自分のアプリがどのAndroidバージョンで使われているか把握できずに困っていませんか。
この記事を読むとMac上でGooglePlayConsoleからアプリ別のAndroidバージョンシェアを取り出して見やすいグラフにするまでの具体的な手順がわかります。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 手順の概要 | GooglePlayConsoleからデータを抽出してCSV化する具体手順と注意点。 |
| 可視化のやり方 | PythonとExcelの実際のコードとグラフ作成のコツを両方紹介。 |
| 現場のこつ | フィルタリングやリリース別の見せ方など実務で役立つ小ワザ。 |
画面キャプチャや実際のコマンド例を使って一歩ずつ進めるので初めてでも安心して取り組めます。
Android博士怖がらなくて大丈夫です。実際に手を動かしながら学べば着実に身につきますから安心して進んでくださいね。
MacでGoogle Play Consoleのアプリ別Androidバージョンシェアを可視化する方法


MacでGooglePlayConsoleのアプリ別Androidバージョンシェアを見たいとき、手でCSVを落としてグラフにする方法とAPIで自動的に集計する方法がある。手動はちょっとした確認やプレゼン用の静的グラフにぴったりです。APIは定期レポートや多数アプリの横断分析に向いています。最新のmacOSでの操作を想定しています。
ブラウザでのCSV取得からNumbersやExcelでの割合グラフ作成、ターミナルでのAPI呼び出しとjqでの集計、さらにPythonで画像化する例をやさしく伝える。いきなり全部をやらなくても、まず手動で流れを掴んでから自動化していくと安心です。実例はそのまま試せる形で書いたのでコピペでも使えます。
- 手動CSVダウンロードとNumbers/Excelでグラフ化。少量確認や見せる用に最短で作れる方法です。
- PlayDeveloperAPIを使ったターミナル集計とPythonで画像出力。定期実行や複数アプリに強い方法です。



最初は手動で流れを覚えると後の自動化がぐっと楽になります。焦らず一歩ずつやっていけば必ず身につきますよ。
MacでPlay Consoleから手動でCSVをダウンロードして割合グラフを作るパターン


ブラウザからPlayConsoleにログインし、対象アプリのAndroidバージョン画面で表示期間を指定してCSVをダウンロードするのが手動パターンの定番です。MacのSafariでもChromeでも操作は同じで、特別なツールは不要です。
ダウンロードしたCSVはNumbersでもExcelでも開けます。日付レンジやテストトラフィックの除外設定を事前に確認しておくと後で集計しやすくなります。
Play Consoleで該当アプリを開きAndroidバージョン画面を表示する手順(Macブラウザでの操作)
ブラウザを開いて開発者アカウントでログインします。複数アカウントがある場合は目的のアカウントを選んでください。
ダッシュボードから対象アプリを探してクリックします。アプリ名やパッケージ名で検索すると早いです。
左側メニューの統計からAndroidバージョンの画面を開きます。表示期間やフィルタを必要に応じて指定してください。
画面のエクスポートやダウンロードボタンからCSVを書き出します。ファイル名と保存場所を確認しておくとあとが楽です。
ダウンロードしたCSVをMacのNumbersまたはExcelで読み込み割合グラフを作る手順
ダウンロードしたCSVをダブルクリックかファイルから開いてNumbersまたはExcelで読み込みます。文字コードや区切りの自動判定を確認してください。
バージョンごとのカウント列を合計で割って割合列を作ります。パーセンテージ表示に設定すると見やすくなります。
バージョン名と割合を選択して円グラフまたは棒グラフを挿入します。タイトルや色を調整して見せ方を整えます。
MacでPlay Developer APIを使ってバージョン別シェアを自動集計するパターン


PlayDeveloperAPIを使うとレポートをプログラムで取得して自動的に集計できます。定期実行や複数アプリの横断集計が必要な場面では手作業より効率が上がります。
必要なのはサービスアカウントの用意とAPI有効化、鍵ファイルの配置です。MacのターミナルからjqやPythonで処理してCSVや画像に出力する流れが一般的です。
ターミナルでAPIを呼び出しjqでAndroidバージョン別に集計してCSVに保存する具体コマンド(Mac)
GoogleCloudでサービスアカウントを作り鍵ファイルをダウンロードします。鍵は安全な場所に置いてアクセス権を絞ってください。
認証トークンを使ってPlayDeveloperAPIに問い合わせ、JSONで出力を保存します。期間やアプリIDなどパラメータを指定します。
jqでJSONをバージョンごとに集計し合計と割合を計算してCSV形式に変換し保存します。保存場所とファイル名を決めておくと運用が楽になります。
PythonスクリプトでCSVを読み込み棒グラフや円グラフを作り画像で保存する手順(Macでの実行例)
pipでpandasとmatplotlibをインストールします。仮想環境を使うと依存管理が安心です。
pandasでCSVを読み込みバージョン列と数値列を整え、割合列を計算します。ラベル順や上位のみ抽出するなど見せ方を調整します。
matplotlibで棒グラフや円グラフを作成しPNGやPDFで保存します。ファイル名や出力サイズを指定するとレポートに使いやすくなります。
Macで公開データを取得して自社データとAndroidバージョン別シェアを比較する方法


公開のAndroidバージョン分布を自社のアプリ利用データと照らし合わせると、サポート方針が立てやすくなります。Mac上で簡単に公開データを取り込み、手元のCSVと見比べる流れをやさしく説明します。これにより古い端末の優先度やテストの重点が直感的に分かります。
- StatCounterから地域と期間を揃えてCSVを取得する。
- 自社のエクスポートCSVを整形してバージョン表記を統一する。
- pandasで突合せしてグラフ化し差を確認する。
バージョン表記の揺れや時間範囲のズレが結果に影響します。メジャー番号でまとめるルールを作ると見やすくなり、地域ごとの差も忘れずに確認してください。
MacでStatCounterのAndroidバージョン別CSVを取得して突合せるパターン


StatCounterのCSVを取得して自社CSVと突合せるパターンはとても実用的です。まずは地域と期間を同一条件に揃えてからデータを取得し、母集団が同じになるよう注意してください。
バージョンの表記揺れは頻繁に出るため、正規化ルールを用意して主要バージョンで集計するのがコツです。サンプリングやレポート更新頻度の違いも結果に影響するので確認しておくと安心です。
StatCounterからCSVをダウンロードする手順とcurlで取得するコマンド例(Mac)
StatCounterの画面で国と期間、Androidを選んでCSVダウンロードを押す。
ダウンロードボタンのリンクをコピーすればcurlでも取得可能です。ブラウザでリンク先を確認してから利用してください。
Macのターミナルでfileやheadで中身を確認し、必要ならUTF8で保存し直すと安心です。
MacのPython(pandas)で自社CSVと公開CSVを前処理して比較グラフを作る手順
ターミナルでPython3とpandas、matplotlibを用意します。未インストールの場合はpipで追加してください。
pandasでread_csvしてバージョン表記を正規化し、主要バージョンで集計します。
自社CSVと公開CSVをバージョンで結合し、棒グラフや積み上げ棒で見比べてPNGで保存します。
MacでAndroidバージョン別シェアを使ってサポートする最低APIレベルを決める方法


アプリのサポート範囲を決めるときは実際に使われているAndroidバージョンの割合を見て判断するのがいちばん手早いです。MacからGooglePlayConsoleのアプリ別シェアをCSVで取り出しバージョンごとに集計すれば何%の端末をカバーできるかがすぐにわかります。
おすすめのやり方は先にカバー率の目標を決めてから逆算することです。最新から古い順に累積シェアを計算して目標値を超えたところのAPIレベルを最低サポートにすると無理なく対応範囲を絞れます。
現場では95%を目安にすることが多いですがライブラリ対応やテスト工数で上下させます。クラッシュレポートや地域差も合わせて確認すると後で慌てずに済みます。
Macで累積シェアを計算してカバー率で最低SDKを決めるパターン


累積シェアで決める方法はシンプルでわかりやすいです。各AndroidバージョンのシェアをAPIレベル順に並べ上位から合計を足していき合計が設定したカバー率に達したAPIレベルを最低サポートにします。
注意点としてはサンプルのばらつきや地域差があることです。95%前後を目安にしつつテスト対象端末や外部ライブラリの対応状況も見て最終決定すると安心です。
pandasまたはExcelでバージョンごとの割合を累積し95%を満たす最低APIレベルを算出する手順(Mac)
GooglePlayConsoleからアプリ別のバージョンシェアをCSVでダウンロードしMacで開く。pandasを使うならread_csv()で読み込みExcelならそのままテーブルで扱う。
バージョンごとに割合を集計しAPIレベルで降順に並べる。割合を数値化して累積和を計算し各APIのカバー率を求める。
累積和が95%を超える最小のAPIレベルを最低SDKに決める。決めたら主要端末で簡単な動作確認を行い問題がないか確かめる。
Macで複数アプリや期間のバージョン別シェア推移を比較する方法


複数アプリや複数期間のAndroidバージョン別シェアを見くらべたいときは、まずデータを同じ形に揃えて割合に直すのが近道です。月ごとのCSVを共通のカラムに合わせて結合すれば、グラフにしたときに動きがぱっと把握できます。
- ターミナルでCSVを結合してawkやcsvkitで整形する方法。
- pandasで複数CSVを読み込んでconcatしピボットで割合を出す方法。
- BigQueryに取り込んでSQLでまとめる方法。
ちょっとしたコツとしては、日付やアプリ名の表記を最初に統一しておくことです。表記が揃っていると後でエラーを追いかける手間がぐっと減りますし、積み上げ棒や面グラフで見せ分けると動きが分かりやすくなります。
Macで月次CSVを統合して推移グラフを作るパターン


月次CSVを統合して推移グラフを作る基本パターンはシンプルです。各月ファイルを同じフォーマットに揃えて連結し、バージョンごとに集計して割合に直し時間軸でプロットします。
Macではターミナルで素早く集める方法とpandasで柔軟に加工する方法が使えます。仕事の性質や慣れに合わせて選ぶとストレスが少ないですし、ファイル名に年月を入れておくと扱いやすさが上がります。
ターミナルまたはpandasで月次CSVを結合しピボットして割合を出す具体手順(Macでのコマンド例)
月別のCSVを一つのフォルダに入れファイル名に年月を付けます。例app_202501.csvのようにしておくと後でまとめやすくなります。
ヘッダを残してcatで結合し出力します。例としてcat app_*.csv > all.csvとしてから重複ヘッダを削ると扱いやすくなります。
pandasで各CSVを読み込んでconcatしpivot_tableやgroupbyでバージョン別に集計します。集計結果を行合計で割って割合に直すと月次シェアが得られます。
DataFrame.plotやmatplotlibで積み上げ棒や面グラフにして推移を表示します。色と凡例を整えるとチームでの読み取りが楽になります。
よくある質問


- GooglePlayConsoleでアプリごとのAndroidバージョン割合はどこで見られますか
アプリを選んで左メニューの「統計」や「指標」を開くとOSバージョンやAndroidバージョンのチャートが表示されます。期間を切り替えて割合を確認できますし、表示の上にあるフィルタで特定の国や端末に絞ることもできます。
- Macでそのデータを可視化するにはどうすればよいですか
チャートのダウンロードアイコンからCSVで出力できます。出力したCSVはNumbersやExcelで開けますし、Python(pandas+matplotlib)で読み込んで集計してグラフ化する方法が扱いやすくおすすめです。
- バージョン名とAPIレベルが混乱するときはどう整理すればよいですか
GoogleのバージョンとAPIレベルの対応表を参照してマッピングすると分かりやすくなります。分析時は古いバージョンをまとめるなどグループ化するとノイズが減って傾向が見やすくなります。
- データが期待と違うときにまず確認することは何ですか
確認ポイントは期間設定と適用されているフィルタとサンプル数です。サンプルが少ない期間だと偏りが出やすいので期間を延ばすかバージョンをまとめて再集計してください。またデータ反映にラグがある点にも注意してください。
まとめ


ここまでで、MacからGoogle Play Consoleのアプリ別Androidバージョンシェアを取得して可視化する流れをやさしく説明しました。CSVをエクスポートしてNumbersやExcelでさくっと見る方法と、Python(pandas)とmatplotlibで再現性のあるグラフを作る方法の両方を紹介しました。
現場で役に立つコツとしては、期間と国別フィルタを確認すること、古いバージョンをまとめて表示すると見やすくなること、定期実行で差分を追うと傾向がつかみやすくなることです。目的に合わせて棒グラフや円グラフを使い分けると、チームへの説明がぐっと楽になります。



最初は小さなアクションから始めてみてください。データ整形→グラフ作成を一度自動化すると、その先の改善がとても気持ちよく進みますよ。
Google Play Consoleの数値は反映にタイムラグがある場合があります。端末カテゴリーごとのサンプル数が少ないと推定値にぶれが出る点に注意してください。
