Backlog API | データをダッシュボードで可視化する方法を解説！

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詳しく知りたい

みなさん、こんにちは！

突然ですが、Backlogというツールを使ったことはありますか？
タスク管理や課題管理のツールとして、チームでのやり取りに活用している方も多いのではないでしょうか。

実はこのBacklog、画面上で操作するだけでなく、外部から情報を取得したり、更新したりできる仕組みも用意されています。

それが 「Backlog API」 です。

本記事では、Backlog APIの基本的な使い方から、Looker Studioと連携して、タスク内容を可視化する方法までを、初心者の方にもイメージしやすいよう、できるだけわかりやすくご紹介します。

「APIはちょっと難しそう…」と感じている方でも、何ができて、どんな場面で使えるのかが伝わる内容になっていますので、ぜひ最後まで読んでみてください。

Backlogとは？

Backlogは、タスク管理・課題管理を中心としたプロジェクト管理ツールです。チーム内の作業を「課題」として登録し、担当者・期限・進捗状況を一元管理できます。

たとえば、
・誰が、何を担当しているのか
・今どの作業が進行中なのか
・期限が近いタスクはどれか

といった情報を一覧で把握できるのが特徴です。
主な機能として下記のようなものがあります。

課題登録機能

Backlogの課題登録機能は、日々の業務やプロジェクトで発生する作業を一つひとつ「課題」として登録し、管理するための基本機能です。課題には件名や詳細内容だけでなく、担当者や期限日、優先度、進捗状態などを設定できるため、「誰が」「いつまでに」「何をするのか」を明確にすることができます。

これにより、口頭やチャットだけでは抜け漏れが発生しがちなタスクも、Backlog上で確実に把握できるようになります。

ガントチャート機能

ガントチャート機能は、Backlogに登録された課題を時間軸に沿って可視化し、プロジェクト全体のスケジュールを把握するための機能です。課題に設定された開始日と期限日をもとに、各作業が棒グラフとして表示されるため、どの作業がいつ行われ、どのタイミングで重なっているのかを一目で確認できます。

これにより、作業の遅れやスケジュールの偏りを早期に発見しやすくなり、計画の見直しや調整を行う判断材料として活用できます。

コメント機能

Backlogのコメント機能は、各課題に紐づけてやり取りを行い、コミュニケーションの履歴を残すための機能です。課題に関する質問や進捗報告、相談内容をコメントとして記録できるため、やり取りが他のツールに分散することなく、一か所に集約されます。また、ファイルを添付したり、特定のメンバーにメンションを付けて通知したりすることも可能です。

これにより、過去の経緯や判断理由を後から振り返りやすくなり、引き継ぎや認識合わせもスムーズに行えます。

Backlogには、これまでに紹介した課題登録、ガントチャート、コメント機能のほかにも、プロジェクト運営を支援するさまざまな機能が用意されています。

例えば、プロジェクト全体の情報を共有するためのWiki機能、ファイルを一元管理するためのファイル管理機能、ソースコードを管理するためのGit機能などがあり、業務の背景や経緯を含めてチームで共有しやすい環境を構築できます。

Backlog APIってなに？

Backlog APIは、Backlogのデータを外部から操作するためのインターフェースです。 ブラウザ上で人が行っている操作を、HTTPリクエストを通じてプログラムから実行できるようになります。

Backlogに登録されている「課題・コメント・プロジェクト・ユーザー」などの情報を、取得・作成・更新できるのが特徴です。

Backlog APIでできること

Backlog APIでは、Backlogにある各種リソースに対して操作を行えます。

取得（GET）

・課題一覧
・課題詳細
・課題に紐づくコメント
・プロジェクト情報
・ユーザー情報

登録・更新（POST / PUT）

・課題の新規作成
・課題の状態
・担当者
・期限の更新
・コメントの追加

これらの操作を、画面操作なしで実行できます。

どういうときに使う？

Backlog APIは、Backlogの情報を他のシステムで活用したいときに使われます。

・Backlogの課題データをスプレッドシートに連携したい
・プロジェクトの進捗を自動で集計したい
・課題の更新をトリガーに、別の処理を動かしたい

単なる「自動操作」ではなく、Backlogを業務データの提供元として使うイメージです。

Backlog APIを使ってみよう

事前準備

Backlog APIを利用するためには、まずAPIキーを発行します。APIキーは、Backlog上で操作を行うユーザーを識別するための認証情報です。

APIキーはパスワードと同じ役割を持つため、外部に公開しないよう注意が必要です。

①右上のアイコンから「個人設定」を開く。
②左のサイドバーから「API」を選択。
③必要であればメモを記載。
④「登録」をクリック。 新しいAPIキーが追加されたことがわかります。

課題一覧を取得してみよう

今回は一番基本的な、ブラウザにURLを貼って課題一覧を取得する方法をご紹介します。

URLの作成

URL
https://{{YOUR-DOMAIN}}/api/v2/issues?apiKey=$API_KEY

・{{YOUR-DOMAIN}}には対象のスペースのドメインを記入。
・$API_KEYには先ほど登録したAPIキーを記入。

🔎 ドメインについて
{{YOUR-DOMAIN}}とは、BacklogのURLです。下記のいずれかになります。
https:// [スペースID] .backlog.jp
https:// [スペースID] .backlog.com
https://[スペースID].backlogtool.com

条件の指定

条件を絞って課題を取得したい場合、URLにパラメータを付ける必要があります。

プロジェクトを指定
?projectId[]=XXXXX

ステータスを指定
&statusId[]=X

URLの完成形
https://{{YOUR-DOMAIN}}/api/v2/issues?projectId[]=XXXXX&statusId[]=X&apiKey=$API_KEY

他にも様々な条件指定ができるので、詳しく知りたい方はこちらをご覧ください。 URLをブラウザに貼ると、このようなJSON形式のデータが返ってきます。

Backlog API × Looker Studio

次に、Backlogのデータを集計し、Looker Studioで可視化する仕組みをご紹介します。

全体の流れ

Backlog（API）

Backlog APIについては、先ほどご紹介した方法で取得します。

Cloud Run functions でデータ取得

今回は、Cloud Run functionsを使って、Backlog APIを定期的に呼び出して課題データを取得し、BigQueryに保存する処理を行います。

🔎 Cloud Run functionsとは？

Google Cloudが提供するサーバーレスな実行環境です。

・イベント駆動：HTTPリクエストやファイルの保存などを「きっかけ」に、特定のコードを自動実行します。
・運用いらず：サーバーの管理・構築が不要で、処理量に合わせて勝手に拡張（スケーリング）します。
・コスト最適化：コードが動いている時間だけ課金されるため、APIや定期バッチに最適です。

Cloud Source Repositoriesでコードを管理

Cloud Run Functions は、Cloud Source Repositories に置かれたコードをもとに処理を実行します。Backlog APIを使って行われるデータ取得や整形のロジックは、このリポジトリ内のコードとして管理されています。

Backlogからデータを取ってくる

for i := 0; i < loopCount; i++ {
		offset := strconv.Itoa(100*i)
		url = confBacklog.Url + "issues?projectId[]=" + confBacklog.ProjectId + "&count=100&offset=" + offset + "&apiKey=" + confBacklog.APIKey

		body, err = getApi(url)
...

// API実行
func getApi(url string) ([]byte, error) {
	resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
		return nil, err
    }

    defer resp.Body.Close()

    if resp.StatusCode != 200 {
		return nil, fmt.Errorf("Response Error: %v", resp.Status)
    }
	
	return io.ReadAll(resp.Body)
}

BacklogのAPIを叩いて、プロジェクト内の全課題を取得します。1回で全部取ると重いため、「100件ずつ」に分けて、何度も繰り返し取得。

データの加工

for _, v1 := range issues {
			customFields1 := v1.CustomFields
			for _, v2 := range customFields1 {
				var existsColumn bool

				id1 := v2.Id
				value1 := v2.Value

				// 依頼元部署
				if id1 == confCustomFields.Department {
					department, existsColumn = getInterfaceValMap(value1)
				}
				// ラフ/素材 ステータス
				if id1 == confCustomFields.MaterialStatus {
					materialStatus, existsColumn = getInterfaceValMap(value1)
				}
				// 案件名
				if id1 == confCustomFields.ProjectTitle {
					projectTitle, existsColumn = getInterfaceValString(value1)
				}

Backlog特有の項目を1つずつ変数に代入し、取得した複雑なデータをデータベースに入る形に整えます。

BigQueryにデータを保存

QUERY = "INSERT INTO " + creativeTable + " values" + insertValue
		q := client.Query(QUERY)
		_, err = q.Read(ctx)

整形した大量のデータを、このステップで一気にBigQueryへ書き込みます。

⏰ Cloud Scheduler で自動実行

Cloud Schedulerに実行のスケジュールを設定し、決まった時間にBacklogからのデータ取得→BigQueryへのデータ保存の処理を行っています。

BigQueryに蓄積

取得してきた課題データがBigQueryのテーブルに蓄積されます。

Looker Studioでデータの可視化

データソースを登録することで、前のステップでBigQueryが更新されていれば、最新のデータが画面上のグラフに反映されます。

データソースの追加

今回のレポートでは、可視化するデータに合わせて2種類の接続方法を使い分けています。

① カスタムクエリ
目的：「前月比」などの計算が必要なグラフ。
特徴：SQLを用いて「先月の数値と比較する」といった計算を行っています。

② テーブル直接連携
目的：制作本数や案件名・案件数、担当者のリストなど。
特徴：BigQuery内のデータをそのまま表示するのに適しています。

完成

⬇︎

1. データ取得と書き込み（Cloud Run Functions）
Go言語で記述されたプログラムが起動し、以下の処理を順次実行します。
抽出： Backlog APIを介して、100件ずつのページネーション処理を行いながら全課題データを取得。
変換：APIから取得したJSONデータを、BigQueryのスキーマに適合するようデータ型や文字列を整形。
書き込み：最新データをINSERT文によってBigQueryへ挿入。

⏰ 実行トリガー（Cloud Scheduler）

指定されたスケジュールに基づき、Cloud Run Functionsを起動。

2. データ蓄積（BigQuery）  
テーブルにすべての課題データを構造化データとして保存。

3. レポート表示（Looker Studio）
BigQueryから返却された集計結果を、設定された日付や指標（件数等）に基づきグラフや表として描画。

まとめ

Backlog APIを使うことで、Backlog上の課題データを外部から取得し、集計・分析に活用できます。 本記事では、APIキーの発行から課題一覧の取得方法まで、基本的な使い方を初心者向けに解説しました。
さらにCloud Run FunctionsとBigQueryを組み合わせることで、課題データを定期的に自動取得・保存し、Looker Studioで可視化できる仕組みも紹介しました。
この仕組みを構築することで、Backlogを開かなくてもチームの課題状況をダッシュボードで把握できるようになります。

Backlogの社内活用や、BigQuery・Looker Studioを使った業務効率化に興味がある方は、こちらよりお気軽にお問い合わせください。

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