BIツールとは｜機能比較と導入成功のおすすめ13選を紹介

あらゆる情報がデータとして収集され、データに基づく迅速な意思決定が求められる昨今、データアナリストのような専門家だけでなく、現場部門の誰もがデータ分析活動に取り組むことができるBIツールが注目を集めています。

国内外で数多くのBIツールがリリースされていますが、それぞれ機能構成や分析ロジックに細かい違いがあります。月額無料から5万円超まで価格帯も幅広く、導入初期は人材育成や設備投資もかかるため、各製品の特徴や強みを理解した上で、導入目的や運用体制に適したBIツールを選定したいところです。

そこで本記事では、BIツールの導入・比較検討のお役に立てるよう、BIツールの仕組みや機能構成をはじめ、データ分析を成果に繋げるBIツールの活用事例や成功に導くためのポイントをわかりやすく解説します。

おすすめBIツールを知りたい方は「特におすすめのBIツール13選」からお読みください。ぜひ比較検討の参考にしていただけますと幸いです。

BIツールとは

BIツールとは、組織に日々蓄積されるさまざまなデータを分析・可視化して、経営戦略や業務上の意思決定に役立てるツールです。

BIとは、Business Intelligence （ビジネスインテリジェンス）の略でビジネスにおいて、意思決定に関わる情報を意味します。

データ解析やプログラムの専門家のみが扱うものではなく、経営層から現場部門まで、あくまでその意思決定に関わる者が、共通認識を持ってディスカッションをできるよう、必要な時にリアルタイムでデータを集計・レポーティングしてくれる仕組みがあります。

企業内に蓄積されていくデータには、

• セミナー参加者リストはマーケティング部門が管理するエクセルファイル
• 顧客情報は名刺管理ソフトやCRMツール
• 商談情報や営業活動はSFAツール

といったように、データの種類や保管場所が分散しているケースが多々あります。

こういった複数の業務システムから必要なデータを抽出して情報を繋ぎ合わせ、さまざまな切り口でデータ分析を行うことにより、個人の経験則や直感に頼らないデータ的な根拠に基づく判断が可能になります。

昨今、ビジネスのあらゆる局面で「データに基づく意思決定」が求められることにあります。顧客の行動やニーズの多様化・複雑化が進み、従来のように勘や経験でそれらを的確に洞察するのは困難です。

その状況下で企業の競争力を維持するためには、その意思決定のスピードや精度、判断材料となるデータの信頼性がよりシビアに要求されます。このニーズを解決する最適解の一つとして、BIツールの導入が挙げられているのです。

そもそもビジネスインテリジェンス（BI）とは

BI（Business Intelligence：ビジネスインテリジェンス）とは、企業活動で得られるあらゆるデータを集積し、「包括的なデータ分析に基づいて、経営上の意思決定やパフォーマンスの最適化を行う手法」を指します。以下のようなプロセスを踏むことが一般的です。

上記のBIプロセスにおいて、必要なデータの収集から分析、可視化（レポート作成）までを、1つのシステム上で実行し、関係者で共有できるように開発されたのがBIツールです。

昨今では企業内のあらゆる人がデータ分析活動に取り組めるよう、さまざまな目的や幅広いユーザー層に対応したBIツールが次々とリリースされるようになりました。

現場のエンドユーザーが自ら分析やレポート作成をノーコーディングで行える「セルフサービスBI」や、低予算から始められるクラウド型のBIツールの普及によって、中小企業やスタートアップ企業も導入検討を進めやすくなっています。

【図解】BIツールを構成する3段階の仕組み

企業内のデータ活用において、BIツールが担う「企業内に蓄積されたデータを収集するところから、意思決定の判断材料として活用するまで」の流れは、大きく次の3段階に分けられます。

1. データの収集

BIツールは、企業に蓄積された既存のデータを使うため、まずデータの抽出元であるデータソースとの連携が必要です。

以下のような、基幹系システムや業務アプリケーションなどが該当します。

• 売上管理システム
• MAツール
• CRM/SFA
• 財務 / 会計システム
• 勤怠管理システム
• エクセルファイル
• オープンデータ
• SaaS

抽出するデータは、DWH（Data Warehouse：データウェアハウス）とETLツールを介して、BIツールにインプットする方法が一般的です。

DWH（Data Warehouse：データウェアハウス）とは、時系列に保管・管理するシステムで、言わばデータの集積場所です。ETLツールは、DWHに格納するデータを収集すると同時に、活用しやすい形にデータを変換・加工します。

データの抽出元となる各システム内のデータは、データ形式や文字コードが統一されていません。せっかく集めたデータもフォーマットが不揃いだとそのまま活用できないのです。

そのため、BIツールの導入と別途で、ETLツールの導入を検討しなければいけないケースもあります。データの変換・加工機能も付帯するBIツールもありますが、一度に取り扱うデータ量が多く、処理性能が追いつかないといった場合には、やはりデータ加工に特化したETLツールが必要です。

データの収集から加工、分析までをBIツールのみで完結させようとした結果、システム全体に高負荷がかかり、肝心の分析や集計がもたついてしまっては、意思決定のスピードアップという目的からも遠ざかってしまいます。

企業内のデータが肥大化していくことを考えると、「収集・加工（ETLツール）」～「保管・整理（DWH）」～「分析・表示（BIツール）」といったプロセスを個別最適化しておくことを推奨します。

2. データの分析・集計

必要なデータが集まったら、BIツールの主軸領域となるデータの分析・集計を実行します。多くは、ABC分析、デシル分析、RFM分析、確率分布、時系列予測といった分析ロジックがテンプレートで用意されており、高度な分析をノンプログラミングで実行可能です。

次章で解説するOLAP分析（多次元分析）、データマイニング、データシミュレーションなどの機能もここに該当します。

3. データの可視化

BIツールで分析処理を行った結果は、何もしなければ数値や情報の羅列が出力されます。データそのものや分析結果をわかりやすく表示し、視覚的に傾向把握や考察が行えるよう、データをグラフやチャートに置き換えて可視化する仕組みも必要です。

機能としては、さまざまなデータを視覚化してまとめたダッシュボードや、分析結果の報告や共有に利用するレポーティングが該当します。機能詳細は次章で解説します。

BIツールの基本機能

BIツールを活用するにあたって、導入検討や製品比較の際に押さえておきたい基本機能は以下の5つです。

ただし、それぞれの製品には得意分野があり、必ずしも上記5つの機能が揃っているわけではないことにご注意ください。

1. ダッシュボード機能

ダッシュボード機能は、社内のさまざまなデータを一箇所にまとめて、グラフやチャートでわかりやすく可視化し、社内で閲覧共有できる機能です。指標の変化や割合、データ同士の相関関係などを直感的に把握することができます。

ユーザーの要求に応じて必要なデータを入れ替えて表示できますが、特に経営判断を行うために作られたダッシュボード（たとえば経営者向けに仕入情報や生産管理情報、売上金額の推移、顧客情報などを伝えるためのダッシュボード）は、「経営ダッシュボード」と呼ばれます。

あらゆるデータをひとまとめに表示できるため比較を行いやすく、また最新データが自動的に取得・更新されるため、あらかじめ必要なデータと表示形式を指定しておけば、経営目標を達成するためのKPIをリアルタイムに追跡可能です。

2. OLAP分析（多次元分析）機能

OLAP分析（オンライン分析処理：OnLine Analytical Processing）とは、蓄積されたデータをさまざまな角度から多次元的に分析することです。ここでのオンラインとは素早くレスポンスを返すという意味で、BIツールでは、膨大な多次元データを瞬時に分析してリアルタイムで結果を得られます。

多次元データとは、「製品（PRODUCTS）」「地域（GEOGRAPHY）」「時期（TIME）」といった複数の軸を持つデータのことです。（下図）

この多次元データ配列をOLAP CUBE（オーラップ キューブ※）と言い、キューブの一部分だけにフォーカスしたり、特定の断面だけを切り出したりと、さまざまな角度からデータを見ることができます。

※次元数が3より大きい場合、ハイパーキューブとも呼ばれます。

問題の要因検証などに用いられるほか、これまでと異なる切り口でデータを分析することで、新しい経営拡大の糸口を発見できることもあるでしょう。

たとえば、自社の売れ筋商品に対して、「販売チャネル × 顧客属性 × 季節」といった複数の要素から売上分析を実施し、「何の商品を、いつ、どの顧客層に対してどのようにプロモーションするべきか」といったヒントを得ることが可能です。

営業部門であれば、担当者別・支店別・商品別の売上目標に対する進捗把握や、成績不振の原因究明、トップセールスのパフォーマンス分析などが行えます。

3. データマイニング機能

データマイニング機能は、一見すると相関関係のない膨大なデータを統計的に分析し、未知の法則や関連性を導き出す機能です。OLAP分析がデータの関連性を多次元で見るのに対し、データマイニングでは、重回帰分析やクロス分析などの複雑な統計式を用いてデータ分析を行います。

簡単な具体例として「おむつとビール」の話をご紹介しましょう。アメリカのドラッグストア・チェーンで、25店舗・120万個の買い物かごにバスケット分析（※）を実施し、結果の中に「おむつとビールを同時に購入する傾向」が発見されました。

※POSデータやECサイトのトランザクションデータから、買い物かご（バスケット）の中身を分析することで、特定の商品と一緒に購入されている商品を発見する手法

さらに「金曜日の17～19時の時間帯」「30～40代の男性客」で、特にこの傾向が強いことから、「おむつの買い出しを頼まれた父親が、仕事終わりにドラッグストアに寄り、ついでにビールも購入している」という説が浮かび上がったのです。この分析結果を参考に、ドラッグストアでビールとおむつを隣に陳列したところ、売上がアップしました。

このようなデータからの新たな発見は、将来起こりうるイベントの発生確率を予測することも可能です。どの変数がどのくらい増加または減少すれば経営数値が回復するのか、といった課題解決やパフォーマンスの向上のためのヒントを得られます。

4. シミュレーション機能

BIツールのシミュレーションは、集積した過去データの分析に基づいて将来の数値を予測する機能です。予算計画や経営計画の根拠・確実性を得ることができ、経営者の意思決定をサポートします。

5. レポーティング機能

自動レポーティング機能は、企業活動でのあらゆるデータを収集・分析し、日々のレポ―ティング作業を自動化する機能です。各種業務システムと連携することで、使用するデータは常に最新の状態に更新され、現時点までに集積・分析したリアルタイムのレポートをすぐに閲覧・出力することができます。

継続的にウォッチしたい指標のパフォーマンスを常時計測し、何らかの異常が認められた場合は即座に状況の評価や問題の要因検証を行うなど、小さな変化を見逃さず、手遅れになる前に対処を施すといったことが可能です。

また、報告資料や会議資料、意思決定のための資料、クライアントへの営業資料なども、時間や手間を要さずに作成でき、必要な時に最新の状況を共有することができます。

BIツールの導入メリット

BIツールは、企業のデータ分析活動をサポートする役割を持っています。具体的には、導入企業や現場担当者は次のようなメリットを享受することができます。

1. 社内に散在するデータを集めて分析できる
2. 課題の早期発見や意思決定のスピードアップ
3. レポートや資料作成の負担が軽減される

1. 社内に散在するデータを統合して分析できる

BIツールは、複数のシステムやデータベースに散在するデータを一か所に集めて、さまざまな切り口で分析を行うことができます。

たとえば、「勤怠管理システム X 人事評価システム X タスク管理ツール」のデータをBIツール上に集約して、分析・レポーティングを行うことで、残業時間の原因を解明したり、人材配置の最適化を策定したりするといったことです。

部門を横断したデータ分析や情報共有ができるようになることで、以前は知り得なかったデータの相関性を発見できることもあります。

2. 課題を早期発見でき、迅速な対応が可能になる

BIツールは、最新データを参照し、必要な時にその場ですぐに分析ができます。月次の集計結果を待つことなく、現時点までのレポートをリアルタイムで把握でき、異常が発見されればその場で深堀分析や要因解析を実施することも可能です。

また、多くは誰でも直感的に操作できる仕様となっており、経営者自身がダッシュボードやレポートをいつでも閲覧・出力することができます。意思決定に必要な情報はダッシュボードにグラフなどで可視化されているため、会議中にデータを参照にしながら即時に経営判断を下すといったこともできるでしょう。

3. レポート作成の負担を軽減できる

データの可視化は、BIツールの大きな役割の一つですが、単純にレポーティングや資料作成の負担軽減も見込めます。企画書や報告書など、日々の業務の中でレポートが必要とされる度に、データの収集から、整理やグラフ化まで手動で行っていると、なかなかレポート作成そのものから抜け出せません。

BIツールは、「何のデータを用いて、どのような分析を行い、どうアウトプットするのか」を手早く設定し、二回目以降は自動でレポート発行することも可能です。資料作成の時間が大幅にカットされる分、分析結果の考察や施策の立案といった、人の思考が求められるデータ分析活動に時間を割くことができるようになるでしょう。

BIツールの活用事例

業務上では、組織内データの分析や活用における下記のような課題を解消することができます。

• 集計期間を過ぎるまで、現時点までの集積データやレポートを確認できない
• 経営者が売上データの集計や分析を依頼してから、情報が上がってくるまでに時間がかかる
• データ集計や資料作成に時間を奪われ、コア業務のリソースが圧迫される
• レポート形式や使用するグラフに統一感がなく、担当者によってバラバラ
• 集計漏れや入力ミスの可能性から、エクセルではデータの信頼性に欠ける

では、BIツールによるデータの収集、分析、可視化は、その先の実践的な企業活動にどのように活かせばいいのでしょうか。BIツールの導入に成功している企業が、具体的にどのような使い方をしているのか、いくつか事例を見てみましょう。

【経営企画】各国・各部門に対応できる売上ダッシュボードで、全体で95%の効率アップ

世界中に55,000名を超える従業員を抱えるLenovo社は、各部門のアドホック分析に対応できる柔軟な売上ダッシュボードを作成し、レポート作成の効率を95%向上させることに成功しています。

かつて同社は、エクセルで作成した単一の売上レポートを28か国に配布しており、分析チームは毎回10人がかりで各部門や各地域にレポートを対応させる作業にあたっていました。週次レポートを1つ作成する所要時間は6～7時間ほど。28か国分の配布レポート作成にリソースを奪われ、分析チームの未処理作業が圧倒的な量に積みあがっていました。

そこで、同社の分析・BI・ビジュアライゼーション部門は、BIツール「Tableau」で売上ダッシュボードを作成。各部門がニーズに合わせて総合的なレポートをカスタマイズできるようになり、従業員はレポート作成に追われることなく、本来の仕事に時間をかけられるようになっています。

また、経営陣がデータの可視化の価値を理解していることから、現在では1万名を超えるユーザーが Tableauダッシュボードを利用しています。活用の広がりとともにデータに対する文化も組織レベルで変化し、課題に対してデータをより重視したアプローチを取るようになったと言います。

参考）社内全体でレポート作成の効率を95%向上させたLenovo社｜Tableau

【製造×開発】顧客の操業データを分析し、高品質な保守サービスを提供

繊維機械の開発から販売を行う村田機械株式会社では、顧客に納品した繊維機械の操業データを収集し、BIツールでデータの可視化と分析の環境を整備することにより、保守サービスの品質向上や製品改善に活かしています。

同社は、もともとVBA（Excelの操作を自動化するプログラミング）を使って分析を行っていましたが、

• 高度な分析スキルを持つ一部の担当者しかデータ分析ができない
• データ分析に時間がかかってしまう
• 対象データは数万件にのぼり、高負荷で画面がフリーズしてしまう

といった問題が発生していたことから、高度なITスキルを必要とせず、誰もが簡単にストレスなくデータを活用できるセルフサービスBIツール「Qlik Sense」を導入しました。

操業データの集計と可視化を行うことで、生産効率を下げている要因をいち早く特定し、優先順位の高い順にメンテナンスサポートの対応ができています。分析処理や可視化も途切れることなくサクサク進み、顧客にもグラフなどを通して改善状況を説明できるようになりました。

トラブル発生時には、現場で状況を見てから考えるのでなく、事前に顧客のデータを確認したうえでアクションの方向性を決められるため、現場スタッフへの指示もより的確に。BIツールの導入により、保守サービスの品質を大きく向上させています。

参考）機械の稼働データをQlik Senseで可視化！ビジネス部門でのIoTデータ活用で、業務効率が劇的に改善｜アシスト

【帳票作成】現場担当者が自ら展開できる統合帳票・レポート提供基盤の構築

エン・ジャパン株式会社では、企業合併を機に浮上した営業支援システムの刷新により、全社規模での統合帳票・レポート提供基盤を構築するためにBIツールを活用しています。

以前は、業務システムごとに帳票出力機能が分かれており、現場からの要望が上がるたびに、システム部が新しく帳票やレポートを作成していました。帳票・レポートそのものの要望が複雑なうえ、緊急性の高いケースが多く、負荷が大きかったといいます。

そこで、現場担当者が自らデータにアクセスし、必要とする帳票・レポートを自在に展開できる環境にするべく、クラウド型BIツールの「WebFOCUS」を導入。帳票を利用する担当者だけでも500名を超える従業員規模であったこともあり、ユーザー単位でなくプロセッサでライセンスが構成されていることも決め手となりました。

導入効果としてまず挙げられたのは、業績把握のスピードアップです。月次処理を待つことなく、売上達成状況をリアルタイムに把握でき、迅速に正しいアクションを取ることができます。

また、BIツールによって窓口が一本化され、必要な帳票に合わせ複数の業務システムを使い分ける必要はなくなりました。月に1本リリースするのが精一杯だった帳票開発は、社内開発で1ヶ月4帳票完成し、外部の協力会社からも3ヶ月で6帳票が納品されたといいます。

参考）営業支援システムの刷新を機に浮上した統合帳票・レポート提供プラットフォームの構築。同社の先進的なWebシステムとの密接連携をWebFOCUSが実現。｜アシスト

BIツールはいらない？なぜ使いこなせないのか？陥りやすい失敗と対策

弊社THE MOLTSにはデータ分析のプロフェッショナルが在籍しており、BIツールに関するご相談もいただきます。

その中でよく見られる、BIツールの導入でよくやってしまいがちな失敗例を紹介します。

• そもそもBIツールが適しているのか判断できないまま導入している
• BIツールをデータの可視化のためだけに使っている
• 可視化したいデータが明確になっていないまま使っている
• 現場のニーズに合わず、ほとんど使われていない

プロに依頼した場合の違いも含めて解説するので、参考にしてください。

そもそもBIツールが適しているのか判断できないまま導入している

課題解決や目的に対して、本当にBIツールが適しているのか判断できないまま導入してしまっているケースも少なくありません。

「ダッシュボードを使ってデータを可視化したい」「レポート作成の負担を減らしたい」といった目的でBIツールの導入を検討しているのであれば、別のやり方が適しているケースもあります。

弊社THE MOLTSが支援した企業ではヒアリングの結果、BIツールを導入するのではなく、スプレッドシートでダッシュボードを再現して作成した事例もあるからです。

データの統合や分析といった作業に適したツールの選定が難しい場合は、プロに依頼することもできます。

プロに依頼すれば、ヒアリングしたうえでBIツールが適しているのかを判断してもらえます。

これまでさまざまな企業のデータ計測やコンバージョン設定の見直しなどをしてきた知見をもとに、BIツールだけではなく、オウンドメディア支援やコンテンツ改善の一環として総合的な支援を受けられるでしょう。

BIツールをデータの可視化のためだけ使っている

データの可視化は、BIツールを構成する仕組みの一角であり、グラフ化による分析結果の視覚的表現やレポート作成もBIツールの得意とするところです。

しかしながら、BIツールを活用する目的は、データ分析を効率化し、データに基づく意思決定を加速させることにあります。データの可視化は、その迅速な意思決定やネクストアクションを起こすための準備であり、最終目的ではないことを理解しておきましょう。

そもそも、BIツールが求められる背景には、企業の競争力を維持するのに、大量のデータを整理・分析して的確なインサイトを得なければならず、人間の感覚や経験のみの意思決定が通用しなくなったことにあります。

データの可視化も、精度の高い意思決定とPDCAのスピードアップ、その先の企業の競争力向上に繋がらないのであれば、BIツールはただの高額な資料作成ツールになってしまうでしょう。

逆説的に言えば、データを可視化したいだけであれば、エクセルや安価な資料作成ツールで代替しても問題なく、BIツールは不要ということです。

自社の目的に適したツールや方法を知りたいときは、プロに相談してみるとBIツールの活用方法や別ツールの導入などをサポートしてもらえるでしょう。

また、CRMやSFAなどどのツールと連携して、どのようなデータを抽出すべきなのかを迷ってしまうケースもあります。

そのような課題がある場合は、プロに相談するのがおすすめです。データ戦略をすすめるうえで連携すべきツールやデータを提案してもらえます。

可視化したいデータが明確になっていないまま使っている

Google AnalyticsのデータをLooker Studioで可視化しているものの、「データを使えていない」「機能を活用しきれていない」「そもそも機能・活用方法がわからない」といったご相談もよくいただきます。

このような状態に陥っている場合は、可視化したいデータが明確になっていないまま使ってしまっていることが多く、結果として会社の利益増加に貢献できていないといったことが起こりがちです。

データ戦略とマーケティングに強いプロであれば、どういった使い方をしていて、どういう課題があるのか事業の状況をヒアリングしてから、必要なデータやツールの活用方法を提案してもらうことができます。

必要なデータの洗い出しに迷ったときは、プロに相談してみるのもひとつの手段です。

現場のニーズに合わず、ほとんど使われていない

生産性や稼働状況を可視化できるBIツールは、些細な変化でも発見しやすく、課題が見つかれば深掘りすることもできるため、導入すれば大きな武器となるでしょう。

しかしながら、必要とする分析データやレポートの形式も部門ごとに異なり、BIツールの導入を機に無理やり進めると、どこの部門にもマッチせず使われなくなってしまいます。

例えば、Excelやスプレッドシート、PowerPointなどでレポートを作成する頻度が高い部署であれば、「BIツールを使うことでレポート作成業務が楽になるのか」といった点を重視する必要があります。レポーティング機能が使いやすいツールを選ぶことで、現場で使う機会が増えるでしょう。

また、なかにはツールを導入しても習熟度が低く、機能を活用しきれず、使われなくなってしまうこともよくあります。

ツールを使いこなせるようになるには時間を要するため、使われないままになってしまうこともあるでしょう。

これらの悩みがある場合は、プロに相談することでサポートを受けることが可能です。総合的な提案ができるプロであれば、ツール習熟のサポートや活用するための体制構築を支援してもらえるでしょう。

BIツールの選び方・比較のポイント

BIツールは、運用しはじめるとレポートやダッシュボードのデータがどんどん蓄積していくため、ツールを乗り換えようとすると、想定外の工数やコストがかかることがあります。

また、選定したBIツールが自社環境と合っておらず、かえって生産性が下がったり、定着せずにそのまま使わなくなってしまったという失敗は避けたいものです。

以下のポイントを押さえて自社に合ったBIツールを選定しましょう。

1. データソースとなる業務システムやWebサービス
2. 機能構成
3. 導入実績
4. 操作性と分析レベル
5. サポート体制

1. データソースとなる業務システムやWebサービス

BIツールで分析するデータの収集源は、主に社内の業務システムやITツールで管理・蓄積されたものです。BIツールの本領域は分析であるとはいえ、元となるデータの収集や統合がうまくできなければ、BIツールを有効活用することは難しいでしょう。

複数の業務システムから手動でデータ抽出を行うには、相当な作業工数を要します。また収集したデータの形式統合も必要です。同じ指標でも日付や金額の形式が少しでも違うだけで、それらを統合できなければ集計すらできません。

社内のデータを統合するには、BIツールと各種システムを連携させるか、BIツールと連携できるDWH（データウェアハウス）が必要になります。BIツール上に必要なデータを収集・統合できればどちらの方法でも問題ありませんが、最初に、対象となる業務システムとの連携性を確保することが必要であることを理解しておきましょう。

2. 機能構成

データ収集の機能が確認出来たら、次に、自社のデータ分析活動に必要となる機能に着目してきましょう。ひと口に「データ分析」とは言っても、部門や業界特性によって、取り扱うデータや適切な分析手法は異なります。

重要なのは「データ分析活動の目的を明確にする」ことです。何のためにデータ分析を行うのか、どのデータを活用してどんなアウトプットが欲しいのか、BIツールの導入によって実現したことを軸に必要な機能構成を洗い出しましょう。

機能が多すぎて、どう絞り込めばいいのかわからないという場合は、「ダッシュボード機能」「分析・集計機能」「レポーティング機能」に分類して、どこを重視して選ぶのか、それぞれの機能性に何を求めるのかを１つずつ確認してみるといいかもしれません。

そのほか、「製造業向け」「金融業向け」など業種・業界に特化したBIツールや、「予算管理」「販売管理」「生産管理」など特定業務に強い機能群をパッケージ化しているBIツールもあります。

3. 導入実績・活用事例

BIツールのようなITプロダクト・ITソリューションは、カタログや仕様書、公式サイトなどを見て評価することが難しく、詳しい人に説明を受けてもまだイメージが湧きにくいこともあります。

そういった際には、各サービスサイトの導入実績や顧客インタビューを参考にすることをお勧めします。BIツールは「業種 × 部門 × 課題 × データ規模」で活用の幅が広く、本記事でもご紹介した導入事例も、ほんの一部のソリューションに過ぎませんが、多くの実績を公開していることは、顧客からの信頼と評価の高さを証する指標となるでしょう。

また、同業他社がどの部門でどういった課題を解決しているのか、自社の状況に置き換えて適性を判断することもできます。

4. 操作性と分析レベル

BIツールは、あらかじめ準備された分析ロジックやサンプルレポートを活用すれば、簡単な操作でデータ分析やレポート作成を行うことができます。ただし、カスタマイズの柔軟性によっては、分析処理の範囲を狭めることになるので注意しましょう。操作性がよくても、自社が求めるレベルの分析ができなければ本末転倒です。

また、BIツールの中には、統計学やデータベースの知識を要するデータアナリスト向けのハイエンドモデルもあります。自社でデータアナリストやデータ分析の知見のある人材を確保できる場合は、データ分析や管理をすばやく効果的に行えるように、カスタマイズ性の高いハイエンドツールも視野に入れておくといいでしょう。

チュートリアルや初心者向けトレーニングコンテンツを準備しているサービスもありますので、誰が分析処理を設定し、誰がレポート出力やダッシュボードの閲覧を行うのかを踏まえて、操作性と分析レベルのバランスの取れた製品を選定しましょう。

5. サポート体制

BIツールを導入すると、一時的ではありますが情報管理体制や業務プロセスに大きな変化が伴います。特に導入初期には、初期設定からシステム連携、操作方法など、サポートを必要とする場面が多いツールです。

国産ツールや日本法人を持つ海外ツールは、手厚く対応してくれる傾向がありますが、トラブル発生時の対応や問合せ方法、サポートの適用範囲などは、事前にしっかりと確認しておきましょう。

BIツールを利用するユーザーのデータ分析知識やツール知識が乏しい場合は、初心者レクチャーや定期セミナー、コンサルティングサポートを行ってくれるサービスを選ぶことをお勧めします。

特におすすめのBIツール13選

国内外でリリースされている数多くのBIツールの中から、特に豊富な導入実績を持つサービスを厳選してご紹介します。

1. Tableau

Tableauは、世界7万社以上の導入実績を持つ市場で最も選ばれている分析プラットフォームです。アナリスト、データサイエンティスト、学生、教員、エグゼクティブ、ビジネスユーザーと、「あらゆるユーザーがデータを見て理解できるように支援する」ことをミッションに、誰もが使える直感的なび時ある分析で目的のデータを迅速に可視化します。

2. Looker Studio（旧 Googleデータポータル）

Looker Studio（旧 Googleデータポータル）は、Googleが無料で提供しているBIツールです。プログラミングを使うことなく、さまざまなデータソースに接続して必要なデータを抽出し、柔軟にカスタマイズできる便利なダッシュボードとレポートに落とし込むことができます。

また、GoogleアナリティクスやGoogle広告、BigQuery、スプレッドシートといったGoogleサービスとの互換性が高く、ほかにもMySQLやFacebook広告、MailChimpのような数百種類を超える外部データとのコネクタも供えられています。

3. Microsoft Power BI

Microsoft Power BIは、個人から組織全体にまでスケーリングする分析プラットフォームです。組織の全員があらゆるレベルで最新の分析を活用し、データに基づく意思決定を下せる企業文化作りを支援します。

数百ものデータ視覚化と組み込みのAI、Excelとの緊密な統合、事前作成済みのカスタムデータコネクタなどのスマートな機能を駆使して、価値のある分析情報を探し出し、チームや組織で共有することが可能です。

4. CRM Analytics（旧 Einstein Analytics）

CRM Analytics（旧 Einstein Analytics）は、CRMのために設計されたデータ分析ツールです。Salesforce社のTableauアナリティクスに付帯し、AIによる分析によって営業・マーケティングに関するインサイトを瞬時に発見します。

5. 軽技Web

軽技Webは、全社規模でのデータ活用を進めるためのシンプルなBIツールです。複数システムからデータを手作業で集めるなど、日々の業務に潜む非効率を解消し、データ検索・活用の業務のあり方を根本的に改善します。

IT部門に頼ることなく現場の担当者自身が欲しいデータを自由に取得できるように、Excel出力やレポート作成・自動化など、取得データを実際の業務につなげるための機能も揃えています。

6. GoodData

GoodDataは、データの収集・連携から、加工、可視化、共有まで自動化できるオールインワン型のクラウドBIツールです。データ共有やレポート作成業務を効率化し、その時間や負担を4分の1に削減します。

プランによる機能の違いはなく、利用人数も無制限のため、特定部門からスモールスタートし、段階的に全社レベルへと拡大することが可能です。部門、部門間、全社、グループ企業間など、さまざまなシチュエーションで情報を共有できます。

7. Domo

Domoは、あらゆるデバイスからダッシュボードへアクセスできるBIプラットフォームです。信頼できるデータソースから1,000種類以上ものプラグイン型コネクターによって、分散するデータをリアルタイムで統合・可視化し、必要なデータ分析を提供します。

直感的なUIがデータの可視化と分析を容易にし、ユーザーの実力を引き出します。データガバナンスを維持しながら、BIタスクの負荷を最小限に抑えることが可能です。

8. Qlik Sense

Qlik Senseは、38,000 社を超える顧客やトップアナリストに選ばれるクラウド型データ分析ツールです。大規模な超高速の処理性能で、あらゆるスキルレベルのユーザーが思考のスピードで自由にデータを探索し、意思決定を下すことができます。

リアルタイムのデータパイプラインとアクション指向の分析機能を組み合わせて、「その瞬間」のインサイトを提供し、ビジネスのあらゆる瞬間を捉えることが可能です。

9. FineReport

FineReportは、GUI画面で効率よく帳票とダッシュボードを開発できる帳票・BIツールです。2020年8月時点で、233業種11,000社以上の企業に導入されており、GartnerやForbesによるランキングにも入選する国際的評価も高いツールとして知られています。

また、iOS・Androidに対応し、モバイルデバイスとパソコンで同一帳票を閲覧する上に、他社のモバイルアプリへの組み込みも可能です。どこでもいつでも企業の情報を把握できます。

10. MotionBoard

MotionBoardは、データの接続から分析・可視化、レポート出力・共有など、データ活用に必要な機能を1つのプラットフォームで提供するBIツールです。属人化しやすい集計・分析業務を誰でも気軽に行えるようになり、組織全体で共通の指標を見える化して行動につなげます。

また、柔軟な問い合わせ対応や、トレーニング動画・日本語マニュアルなど、サポート体制も充実しており、全社でのデータ活用を推進するための課題や悩みから解消できます。

11. LaKeel BI

LaKeel BIは、分析業務がはじめてのスタッフでも使いこなせるオールインワンのセルフサービスBIツールです。日本国内向けに作られたメニューやExcelのような操作感、また国産ならではの手厚いサポートによって、煩雑なデータをわかりやすいレポートへと即座に変換します。

経営分析や人事分析をはじめ、多くの国内企業で行われている実際の業務を想定したテンプレートを多数用意。データをセットするだけですぐに開始できます。

LaKeel BIのプラン詳細

ユーザー単位ではなく、サーバーライセンス型の料金体系です。詳細はお問い合わせください。

12. Actionista!

Actionista!は、専門知識を持たない部門担当者自らがデータ分析を行うことを目的としたBIソリューションです。マニュアル要らずのわかりやすい操作性と、ライセンスの購入で企業内すべてのユーザーが利用可能な抜群のコストパフォーマンスで、組織・部門横断で活用が広がります。

13. WebFOCUS

WebFOCUSは、企業内外にいるさまざまな立場や役割の人へ、意思決定に必要な情報を提供できる統合BIプラットフォームです。Oracle、SQLServer、DB2をはじめ、約80種類のデータソースに対応し、あらゆる人が最適な形やタイミングで情報を「活用しやすく・伝えやすく・展開しやすい」ようにデザインされています。

また、日本全国にいる約75人の専任技術者が、実現したいことに応じたサービスやサポートを提供してくれるのも強みの一つです。90%以上の高い満足度評価を得ており、業種・業態を問わず、これまで1,300社以上の企業に導入されています。

BIツールの導入を成功に導くための重要な考え方

前章のケースに見られる通り、BIツールの導入に失敗する原因のほとんどは、データ分析活動への取り組み方にあり、BIツールそのものが扱いにくいというわけではありません。最後に、BIツール活用の方法論を実践に移すための重要な考え方をお話しします。

課題を整理し、データ分析の目的を明確にする

低コストから始められるクラウド型BIツールが増えてきたこともあり、以前よりもBIツールの導入ハードルは低くなりましたが、現状課題とデータ分析の目的は必ずクリアにしておきましょう。

当然ながら、課題によって収集すべきデータや分析手法は異なります。導入してから実はデータ自体が社内になかったというようなことは避けたいものです。

そもそも、BI（ビジネスインテリジェンス）は、企業内にあるデータの有効活用を主軸とした経営戦略（手法）であり、あくまでデータ分析やBIツールの利用は課題解決の手段です。どのようなデータ分析も課題設定が間違っていると、会社の利益や業務上の成果に繋がらず無駄になってしまいます。

データ分析から何を見出し、課題をどのように解消したいのかが不明瞭なままデータ分析を強引に進めてしまうと、いろいろと「気づき」や「発見」はあるかもしれませんが、それらを経営活動や業務へ「役立てる」に繋げなければ、データを活用できているとは言えません。

データ志向やBIツールの定着は、社員の動機付けから

失敗事例からも想定される通り、BIツールをポンと渡すだけでは現場に使ってもらえません。最低限の導入準備として、昨今のデータ活用の重要性とともに、BIツールの導入目的や達成すべきミッションを各部門の現場担当者に理解してもらわなければなりません。

加えて、BIツールを定着させるには行動を起こす動機付けの工夫も必要です。いくらデータ分析に取り組みやすい環境整備やノウハウ教育を行なっても、理解が進むだけで社員自身が能動的にデータ分析活動を行うようにならなければデータ志向は生まれず、BIツールも次第に使われなくなっていく可能性があります。

特に、これからデータ活用に取り組む部門では、あらゆる場面でデータの取り扱いに煩わしさや苦手意識が生じるかもしれません。トップから重要性を説かれても「なぜ、わざわざ不慣れなツールを使わなければならないのか」「データ分析を習得したところで何になるのか」といった変化に抵抗する心理も生まれるでしょう。

プロセスの理解だけでなく、実行できる人材を輩出するには、

• 実務での教育プログラムやハンズオン型の講習を提供して、データ分析を学ぶハードルを下げる
• データ分析スキルの習得に対して人事評価を付ける
• 専門力を発揮しやすい人員配置にする

といった、業務でBIツールを活用して使いこなせるようになるメリットや、データ分析に取り組む動機付けから行いましょう。

BIツール導入をプロに依頼することも選択肢の一つ

ここまでBIツールの選定から導入、定着までのポイントを解説してきましたが、実際には多くの工数と専門知識が必要になります。

適切なデータソースの統合、業務フローに合わせたダッシュボード設計、社内への定着支援など、成功するBIツール導入には様々な要素が複雑に絡み合います。

特にデジタルマーケティング領域でのBIツール活用を考えている場合、GoogleアナリティクスやMA・CRMツールとの連携、広告データの統合分析など、専門的な知見が求められる場面が多くあります。自社でのBIツール導入に不安がある場合や、より確実な成果を求める場合は、データ分析に精通した専門会社に依頼することも有効な選択肢です。

プロに依頼することで、目的に合わせた最適なBIツール選定から、技術的な導入支援、さらには導入後の継続的な運用改善まで、一貫したサポートを受けることができます。

また、データ分析の専門家による戦略的な提案により、単なるツール導入にとどまらず、実際のビジネス成果に繋がる活用方法を見出すことが可能になります。

まとめ｜BIツールでアクションに繋がるデータ分析を

社内に蓄積されている膨大な情報は、企業の競争力を維持するための大きな武器であり、企業の財産です。データ分析活動をサポートするBIツールの有効活用は、データに基づく意思決定サイクルを加速させ、経営戦略の可能性を広げてくれることでしょう。

BIツールの導入と定着を成功させるために重要なことは、具体的に「誰が何のためにBIツールを使うのか」といった導入意義だけでなく、ツール活用のメリットやデータ分析活動に取り組む動機付けの工夫を行うことです。本記事でご紹介した比較ポイントを参考にしながら、自社に最適なBIツールをご検討ください。