BIツールとは

BIツールとは、蓄積されたデータを分析・可視化し、データに基づいた対応や意思決定を支援するためのツールである。BIツールは、データ駆動型の意思決定を促進し、ビジネスの成果を最大化する効果があるほか、業務効率化も実現する手段として、近年注目されている。

BIツールのBIは、ビジネスインテリジェンス（Business Intelligence）の略で、ビジネスの意思決定に関わる情報を分析・活用する手法を意味する言葉である。BIを取り入れることで、組織内や市場で蓄積されたデータを収集・分析して、ビジネスに価値のある情報と洞察をもたらすことができるため、企業にとってメリットが大きいとされている。

しかし、BIの分析対象となるデータは膨大なうえ、顧客管理や販売管理、予算管理など、社内のさまざまなシステムに分散して保存・管理されていることが多い。そのため、必要なデータを集めるのに手間や時間がかかったり、知識を持った専門家でなければ分析するのが難しいといった問題がある。そこで、BIによる意思決定をサポートすることを目的として開発されたツールやシステムが、BIツールである。

BIツールの種類

実際にBIデータに基づく意思決定を行う場合には、大きく分けて次のような段取りが必要である。

1. さまざまなデータの抽出、統合、集約、分析、可視化（レポート作成、ダッシュボード作成）
2. データを元にした仮説と検証（OLAP分析）
3. 統計的な法則性の発見（データマイニング）
4. データによる予測（プランニング）

BIツールは、以上の段取りを行うために、レポーティングツール・OLAP分析ツール・データマイニングツール・プランニングツールの4種類に分けることができる。それぞれの目的に特化したものから、複数を兼ね備えた多機能なタイプまで、さまざまなBIツールが提供されている。

なお、BIツールと似たツールに、「BAツール」がある。BAツールのBAとはビジネス アナリティクス（Buisiness Analytics）の略で、ビジネスを分析することを指す。BIツールがBIによる意思決定をサポートし、主に過去と現在の分析を可視化する役割を持つのに対し、BAツールは現状の分析結果をもとに未来を予測するツールであるといえる。BIツールにより分析されたデータをもとに、BAツールを用いて今後のアクションに対する判断を行うという使い方も可能である。

BIツールの主な機能

以下では、BIツールが備える主な機能を解説する。

レポート作成・ダッシュボード作成

社内の各システムからデータを集約・加工し、グラフや図で分かりやすく可視化した結果を表示する、BIツールの最も基本となる機能である。この機能により、経営状態や売上などの変化を検知しやすく、より迅速な意思決定を手助けする。BIツールのレポート作成機能では、ExcelやPDF、CSVなどの各種ファイル形式に変換して出力することができるため、データの共有や比較、分析が行いやすい。

またBIツールの機能のうち代表的なものに、ダッシュボード機能がある。ダッシュボード機能はレポート作成と似ているが、この2つにはデータ集約の手法に違いがある。レポーティング機能では集積されたデータを主に表形式で作成するのに対し、ダッシュボード機能ではグラフやチャートといった直感的なグラフィックの形で、最新のデータをリアルタイムにまとめて表示する。そのため、ダッシュボード機能が搭載されたBIツールは、データをより素早く確認したい場合に適している。

OLAP分析

OLAPとは、Online Analytics Processing（オンライン分析処理）の略で、課題の要因をより深く掘り下げるため、組織に蓄積された膨大なデータを多次元に解析し、ユーザに結果を返す分析手法である。OLAP分析では、データを特定の側面に絞り込むスライシングやダイシング、データをより詳細なレベルに展開するドリルダウンなどの解析手法を用い、データを基にした仮説の検証を行う。近年のBIツールは「インメモリ」という高速処理技術により、これらの処理を画面上でスピーディーに行うことが可能となっている。

データマイニング

データマイニング（Data mining）とは、大量のデータの中からパターン、関連性、規則性などを発見し、ビジネス上の意思決定や予測に活用するためのプロセスを意味する。BIツールにおいては特に、リスク管理や在庫管理などにおいて、将来の予測を立てる際に使われることが多く、ビジネス戦略や市場戦略の立案時に非常に役立つ機能である。データマイニングには、データウェアハウス、データベース、または他の情報リソースから情報を抽出するための多くのアルゴリズムが存在する。

プランニング

プランニングとは、蓄積された過去の実績データを分析し、その分析をベースにしたシミュレーションを実施する機能である。BIツールのプランニング機能により、今後の予算編成や経営戦略の立案の根拠を確認することができる。「What If分析」等を用いることで、異なる条件からさまざまなパターンをシミュレーションし、より具体的で正確な計画立案に役立てることが可能となる。

BIツールのメリット

BIツールを導入することで、主に以下のようなポイントでメリットがある。

データが分かりやすく可視化される

BIツールのグラフやチャートによって分析結果が分かりやすい形で可視化されることで、エクセルなどの一般的な表計算ソフトを使ったデータ分析では見えにくかった変化や傾向を把握しやすくなり、リスクや原因の特定を行いやすい。そのため、ビジネスの意思決定における洞察力と効率性の向上が期待できる。

意思決定の迅速化・課題の早期発見

エクセルなどでデータを集計する場合と違い、データソースから自動でリアルタイムなデータを変換して表示することができる。そのため、より的確かつスピーディーに現状を把握することができ、経営層の意思決定の迅速化、問題の早期発見につながる。中には、このようなデータの活用プロセスをAIにより自動で行う機能が搭載されたものもある。また、異常を検知するアラート機能などを活用することでトラブルにも素早く応じることができ、早急な課題解決につながりやすい。

社内データを集約できる

基幹システムや顧客管理システム、売上管理システムなどの社内データは、複数の異なるシステムに分散しがちである。これらを集め、プログラミングやエクセルを使って別々に集計しようとすると、非常に時間と手間がかかり効率が悪く、現場の担当者に大きな負担がかかる。BIツールは、既存のあらゆるシステムやデータベースのほか、SaaSなどのクラウドサービスやアプリなどと連携する機能を備え、対象が増えても自動的に全体の情報を集約し、抽出・分析することができる。例えば、部署やプロジェクトごとでバラバラに管理しているデータを横断して可視化することも可能である。これまで企業のIT部門の担当者が担っていたような高度なデータ解析を、専門知識を理解していない一般のスタッフでも行え、生産性を上げることができる。

レポート作成の手間が省ける

従来はさまざまなデータファイルから情報を集計し、レポートを手作業で作成し報告する必要があった。BIツールではこれらの作業が自動化され、視覚的なダッシュボードやカスタムレポートを容易に作成することができる。そのため、レポート作成にかけていた工数や手間の軽減に役立ち、業務プロセスの大幅な効率化にも高い効果を発揮する。最近では、「セルフサービスBI」と呼ばれる、非定型的なグラフも自分で簡単に作成できるBIツールも人気である。また、複数のシステムと組み合わせて使用することにより、各システムの帳票作成の自動化も可能である。

BIツールのデメリット

さまざまなメリットがある一方で、BIツールにはデメリットも存在する。導入する際の注意点としては、以下のようなデメリットが挙げられる。

導入コストがかかる

導入には、ライセンス費用やハードウェアのインフラストラクチャの構築など、一定の導入費用が必要である。また、継続して使い続ける場合はランニングコストも発生する。さらに、ユーザ数などの増加に応じ、追加の料金が発生する製品やソフトウェアも少なくない。初期費用だけではなく、全体を通して発生するコストを事前に確認し、利用の規模に合わせたソリューションを選択する必要がある。

社員教育や運用体制の整備が必要

いざ導入しても、利用者が使いこなせなければ意味がない。従来使用していたエクセルなどに比べ、画面の操作方法や手順が大きく変わる可能性があるため、スムーズな導入のためには学習やトレーニング、マニュアル化を適切に行う必要がある。また、機能が豊富なタイプほど設定項目が多く、導入作業にもスキルが求められる。そのため、技術的な面で自信がない場合は、利用する従業員のレベルを考慮し比較・選定する必要がある。例えば、初心者向けに、クエリビルダなどで直感的に扱えるよう操作性が工夫されているものなどを選ぶこともできる。

どの製品を選ぶべきか分からない

現在、市場には多種多様なBIツールがあり、はじめて導入を検討するユーザーにとっては、どの製品を選べばよいか分かりにくいという課題がある。提供される形態も、大きく分けて、クラウド型とオンプレミス型が存在する。クラウド型は手軽に導入でき、スマートフォンやタブレットなどパソコン以外のデバイスでも使用できる点が魅力だが、予め備わった機能以外のカスタマイズ性には乏しい傾向がある。オンプレミス型は、自社でシステムの構築が必要となるため導入に手間がかかるが、サーバーを含め全てを自社で管理することができるためセキュリティ面でのメリットが大きい。また、プログラムの編集が自由にできるため、カスタマイズ性が高いのも強みである。

これらの特徴も踏まえ、導入の前に自社が抱える問題や強化したいポイントを明確にし、条件に沿って慎重に選択する必要がある。しかし、自社に適さない製品を選んでしまったり、予算やスキルが折り合わず導入を断念してしまったりするケースも多い。

BIツールの活用場面

BIツールは、全社的なデータを取り扱うことができるため、幅広いシーンで活用されている。活用例としては次のようなケースがある。

経営・マーケティング分析

BIツールは、会社の経営状態の分析や財務分析、市場動向の把握など、ビジネス戦略を支えるデータ分析に非常に役立つ。このデータ分析を活用して、経営陣が行う重要な経営判断やマーケティング施策の改善をサポートすることができる。中には、データの収集・集計・分析からレポーティングまでを実施してくれるツールもある。企業経営においては、人間の勘や主観ではなく、あらゆるデータを活用した分析結果によって経営判断を下す手法を意味する「データドリブン経営」が重視されるが、こうしたツールを使うことで、データドリブン経営に必要な全工程のアシストが可能となる。

営業・売上分析

企業の営業部門において、日々の売上管理や在庫管理のデータの可視化、顧客の傾向分析などに活用できる。例えば、営業活動のデータから、誰が担当しているどの顧客からどのような場合に売上が上がるのかといった要因を分析したい、というニーズがある場合、顧客管理システムと売上管理システムといった、形式の異なる数字データの集計やレポート出力は、手作業では手間も時間もかかる。BIツールを活用することにより、効率的な可視化が可能となり、手間も時間も削減しつつ、効果的な営業施策の立案、セールスプロセスの課題改善などに役立てることができる。

人事データ分析

人事部門では、採用、雇用、社員のトレーニング、人事評価などのプロセスに関わるデータ分析に活用できる。これにより、人材育成や採用活動の計画の立案、従業員のパフォーマンス改善への取り組みなどに活かすことができる。

勤怠・残業分析

通常、勤怠や残業に関するデータは、社内の様々なデータベースに分散していることが多い。BIツールを利用することで、これらのデータベースから取得したデータを統合して、一元的に管理することができる。また、毎月の勤怠パターンや残業時間の傾向を見やすく可視化し分析することで、働き方改革の取り組みの推進にも有効である。

予算管理

収益、費用、予算実績など、社内のさまざまな部門やプロジェクトで管理している予算関連の数値データを、まとめて簡単に管理することができる。予算と実績の比較分析も簡単に行えることから、月次ではなく週ごとといった、タイムリーなチェックがしやすくなる。これにより、リアルタイムな予実管理や、より精度の高い予算目標の設定が行いやすくなる。

ERP、DWH、ETLとの違い

BIツールと共によく耳にする言葉としてERP、DWH、ETLがある。それぞれの意味は下記である。

ERP

ERPとはEnterprise Resource Planningの略で、企業資源計画という意味である。会計・人事・生産・物流・販売など、企業に存在する複数のデータを統合し、一つのデータベースとして管理するシステムを指す。

DWH

DWHとはData Ware House（データウェアハウス）の略で、データの倉庫という意味である。その名の通り、企業内のさまざまなシステムから大量のデータを集め蓄積する「倉庫」の役割を持つ。データを時系列でサブジェクト（内容）別に分類でき、削除することなく大量に保持し続けることを可能にする。

ETL

ETLとはExtract/Transform/Load（抽出/変換/格納）の略で、複数のシステムからデータの抽出、変換、書き出しを行うシステムを指す。DWHに複数システムのデータを書き出すために利用される。

上記3つのツールとBIツールの違いは、その役割にある。データ活用のプロセスにおいて、ERPが統合、DWHが蓄積、ETLが書き出し、BIツールは分析・可視化と、それぞれ違う役割を持つ。そのため、次のような活用が望ましい。

• 社内の各システムに分散したデータをERPで統合管理できる状態にし、統合されたデータに対してBIツールで分析を行う
• ETLが各システムから抽出・変換・書き出しを行ったデータを、DWHに整理して保管し、そのデータをBIツールで分析する

近年では、ERPやETLの機能を備える多機能なツールも提供されている。

無料で利用できるオープンソースソフトウェアのBIツール

「導入コストがかかる」「どの製品を選ぶべきか分からない」といった課題に悩む場合、まずOSSのBIツールを試してから選択するのも1つの手段である。OSSは、ライセンス費用はかからず無料で利用できる。有料の製品に比べて機能はシンプルになるが、コストを削減して導入することが可能である。

また、OSSはクラウドサービスと異なりオンプレミス環境で利用できるため、セキュリティ面でのメリットもある。例えば、アプリケーション内で重要なデータを扱う場合、機密性の観点からクラウドサービスは利用しづらいケースがある。しかしオンプレミス型のOSSを利用することで、導入による効果を確かめつつ、自社にどのような機能が必要で、何が不要かを具体的に検討することができる。

無料で利用できるOSSのBIツールには、例として下記のようなものがある。

Apache Superset

Airbnb社が開発した、データの検索や可視化を行うOSSのWebアプリケーション。日本語にも対応しており、MySQLやPostgreSQLの他、30種類以上のデータベースに対応する。およそ60種類の多彩な可視化表現が用意されていることも特徴で、業種を問わず広い用途や場面に対応できる。SQLの知識がある場合には、Apache Supersetは最も使いやすいソフトウェアであると言える。

Grafana

Grafana Labsが提供する、ダッシュボードを構築することができるOSS。MySQLやPostgreSQLなどの一般的なデータベースだけでなく、Elasticsearchなどビッグデータ系のデータベースや、MongoDBなどのNoSQLをサポートしていることと、Zabbixのデータを扱って統計が表示できることが最大の特徴である。

Metabase

Metabaseプロジェクトによって開発された、OSSのデータ可視化ツール。無料で手軽に使えるオープンソース版と、機能が豊富な有償版がある。クエリビルダー、グラフ表示の種類、認証とアクセス制御などの機能が優れており、SQLの知識があまりない人や初心者でも使いやすいソフトウェアである。

以下の記事では、上に挙げた3つの他にもおすすめのOSSをピックアップして紹介し、それぞれの特徴や導入時の選び方について詳しく解説している。

BIツールとは？無料で使えるおすすめOSSの比較6選

デージーネットの取り組み

デージーネットでは、OSSのBIツールを利用したシステムの構築サービスを提供している。Apache SupersetやGrafana、Metabaseなど複数のOSSの中から、組織の持つデータの特性や利用者のスキル、運用方法や環境に合わせて最適なソフトウェアを提案している。各ソフトウェアの機能の詳細や使い方については調査報告書にて解説している。調査報告書は、資料ダウンロードのページから無料でダウンロード可能である。

OSSのBIツールの資料をダウンロードする

なお、導入を検討する際に参考となる過去の事例として、ネットワーク機器の監視サーバや、電源管理システムのデータ収集システムに、BIツールとしてGrafanaを利用した導入事例も掲載している。また、保守やサポートのサービスも充実しており、システム導入後もユーザーが安心して使い続けることができる環境を提供している。その他、Graylogの日本語マニュアルを公開するなど、一部のソフトウェアのマニュアル化や日本語化も行っている。