\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>可視化の改善\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>Pivot Chart 追加\u003C\u002Fb>（\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7632\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">PR #7632\u003C\u002Fa>）：Pivot Table に Plotly ベースの chart 描画モード\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>Range slider on chart\u003C\u002Fb>（\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7525\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">#7525\u003C\u002Fa>）：chart の横軸範囲をスライダーで直感的に絞れる\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>Line shape option\u003C\u002Fb>（\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7582\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">#7582\u003C\u002Fa>）：Line \u002F Area チャートで spline \u002F step 等の補間方法を指定可能\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>Missing \u002F NULL 扱いの scatter 対応\u003C\u002Fb>（\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7523\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">#7523\u003C\u002Fa>）\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>運用まわり\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>多バイト文字のクエリ検索構文\u003C\u002Fb>（\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7546\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">#7546\u003C\u002Fa>）：日本語などを含むクエリの検索が advanced syntax に対応\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>ダッシュボードパラメータの永続化\u003C\u002Fb>（\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7570\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">#7570\u003C\u002Fa>）\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>Webhook 通知の unicode 対応\u003C\u002Fb>（\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fpull\u002F7586\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">#7586\u003C\u002Fa>）\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>Python 3.13 \u002F webpack 5 \u002F plotly 3.3.1\u003C\u002Fb> への基盤アップグレード\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>日本語環境で運用している組織にとっては、\u003Cb>多バイト文字検索の改善\u003C\u002Fb> と \u003Cb>Webhook unicode 対応\u003C\u002Fb> は地味ながら効きます。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>バージョン別アップデート一覧\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Redash の番号付けは 2023 年末から \u003Cb>YY.MM.patch\u003C\u002Fb>（年.月.patch）方式に移行しています。v10.1.0（2021-11）から v23.11.0 まで 2 年空いた後、以降はほぼ月次で動いています。\u003C\u002Fp>\u003Ctable>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>バージョン\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>日付\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>主な変更\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>v10.1.0\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>2021-11\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>v10 系最後。このあと 2 年空く\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>v23.11.0\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>2023-11\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>Yandex Disk \u002F MySQL 新オプション、\u003Cb>YY.MM 体系へ移行\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>v23.12.0\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>2023-12\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>\u003Cb>Dashboard Fork\u003C\u002Fb>、unarchive 対応\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>v24.01.0\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>2024-01\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>InfluxDB v2、Prometheus SSL\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>v24.02.0\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>2024-02\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>\u003Ccode class=\"hljs\">jsonb\u003C\u002Fcode> カラム化、クエリハッシュ改善\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>v24.04.0\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>2024-04\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>\u003Cb>RisingWave 追加\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>v24.07.0\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>2024-07\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>\u003Cb>Python 3.10 \u002F Debian 12\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>v24.08.0\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>2024-08\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>\u003Cb>Text Pattern パラメータ\u003C\u002Fb>、FIPS 対応\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>v24.09.0\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>2024-09\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>\u003Cb>ARM64 対応\u003C\u002Fb>、チャートのカラースキーム選択、Alert Evaluate ボタン、Alert min\u002Fmax\u002Ffirst selector\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>v24.10.0\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>2024-10\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>REDASH_HOST env、orphan コンテナ自動除去\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>v24.11.0\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>2024-11\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>スケジュールクエリ修正、rehash migration\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>v24.12.0\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>2024-12\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>ptvsd → debugpy、version check 復活\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>v25.01.0\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>2025-01\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>Athena result reuse、BigQuery 型マッピング\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>v25.08.0\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>2025-08\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>\u003Cb>Dashboard 12 カラムグリッド\u003C\u002Fb>、Plotly v2 移行、MongoDB \u002F ClickHouse 改善\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>\u003Cb>v26.03.0\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>\u003Cb>2026-03\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>\u003Cb>Pivot Chart、DuckDB、DB2、Trino 強化、Snowflake private_key、Range slider、Line shape、Python 3.13、ダッシュボードパラメータ永続化\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftable>\u003Cp>詳細: \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetredash\u002Fredash\u002Fwiki\u002FRelease-Notes\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Release Notes\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\u003Cp>ちなみに Docker Hub の \u003Ccode class=\"hljs\"><b>:latest<\u002Fb>\u003C\u002Fcode>\u003Cb> タグは 2019-10-28 の v8.0.0 のまま動いていません\u003C\u002Fb>（\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhub.docker.com\u002Fr\u002Fredash\u002Fredash\u002Ftags?name=latest\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">latest tag\u003C\u002Fa>）。セルフホストでは \u003Ccode class=\"hljs\">redash\u002Fredash:26.3.0\u003C\u002Fcode> のように\u003Cb>明示バージョンでタグを固定\u003C\u002Fb>するのが運用上安全です。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>価格・費用構造（2026 年 4 月時点）\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Redash は \u003Cb>OSS のみ\u003C\u002Fb>で、公式のマネージドサービスは 2020 年の Databricks 買収後に終了しています。つまり費用構造は次のいずれかです。\u003C\u002Fp>\u003Ctable>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>形態\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>費用\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>特徴\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>\u003Cb>セルフホスト（OSS）\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>無料（サーバー費用のみ）\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>Docker \u002F Kubernetes \u002F EC2 等で自前運用。全機能が利用可能\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>\u003Cb>Databricks SQL\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>Databricks の価格に準拠\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>Redash の後継として Databricks に統合された UI。クエリ・ダッシュボード機能は類似\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cp>\u003Cb>サードパーティ Hosting\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>提供者次第\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\u003Cp>公式ではないが Redash をマネージドで提供する SaaS がいくつか存在\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftable>\u003Cp>公式 Redash としては、\u003Cb>実体として「セルフホスト or Databricks SQL に移る」の二択\u003C\u002Fb>です。本記事で扱う機能群はすべて OSS 版に含まれており、機能制限はありません。\u003C\u002Fp>\u003Cp>セルフホストの費用の考え方:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>最小構成\u003C\u002Fb>：小規模チーム（〜10人）なら \u003Ccode class=\"hljs\">t3.small\u003C\u002Fcode> クラスのサーバー 1 台 + 小さな RDS Postgres で月 $30〜50 程度から\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>本番推奨\u003C\u002Fb>：Redis \u002F Postgres \u002F 複数 worker を分離、ALB + マルチ AZ で月 $150〜300 程度\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cb>Kubernetes 運用\u003C\u002Fb>：helm chart は公式では提供されていないが、コミュニティの Redash Helm Chart を流用するパターンが多い\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>ユーザー課金がない分、\u003Cb>分析者を増やしても追加コストがかからない\u003C\u002Fb>のはセルフホストの利点で、組織全体にダッシュボード閲覧者を広げる用途には向きます。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>導入前に押さえておきたいポイント\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Redash は 10 年以上使われてきた完成度の高い OSS BI で、SQL ファーストな分析用途には十分なプロダクトです。その上で、導入前に役割の切り分けを決めておくと馴染みやすい 3 点を挙げておきます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>参考:\u003Cbr>\n\u003Cdiv class=\"LinkPreview_Wrapper\">\n  \u003Ca class=\"LinkPreview\" href=\"https:\u002F\u002Fwww.g2.com\u002Fproducts\u002Fredash\u002Freviews\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\n    \u003Cstrong class=\"LinkPreview_Title\">https:\u002F\u002Fwww.g2.com\u002Fproducts\u002Fredash\u002Freviews\u003C\u002Fstrong>\n    \u003Cem class=\"LinkPreview_Description\">\u003C\u002Fem>\n    \u003Cdiv class=\"LinkPreview_HostnameWrapper\">\n      \u003Cimg class=\"LinkPreview_Favicon\" src=\"https:\u002F\u002Fwww.google.com\u002Fs2\u002Ffavicons?domain=www.g2.com&sz=12\" alt=\"www.g2.com\">\n      \u003Cem class=\"LinkPreview_Hostname\">www.g2.com\u003C\u002Fem>\n    \u003C\u002Fdiv>\n  \u003C\u002Fa>\n  \n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cbr>\n\u003Cdiv class=\"LinkPreview_Wrapper\">\n  \u003Ca class=\"LinkPreview\" href=\"https:\u002F\u002Fredash.discourse.group\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\n    \u003Cstrong class=\"LinkPreview_Title\">https:\u002F\u002Fredash.discourse.group\u002F\u003C\u002Fstrong>\n    \u003Cem class=\"LinkPreview_Description\">\u003C\u002Fem>\n    \u003Cdiv class=\"LinkPreview_HostnameWrapper\">\n      \u003Cimg class=\"LinkPreview_Favicon\" src=\"https:\u002F\u002Fwww.google.com\u002Fs2\u002Ffavicons?domain=redash.discourse.group&sz=12\" alt=\"redash.discourse.group\">\n      \u003Cem class=\"LinkPreview_Hostname\">redash.discourse.group\u003C\u002Fem>\n    \u003C\u002Fdiv>\n  \u003C\u002Fa>\n  \n\u003C\u002Fdiv>\n\u003C\u002Fp>\u003Ch3>1. 開発の軸はコミュニティ。公式 SaaS は Databricks SQL に集約された\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Databricks 買収後、公式のマネージド Redash は終了し、\u003Cb>Databricks 側の SQL 機能に統合\u003C\u002Fb>されました。OSS 版 Redash の開発自体は v23.11 以降コミュニティ主導で再活性化し、月次に近いペースでリリースが続いていますが、エンタープライズ SLA 付きのマネージドサービスを必要とする場合は Databricks SQL か、別の BI 製品と並行検討するのが現実的です。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>2. SQL を書ける人が設計するチーム構成にはまる\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Redash は \u003Cb>SQL ファーストなエディタ\u003C\u002Fb>を中心に、クエリ・可視化・ダッシュボードを SQL で組み上げる設計です。SQL を書ける 1〜2 人がクエリを整備し、他のメンバーは閲覧とパラメータ絞り込みで活用する、というチーム構成だと力を発揮します。組織全体で SQL を書かないメンバーが一から組み立てる比率が高くなる場合は、Metabase \u002F Looker Studio 等を並行で検討するのが現実的です。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>3. セルフホスト運用のインフラ対応は自社担当\u003C\u002Fh3>\u003Cp>公式 SaaS がない以上、Docker Compose \u002F Kubernetes でのセルフホスト運用が前提になります。同時接続ユーザー数やクエリ規模が大きくなると、\u003Cb>worker の増設・Redis のキャッシュ戦略・Postgres のチューニング\u003C\u002Fb>など運用タスクが増える、という声が G2 などの公開レビューでも共通して挙げられています。インフラ担当を専任で置けないチームの場合は、マネージド BI（Codatum \u002F Metabase Cloud 等）との使い分けも視野に入れると安心です。\u003C\u002Fp>\n              \u003Caside class=\"BlogCTA\">\n                \u003Cdiv class=\"BlogCTA_Body\">\n                  \u003Cp class=\"BlogCTA_Title\">BI 選定で迷っていませんか？\u003C\u002Fp>\n                  \u003Cp class=\"BlogCTA_Description\">データ環境・分析内容・チーム体制を伺って、Codatum を含めたデータ基盤の組み立て方を 30 分で一緒に考えます。\u003C\u002Fp>\n                \u003C\u002Fdiv>\n                \u003Cdiv class=\"BlogCTA_Actions\">\n                  \u003Ca class=\"BlogCTA_Button _outline\" href=\"https:\u002F\u002Fapp.codatum.com\u002Fsignup?utm_source=blog&utm_medium=mid-cta\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\n                    無料ではじめる\n                  \u003C\u002Fa>\n                  \u003Cbutton type=\"button\" class=\"BlogCTA_Button _primary\" data-cta-action=\"consultation\">\n                    相談する\n                  \u003C\u002Fbutton>\n                \u003C\u002Fdiv>\n              \u003C\u002Faside>\n            \u003Cp>いずれも「SQL 中心の分析用途に収めるなら十分」という前提の上での補足です。用途とチーム構成に合えば、Redash は費用効率と開発の活発さの両面で良い選択肢になります。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>セットアップ・運用\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Redash は Docker Compose で立ち上げるのが標準的な運用で、本記事の検証環境も同じ方式です。\u003C\u002Fp>\u003Cp>公式セットアップ: \n\u003Cdiv class=\"LinkPreview_Wrapper\">\n  \u003Ca class=\"LinkPreview\" href=\"https:\u002F\u002Fredash.io\u002Fhelp\u002Fopen-source\u002Fsetup\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\n    \u003Cstrong class=\"LinkPreview_Title\">Setting up a Redash Instance\u003C\u002Fstrong>\n    \u003Cem class=\"LinkPreview_Description\">\u003C\u002Fem>\n    \u003Cdiv class=\"LinkPreview_HostnameWrapper\">\n      \u003Cimg class=\"LinkPreview_Favicon\" src=\"https:\u002F\u002Fwww.google.com\u002Fs2\u002Ffavicons?domain=redash.io&sz=12\" alt=\"redash.io\">\n      \u003Cem class=\"LinkPreview_Hostname\">redash.io\u003C\u002Fem>\n    \u003C\u002Fdiv>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca class=\"LinkPreview_Image\" href=\"https:\u002F\u002Fredash.io\u002Fhelp\u002Fopen-source\u002Fsetup\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" style=\"background-image: url('https:\u002F\u002Fredash.io\u002Fassets\u002Fimages\u002Fsocial-facebook-1200x630.png')\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cb>標準のコンテナ構成（5 種類）\u003C\u002Fb>:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Ccode class=\"hljs\">server\u003C\u002Fcode> — Web UI \u002F API（gunicorn）\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Ccode class=\"hljs\">scheduler\u003C\u002Fcode> — 定期ジョブ投入\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Ccode class=\"hljs\">adhoc_worker\u003C\u002Fcode> \u002F \u003Ccode class=\"hljs\">scheduled_worker\u003C\u002Fcode> — クエリ実行ワーカー（Redis + RQ）\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Ccode class=\"hljs\">postgres\u003C\u002Fcode> — メタデータ DB\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Ccode class=\"hljs\">redis\u003C\u002Fcode> — ジョブキュー\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>本記事の検証では、Docker image の pull 後に次の時間でセットアップが完了しました（Apple M シリーズ Mac、arm64 image）:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Ccode class=\"hljs\">docker compose run \u003Cspan class=\"hljs-comment\">--rm server create_db\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fcode>（DB 初期化・alembic stamp）：\u003Cb>14.5 秒\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Ccode class=\"hljs\">docker compose up -d\u003C\u002Fcode> 後、\u003Ccode class=\"hljs\">\u002Fping\u003C\u002Fcode> が 200 を返すまで：\u003Cb>約 20 秒\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>管理者アカウント作成の UI 完了まで：\u003Cb>1 分以内\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>合計でゼロから 2 分程度で触れる状態まで到達できました。Docker Hub の \u003Ccode class=\"hljs\"><b>:latest<\u002Fb>\u003C\u002Fcode>\u003Cb> タグは 2019 年の v8 で止まっている\u003C\u002Fb>ので、本番運用では \u003Ccode class=\"hljs\">redash\u002Fredash:26.3.0\u003C\u002Fcode> のように\u003Cb>明示バージョン\u003C\u002Fb>で pin するのが無難です。\u003C\u002Fp>\u003Cp>アップグレードは \u003Ccode class=\"hljs\">docker compose run \u003Cspan class=\"hljs-comment\">--rm server manage db upgrade\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fcode> でマイグレーションを流し、イメージ差し替えの順で安全に更新できます（release notes で都度確認）。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>代替ツール\u003C\u002Fh2>\u003Cp>SQL 中心型 BI には他にもいくつかの選択肢があります。用途・規模・予算で使い分ける前提で、主要な候補を並べます。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>Codatum\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Notebook 形式で SQL + 可視化 + Markdown を 1 ページに並べて書ける SaaS 型データ分析プラットフォーム。AI アシスタントによる SQL 生成、実行エージェント、リアルタイム協業、詳細な権限管理を備え、\u003Cb>Redash の SQL ファースト性と Query Results 的な中間層的分析の組み立て\u003C\u002Fb>を、セルフホスト無しのマネージドで済ませられるのが特徴です。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcodatum.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">公式サイト\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\u003Ch3>Apache Superset\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Airbnb 発の OSS BI。SQL Lab + 豊富な可視化で Redash より GUI 寄り、エンタープライズ機能も多めです。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fsuperset.apache.org\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">公式サイト\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\u003Ch3>Metabase\u003C\u002Fh3>\u003Cp>ノーコードの Visual Query Builder が強み。SQL を書かない非エンジニアが主体の組織には Metabase の方が馴染みやすいです。OSS + SaaS 両方あり。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.metabase.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">公式サイト\u003C\u002Fa> \u002F \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcodatum.jp\u002Fblog\u002Fmarket-insights\u002F2025-metabase-bi\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">完全ガイド\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\u003Ch3>Databricks SQL\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Redash の後継として Databricks に統合された SQL ワークベンチ。Redash の UX を引き継ぎつつ、Databricks 上の Lakehouse データに直接アクセスできます。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.databricks.com\u002Fproduct\u002Fdatabricks-sql\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">公式\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\u003Ch3>Mode\u003C\u002Fh3>\u003Cp>商用 SaaS。Notebook（Python \u002F R）と SQL を組み合わせた分析フローが強みで、協業機能も充実。Redash よりハイエンド用途向け。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmode.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">公式サイト\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\u003Ch2>まとめ\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Redash は \u003Cb>SQL 中心型 BI の長く続く選択肢\u003C\u002Fb>です。73 種類のデータソース対応、Query Results によるクロス DB 結合、12 種類のアラート通知先といった実用機能を OSS のまま使えて、v23.11 以降の開発再活性化で v26.3 現在も月次ペースで進化が続いています。SQL を書けるエンジニア／アナリストが設計し、チーム全体で閲覧・共有していく運用には、費用対効果の面で非常にはまります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>マネージド運用を望む場合は Databricks SQL やマネージド BI と並べて検討する、SQL を書くメンバーの比率に合わせてチーム構成を設計する、といった前提づくりがあると馴染みやすいです。\u003C\u002Fp>\u003Cp>もしこの 3 点、特に「SQL ファーストなクエリ中心の体験は残しつつ、セルフホスト運用を避けたい」「AI による SQL 作成支援や Notebook 型の文脈で分析を組み立てたい」という方向性で検討するなら、選択肢の一つとして \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcodatum.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Codatum\u003C\u002Fa> があります。SQL + 可視化 + Markdown を並べて書ける Notebook 型 UI、AI アシスタント、実行エージェント、詳細な権限管理と協業機能を備え、Redash の隣を埋める形で使えます。組織のデータ活用を次のステージに進めたい場面では、Redash と Codatum を役割で使い分けるか、併用で検討する価値があります。\u003C\u002Fp>","Codatum Team",{"title":10,"slug":11,"description":12},"Product Guide","product-guide","外部プロダクト・データツールの解説ガイド","market-insights","https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F1FCDR0YNeiUTRrjBrK8is0\u002Faf29e7b31b71004d94311c89fe689c63\u002Fcover.png","https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F3fylZxcxWJcXnpI8B1bfxm\u002Fd34b6716dbee4f1dec7789f9185df776\u002Fog.png","2025-03-07T07:06:34.659Z","2026-05-07T15:35:44.851Z","2026-04-22T10:00+09:00","ja",[21,30,39],{"title":22,"slug":23,"description":24,"author":8,"category":25,"coverImageUrl":26,"ogImageUrl":27,"createdAt":28,"updatedAt":28,"datePublished":29,"locale":19},"2026年版 Power BI 完全ガイド: Microsoft Fabric時代のBI・Copilot・料金を解説","power-bi","Power BI の基本機能、Microsoft Fabric 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