こうしたUGC(ユーザー生成コンテンツ)は、購入を検討する人の不安を解消するだけでなく、生成AIや検索エンジンが商品を紹介・評価する際の判断材料にもなり得ます。一方で、なりすましや大量投稿によるフェイクレビューをどう見分け、どう防ぐかも、UGCを活用するうえで避けて通れない課題です。

本記事では、UGC活用ツールの「U-KOMI」を提供する株式会社サブスパイアに、AI時代のAEO(AI検索最適化)におけるUGC活用の考え方と、フェイクレビュー対策や売上への効果について、UGC活用を検討する際に気になるポイントについて、詳しくお話を伺いました。

* 出典：AIが生む消費行動のジレンマ。AIの“お薦め”に86%が懸念、その一方で高まるオンラインレビューの信頼度 – ネットショップ担当者フォーラム (参考：U-KOMIブログ)

取材ベンダー情報

取材ベンダー：株式会社サブスパイア
提供サービス：U-KOMI
ご担当者様： 代表取締役 チャーチル・ライリー 氏

UGC活用ツール「U-KOMI」とは？

U-KOMIは、株式会社サブスパイアが提供するUGC活用ツールです。ECサイトやSNSに投稿されたレビュー・UGCの収集から、承認・管理、サイトへの掲載、効果分析までを一気通貫でサポートします。

ITreviewでは、本日時点(2026年9月1日)で「91件」のレビューが投稿されており、満足度も5点満点中「4.5」と高く、多くのユーザーから支持を集めているUGC活用ツールといえるでしょう。

Q：UGC(ユーザー生成コンテンツ)とは何ですか？

A：UGCとは、User Generated Content(ユーザー生成コンテンツ)の略語で、企業ではなく、実際の商品・サービス利用者が作成・投稿するコンテンツのことです。代表例には、ECサイトの商品レビューや口コミ、SNS投稿、購入者が撮影した写真・動画などがあります。

UGCには、企業の広告や商品説明とは異なり、実際の使用感、サイズ感、良かった点や気になった点など、利用者の体験が含まれます。同じ消費者の立場からの情報として受け止められやすく、購入を検討する人が商品を自分ごととしてイメージし、安心して選ぶための判断材料になります。

生成AIが文章や画像を簡単に作れる現在、前述の調査のとおり消費者の86%がAIによるおすすめに懸念を持っているということもあり、実際の購入者による「本物のレビュー」の価値が高まっています。また、ChatGPTなどの生成AIや検索エンジンが商品を紹介・評価する際にも、サイト内のUGCや、情報を機械が理解しやすく整理した「構造化データ」が重要な判断材料になり得ます。

これはGEO・LLMOと呼ばれる、生成AIに自社情報を正しく理解・引用してもらうための対策にもつながります。さらに、自社ECサイトに蓄積された質の高いレビューは、顧客理解や商品改善、販促に活用でき、競合が簡単には再現できないデジタル資産です。将来的には、M&Aを含む企業価値の評価にも影響し得る無形資産といえます。

U-KOMI の機能

「U-KOMI」では、購入者によるテキストレビューに加え、写真・動画付きレビューやInstagram、X、TikTokなどのSNS投稿をUGCとして収集・活用することができます。

集めた投稿はトップページや商品詳細ページなどに掲載でき、星評価、Q&A、購入確認済み表示と組み合わせて、企業の説明だけでは伝わりにくい使用感や利用場面を提示します。

さらに、AIレビュー要約・感情分析、閲覧数やCVRの分析にも対応しています。Bazoraと連携すれば、レビューや購入データを基にファンが交流するコミュニティを構築でき、継続的に生まれる体験談や質問への回答を新たなUGCとして蓄積できます。収集から販促への活用まで一貫して支援します。

Q：自社の情報をAIに引用してもらうには、どうすればいいですか？

A：自社サイトの構造化データ整備に加え、購入者レビューやコミュニティに蓄積された生の体験を充実させることが有効です。AIは公式サイトだけでなく、レビューサイト、SNS、Q&Aサイト、ユーザーコミュニティなども参照する場合があります。

まず、商品の特徴、価格、仕様、使い方、よくある質問を自社サイトに掲載し、定期的に更新します。AIがページを閲覧できる状態にし、商品・レビュー・FAQなどに、機械が理解しやすい「構造化データ」を設定することも有効です。

重要なのが、購入者レビューや写真・動画などのUGC(ユーザー生成コンテンツ)と、利用者が交流するコミュニティの蓄積です。コミュニティには、長期使用後の感想、ニッチな疑問への回答、トラブルの解決策など、企業の説明だけでは得られない「生の体験」が集まります。投稿への返信や評価によって情報が補足・訂正され、最新の話題や利用者の言葉も反映されやすいため、AIが実用的な回答を作る際の有力な情報源になり得ます。

自社サイト、外部レビューサイト、SNS、コミュニティに正確で一貫した情報があり、複数の利用者による体験が確認できれば、AIが情報を照合しやすくなります。こうした取り組みはLLMO(大規模言語モデル最適化)とも呼ばれます。AI向けに文章を量産するのではなく、人に役立つ独自性・信頼性・最新性のある情報を継続的に増やすことが基本です。

U-KOMI の機能

「U-KOMI」では、レビュー、写真・動画、商品Q&A、SNS投稿など、自社の商品・サービスに関する具体的なUGCを継続的に収集し、ECサイト上に蓄積・公開することができます。

購入データと紐づく投稿には「購入確認済み」と表示でき、信頼性を伝えやすくなります。また、レビューを商品ページに整理して掲載し、AIによる要約や感情分析で内容を把握しやすくできます。

FAQ機能と商品Q&Aは構造化データにも対応しており、内容をAIや検索エンジンが読み取って理解しやすい形式で提供できます。

Bazoraとの連携では、利用者の体験談や疑問への回答が集まるコミュニティも形成できます。検索・閲覧可能な有益な情報を増やし、自社情報がAIに発見・評価されやすい情報基盤づくりを支援します。

該当機能に関するレビュー(一部抜粋)

効果的なツールです！サポートも手厚いです！
「Google検索結果連携がとても有難いです。商品名を指名検索した際、スニペット(説明文)の下にスターレーティングが表示される事で、大幅なクリック率アップに繋がりました。導入によるSEO効果もあり、商品名検索順位が概ね上昇しています」
引用元：https://www.itreview.jp/products/u-komi/reviews/187280

Q：フェイクレビュー対策には、どのような方法がありますか？

A：購入者認証により、購入者と非購入者のレビューを区別することに加えて、低評価も含めた透明性の高い公開方針の両立が欠かせません。フェイクレビューを完全に防ぐことは困難ですが、複数の対策を組み合わせることで、リスクを抑えて信頼性を高められます。

生成AIの普及により、自然な文章や画像を大量に作れるようになり、未購入者による投稿や大量投稿、なりすましレビューの判別が難しくなっています。最も重要なのは、注文データと投稿を紐づける「購入者認証」です。誰でも投稿できるレビューと、購入履歴を確認できた「Verified Buyer(検証済み購入者)」のレビューを区別します。

また、良いレビューだけを掲載すると、かえって不自然な印象を与えます。低評価を含む公開方針、投稿日時、購入確認、恣意的に編集しない透明性を保つことが大切です。購入者レビューの割合、レビュー公開率、顧客への返信状況などを基準としたトラストバッジ(認証メダル)を表示すれば、誠実な運営姿勢を分かりやすく伝えられます。

第三者のレビュープラットフォームを利用し、収集・確認・掲載基準を明示することも、運営の客観性を高める方法です。こうした検証情報は消費者の安心につながり、AIや検索エンジンが情報の信頼性を判断する際の参考になる可能性もあります。ただし、認証だけで不正を完全に防げるわけではありません。不正傾向を定期的に点検し、通報、再確認、非公開化の手順を継続的に見直すことが重要です。

U-KOMI の機能

「U-KOMI」では、注文データとレビューを紐づけ、実際の購入者による投稿に「購入確認済み」と表示できます。誰でも投稿できるレビューと購入者レビューを区別することで、閲覧者が情報の確かさを判断しやすくなり、なりすましやサクラ (フェイクレビュー)への不安を軽減します。

また、投稿内容の審査、公開・非公開の管理、NGワード設定、AIによる感情分析などを通じて、不適切な投稿の確認を支援します。さらに、認証・実績・透明性などを示すトラストバッジをサイトに掲載し、ショップの運営姿勢を可視化できます。

単純に低評価を排除するのではなく、投稿者確認と透明な公開方針を組み合わせることが重要です。複数の対策で信頼性を補完します。

該当機能に関するレビュー(一部抜粋)

使い勝手の良いシステム
「AIでのBadレビュー掲載保留自動化やNGワード機能。新着レビュー投稿時、ネガティブな要素があるとAIが判断したレビューは掲載保留にすることが出来るので、忙しくてタイムリーに確認ができないときに例えば正当な理由のないネガティブな評価がつくことを防げます」
引用元：https://www.itreview.jp/products/u-komi/reviews/169610

Q：購入確認済みレビューには、どのような効果がありますか？

A：購入確認済みレビューとは、注文データと投稿を紐づけ、実際に商品を購入した人のレビューであることを確認したものです。購入確認済みレビューは、サクラや虚偽の口コミへの不安を減らし、商品やショップへの信頼向上につながります。

購入者によるサイズ感、使い心地、メリット・デメリットなどの具体的な情報は、購入を迷う人の疑問を解消し、最後の一押しになります。レビューが継続的に追加されれば、利用者の言葉が商品ページに増え、検索エンジンが内容を理解する材料となるため、検索露出の機会が広がる可能性もあります。

さらに、購入者の評価や不満は、商品やサービスを改善する貴重な情報になります。確認表示のないレビューが直ちに偽物という意味ではありませんが、購入の事実を確認できない点が異なります。購入確認済み表示と認証メダルにより、個々のレビューの信頼性と、ストア全体の誠実な運営姿勢を分かりやすく伝えられます。

U-KOMI の機能

「U-KOMI」では、ECカートの注文データとレビューを紐づけ、実際に商品を購入した人の投稿へ「購入確認済み」表示を付与できます。これにより、サクラや虚偽の口コミへの不安が軽減され、商品やショップへの信頼向上につながります。

通常の投稿と明確に区別されるため、閲覧者はサクラ(フェイクレビュー)やなりすましではないと判断しやすく、サイズ感、使い心地、メリット・デメリットなどを安心して購入判断に利用できます。購入前の不安を減らし、CVR向上を後押しするほか、購入者の率直な意見を商品・サービス改善にも活用できます。

また、U-KOMIのトラストバッジでは、認証、実績、透明性などショップの取り組みを可視化できます。バッジがない投稿よりも、投稿者と運営者双方の信頼性を伝えやすい点が特徴です。商品や店舗への安心感を高めます。

該当機能に関するレビュー(一部抜粋)

ECサイトの信頼性UPに役立っています
「サイトの信頼性向上にとても貢献しています。ユーザーレビューがないECサイトでは、実際に商品が届くのか不安になることがありますが、豊富なレビューがあることで店舗の活気を感じ、安心して商品を購入できるようになります」
引用元：https://www.itreview.jp/products/u-komi/reviews/204810

Q：ファンコミュニティは、UGC活用にどう役立ちますか？

A：ファンコミュニティは、顧客同士が商品やブランドについて交流することで、UGC(ユーザー生成コンテンツ)が継続的に生まれる場所になります。レビュー、写真・動画、使い方、質問への回答、改善要望が蓄積され、購入時の不安解消や商品開発、販促に活用できます。

CRM(顧客関係管理)が購入履歴を基に関係を管理するのに対し、FRM(ファン関係管理)は、投稿や応援を含むブランドへの共感・貢献を可視化し、関係を深める考え方です。掲示板、Q&A、写真投稿、アンケート、先行体験を用意し、活動にポイントやバッジを付与することで、UGCが生まれ続ける仕組みをつくれます。U-KOMIとBazoraを連携すれば、レビュー・購入データと会員情報を結びつけ、レビューに会員のアイコンやバッジを表示できます。

AI検索がコミュニティを参照する理由は、商品データだけでは得られない「人間の生きた知恵」があるためです。長期使用後の感想、ニッチな疑問への回答、トラブルの解決策は、AIが自ら体験して得られる情報ではありません。返信や評価、運営者の管理を通じて内容が補足・訂正され、集合知になるほか、最新の話題や利用者の言葉も反映されやすい特徴があります。

そのため、公開され検索可能なコミュニティは、AIが回答を作る際の引用候補になり得ます。投稿者の同意、個人情報、内容の正確性を管理し、AI対策よりも人に役立つ交流を育てることが基本です。

U-KOMI の機能

「U-KOMI」で蓄積したレビュー・購入データをBazoraと連携することで、ブランドのファンが参加・交流するコミュニティづくりに活用することができます。

Bazoraは、購入履歴を中心に顧客を管理するCRMに対し、投稿、交流、応援、紹介といったファンの行動も捉えて関係を育てるFRM(ファン関係管理)の考え方に基づくサービスです。

単発のレビュー依頼にとどまらず、利用者の体験談、質問への回答、活用方法、改善要望が継続的に生まれる場を形成できます。公開された独自の体験情報は、購入検討者の参考になるだけでなく、AI検索が実用的な回答を作る際の引用候補にもなり得ます。

該当機能に関するレビュー(一部抜粋)

圧倒的な手間の無さと、オンラインでの接客感の復活
「開封率30%のメルマガで他のお客様のリアルな声（良い点も厳しい点も）を届けることで、『レビューを読む、商品を買う、さらに自分もレビューを書く』という売上の好循環が生まれています」
引用元：https://www.itreview.jp/products/u-komi/reviews/237372

Q：UGCを活用すると、売上はどう変わりますか？

A：UGCを活用することで「流入・購入率・広告効果・継続購入」を通じて、売上向上が期待できます。レビューや写真・動画には、使い心地やメリット・デメリットなど、企業の宣伝だけでは伝えにくい実体験が含まれ、購入前の不安を減らして最後の一押しになります。

商品ページやランディングページにUGCを掲載すれば、外部サイトで口コミを探す手間が減り、離脱抑制やコンバージョン率(CVR)の改善につながります。SNS広告に許諾済みのUGC素材を使えば、自然な訴求ができ、クリック率(CTR)やCVR、顧客獲得単価の改善も期待できます。

SEOの面でも、利用者の言葉が商品ページに増えて検索流入の機会が広がります。構造化データにより検索結果に評価やレビュー件数が表示されれば、クリックを後押しする可能性もあります。

U-KOMI の機能

「U-KOMI」では、導入によって売上が向上した事例が多数報告されています。例えば、株式会社ラストドリップデザインズへのインタビューでは、CVRが改善し、導入前と比較して売上高が約2倍になったことが紹介されています。

また、そのもの株式会社では、Googleショッピング経由のCVRが150％、自然検索のクリック率が136％改善したことが報告されており、いずれも売上への貢献がうかがえます。顧客の評価や不満を商品や接客の改善に反映することで、満足度やリピート率の向上に活用できるといえるでしょう。

該当機能に関するレビュー(一部抜粋)

U-KOMIの利点
「導入から2年半でレビュー総数は20,000件を優に超えました。レビューがある商品の商品詳細ページで、約35%のお客様はレビュー領域を表示しており、さらにCVRは無い商品と比較して3倍ほど高いため、その分売り上げが向上しています」
引用元：https://www.itreview.jp/products/u-komi/reviews/237669

Q：UGC活用ツールを選ぶとき、何を比較すればいいですか？

A：UGC活用ツールは「何を集め、どこで使い、何を改善するか」で比較します。具体的には「収集できるメディアの幅、管理のしやすさ、掲載の自由度、ECカートとのデータ連携の豊富さ」などを軸に製品を比較するとよいでしょう。

まず、ECレビューやInstagram、TikTok、Xなど、必要なメディアに対応し、写真・動画をハッシュタグやキーワードで自動収集できるかを確認します。

管理面では、投稿を承認・分類・検索しやすいか、不適切な投稿や薬機法のチェックやNGワード設定ができるか、操作しやすいかを比べます。SNS投稿の転載では、利用許諾に関する機能があるかも重要です。

掲載面では、自社サイトやLPへの埋め込みとデザイン調整を確認します。特に重要なのが、対応するECカートとデータ連携の豊富さです。API連携、メール連携、CSVファイルなどから自社環境に合う方法を選べるか、注文・商品・顧客情報をどこまで自動反映できるかを比較します。

レビュー依頼、購入者確認、ポイント付与、公開、分析までを自動化できれば、ECマーケターの手入力やCSV作成、確認作業を減らせます。高機能でも日常作業が増えるツールは定着しにくいため、作業時間や運用人数を含む総コストで判断します。

表示・クリック数、CVR、売上貢献、レビュー獲得率を分析できるか、導入支援、対応速度、機能改善、料金も確認します。無料トライアルで一連の運用を試しましょう。ITreviewでのU-KOMIの評価も重要な比較材料になります。

U-KOMI の機能

「U-KOMI」では、比較対象となる機能を幅広く備えています。テキスト・写真・動画レビュー、Instagram・X・TikTok投稿の収集、承認・非表示、商品との紐づけ、UGCギャラリー、利用許諾管理、分析などに対応しています。

メール・LINE・QRコードによるレビュー依頼、購入確認済み表示、AIによる要約・返信・感情分析に加え、レビュー投稿者へのポイントやクーポンの自動付与も可能です。

デザイン面においてはカスタムCSSでサイトの世界観に合わせられ、エンタープライズプランではブランドに応じた完全カスタム制作のレビューウィジェット作成できます。

また、YOKIYAKIとの連携により、レビュー内の薬機法・景品表示法に抵触する可能性のある表現の検知を支援します。選定時は機能数だけでなく、主要・独自ECカートとの連携、管理画面の操作性、導入支援、運用工数、料金をデモや無料トライアルで比較することが大切です。

該当機能に関するレビュー(一部抜粋)

ECサイトの信頼性UPに役立っています
「高機能かつ日本語対応のレビュー収集ツールを探しているならU-KOMI一択かと思います。似たような高機能レビューツールは他にもありますが、それらと比べると手ごろな価格になりますので、U-KOMIは最良の選択肢になると思います」
引用元：https://www.itreview.jp/products/u-komi/reviews/204810

Q：UGC活用ツールの費用はどれくらいですか？

A：UGC活用ツールの費用は、機能やサイト規模によって異なります。ITreviewの掲載例では、無料プランのほか、月額5,000円台から使える製品があります。一方、高度な機能や専任サポートを含むサービスは、月額数万円以上または個別見積もりが中心です。

多くのUGC活用ツールの場合、料金体系は、月額固定制、レビュー依頼数・投稿数・表示回数・通信量に応じた従量課金制、企業の規模や要件に応じた個別見積もりに分かれます。月額だけでなく、初期設定、連携開発、追加アカウント、データ容量、SNS連携、サポートなどの費用も確認します。

そのため、製品を比較するときには、レビュー収集、ECカート連携、許諾管理、分析をどこまで自動化できるかを確認するのがおすすめです。担当者の作業時間や外部制作費を含む総コストと、CVRや売上の改善効果を見積もり、無料トライアルで使いやすさと必要機能を検証するとよいでしょう。

U-KOMI の機能

「U-KOMI」では、公式サイトで料金を公開しており、通常プランはスタンダードが月額36,300円、SNS連携を含むプロが月額60,500円、エンタープライズは個別見積もりです。

有料プランには、いずれも1カ月の無料トライアルがあります。makeshop利用者向けには、無料プランと月額5,500円(税込)のスタータープランも用意されています。カラーミーショップ、らくうるカート、Bカート利用者は、スタンダードプラン・プロプランに加えて月額5,500円(税込)のスタータープランを、Shopify利用者は月額30ドルのスタータープランを選択できます。

比較する際は、月額料金だけでなく、初期設定、連携開発、データ通信量、追加機能、サポート範囲も確認します。レビューの収集から掲載・分析までの自動化によって削減できる運用工数と、CVRや売上への効果を含めた総コストで判断することが重要です。

該当機能に関するレビュー(一部抜粋)

ECサイトの信頼性UPに役立っています
「U-KOMI以前に使用していたレビューアプリと比較すると半額以下にはなりましたが、実際に使ってみると、コストパフォーマンスはどれだけ機能を活用できるかにかかっていると実感しました」
引用元：https://www.itreview.jp/products/u-komi/reviews/204810

Q：UGC活用ツールには、どのような機能がありますか？

A：製品によって様々ですが、主にレビューやSNS投稿を「収集・管理・掲載・分析」する機能があります。自社の用途に合った製品を選ぶことが重要です。

収集機能では、購入後の顧客へメールやLINEでレビューを依頼したり、各媒体の投稿をハッシュタグなどから取得したりできます。写真・動画付きレビューやカスタム質問に対応する製品もあります。

管理機能では、投稿の承認・非表示、NGワード設定、商品との紐づけ、タグ付け、分類を行います。SNS投稿をサイトや広告に転載する際、投稿者へ利用許諾を依頼し、承諾状況や利用範囲を記録する権利管理機能も重要です。

掲載機能では、レビューや写真・動画をECサイトやLPに一覧、カルーセル、ギャラリー形式で表示します。商品連携、星表示、構造化データ、購入者確認済みバッジに対応するツールもあります。

分析機能では、レビュー数、平均評価、感情傾向、表示・クリック数、コンバージョン率、売上貢献を確認し、商品改善や販促に活用します。

U-KOMI の機能

「U-KOMI」では、AIによるレビュー要約、返信文作成、感情分析・タグ付け、多言語対応といった各種機能を提供しています。レビュー・UGCの収集から整理、掲載、分析までを一つの管理環境で行えます。

購入者確認済み表示やトラストバッジで信頼性を可視化するほか、YOKIYAKIとの連携により、薬機法や景品表示法に配慮したレビュー公開管理を支援できます。

収集機能では、メール・LINE・QRコードによるレビュー依頼に加え、写真・動画レビュー、カスタム質問、商品Q&A・FAQ一覧、Instagram・X・TikTokとの連携に対応しています。投稿者にはクーポンやポイントを自動付与でき、集めたコンテンツは商品ページやUGCギャラリーに掲載できます。

管理面では、投稿の審査・分類・商品との紐づけが可能です。AIがレビューの要約や感情分析を行うほか、3種類のトーンと多言語に対応した返信文を作成し、運用工数を削減します。さらに、購入確認済み表示やトラストバッジで信頼性を可視化できます。

ダッシュボードでは、投稿数、平均評価、エンゲージメント、CVRなどを確認できます。利用できる機能の範囲は、契約プランや連携環境によって異なるため、自社の目的と運用体制に合わせて選ぶことが大切です。

該当機能に関するレビュー(一部抜粋)

圧倒的な手間の無さと、オンラインでの接客感の復活
「管理画面が直感的で非常に使いやすく、AIを用いたレビュー返信機能を活用すれば、『担当者1名のワンオペ』で日々のレビュー管理をスムーズに回すことができます」
引用元：https://www.itreview.jp/products/u-komi/reviews/237372

Q：UGC活用ツールのランキングは、選定にどれくらい参考になりますか？

A：ランキングは、利用者満足度や実績を第三者視点で比較できる重要な判断材料であり、製品選定の候補を絞り込むうえでは重要な存在です。

UGC活用ツールのランキングは、候補を絞り込み、第三者による評価を確認するうえで有効です。ベンダーの説明だけでは分かりにくい利用者の満足度や使いやすさ、導入・管理のしやすさ、サポート品質などを、共通の基準で比較できます。受賞歴や導入社数、継続率も、サービスの実績や安定性を判断し、導入前の不安を軽減する材料になります。

U-KOMI の機能

「U-KOMI」は、ITreviewの「Best Software in Japan 2026」でTOP100を含む3部門に選出されています。また、公式サイトでは16期連続のLeader受賞、継続率98％以上、導入企業2,500社以上という実績を公開しています。

同社では、商談やフォローアップメールで「Best Software TOP100」や「Voice Leaders」などの第三者評価を提示することで、機能や実績への理解が深まり、成約を後押しする場面も多いとのことです。

最終的には、デモや無料トライアルなどを通じて、操作性・サポート・日々の運用工数まで確認していただくことが大切ですが、検討中のユーザーが導入を決定する上では、UGC活用ツールのランキングは非常に重要な指標となっています。

まとめ：UGCは、AI時代の信頼と売上を両立させる資産になる

本記事では、UGC活用ツールの「U-KOMI」を提供する株式会社サブスパイアに、AI時代のAEO(AI検索最適化)におけるUGC活用の考え方と、フェイクレビュー対策や売上への効果について、UGC活用を検討する際に気になるポイントについて、詳しくお話を伺いました。

生成AIが購買行動に浸透するほど、実際の購入者が残す「本物のレビュー」の価値は高まります。UGCは、購入者認証やトラストバッジによって信頼性を担保しながら、ファンコミュニティでの交流を通じて蓄積され、売上向上とAIへの情報引用の両方を支える資産になるでしょう。

UGCを活用したレビュー収集や信頼性向上に関心のある方は、この機会に「U-KOMI」の導入を検討してみてはいかがでしょうか。

投稿 生成AIは何を根拠に推奨する商品を決めるのか？株式会社サブスパイアに聞く「AI時代に信頼されるUGC活用のヒント」を紹介 は ITreview Labo に最初に表示されました。

• 導入目的の曖昧さ
• データ基盤・品質に関する課題
• 組織・業務面の課題
• 技術的な課題
• 導入・運用の課題
• ROI（投資対効果）の課題

導入目的の曖昧さ

BIツールの導入目的が課題になる理由は大きく分けて2つあります。

• 目的が漠然としている
• 具体的なKPIの改善に結び付いていない

BIツールの目的が曖昧なままだと、ツール選定の軸がぶれたり、具体的なKPIの改善に結び付かなくなったりする原因になります。

BIツールは経営目標を達成するための手段ですので、自社が現在抱えている課題や問題を洗い出した上で「なぜBIツールを導入するのか」「どのような目標を達成したいのか」を明確にするところから始めましょう。

導入目的については測定可能なKPIに落とし込むことを意識しましょう。例えば「会議用資料の作成工数を50%減らす」など具体的な数値を盛り込むと導入後の効果を測定しやすくなります。

データ基盤・品質に関する課題

BIツールでは既存のデータを活用することになりますが、その際に以下のような問題が浮上する可能性があります。

• データ品質の問題
• データ統合の難しさ
• マスタ管理の不備

既存のデータの品質に問題があったり、データの統合に不備があったりすると、正しく分析できません。特に紙で保管しているデータは手入力が必要なことから、データの誤入力が起こりやすいです。

また、顧客や商品、組織などのマスタが適切に管理されていないと、データの整合性がとれず、データの重複や不足などの問題が発生して分析の精度が低下することもあります。

実際、ITreviewでも「個別条件でデータを抽出することができる人材が限られる」など、データ統合に難を感じている口コミがあります。

このような問題を解決するには、導入するツールのフォーマットに合わせたデータ管理を行う、社内のデータの現状分析を実施し、データの整理・収集に取り組むといった対策が必要になります。

顧客データ分析に便利

組織・業務面の課題

組織・業務面で課題になりやすい要素は以下3つです。

• 要件が曖昧
• 部門間の調整の難しさ
• 利用文化の不足

BIツールはさまざまなデータを分析・可視化できる一方、「何を分析したいのか」を定義しておかないと、自社の目的や課題解決に適したツールを選定できなくなる恐れがあります。

また、部門間の調整が難しいのも課題の一つです。特にデータを保有する部門とデータを使用する現場がスムーズに連携できないと、ツールを導入しても思ったような成果を得られない可能性があります。

さらにデータを利活用する文化が浸透していない企業の場合、現場への普及が滞るリスクもあります。

ITreviewにも「BIツールに慣れていないメンバーにはハードルがあり、属人化しやすいと感じる」といった懸念の声が挙がっています。

これらの問題を解決するには、ツールの導入目的やKPIなどを明確に設定するとともに、部門間の連携体制を整える、ツールの導入理由やメリットを周知するなどの対策が必要です。

営業データの可視化と分析を一気に効率化できるツール

技術的な課題

技術面では以下のような課題に注意しましょう。

• データ基盤が未整備
• パフォーマンス問題
• セキュリティ・権限管理

データに誤りや欠損が多い、データ更新を手作業で行っており、リアルタイムに最新の情報を得られないなど、データ基盤が整っていない場合、BIツールを活用したとしても適切な結果が得られず、分析の信頼性が低下する恐れがあります。

また、データ量や設計次第では、ダッシュボードの表示速度や集計処理に影響を及ぼし、パフォーマンス低下を招くことも考えられます。

さらに、セキュリティや閲覧権限設定がしっかり行われていない場合、外部からの不正なアクセスや従業員のデータ持ちだしなどによる、情報漏えいのリスクが高くなりがちです。

これらの課題を解決するには、データガバナンスを整備して信頼できるデータを蓄積するとともに、適切なアクセス権限の設定などの対策を講じる必要があります。例えば事前に定義されたユーザーの役割に基づいてアクセスを許可するRBAC制御などを採り入れてみるのも一つの方法です。

導入・運用の課題

導入・運用時に問題になりやすいポイントは以下3つです。

• ツール選定ミス
• ユーザー教育不足
• 運用体制不足

BIツールは製品によって機能や性能、料金が異なるため、自社の目的やニーズに合わないツールを選ぶと、期待した費用対効果を得られない可能性があります。

また、これまでツールやシステムを利用してこなかった企業の場合「ツールの使い方が分からない」「ツールについて社内でサポートする人がいない」といった課題が発生することがあります。

実際のレビューでも「操作画面のUIがわかりづらく、慣れるまで時間がかかる」「ヘルプページが不親切で、動画も英語でわかりづらい」など、現場への普及に手こずったという経験談が散見されます。

これらの課題を解決するためには、自社の課題や問題を洗い出した上で、どのような機能・性能を持つツールが必要なのか明確に定義することが大切です。また、導入前後にツールの使い方をレクチャーする、マニュアルを整備する、担当者や問い合わせ窓口などの運用体制を整えるなどの対策も講じた方が良いでしょう。

高機能なBIツール

ビジュアル・機能ともに充実、データリテラシーの高い人には最高

ROI（投資対効果）の課題

ツールのROI（投資対効果）については、以下のような課題があります。

• 効果が見えにくい
• 利用率が低い

せっかくBIツールを利用しても、会社の意思決定に使う体制が整っていなかったり、現場への普及率が悪かったりすると、ROIを実感しにくくなる可能性があります。

あるBIツールを導入したレビューでも「ダッシュボードのテンプレート機能があまり多くないため、ある程度レポートを作りなれている中級者以上向けのツールになっている」など、利用者が限定されてしまう課題に直面しているケースもあるようです。

BIツールで得られる効果を最大化するためには、どの意思決定を高速化したいのか、何を改善したいのかなど目的の定義をしっかり行うとともに、現場の声に耳を傾ける、必要に応じて導入後のフォローを行うなどの工夫が大切です。

操作は難しいが、レポートのビジュアライズ機能が良い

BIツール導入時は目的の明確化や運用体制の整備が不可欠</h2>

BIツールを導入する際は、目的を明確に定義した上で、ツールを適切に運用するための体制を整えることが大切です。また、実際にツールを選定する際は、あらかじめ決めた目的や予算を基に、ニーズに適した製品を選びましょう。

投稿 BIツールの導入における一般的な課題は何ですか？ は ITreview Labo に最初に表示されました。

実際の提供条件は製品によって異なるため、導入前に各ベンダーの最新情報をご確認ください。

7日間：短期間で操作性を確認できるクラウドサービス

チャットボットなど、短期間で操作性を確認できるクラウドサービスを導入する場合、7日程度のトライアル期間が設定されているケースがあります。

チャットボットツールは、ブラウザからログインするだけで利用できるものが多く、基本的な機能や操作性を短期間で確認しやすい特徴があります。そのため、ベンダー側も1週間程度でサービスの概要を体験できるように設定しているのが一般的です。

14日間：機能確認に一定の時間が必要なシステム

業務システムや販売管理システムなどは、機能確認に一定の時間を要するため、14日間程度のトライアル期間を設けている傾向があります。

業務システムには、勤怠管理や経理、営業支援など多くの種類があり、機能や設定項目が多い傾向です。例えば、販売管理システムには、マスタ入力や在庫管理といった機能が搭載されています。

そのため、基本的な機能を細かく確認できるよう、2週間程度のトライアル期間を設けているのが一般的です。

30日間：初期設定・動作確認・シナリオ作成に一定の時間が必要なシステム

PAツールなどは、業務シナリオの構築や検証に時間がかかるため、30日程度のトライアルが設定されるケースがあります。

RPAツールとは、データ入力や転記、システム関連携などの定型業務を、ロボットを活用して自動化するツールです。

トライアル期間では、自社で自動化できる業務を洗い出し、実際にシナリオを作成して操作性や機能を確認します。初期設定や動作確認に一定の時間がかかるため、1カ月程度のトライアル期間を設けるベンダーが多い傾向です。

1〜3カ月：高価格・複雑な業務システム

高価格帯のIT製品や複雑な業務システム（勤怠管理・人事管理・販売管理など）では、トライアル期間が1〜3カ月に設定されているケースが多いです。製品によっては、本当にそのツールが導入可能かどうかを試すPoC（概念実証）や導入支援がトライアル期間に含まれることもあります。

例えば、大企業で業務システムを導入する場合、複数の部署が関わることが多くあります。ツール導入では、現場の利用者が操作性を確認したり、自社の業務に合った機能を選定したりしなければなりません。そのため、1〜3カ月程度と長期間のトライアル期間が設けられることが一般的です。

ベンダーがトライアル期間を決める要因

ベンダーは、以下の要因を考慮してトライアル期間を設定しています。

• 製品・サービスの複雑さ

機能が多く複雑な製品ほど、理解や検証に時間がかかるため、トライアル期間が長く設定される傾向がある

• 導入の難易度

初期設定や環境構築に手間がかかる場合、実際に運用するまでに一定の期間が必要となる（30日～90日程度）

• 製品の価格帯

価格が高い製品ほど導入判断に慎重になるため、十分に検証できるようにトライアル期間が長く設定される場合がある

• 利用を想定しているユーザー（企業規模・業種）

大企業向けや専門性の高い業種では、社内調整や検証に時間がかかるため、長めのトライアル期間が設定されやすい

• 競合ベンダーが提供しているトライアル期間

他社製品と比較検討されることを踏まえ、同程度またはそれ以上の期間が設定される場合がある（競争力維持のため）

一般的に、機能がシンプルで導入しやすいサービスは短期間のトライアルとなり、高価格帯で設定や検証に時間がかかるシステムほど、トライアル期間は長くなる傾向があります。

また、利用を想定している企業の規模や業種も、トライアル期間を左右する要因の一つです。特に一部のBtoB向けのIT製品では、自社に合った製品かを判断するのに時間が必要となるため、長めのトライアル期間が設定されるケースが多いです。

競合ベンダーが提供しているトライアル期間を参考にして、期間を設定する場合もあります。

トライアル期間の目安を把握して自社に合ったIT製品を選ぼう

IT製品のトライアル期間は、導入する製品やプロジェクトの規模によって異なります。

一般的には7日～30日程度が目安ですが、大企業向けのシステムは使用感や運用体制の検証に時間がかかるためよ、より長い評価期間が設けられるケースがあります。

IT製品を選ぶ際は、トライアル期間の長さだけでなく、初期設定のしやすさや導入サポートの有無、ツール導入によって解決できる課題など、複数の項目を比較しましょう。

ITreviewでは、業務自動化に役立つIT製品やSaaSのレビューを掲載しています。ツール導入によって解決できた課題や導入後に感じた使い勝手、改善してほしいポイントなど、実際の利用者の声を確認できます。導入前の情報収集や製品比較にご活用ください。

ITreviewでIT製品のレビューを比較する

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そんな重要度の高い情報を効果的に運用するための製品が、BIツールです。本記事では、BIツールが現在どれくらい企業で採用されているのか、どれくらいの市場規模を有しているのかについて解説します。

BIツール導入のメリット

BIツールの導入は、データ活用を促進する企業において、極めて高い効果を発揮します。社内システムに点在しているデータを一箇所に集積し、全社的に使用可能にするなどの有用性を高め、データの資産価値を飛躍的に向上するのが特徴です。

また、データを一箇所に集めることで集計・分析にかかる時間を短縮し、分析結果を短期間で算出したり、分析担当者の負担を軽減したりできます。BIツールの多くはデータ分析の機能に優れており、分析にかけられるスキルや時間がなくとも、短期間でデータの解析を行い、ビジネスの現状把握に貢献します。

現在事業が抱えている課題や改善点を早急に把握することで、高いレベルでの意思決定を実現できるのが、BIツールです。

BIツールの市場規模

企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）推進に伴い、現在BIツールの導入企業は増加傾向にあります。ミック経済研究所が2020年11月に発表した「ビジネス・アナリティクス市場展望 2020年度版」によると、2019年度の市場規模は3,484億円を達成し、前年度比で13.5%の増加を遂げました。

また、2025年度までの年率平均成長率は13.3％増と推測されており、同年に7,368億円に達するという見立ても発表されています。BIツール市場には多くの企業が注目しており、強いニーズを感じている企業が増えていると捉えられるでしょう。

出典：ビジネス・アナリティクス市場展望 2020年度版 | デロイト トーマツ ミック経済研究所

BIツールの導入状況

それでは、現在のBIツールの実際の導入状況はどの程度となっているのでしょうか。調査会社のガートナージャパンが2019年に発表したデータによると、調査対象者の74％が自社でBIツールを利用していると回答したということです。

ただし、実際の利用状況については、導入企業の中でもさまざまな回答が得られています。自社でBIを利用しているという回答者のなかで、最も多い割合の41%は自身では利用していないと回答し、主に自身の分析ニーズによって、能動的に利用しているという回答者は35%にとどまりました。

またBIツールを利用していると答えた回答者でも、週1回以上利用している人は全体の49％となっています。BIツールを活用していないと答えた回答者に理由を尋ねると、「ツールの使い方が難しい、使いこなせない」が最も多く、「パフォーマンスが低い、処理に時間がかかる」が次に続きました。

BIツールを導入すればあらゆる課題が解決するとは限らず、自社に合った製品の導入を心がけることや、BIツールを正しく運用するための研修が必要であることなどがわかる調査結果です。

出典：企業におけるBIツールの導入状況に関する調査結果を発表｜ガートナー

BIツール導入を検討する際のポイント

上記のような結果を踏まえると、BIツールはただ導入すれば良いだけではなく、運用に当たってはあらかじめいくつかの検討事項をクリアにしておく必要があると言えます。

BIツールの導入を考えている場合、まず検討したいのは自社に必要な機能を実装しているかという問題です。BIツールには複数の種類があり、ツールごとに実装している機能は微妙に異なります。自社で必要としている機能を搭載していないBIツールを導入してしまうと、せっかくツール導入を推進しても、宝の持ち腐れとなってしまいます。あらかじめ自社で必要な機能を確認し、機能要件を満たした製品をピックアップすることが大切です。

また、既存のIT環境と導入予定のBIツールの相性も、導入前には検討が必要です。たとえばデータ連携などが可能なBIツールであれば、導入時の負担や運用時の手間がかからなくなるので、業務効率化に貢献します。自社のツールと相性の良いBIツールを導入し、負担削減を進めましょう。

初めてのBIツール導入という場合には、予算に見合ったツールかどうか、サポート体制は整っているかなども確認が必要です。中長期的な運用が前提のBIツール導入において、確実に費用対効果が得られる製品はどれかを正しく検討しましょう。IT活用やBIツールに慣れていない会社の場合、サポートが充実しているサービスを選定することで、BIツール運用のハードルを解消することができます。

人気のBIツール

最後に、多くの企業で導入が進む人気のBIツールを紹介します。どのツールを導入すれば良いかわからない場合、ひとまず以下のBIツールを検討候補にしてみましょう。

カスタマーリングス

カスタマーリングスはデータを集計するだけでなく、分析にかけて有効な情報を得るためのサポートに特化しているBIツールです。クリック操作で誰でも簡単に分析結果を得られる設計を採用し、初めてのBIツール導入でも安心のパフォーマンスが期待できます。

また、ただ集計結果を表示するだけではなく、独自の分析によって、集計担当者に気づきを与える仕組みを採用しています。データが示す新しい視点を、同ツールによって迅速に得られるようになるでしょう。

Dr.Sum

Dr.Sumは、社内に散らばったデータをまとめて集積し、有効なデータ活用を促進してくれるBIツールです。社内ツール開発はノーコードで実行できるため、プログラミングの経験やスキルがない人でも、簡単に管理や設定が行えます。

充実したサポート体制で93.8%の保守継続率を達成しており、安心して利用できるのもポイントです。根本的なデータ分析基盤の拡充に取り組みたい会社にとって、信頼できるサービスだと言えるでしょう。

Domo

Domoはデータドリブンな企業経営を実現する、最先端のテクノロジーを採用したBIツールです。一元化されたデータベースを一目で確認できるビュー機能を有し、アナリストの業務効率化を実現します。

既存のデータウェアハウスとBIツールの連携を強化できるのはもちろん、カスタムアプリケーションの作成およびデータパイプラインの自動化などにも対応できます。既存のデータ活用環境では満足できない方に、おすすめしたいBIツールです。

自社の課題に合ったBIツールを導入しよう

BIツールはただ導入すれば良いだけではなく、正しい製品選びができるかどうか、使いこなせるBIツールであるかどうかが大切です。自社でBIツールを使ってどのような業務を実現したいのか、あるいは自社のITスキルやデータベース構築環境はどの程度のものかを踏まえた上で、最適な製品を選びましょう。

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国内でもさまざまなBIツールが使用されていますが、その特徴は製品によって違います。自身の会社で活用できる製品を見つけるために、本記事ではBIツールの具体的な事例をご紹介します。現場で使った方のリアルなレビューも掲載しますので、ツール選定時の参考にしてください。

株式会社ダイショー（従業員1000人以上）｜ツール：Dr.Sum

株式会社ダイショーは、豊かな食文化の創造を目指す食品会社です。情報システム部門でDr.Sumを導入したところ、業務効率化につながりました。

導入前はクライアントとの通信が多く、スピード感で課題を抱えていました。しかし導入後は必要なデータしか引っ張ってこないため、社内トラフィックの低減に貢献しています。その結果、クライアントの待ち時間が減って業務の効率化につながっています。また食品メーカーのため大量の伝票データを集計する必要がありますが、即時集計が可能になり、生産性が上がりました。

参考レビュー：開発に多少のコツと知識が必要だが、集計の速さはグッド！

Dr.Sumは集計のスピードを求めている企業におすすめ！

Dr.Sumは、企業のデータ活用に必要な機能を網羅したデータ分析基盤です。DWH構築初心者から高性能を求める方まで、満足できる製品となっています。Dr.Sumの大きな特徴は、集計の速さです。インメモリエンジンを搭載しており、10億件のデータを瞬時に集計できます。数百億件の大容量データにも対応できるため、集計が多い企業に最適です。

株式会社リプライオリティ（従業員300～1000人未満）｜ツール：MotionBoard

株式会社リプライオリティは、通信販売総合支援事業などを展開する企業です。事務職全般でMotionBoardを導入したところ、資料を一元的に管理できるようになり、資料作成の工数が大幅に削減して収益改善につながりました。

導入前は、営業成績などを知るためにExcelで集計作業をしていました。しかし、社員のスキルによって情報量や集計スピードに差があるのが課題でした。導入後は一元的に行えるようになり、事務作業の効率化につながりました。また定期的に定量のデータを供給できるため、営業現場が営業成績を把握するスピードが上がり、結果的に収益改善にもつながっています。

参考レビュー：自由度が高い国産BIツール

MotionBoardは1つのツールで多くの機能を求める企業におすすめ！

MotionBoardは、データ活用に必要な機能を1つのプラットフォームで利用できるBIツールです。ツール1つにデータを集約できるため、ITリテラシーが低く社内での使用ツールを極力抑えたい企業におすすめです。

とくに集計機能が充実しており、パレート図・ヒートマップ・散布図など30種類以上のチャートでデータを可視化できます。ABC分析・RFM分析・ヒストグラムなど10種類以上の分析ロジックを搭載し、ノンプログラミングで高度な分析を行えるのもメリットです。知識がなくても多角的な分析を行えるので、意思決定の高速化も実現できるでしょう。

楽天損害保険株式会社（従業員300～1000人未満）｜ツール：Domo

楽天損害保険株式会社は保険会社で、日々大量のデータを取り扱っています。Domoの導入により、自社データベースと連動してデータ集計ができるようになり、ほぼリアルタイムでレポートを作成できるようになりました。その結果、タイムラグよって起きる社内の問い合わせが減りました。

一度設定すれば自動で定型的なレポートを作成できるため、大量のデータをダウンロードする時間や手間を省けるようになり、業務効率化につながっています。ダウンロードしたデータの保管場所に悩む必要がないのもメリットです。

参考レビュー：自動でタイムラグのないレポート作成が可能

Domoはリアルタイムでデータ分析を行いたい企業におすすめ！

Domoは、社内のデータをリアルタイムで集約できるBIツールです。あらゆるデータソースに接続してデータを1つに集約し、ビュー表示することでデータを分析できます。250種類以上のグラフ・表などから表示方法を選べるため、項目に応じて最適なチャートでデータを分析できるのが魅力です。

データを自動更新に設定すると、グラフもリアルタイムで最新のデータに反映されます。営業担当者から管理者まで簡単にデータを確認できるため、社内の誰もがスピーディーに意思決定できるようになります。リアルタイムでデータを集計し、リアルタイムで顧客の動向や自社の収益などを分析したい企業におすすめのBIツールだと言えるでしょう。

岡田装飾金物株式会社（従業員50～100人未満）｜ツール：軽技Web

岡田装飾金物株式会社は、大正10年に創業した金物の製造・販売を手がける企業です。軽技Webを導入したところ、各部門が好きなタイミングで必要なデータを取り出せるようになり、社内でも好評を博しています。とくに、input関数は検索条件を設定しやすいため重宝しています。

当初はシステム管理部門からの導入でしたが、ユーザー部門でも情報を取り出しやすいため、少しずつ他部署に浸透しました。現在は保存条件が増えて、各部門のニーズに対応できるようになっています。売上・在庫といったさまざまなデータを好きなように引き出せるため、社員満足度の向上につながっています。

参考レビュー：機能は多いが使いこなすまでに時間がかかる

軽技Webは情報の取り出しやすさを重視する企業におすすめ！

軽技Webは、誰でも簡単に必要なデータを抽出して活用できるBIツールです。クエリ検索やレポーティングに強みがあり、基幹システムのデータベースやDWHにアクセスして必要なデータを簡単に取得できます。データ集計やレポート出力を自動化できるため、業務の効率化・省力化を実現できるのがメリットです。

シンプルな操作性で、専門知識がなくてもデータを検索できるのも魅力です。ブラウザ上で条件を設定するだけで、必要なデータにアクセスできます。RPAにも対応しており、データを繰り返し確認する定型業務を自動化できます。

IP FORWARD株式会社（従業員20～50人未満）｜ツール：Amazon QuickSight

IP FOWARD株式会社は、日本・中国・東南アジア諸国を中心に、知的財産の創造・保護・活用をワンストップで対応するコンサルティング会社です。Amazon QuickSighを導入したところ、過大なレポートが業務を圧迫していることが判明し、顧客へのサービス提供に注力するようマネジメントを修正できました。

従量課金という料金体系も、Amazon QuickSighのメリットです。自社は大規模なデータベースは保有していませんが、分析系ツールを自由に使えるうえにアクセスするセッションに応じて料金が決定します。また、「ML Insights」という自動分析ツールを搭載しており、データの組み合わせを提案してもらえるのも良かった点です。

参考レビュー：アマゾンのBIツール

Amazon QuickSightは従量課金の料金プランに魅力を感じる企業におすすめ！

Amazon QuickSightの大きな特徴は、従量制の課金制度です。月額プランであれば、500セッションを月額250USDで使用できます。追加セッションに応じて、0.5USDの超過料金が加算される仕組みです。Amazon QuickSightは大規模なデータベースを高速で分析できるため、データ量の多い企業に適しています。しかし、データ量が限られており低コストでツールを利用したい企業にも適していると言えるでしょう。

自社に適したBIツールを導入しよう

各BIツールにはそれぞれ特徴があるため、自社に合った製品を導入するのがポイントです。自社にぴったりのBIツールを導入して、業務効率化と業績アップを実現しましょう。

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本記事では、データ集計・分析に利用できるBIツールの歴史や種類についてご紹介します。どのようにしてBIツールが生まれて発展したのか、ぜひ参考にしてください。

BIツール（ビジネスインテリジェンス）誕生の歴史

BIツールの起源は、1980年初めに登場した以下のシステムがベースになっていると考えられています。

• DSS（意思決定支援システム）
• MIS（経営情報システム）
• SIS（戦略情報システム）

それぞれ、大量のデータを取り扱う企業などで利用され始めました。ただし、分析用の専用端末がないことや、システムの能力不足によって、うまく活用できていなかったのが実情です。

そこから時は流れ、1989年に入ると、PCやデータベースのスペックが向上したことから、EUC、DWHという技術が登場します。これらの技術は、PC処理や大量データ格納を実現する技術であり、データ分析の幅を格段に広げました。EUC、DWHの登場によって、アメリカのアナリストであるハワード・ドレスナー氏により、BIが定義づけられたのです。

そして現在では、BIを活用して業務効率化を図る企業が増加しています。顧客のニーズ分析やビッグデータの可視化など、経営方針の決定に欠かせない要素を細かく分析し、利益を生み出すツールとして一般化しているのです。

現在利用されているBIツールの種類と特徴

BIツールは、蓄積したデータを分析し、企業経営の質を大きく向上できることから、世界中の企業で利用されるツールとして発展しました。

現在利用されているBIツールは、4種類に分けられます。また、それぞれの特徴を1つにまとめた「エンタープライズツール」も提供されています。まずは、4種類のBIツールの特徴を詳しく見ていきましょう。

レポーティングツール

レポーティングツールとは、社内で蓄積したビッグデータを集約して、グラフや図表として可視化するツールのことです。

業務の現状を把握できるほか、集めたデータをもとに条件を絞って分析できます。高速処理でデータ分析を実施できるため、日々の会議や報告会で利用する資料作成に利用できるのが特徴です。

OLAP分析ツール

OLAP分析ツールとは、ビッグデータを以下の解析手法で多次元的に分析できるツールのことです。

• ドリルダウン：情報を掘り下げる機能
• スライシング：詳細にデータを分ける機能

OLAP分析を活用すれば、一見、関係ないように見える複数のデータから、特別な関係性を見つけだせます。たとえば「雨の日には〇〇売上が〇%落ちる。一方〇〇の売上は〇%伸びる」という情報を把握できるのが特徴です。大量のデータから経営のヒントを素早く発見できるため、店舗経営の商品管理などに活用できます。

データマイニングツール

データマイニングツールとは、ビッグデータの中から統計的なパターンを抽出するツールのことです。

「なぜ商品・サービスが売れるのか」を具体的に分析できるほか、人力では把握できない新たな知見を得られます。データマイニングは専門性がなくても扱えるツールであることから、事前知識を持たずに利用できるのが魅力です。

プランニングツール

プランニングツールとは、これまでに蓄積したビッグデータの内容をもとに、将来を予測してシミュレーションを行うツールのことです。

たとえば、過去の在庫管理の情報を年別に分けて整理しておけば、売れ残りや発注数の予測を立てられます。また、将来発生するであろうキャンペーンや企業の施策をもとに複数の予測を立てられるため、経営判断の選択肢を用意できるのが魅力です。

BIツールの比較検討で押さえておくべき搭載機能

現在、業務に役立つさまざまなBIツールが提供されています。もし、ツールの導入を検討しているなら、事前に搭載されている機能について確認しておきましょう。業務効率化に必要不可欠な機能をピックアップしましたので、ぜひ参考にしてください。

ダッシュボード機能

多くのBIツールは、ダッシュボード機能を搭載しています。データを1つの画面で管理できるほか、可視化された情報をダッシュボード上で確認できるのが特徴です。初心者でも利用しやすいUI（ユーザーインターフェース）になっていることはもちろん、操作に時間がかかりにくいBIツールを選びましょう。

データ分析機能

BIツールに必要不可欠なのがデータ分析機能です。ただし、データ分析の方法は導入するツールによって次のように変化します。

• 設定条件に差がある
• データ処理スピードが異なる

BIツールでは大量のデータを分析することから、処理能力の高いツールを選ぶのがおすすめです。

レポーティング機能

レポーティング機能とは、集約したデータを図・表・グラフとして可視化してくれる機能です。分析のスキルがない人でもデータ内容を理解できるようにまとめてくれることから、打合せや社内会議用の資料としても利用できます。

ただし、ツールごとに可視化されたデータの見やすさが異なります。導入前に可視化したデータイメージを確認したうえで、ツールを選ぶことをおすすめします。

プランニング（シミュレーション）機能

将来予測に利用できるプランニング（シミュレーション）機能は、利用するツールによってプランニングの詳細度、精度が異なります。

たとえば、将来予測を年単位で実施するBIツールもあれば、1日ごとに細かくシミュレーションできるツールもあります。また、設定条件数に違いがあるツールや、条件設定に時間をかけなければならないツールもあります。シミュレーションを目的にBIツールを導入するのなら、事前にデモや体験版を利用し、シミュレーションの難易度を確認したうえで利用しましょう。

データマイニング機能

パターン抽出として利用できるデータマイニング機能にも、ツールによる違いがあります。

たとえば、パターン抽出数に限界があるツールもあれば、分析できるパターンを任意設定しなければならないツールもあります。全自動でデータマイニングを行えないツールもあることから、作業コストを考慮しつつ、データマイニングの精度を確認したうえでBIツールを選びましょう。

BIツールは長い時間をかけて進化した信頼できるツール

BIツールの起源は1980年初頭まで遡ることができ、技術力の発展により、少しずつデータ分析の精度が高まっていきました。1989年には、明確に「BIツール」が定義づけられ、現在にいたるまで、さまざまなツールが登場しています。

本記事で紹介したBIツールの歴史や基礎知識を理解したら、次はどのようなツールを導入すべきか検討することが大切です。すべてのツールがまとまったエンタープライズツールも提供されているので、自社の課題を解決できるツールを探してみてください。

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本記事では、BIツールとエクセルの違いを理解していただくために、それぞれのメリットとデメリット、BIツールとエクセルの賢い使い分けについて解説します。おすすめのBIツールもご紹介しますので、BIツールの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

BIツールを利用するメリット

「BIツールを使いこなすのは難しそう」と思われがちですが、専門的なスキルを要していない人でも扱えます。本項では、BIツールのメリットを3点ご紹介します。

大容量のデータを分析するのに適している

BIツールは、データベースに企業が集めたデータが蓄積されていきます。そのため、企業は大量にデータを収集し、素早く分析ができるようになります。また、大量のデータを素早く分析できる力を活かして、近年は文章だけでなく、画像や動画も分析対象として利用するビッグデータの解析にもBIツールが使用されています。

データの可視化によって現状が分かりやすい

BIツールを使用して出た分析結果は、表やグラフなど視覚的に分かりやすい形で出力されます。また、リアルタイムでデータの動きを確認して、より正確に現状を把握できます。

セキュリティ面で安心

BIツールを使用する人数が多ければ多いほど、セキュリティへのリスクは大きくなります。しかし、アクセス権限を設けることにより、データを扱える人やデータを公開する人の範囲をプロジェクトや個人単位など自由に変更できるため、セキュリティ面でも安心です。

BIツールを利用するデメリット

データ分析に便利なBIツールですが、メリットがある一方で、デメリットも存在します。あらかじめデメリットを知っておくことで、BIツールを導入する際の失敗を減らすことが可能です。本項では、BIツールを利用するデメリットを2点解説します。

導入のハードルが高い

BIツールを企業に導入するためには、自社に適したBIツールを選ぶ必要があります。しかし、現在は数多くのBIツールが存在し、自社に最適なBIツールを選定するのには時間と労力がかかります。また、導入後もBIツールが社内に馴染むまでにはある程度時間を要するでしょう。

コストがかかる

BIツールを利用するためには、導入コストや運用コストなどの費用がかかります。BIツールを上手く使いこなし、利用コスト以上の結果を企業にもたらす場合はBIツールを導入した価値があります。しかし、BIツールを上手く使いこなせなかったり、データ分析の知見が乏しかったりすると利用コストに見合った結果を出せず、赤字になってしまう可能性があります。

エクセルを利用するメリット

表の作成やデータ集計などの用途でエクセルを利用している人が多いと考えられますが、エクセルはデータ分析にも利用できます。本項では、エクセルを利用するメリットを2点解説します。

導入のハードルが低い

すでにエクセルを導入している企業は多いため、新たなツールを導入することなくデータ分析が行えます。また、多くの人に利用されているソフトだからこそ、基本的な操作に関しては改めて教育する必要はなく、すぐに使い始めることができます。このように、導入のハードルが低いのがエクセルのメリットです。

少量のデータ分析を行うのに適している

エクセルは少量のデータ分析をするのに適しており、短期間で集めたデータを分析する際は非常に役立ちます。具体的に「キャンペーン期間の受注率」「セール期間の効果測定」などは、エクセルでも十分分析可能です。

エクセルを利用するデメリット

エクセルは導入のハードルが低いといったメリットがある一方で、デメリットも存在します。デメリットを知らずにエクセルのみでデータ分析を行っていると、時間や労力を無駄にしてしまう可能性があります。本項では、エクセルを利用するデメリットを2点解説します。

大容量のデータ分析には向かない

エクセルは、大容量のデータを分析するにはパワー不足であり、適していません。無理やり大容量のデータをエクセルで分析しようとすると、エクセルが固まってしまい、PCにも余計な負荷がかかってしまいます。ひどい場合には、エクセルファイルの破損やPCの故障の原因にもつながるため、注意が必要です。

セキュリティの心配がある

エクセルには、部署やプロジェクトごとにアクセス権限を付与することはできないため、大人数でデータ分析を共有する場合は、セキュリティリスクが高くなります。そのような面でも、エクセルは大人数でのデータ分析に不向きです。

BIツールとエクセルの使い分け

BIツールとエクセルには、それぞれメリット・デメリットがあります。それを踏まえたうえで、BIツールとエクセルは以下のように使い分けることがおすすめです。

BIツールの利用が適しているケース

・大容量データやビッグデータを分析する場合

・リアルタイムでのデータ分析を必要とする場合

・データの分析結果を社内で共有したい場合

エクセルの利用が適しているケース

・少量のデータを分析する場合

・アクセス権限を必要としない場合

・常にデータを最新に更新する必要がない場合

BIツールとエクセルのそれぞれのメリットを活かして、使い分けましょう。

おすすめのBIツール

最後に、おすすめのBIツールを3点ご紹介します。

CustomerRings（カスタマーリングス）

CustomerRings（カスタマーリングス）は、顧客管理から分析・施策までを1ツールで完結可能なBIツールです。いずれの操作もノーコードで実行できるため、プログラミングの知識がない人でも簡単に操作できます。サービス提供開始から10年で累計700社以上に導入された確かな実績があり、多くの企業におすすめできるBIツールだといえるでしょう。

MotionBoard（モーションボード）

MotionBoard（モーションボード）は、社内データを一括管理することで新しいビジネスを生み出すBIツールです。クラウド版は、サーバー調達不要で、月額3万円（10ユーザー）から利用できます。コストを抑えてBIツールを利用したい企業におすすめだといえるでしょう。

b→dash（ビーダッシュ）

b→dash（ビーダッシュ）は、SQLを使用せずにノーコードで利用できるBIツールです。また、「CDP」「Marketiong Automation」「Analytics」などデータ分析に必要な16個の機能を1つのツールで使用できます。さらに、業種業態に合わせたテンプレートを豊富に提供しており、テンプレートを選ぶだけで、初心者でも簡単にデータマーケティングを行えます。BtoCの企業を中心に、金融やメディア、人材、旅行などさまざまな業種業態におすすめのBIツールでしょう。

それぞれの特徴を理解して適切に使い分けよう

BIツールとエクセルには、それぞれメリットとデメリットがあるため、特徴を把握して適切に使い分けることが重要です。そのために、まずは自社ではどのようなデータを分析したいのかを詳細に把握することから始めましょう。

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しかし、実際にBIツールを用いる際の課題や必要なスキルが分からず、困っている方も多いでしょう。そこで本記事では、BIツールを導入する際に企業が知っておきたい課題や必要なスキルについて解説します。

BIツールの課題

実際にBIツールを導入しながらも、機能を使いこなせずに課題が見つかることもあります。どのような課題で悩んでいる企業が多いのか、いくつかの特徴を紹介します。

導入した目的が理解されていない

BIツールのメリットは、さまざまデータから次のアクションに必要な分析結果を得られる点にあります。例えば、収集したビッグデータの統計、グラフや図表による分析結果の可視化などのサポートです。

しかし、グラフィカルで分かりやすいレポートを取得しても、実際に改善を進める工程に至っていないケースも多くあります。統計情報をレポートで分かりやすく可視化できたとしても、実際の改善につながなければBIツールを用いる意味はありません。ツール導入による目的を的確に理解し、ビジネスの現場で活用することが求められます。

担当者のスキルが不足している

BIを本格的に運用するために、大手企業ではBIエンジニアを採用するなど、専門の担当部署を設けていることも少なくありません。しかし、スモールビジネスの経営で専門部署を立ち上げるのはあまり現実的ではないでしょう。

そこで、経営判断のサポートを実現するために役立つのがBIツールの導入ですが、思ったように機能しないことがあります。BIツールを用いるには専門的な知識が必要であり、OLAPや統計モデリングについての理解も深めておく必要があるからです。

BIツールの利用を成功させるポイント

BIツールを実際に利用して、成功させるためのポイントをご紹介します。

社内教育を充実させる

BIツールを活用するためには、分析結果を経営にどのように生かせるのかを判断するスキルを得るために定期的な勉強会が必要です。eラーニングの導入や講習の受講などが考えられますが、BIツールに関する試験を受けてもよいでしょう。資格試験の受験によって、基礎スキルの定着や目標に向けたステップアップがしやすくなります。

また、BIツールよりも経営戦略の意思決定に近い、BAツールについての知識もあわせて学んでおくのもおすすめです。

BIツールとBAツールの違いについては、こちらの記事も参考にしてください。

今更聞けないBI（ビジネスインテリジェンス）とBA（ビジネスアナリティクス）の違い

利用目的を明確にする

BIツールが取り扱うビッグデータは、さまざまな分析において重宝します。しかし、確認すべき項目が明確でなければ、膨大なデータを持て余してしまって宝の持ち腐れになるでしょう。

経営支援・顧客分析・ABC分析など、具体的にどのような支援が必要なのか、BIを活用する前にきっちりと定めておく必要があります。必要とするデータが明確になることで、収集データの精度が高まり作業効率も向上するはずです。

スモールスタートではじめる

将来的には、全社のデータをBIツールにまとめる計画を立てている人もいるでしょう。しかし、一度に改革を進めると大量のデータが蓄積されるばかりで、データ活用までの時間をロスしてしまい効果は期待できません。

まずは、一部の部署での限定的な導入や、データ入力を最小限度に抑えた試行期間を設けることで、段階的に導入するようにしましょう。現場の作業者が業務に慣れてきて、レポート情報をもとに経営戦略の見直しまでBIツールを活用できることを確認したら、全社に導入を検討してみてください。

BIツールを使いこなすために必要なスキル

企業でBIを実現するには、BIエンジニアと呼ばれる専門担当者を配置するのが一般的です。ここではBIツールの導入に必要となるスキルをご紹介します。

データベースに関する知識

BIツールによる分析には、大量の収集データを格納するデータベースに関するスキルが求められます。ERPから書き出したファイルをインポートするのか、データベースへ直接アクセスして取り込むかなどのシステム構成も、BIツールを導入する際に考えなければならないからです。

自社のシステムとBIツールの相性まで配慮するには、データベースに関する知識も修得しておくのがよいでしょう。

データラングリングによる整理

データラングリングとは、複雑でばらばらに散らばっているデータセットを取捨選択して整理するプロセスです。最適な分析結果を正しく手に入れるには、BIを活用する前段階となる、データラングリングが欠かせません。

例えば、オフラインで利用するデータであれば、未加工のままではBIツールにインポートすることが難しいこともあります。ファイル形式やデータ構成などをBIツールが扱いやすいデータに整えることで、実際にBIツールを活用する工程へ移ることができます。

スキルを証明する資格の種類

データベースに関する資格であればORACLEの「ORACLE MASTER Bronze DBA」、BIに関する資格であれば一般財団法人 統計質保証推進協会の「統計検定」もよいでしょう。

統計検定は1〜4級まであるため、自分のスキルに合わせた試験を受験しましょう。ただし、実際にBIツールに関わる人であれば3級以上を受験するのがおすすめです。また、AIを用いたアナリティクスであれば、人口知識の資格試験として認知度の高い一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）の「E資格」も適しています。

BIツールを用いて社内の意思決定をサポートしよう

BIツールを用いることで、社内の意識決定の確実性と迅速性を高めることが期待できます。ただし、ただレポートを眺めているだけではなく、実際の行動に移さなければBIツールを生かせません。

最近では、情報システム部だけでなく、現場で働く作業員がデータを操作して、ダッシュボードを作成する「セルフサービスBI」も増えてきています。さらにAI技術の進化にともない、データの分析から施策実行までを自動化できるBIツールも登場しています。BIツールを使いこなせるスキルを身につけておけば、経営戦略の効率化と戦略立案に役立てることができるでしょう。

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そこで本記事では、DXにおいて企業が抱えている課題、DXにおけるBIツールの重要性と活用シーンについて詳しくご紹介します。DXの現状と今後の対策を考えるためにも、ぜひ参考にしてください。

企業のDXを阻害する3つの課題

働き方改革やビジネスの激しい変化を受け、国が推進するDXに取り組もうと考えている企業も多いはずです。しかし、企業のDXを阻害する3つの課題があることをご存じでしょうか。まずは、企業が把握しておくべきDXの課題を詳しくご紹介します。

データの判断が属人化している

DXは、データとデジタルを活用して、業務効率化を図ることが目的です。一方、データやデジタルを活用する人材が不足しており、経営者による独自の判断が行われています。

データにもとづく効率的な判断ではなく、経営者の主観による判断になりがちであり、DXの属人化が進んでいる状況です。

データを活用できる人材の育成が遅れている

企業は、本業とは別にDXを進めていく必要があるため、+αの対応を余儀なくされています。しかし、中小企業など人材不足で悩む企業などは、DXに対応できる人材を育成できないのが現状です。

データを活用できる人材の育成が遅れてしまうと、DXを実現できません。競合他社との差が大きくなる可能性も含めて、早急な対応が求められています。

必要なツールのことを理解できていない

DXを実現するためには、今までのオフラインでの働き方から、業務に役立つ機能を搭載したSaaSサービスなどを活用する働き方へと変化する必要があります。しかし、現状から働き方を変えられない企業はもちろん、DXのために必要なツールを理解していない企業も数多くある状況です。

ツールの進化だけが先行し、企業で働く人材の理解が追い付いていないため、開き続けるギャップを少しでも埋める対策が求められています。

DXに貢献するBIツール（ビジネスインテリジェンス）が持つ3つの重要性

自社が抱えている課題を解決し、DXを実現したいと考えているなら、BIツール（ビジネスインテリジェンス）を導入してみてはいかがでしょうか。続いて、DXに貢献するBIツールの重要性をご紹介します。

ビッグデータを蓄積して効率的に管理できる

BIツールは、次の情報をすべて一括管理できるのが特徴です。

• 売上情報
• 顧客情報
• 従業員情報

いわば、ヒト・モノ・カネをすべて管理し、ビッグデータとして蓄積できます。従来、バラバラに管理されていたデータをまとめることにより、必要な情報をいつでも取り出せるのがメリットです。

また、BIツールはPCだけではなくスマホといったデバイスでも利用できます。従業員が使いやすいツールであることから、継続してデータを蓄積できるでしょう。

簡単な操作だけで分析を実行できる

BIツールは、蓄積したデータを使って次のようなデータ分析を実施できます。

• 経営分析
• 営業分析
• 財務分析
• 売上分析
• 顧客分析

入力されている情報をもとに、必要な条件だけを取り出し、グラフや表として可視化できるのが特徴です。データ分析を行えば、企業の現状を把握できるほか、今後の取り組みに必要な足がかりを見つけるきっかけにもなります。

また、分析したデータは資料として出力できることから、経営戦略を検討したり、部門ごとの業務計画を立てる根拠として利用したりできるのが魅力です。具体的な数値を見て判断できるようになることから、DXの知識や経験に劣る人でも使いやすいツールだといえます。

分かりづらい数値情報を可視化できる

ExcelやGoogleスプレッドシートを活用して、大量のデータを管理している企業も多いでしょう。しかし、データ量が多くなると管理が複雑化することはもちろん、データ分析を行う人材が限られてしまい、担当者によっては判断が属人化してしまうこともあります。

一方、BIツールを導入してデータ蓄積・分析を実施すれば、知識がない人材であっても簡単にプロ並みのデータ分析を実施できるのが魅力です。分かりづらい数値情報を自動で可視化し、一目で内容を理解できる状態に仕上げられることも含めて、データ分析に関わる業務を大幅に効率化できるでしょう。

BIツール（ビジネスインテリジェンス）を活かせる3つのシーン

BIツール（ビジネスインテリジェンス）について、導入後のイメージが湧かないと感じている人も少なくないでしょう。そこで最後に、BIツールを活用できる3つのシーンをご紹介します。どのようなシーンで役立つツールなのか知るためにも、参考にしてください。

経営管理における判断指標を明確化したい

経営管理を行ううえでは、企業の現状や売上の見込み、顧客の動向など、幅広い項目を考慮して判断を行う必要があります。経営者個人が判断するのは困難であり、莫大な知識と経験が必要です。しかし、経営者全員がそのスキルを持ち合わせているわけではありません。そこでBIツールを利用し、判断基準を明確化してみてはいかがでしょうか。

BIツールにデータを蓄積することによって、企業や顧客、売上に関わるデータを分析できるようになります。分析したデータは可視化され、グラフや表によってまとめられることから、経営者がデータを分析する手間を削減できるでしょう。また、出力したデータから判断できるようになるため、時間がない経営者の方でも安心して根拠のある経営判断を実施できます。

マーケティングとしてデータの関連性や傾向を知りたい

マーケティングを行う際には、顧客情報だけでなく、将来の動き方、天候といった条件まで幅広く分析する必要があります。従来、これらのマーケティングは経験や直観によって判断されており、具体性に欠けるマーケティングを行っていた企業があることも事実です。そこで、マーケティングに具体性を持たせるために、BIツールを活用して、データの関連性や傾向を「見える化」してみてはいかがでしょうか。

BIツールは、ビッグデータを蓄積してデータ分析を実施できます。顧客の購入状況や傾向、その日の天気などを分析することによって、統計解析としてデータの関連性を出力可能です。

また、業務内でよく登場するキーワードなどを分析することによって、購買傾向やカスタマーサポートの傾向を分析できます。企業にとって今必要な情報を「見える化」できるため、マーケティングの一環として活用してみてください。

営業として見込みデータを可視化したい

営業活動を行う際には、顧客情報を把握したうえでアクションを起こすことが契約につながっていきます。しかし、属人化した営業手法を取り入れていると、担当者によってバラバラな動きとなり、ノルマや成果に大きな差ができてしまうのも事実です。そこでBIツールを活用して、見込み客のデータを可視化できるようにし、戦略的な営業活動を行えるように準備してみてはいかがでしょうか。

例えば、BIツール内に顧客情報、購入条件、購入からの経過日数と、購入商品のライフサイクルコストなどを入力してみましょう。自然と、顧客に適する次の購入時期を把握できるほか、キャンペーン企画に合わせて該当する顧客を導き出すことが可能です。従来見えない部分を「見える化」することによって、運が影響する営業活動を効率化できます。

BIツール（ビジネスインテリジェンス）の重要性を理解したらツール導入を検討しよう

DX推進のために経営戦略を考えている企業は、事前に現状の課題を理解し、必要なツールを探し出す必要があります。なかでもBIツールは、データ蓄積・分析を活用し、経営・営業・マーケティングの計画段階の作業を効率化できるのが魅力です。

さまざまなシーンに活用できるツールが展開されているので、この機会に自社の課題を解決に導くツールを探してみてはいかがでしょうか。

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本記事では、BIとAIの違い、BIとAIを組みわせることによって何が実現できるのかについて解説します。

BIとAIはまったく別のもの

BIとはデータサイエンスに関するワードであり、経営管理やマーケティングなどに利用されます。一方、AIとはコンピュータサイエンスに関するワードであり、人工知能やディープラーニングなどに利用されます。

2つはフィールドがまったく異なるワードであるため、比較対象として考えることは一般的にありません。まずはそれぞれの特徴について理解することで、BIとAIを組み合わせて期待できる効果についても把握しましょう。

BIとはビジネスのサポート

BIとは、ビジネスインテリジェンス（Business Intelligence）を略した言葉であり、企業が蓄積したデータを分析することで経営の意思決定をサポートする仕組みです。

クロス分析やLTV分析、RFM分析などから顧客理解を深めることによって、顧客の声を理解してターゲットの行動を理解することが目的です。ビジネスシーンにおいて利用されるのが一般的であり、経営の意思決定やマーケティングのサポートに活用できます。

AIとは人工知能

AIとは、アーティフィシャルインテリジェンス（Artificial Intelligence）を略した言葉であり、人の脳と同じように認識、学習、判断、予測などの処理をコンピュータ上で実現するシステムです。

ディープラーニングの機能が向上したことにより、コンピュータチェスやロボットの自動運転、翻訳機能の自然言語処理など、大量のデータをシステムの判断で違和感なく処理できることを実現しました。

BIとAIは比較する領域がそもそも違う

システムを介してデータを分析する点ではBIとAIに共通点はありますが、利用シーンや開発背景などのグラウンドはまったく異なります。BIがビジネスシーンの活用に限定されるのに対して、AIはビジネス、科学、芸術などのあらゆる分野で研究の進んでいる分野です。

しかし、AIもBIもデータ分析においては共通する点があります。2つを組み合わせて大量のデータを効率的に処理することで、顧客獲得や効率的なエンゲージメントに活用することが可能です。

BIとAIを組み合わせることはできる

従来は属人的に解き明かしていた、顧客の思考や行動といったマーケティングに関わるサイエンスも、AIの導入によって驚くべき進化を遂げています。たとえば、顧客の抱える悩みや商品に求める性能などの膨大なデータをAIが分析して、企業の意思決定やマーケティングに活用することも可能になりました。

アンケート結果を集積するといったテンプレートに従った情報ではなく、顧客のWeb行動履歴や購買履歴などからデータを集めるため、顧客理解の深掘りにもつながるのです。

BIとAIを組み合わせることで実現できること

従来は属人的になっていた経営の意思決定を、AI搭載型のBIではサポートします。ここでは、BIにAIを組み合わせることで実現できることを解説します。

自動化できる範囲が広がる

BIツールにAIを組み合わせることで、データの収集から施策の決定まで自動化ツールに任せることができます。属人的になっていた経営の意思決定、つまり、BAの領域まで自動化することが可能です。

BIとBAも、間違えやすいワードです。2つの違いについては、以下の記事を参考にしてください。

記事：https://www.itreview.jp/labo/archives/13781

シミュレーションが可能になる

BIツールではデータの収集と分析、整理が基本になりますが、AIツールを組み合わせることによって、施策の仮説をシミュレーションすることも可能になります。What-if分析などを用いることによって、予算を立案する前に、蓄積したデータから条件の変化を加味した売上げの変化を事前に把握できるためです。

マーケティングデータの統合ビューによって、費用と顧客価値の最適化にもつながることでしょう。

経営方針の意思決定までサポートする

通常のBIツールでは、経営における意思決定まではサポートできません。データの分析と整理までが対象であるからです。しかし、AIツールを組み合わせることによって、具体的な施策の提案や施作のシミュレーションまで実現し、意思決定までサポートできるようになります。

コスト予測とペース配分を実施し、売上げの最適化にも用いることができるでしょう。

担当者が変わっても一律の判断ができる

マーケティング担当者の手腕によって、自社の業績に左右するほどの影響が出ることがあります。しかし、AI搭載型のBIツールであれば、企業に蓄積したデータをもとに判断を下すため、担当者の経験やスキルに左右されることはありません。

マーケティング担当者が退職した場合でも、安定した利益を確保するには、属人的な経営では難しいでしょう。利用する期間が長くなれば長くなるほど、BIツールにはデータの蓄積が進み、精度の高まりを感じることもできるはずです。

事業の生産性の向上を期待できる

BIツールにAIを搭載することで、自動化できる範囲は広がり、シミュレーションを算出し、意思決定までサポートすることができます。データの収集、可視化といった本来のBIツールの役割だけでなく、事業全体の生産性の向上も期待することが可能なのです。

とくに顧客との接点を増やしたい企業にとっては、データ重視のデジタルマーケティングの展開につながり、長期的な信頼関係の構築を期待できるでしょう。

AIを組み合わせてBIを活用しよう

BIとAIはデータ分析できる点では共通していますが、利用領域や開発背景においてまったく異なる単語です。しかし、BIとAIを組み合わせることは可能であり、現代ではAIを搭載したBIツールも数多く誕生しています。

社内のデータを蓄積してレポートに出力し、可視化する程度の機能であれば、今までのBIツールでも可能です。しかし、社内の意思決定をサポートしてシミュレーションまで実現するためには、AI搭載型のBIツールを活用するのがよいでしょう。BIツールにAIを組み合わせると、データ収集から経営施策の決定までをツールできます。とくに、マーケティング分野においては高い効果を期待できるでしょう。

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そこで本記事では、BIとBAの違いについて詳しくご紹介します。それぞれの導入メリットや活用シーンも解説しますので、異なるポイントを理解してツール導入時の参考にしてください。

【結論】BIはデータ分析・BAはデータ予測に利用する

BI（ビジネスインテリジェンス）とBA（ビジネスアナリティクス）の違いを理解していただくために、2つの異なるポイントについてご紹介します。

まずBI（ビジネスインテリジェンス）は、データの蓄積〜分析までを対応するツールのことです。ビッグデータを収集し、分析用としてグラフ化することに利用されます。

一方でBA（ビジネスアナリティクス）は、集めて整理されたデータをベースに、データ予測を行うツールのことです。統計システムや可視化機能を使って、今後どのような業務展開ができるのかデータから検討できます。

利用する順序としては、BIを使ってデータを整理し、そのデータを元にBAを活用するイメージです。さまざまなBI・BAツールが提供されているため、自社の課題を解決する製品を選んでいくことが大切だといえます。

BI（ビジネスインテリジェンス）のメリット・導入シーン

データの蓄積・分析に利用するBI（ビジネスインテリジェンス）を導入すると、どのような効果が生まれるのでしょうか。まずは、BIを導入することで得られるメリットと、活用シーンについて詳しくご紹介します。

BIから得られる3つのメリット

BIを導入することによって、次の3つのメリットが得られます。

• データ管理を効率化できる
• データを可視化することで課題を発見しやすい
• 意思決定の明確な根拠となる

通常、顧客情報・売上・見込み客といったデータは、担当者ごとにバラバラで管理されてしまうのが一般的です。一方、BIを導入すれば、データをツール内に集約して、効率よく必要なデータを見つけ出すことができます。

また、蓄積したビッグデータは分析用に利用可能です。グラフや表として可視化できることも含め、自社が抱える課題を効率的に発見できます。

整理されたデータは、社内会議の明確な根拠として使えるのもメリットです。企業が今抱えている問題をあぶり出し、解決策を導き出すことにも利用できます。

BIを導入できるシーン

次のシーンで困っているなら、データの蓄積・分析を行えるBIを導入してみてください。

• データがバラバラに管理されていてまとまりがない
• 業務がうまく進んでおらず、その解決策が分からない
• 従業員全体の活動状況を把握できていない

BIの魅力は、データを一元管理できることです。担当者全員でBIにデータを入力・管理していけば、自然とビッグデータが集まり、分析できる基盤が整っていきます。

また、BIは次のような分析を行えるため、企業全体の改善へとつなげられるのが特徴です。

• 経営分析
• 財務分析
• 営業分析
• 売上分析
• 人事データ分析

従業員・顧客・スケジュールといった広い視野のデータ管理を行えるので、管理が行き届いていない業務があれば、ぜひBIを導入してみてください。

BA（ビジネスアナリティクス）のメリット・導入シーン

データ予測に利用するBA（ビジネスアナリティクス）を導入すると、どのような効果が生まれるのでしょうか。続いて、BAを導入することで得られるメリットと、活用シーンについて詳しくご紹介します。

BAから得られる3つのメリット

BAを導入することによって、次の3つのメリットが得られます。

• 将来予測ができる
• 担当者の属人化を防止できる
• 意思決定が効率化する

BAを利用すれば、大量のデータから将来予測が行えるため、人の力だけではなしえない長期的な予測が立てられます。また、蓄積したデータをもとに将来予測を行うため、影響するポイントを考慮した予測設定が可能です。

従来、将来予測は人間の手で実施されていました。しかし、大量のデータをもとに予測するのは困難であり、担当者によってブレがあることも事実です。一方、BAを使った将来予測を活用すれば、担当者による意思決定の属人化を防止できるだけでなく、意思決定を効率化してスムーズな方針決定が行えます。

BAを導入できるシーン

次のシーンで困っているなら、データ予測を実施できるBAを導入してみてください。

• 蓄積したデータを活かせない
• 根拠のない経営者判断になっている

企業によっては、データを蓄積したけれど、活用できる人材がおらず困っているところもあります。「いつか使うだろう」という気持ちでデータの蓄積を続けても、予測などで活用しなければ、効果を発揮できません。

そこで役立つのがBAです。蓄積されたデータを根拠に、条件に合わせて将来予測が立てられることはもちろん、知識がない初心者でも簡単に操作できます。蓄積したデータを無駄にせず、明確な根拠がある予測を行えるほか、経営者が行う根拠のない経営判断を調整できるでしょう。

BI・BAを導入する2つの方法

BI・BAについてそれぞれ、どのツールを導入すべきか悩んでいる方もいるはずです。最後に、これから導入すべきツールを検討する方法をご紹介します。ただ便利そうだからと導入するのではなく、明確な根拠を持って導入しましょう。

課題解決が必要な業務から導入ツールを検討する

自社で抱えている課題があるなら、その課題解決に役立つツールを探してみてください。

例えば、営業活動を行っているけど、うまく見込み客の情報を掴めないというのなら、データ蓄積と分析が行えるBI関連のツールを探すのがおすすめです。また、データ蓄積まで完了しているけど、どのようにデータを活用すべきか分からないと悩んでいるなら、将来予測で使えるBA関連のツールがよいでしょう。

このように、抱えている課題をベースにツールを検討していけば、自然と必要なツールが判断できます。まずは早急に課題解決が必要な事柄を検討したうえで、BI・BAツールを導入しましょう。

長期的な利用を踏まえて導入ツールを検討する

BI・BAツールは、長期的に利用するツールであるため、必要性を検討したうえで導入してください。

例えば、BIでデータを蓄積する際には、分析できる量を集めるまでに時間を要します。また、BAで集まったデータを使って将来予測をしても、顧客の動きなどによっては、予測に変化が表れるかもしれません。

このように、使い続ける中で起きる変化も考慮すると、単発的な利用はおすすめしません。長期的にデータの調整を行いつつ利用すべきツールのため、長期的に有用性を生み出せるツールなのかを判断したうえで、利用を検討しましょう。

BI・BAの違いを理解したら導入ツールを検討しよう

データ蓄積・分析で利用できるBIと、データ予測に利用できるBAは、それぞれ異なる特徴を持つツールです。導入するメリットはもちろん、利用シーンも異なるため、導入前にはどちらのツールを利用すべきか検討しておきましょう。2つの違いが理解できたら、自社が抱える課題をベースに導入するツールを探してみてください。

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本記事では、「思考スキル」「技術スキル」それぞれの特徴と、データ分析に必要なスキルを身につけるメリットをご紹介します。分析ツールについても解説しますので、データ分析に必要なスキルを身につけたい方や、データ分析が行える社員を増やしたい方は、ぜひ参考にしてください。

データ分析に必要な思考スキル

データ分析における思考スキルとは、データを正しく分析し、活用するためのスキルです。データ分析の専門的な思考スキルを保有している人は、「データサイエンティスト」と呼ばれます。本項では、データ分析に必要な思考スキルを3点解説します。

論理的思考力

論理的思考力とは、複雑な情報を整理し、道筋を立てて結論に導く力です。英語では、ロジカルシンキングと言われます。データ分析を行う際は、なぜデータ分析を行う必要があるのかを思考し、どのようなデータ分析を行えば目的が達成されるのか論理的に道筋を立てて考えることが重要です。

論理的思考力がないと物事を主観的に考えてしまい、自社の目的とかけ離れたデータ分析を行ってしまう可能性が高いです。そうならないためにも、論理的思考力を磨き、企業が抱える課題や背景から問題解決に向けて正しいアプローチができるスキルを身につける必要があります。

適切な分析手法を選ぶ力

データ分析と一言にいっても、クロス集計やロジスティック回帰分析、アソシエーション分析などさまざまな手法が存在します。また、データ分析を行う人は、状況に応じて適切な分析手法を選定する必要があります。

もし適切でない手法を選んでしまった場合、誤った結果が算出され、その後の施策に大きな影響を及ぼす可能性があります。そうならないためにも、まずはデータ分析手法の種類を理解し、適切な手法を選ぶ力も身につける必要があります。

分析したデータを活用する力

データ分析は、あくまでも目的を達成するための手段に過ぎません。そのため、分析したデータを正しく活用する力がないと、企業の課題解決や売上向上などの目的を達成できません。

データを活用する力を身につけるためには、分析したデータから仮説を立てたり、分析データを正しく読み解いたりする力が必要です。さらに、業界に対する知識やビジネス的感覚を養うことも重要でしょう。

データ分析に必要な技術スキル

データ分析を行う際は、ツールを使用して機械的に分析を行うのが一般的なため、技術スキルが必要です。データ分析に必要な技術スキルを保有している人は、「データエンジニア」と呼ばれます。本項では、データ分析に必要な技術スキルを3点解説します。

プログラミングスキル

データ分析には、「Python」「R」といった言語がよく使用されます。また、データベースを操作する際は、「SQL」といった言語が必要になります。

これらのデータ分析に関係するプログラミングスキルが身についていると、データ分析を行える幅が広がります。そのため、データの抽出や処理条件などの基礎的な知識だけでも、最低限身につけておくことをおすすめします。

AI・ビッグデータに関するスキル

データ分析は、データ量が多いほど、正確な結果が手に入ります。そのため、画像や文章、動画などのさまざまビッグデータに関するスキルを身につけることで、より確かな結果を得られます。

また、機械学習やディープラーニングといったAIに関するスキルを身につければ、少ない作業者でデータ分析が可能となり、人手不足の問題を解決できます。

データ分析ツールを活用する力

ビッグデータなどの大容量データを分析する場合は、データ分析ツールを使用してデータの収集や分析を行うのが一般的です。そのため、データ分析ツールを上手く活用する力を身につけておく必要があります。

データ分析スキルを身につけるメリット

データ分析を身につけることによって、どのようなメリットがあるのでしょうか。本項では、データ分析のスキルを身につけるメリットを2点解説します。

メリット1：データドリブンマーケティングが可能になる

データドリブンとは、勘や個人の経験に頼るのではなく、企業に蓄積されたデータの分析結果に基づいて施策や意思決定を行うことです。データドリブンマーケティングは、データドリブンを取り入れたマーケティングのことです。

データドリブンマーケティングが行えるようになると、顧客の要望や企業が取り組むべき課題が論理的に導き出され、数値的根拠を持って課題解決に取り組めます。

メリット2：新たなビジネスチャンスを発見できるようになる

データ分析スキルを磨くことで、より複雑でデータ量の多い分析もできるようになります。企業の各部署が保有するデータを一元管理し、データ分析することで、単体の分析では発見できなかった新たなビジネスチャンスを発見できるようになります。

また、勘や経験に基づいたデータ分析には、必ず見落としやミスが発生します。そのため、データ分析スキルを身につけることで、これまで見落としていたビジネスチャンスにも気がつくようになります。

データ分析を行う際は、必ずデータ分析ツールを活用する

データ分析ツールを活用することで、効率的にデータ分析ができるようになるなどさまざまなメリットが得られます。データ分析ツールの導入をおすすめする理由は、以下の通りです。

作業者の負担を削減できる

データ分析ツールは、大量のデータを分析するのに適したツールです。データの収集・抽出・加工などをスピーディーに行えるため、作業者の負担を軽減して少ない人数でもデータ分析を行えるようになります。

データの共有が簡単にできる

データ分析ツールを導入することによって、分析したデータを社内で簡単に共有できるようになります。また、アクセス権限を使用すれば、セキュリティ事故が発生するリスクを抑えられます。

課題を素早く解決できる

データ分析した結果をエクセルなどに手作業でまとめるのは、手間がかかり、上司への報告も遅れてしまいます。しかし、データ分析ツールには、分析した結果を自動で表やグラフにまとめてくれるレポート機能があるため、素早く上司に報告できます。これによって、自社の課題を素早く解決できるようになります。

データ分析スキルを向上させよう

データ分析スキルには、主に「思考スキル」と「技術スキル」の2種類が存在します。2つのスキルのバランスが重要なので、バランスよく鍛えて、自社の課題解決や新たなビジネスチャンスの発掘に取り組みましょう。また、作業者の負担の軽減やデータの共有が可能な点から、データ分析を行う場合は分析ツールの導入をおすすめします。

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BIツールに関する1分解説シリーズはこちら

１：ビジネスにおけるデータの可視化とは？

２：ビジネスにおいてデータを活用する目的や意味

３：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールとは？

４：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールによってどんな業務が効率化される？

５：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの基本的な機能

６：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを導入する前に整理しておくべきポイント

７：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの導入で失敗しがちな事例

８：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの初期費用と運用費用

９：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを選ぶポイント

１０：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールとデータウェアハウス（DWH）の違いは？

１１：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールのダッシュボードとは？

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１：ビジネスにおけるデータの可視化とは？

２：ビジネスにおいてデータを活用する目的や意味

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５：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの基本的な機能

６：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを導入する前に整理しておくべきポイント

７：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの導入で失敗しがちな事例

８：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの初期費用と運用費用

９：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを選ぶポイント

１０：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールとデータウェアハウス（DWH）の違いは？

１１：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールのダッシュボードとは？

投稿 【1分解説】ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの基本的な機能 は ITreview Labo に最初に表示されました。

BIツールに関する1分解説シリーズはこちら

１：ビジネスにおけるデータの可視化とは？

２：ビジネスにおいてデータを活用する目的や意味

３：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールとは？

４：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールによってどんな業務が効率化される？

５：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの基本的な機能

６：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを導入する前に整理しておくべきポイント

７：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの導入で失敗しがちな事例

８：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの初期費用と運用費用

９：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを選ぶポイント

１０：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールとデータウェアハウス（DWH）の違いは？

１１：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールのダッシュボードとは？

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企業は蓄積したデータを活用することで、生産性の向上や業務効率化につなげられます。データには「分析」と「活用」の2つの使われ方がありますが、ここには大きな違いがあります。 データ分析は、データをもとに一定の法則や知見を導きだすことをいい、データ活用は、データから得た情報を使ってビジネスに役立てることをいいます。データ分析とデータ活用は、データに対して何を求めるかが異なります。流れとしては、データ分析で得た知見をもとに、データ活用をするということになります。 データ活用をすることで得られる具体的な効果は、主に以下の2つです。 1つ目はコスト削減です。データ活用をすることで、業務や作業の無駄が発見でき、コスト削減につなげられます。経験や社内の慣習に頼りきると見つけらないような問題点が発見できれば、コストだけでなく作業効率化も期待できます。 2つ目は売上の向上です。データの分析によって社内における課題が明確になれば、そのデータをもとに課題解決のための戦略が立てられるようになります。企業が抱えるデータはクライアントについてのものもあるので、データ活用によってクライアントに合わせた提案も可能になります。良い戦略とクライアントにマッチした提案により、売上の向上につなげられます。

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１：ビジネスにおけるデータの可視化とは？

２：ビジネスにおいてデータを活用する目的や意味

３：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールとは？

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７：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの導入で失敗しがちな事例

８：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの初期費用と運用費用

９：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを選ぶポイント

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１１：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールのダッシュボードとは？

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１：ビジネスにおけるデータの可視化とは？

２：ビジネスにおいてデータを活用する目的や意味

３：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールとは？

４：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールによってどんな業務が効率化される？

５：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの基本的な機能

６：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを導入する前に整理しておくべきポイント

７：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの導入で失敗しがちな事例

８：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの初期費用と運用費用

９：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを選ぶポイント

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本記事では、サイト分析の重要性やGoogleアナリティクスについて解説します。Googleアナリティクス以外のWebサイト分析ツールもご紹介しますので、サイト分析の重要性を知りたい人やサイト分析ツールを探している人は参考にしてください。

サイト分析の重要性について

サイト分析を行う目的は、サイトの課題点や問題点を見つけ出して改善し、PV数や売上を伸ばすことにあります。コーポレートサイトやランディングページ、ECサイトなど様々な種類のサイトが存在しますが、課題を見つけて改善することは、どのサイトにも共通するサイト分析の目的です。

サイト分析を行ってPDCAサイクルを回すことにより、ユーザーが見やすく使いやすいサイトになります。

サイト分析の種類

サイト分析は、大きく「定量分析」「定性分析」の2種類に分類できます。次に、それぞれの種類について解説します。

定量分析

定量分析とは、数字による分析です。数字という絶対的な指標があるため、個人の主観を排除して分析できます。定量分析の具体例は、以下の通りです。

・Webサイトへのアクセス数

・新規ユーザー数の増減

・内部リンクのクリック率

本記事で紹介するGoogleアナリティクスを使用した分析も定量分析に含まれます。

定性分析

定性分析とは、ユーザーアンケートやインタビューにより、ユーザーが抱く課題やニーズなどを見つけ出す分析方法です。定量分析では、見つけられなかった課題を定性分析によって発掘し、課題解決への対策を立てることが可能となります。

しかし、定性分析は、分析者の見方によって結果が変化するといったデメリットもあるため注意が必要です。

Googleアナリティクスとは

Googleアナリティクスとは、Google社が提供している無料のアクセス解析ツールです。アクセス解析とは、Webサイトに訪れるユーザーの行動を分析することです。データ収集から分析まで幅広く利用できるため、サイト運営には欠かせないツールの1つだと言えます。

Googleアナリティクスでチェックすべき指標

Googleアナリティクスには、様々な項目があります。本項目では、Googleアナリティクスで最低限チェックしておくべき指標をご紹介します。

ページビュー数

ページビュー数とは、ページが見られた回数のことです。1回ページが開かれるとページビュー数は1となり、再ロードされた場合のべージビュー数は2となります。

平均ページ滞在時間

平均ページ滞在時間とは、ユーザーが特定のページに滞在した平均時間を表します。総滞在時間÷ページビュー数で求められます。

直帰率

直帰率とは、サイトに訪れたユーザーの内、何％の人が1ページしか見ずにサイトを離脱したかを表します。例えば、自社サイトのトップページに10人のユーザーがアクセスして、5人のユーザーがトップページから他のページに移動することなくサイトを離脱した場合の離脱率は、50％になります。

離脱率

離脱とは、ユーザーがWebサイトから離れることであり、Webサイトの全セッションのうち、そのページがセッションの最後のページとなった割合が離脱率です。サイトに訪れたユーザーはどこかのページでは必ず離脱するため、サイト全ページの離脱率を合計すると100％になります。

Googleアナリティクスの後継サービスGoogleアナリティクス 4（GA4）について

Googleではアナリティクスサービス改善のため、2023年7月にGoogleアナリティクス 4（GA4）への移行を発表しています。そのため、新たにGoogleアナリティクスの導入を検討しているようであれば、後継サービスへの移行が発生します。以下のページを参考にしてみましょう。

公式：次世代のアナリティクスである Google アナリティクス 4（GA4）のご紹介

Googleアナリティクス以外にも押さえておきたいWebサイト分析ツール

Googleアナリティクス以外にも多くのWebサイト分析ツールが存在します。本項目では、Googleアナリティクス以外のWebサイト分析ツールを3つご紹介します。

SEO対策を強化する：MIERUCA（ミエルカ）

株式会社Feber Companyが提供するMIERUCAは、導入実績数1,700社を超えるSEOプラットフォームです。SEOツールとしての機能が備わっているだけでなく、MIERUCAを導入した企業の担当者が自律してWebマーケティングを学べるように動画やセミナーなどの「学習コンテンツ」を豊富に準備しています。

また、Web集客の知見がない企業やWebサイトを活用して集客を伸ばしたい企業向けに、Webマーケティングコンサルタントが計画の立案や実行を支援してくれます。

MIERUCAを実際に導入している企業からは、「MIERUCAの導入によりオンデマンドメディアのアクセス数が上がっただけでなく、記事作成における手間が減少し、スタッフ教育の循環も良くなった」「セミナーや使い方動画が充実しており、つまずいた時に助かる」「Web上でどんなキーワードが検索されているか調査でき、関連キーワードも含めて調べられる」といった声が寄せられています。

・MIERUCAのユーザーレビュー

リサーチ機能を使い、メディアコンテンツ内の記事の作成時間が大幅に効率化しました。また、記事の作成にあたって、キーワードなど獲得すべきモノが明確化したことにより、Google検索における上位表示の記事が如実に増えました。

月次のSEOレポートがダウンロードできる機能があり、月間施策運用の動きや施策における運用の意図をお伝えするのが容易になったおかげで、社内の業務に対する理解度が大幅にアップしました。

MIERUCAへのレビュー「Google検索上位記事が増！コンテンツSEOが強化できます」より

サイト来訪者の動きから改善点を考える：KARTE（カルテ）

株式会社プレイドが提供するKARTEは、Webサイトの顧客データを可視化し、顧客に「最適なアクション」を「最適なタイミング」で行うCX（顧客体験）プラットフォームです。サイト訪問者1人ひとりに向き合えるため、快適な体験を提供できます。

KARTEを実際に導入している企業からは、「スピーディーに施策のPDCAサイクルを回せる」「直感的に操作可能なUIでIT初心者でも簡単に操作できる」といった声が寄せられています。

・KARTEのユーザーレビュー

多くのサービスが面で捉えようとする一方で、KARTEは点で捉えているところがとてもいいなと思います。点として存在する個の集約が線になり、面になっていくのでどちらもいきやすく、Webツールで起きるユーザーが視えないという点が全くないので、UXの視点から見ても優れたツールだと思います。

KARTEへのレビュー「個にフォーカスするにはとても良いサービス」より

ノーコードで分析ツールを導入する：Ptengine（ピーティーエンジン）

株式会社Ptmindが提供するPtengineは、世界180ヶ国、20万人以上が利用するサイト分析ツールです。サイトに潜む課題や機会を発見し、たった1行タグをサイトに設置するだけで、サイト編集・ABテスト・検証といった手順を行えます。

Ptengineを実際に導入している企業からは、「ヒートマップ機能とABテストツールが備わっているため、改善したいLPのヒートマップを見ながら改善案を作成できる」「管理サイトのUIがきれいなため、操作していて楽しい」「フロントエンドの知識がなくても、画像を貼るだけで簡単にポップアップが出せる」といった声が寄せられています。

・Ptengineのユーザーレビュー

Google analysisなどのアクセス解析ツールではユーザーのアクションデータ（ページ繊維）のみ収集となるため、ページスクロールやアコーディオンの開閉など、ユーザーアクションに伴わないユーザー行動を確認する事ができませんでした。しかしこのツールを使いやすいヒートマップを確認する事でユーザー行動が把握でき、またその行動からユーザーに好まれるコンテンツや、こちらが意図しない行動（デッドクリック）なども把握できるようになりました。
LPOの重要指標を確認するために必要なツールです。

Ptengineへのレビュー「安価で高機能ツール」より

サイト分析ツールを導入して売上や収益を伸ばそう

Webサイトの運営においてサイト分析ツールは、必須のツールです。各ツールの特徴や他の特徴をもっと詳しく知りたい人は、ITreviewに掲載している複数のサイト分析ツールを比較してみてください。サイトPV数や売上を伸ばすために、自社に適したツールを導入しましょう。

投稿 Googleアナリティクスで何がわかる？ビジネスに欠かせないサイト分析の重要性 は ITreview Labo に最初に表示されました。

このようにBIツールにはさまざまなメリットが存在しますが、BIツールについてまだよく理解できていない方もいるでしょう。そこで本記事では、BIツールの概要、導入目的、セルフサービスBIとの違い、メリット、機能などを詳しく解説します。BIツールのマネジメントへの活かし方も解説しますので、ぜひ参考にしてください。

ビジネスのデータを可視化する「ビジネスインテリジェンス（BI）ツール」とは

BIツールとは、企業が持っているさまざまなデータを分析・可視化し、日々の業務や経営に活かすためのソフトウェアです。BIとは、「Business Intelligence」の略称です。

近年、ビッグデータを活用した経営が増加しています。ビッグデータを活用することによって顧客の要望を網羅的に分析でき、顧客をより満足させられる商品開発やサービス提供が可能となります。そのようなビッグデータの分析にBIツールは使用されています。

ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを導入する目的

BIツールの導入目的は、企業が取得した膨大なデータを分析して経営や業務に活かし、売上を拡大させたり、サービスを向上させたりすることです。近年、情報は企業の資産として扱われ、GoogleやAmazonといった大企業をはじめとする多くの企業で取得した情報をもとに経営改善が行われてきました。

このように企業経営において重要な価値を持つ情報ですが、以前までは手動で集計・分析が行われていました。しかし、Excelなどを活用した手作業での分析は効率が悪く、欲しい情報を即座に取り出せません。そこで、開発されたのが自動でデータを分析・可視化してくれるBIツールです。

BIツールを活用することで、データの分析結果が一目で分かるようになり、膨大な時間を費やしてデータを集計する手間もなくなりました。このようにBIツールは、現代の経営になくてはならないツールです。

セルフサービスBIと通常のBIツールの違い

セルフサービスBIとは、専門知識を持ち合わせていない人でも簡単にデータの分析やレポート作成による可視化が行えるBIツールです。

社内の各所で取得したデータを分析するのは工程が複雑なため、通常のBIツールは専門家によって使用されるのが一般的でした。したがって、実際に改善を行うエンドユーザー自身がBIツールを直接操作することはほとんどありませんでした。

一方、セルフサービスBIは直感的に操作可能なGUIを採用しており、専門知識を持っていない人でも簡単に操作可能です。エンドユーザー自身がツールを操作できるため、今では多くの企業でセルフサービスBIが導入されています。

BIツールを導入するメリット

BIツールを導入すると、以下のようなメリットがあります。

・データの可視化により現状を把握しやすくなる

BIツールを活用すると、データの分析結果を表やグラフなどを用いて分かりやすく表示できます。そのため、売上や個人の営業成績などを瞬時に把握可能です。

・データ分析にかかる手間やレポート作成の時間を短縮できる

BIツールが主流になる以前は、収集したデータを手で分析するのが主流でした。しかし、手作業でのデータ分析は時間がかかり、間違いも起こしやすいです。BIツールを活用すると、簡単にデータ分析が可能となり、以前までデータ分析に使用していた業務時間を別作業に当てられます。また、BIツールの導入により、上司やクライアントに提出するレポートの作成時間も短縮できます。

・素早い経営判断が可能になる

BIツールの導入により、スピーディーなデータ分析が可能になり、リアルタイムで最新情報を確認できます。早く分析結果が確認できる分、素早く経営判断でき、適切なタイミングを逃すことなくマネジメントが可能となります。

BIツールの代表的な機能

本項目では、BIツールの機能を4つご紹介します。

・データ分析機能

データ分析機能は、企業に集約されたデータを分析するための機能です。以前までは、直接データが入っているデータベーステーブルを操作して分析するのが主流でした。しかし、現在はドラック＆ドロップで直感的に操作可能なBIツールも多く、専門知識がない人でも簡単にデータ分析が可能です。

・ダッシュボード機能

ダッシュボード機能は、分析したデータを表やグラフなどで表示する機能です。視覚的にデータを確認できるため、問題点や課題点を早期に発見できます。BIツールによっては、PCだけでなくスマートフォンでダッシュボード機能を使えるものもあります。

・レポート出力機能

レポート出力機能は、情報をPDF・CSVなどにしてエクスポートする機能です。レポート機能は印刷する表示画面や帳票をデザインする機能も備えており、分かりやすい形で画面や帳票を上司やクライアントに共有できます。

・データマイニング機能

データマイニング機能は、膨大なデータを統計や人工知能を活用して分析し、有効なデータを取り出す機能です。データマイニング機能を活用すると、売れ筋商品の規則性や法則を見つけられます。

BIツールをビジネスに活かすための３つのポイント

BIツールをビジネスに活かすためには、以下のことが重要です。

・導入目的を明確にする

まず初めに、自社にBIツールを導入する目的を明確にしましょう。どれだけ優れたBIツールでも、導入目的が明確になっていないのでは、効果を発揮しません。BIツールの導入前に、自社の現状を洗い出し、どのような問題を解決したいかを明確にしましょう。

・分析するデータを準備する

BIツールを導入しても分析するデータがなければ意味がありません。分析するデータがある程度準備できてからBIツールを導入しましょう。

PDCAサイクルを回し続ける

BIツールの導入によって、高速でPDCAサイクルを回せるようになります。PDCAサイクルを回し続けることは、売上増加やサービス向上につながります。そのため、根気強くPDCAサイクルを回し続けましょう。

BIツールを導入して売上アップとサービス向上を実現しよう

BIツールの導入は、企業にとって大きなメリットになります。BIツールは、製品によって特色が異なります。ITreviewのサイトにてBIツールを比較し、自社に適したBIツールを見極めてから導入しましょう。

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