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【BIツールの導入事例】導入促進の背景にあるものとは?

【BIツールの導入事例】導入促進の背景にあるものとは?

企業が保有するデータを分析し可視化する業務において、BI(ビジネス・インテリジェンス)ツールは効率化を図るソフトウェアとして機能します。企業活動における、課題解決や意思決定を行う際に活用されます。本記事では、BIツールの機能や導入までの流れ、及びよくある疑問点についてご紹介します。

▼更にBIツールについて詳しく知るには?
BIツールとは?初心者にも分かりやすく丁寧に解説

▼社内のデータをAI化するには?
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ(活用事例あり)

BIツールとは?

BIツールは、企業が持つさまざまなデータを分析し、経営や業務に役立てるソフトウェアです。BIツールの機能は大きく分けて以下の通りです。

  1. 入力(インプット)
  2. 分析
  3. 出力(アウトプット)

機能1:入力(インプット)

企業に蓄積された膨大なデータから情報を抽出するためには、基幹系システムへの接続が必要です。これに応えるために、BIツールは基幹系システムと連携する機能を持ちます。例えば、売上データを分析する場合、BIツールを基幹系システムに接続し、販売・在庫管理システムからデータを抽出し分析できます。データを一元管理できるため、セキュリティ向上や活動状況が明確化されます。

機能2:分析

BIツールは分析能力の高さが魅力的です。基幹系システムから得られた膨大なデータを、高速で分析・集計します。AIや機械学習の要素も含めて分析されるため、人が気づかない発見も期待できます。Excelでも分析は可能ですが、異なるデータソースを組み合わせた分析や、ビッグデータの分析もスムーズで、リアルタイムな情報を素早く分析できるなどBIツールならではの利点も多いです。

機能3:出力(アウトプット)

BIツールのレポート出力機能は互換性が高いことが特徴です。PDF、Excel、Word、CSVなど各ファイルでも出力可能です。また、単に数字が羅列された表ではなく、グラフなどビジュアライズされた出力が可能なため、内容を素早く理解することができます。出力をもとにした資料作成が効率化されることや、意思決定フローの改善による経営効率の向上が期待できます。

BIツール導入促進の背景・導入事例


BIツール導入促進の背景には、テクノロジーの進歩はもちろんですが、DXがトレンドとなっていることや、政府が推し進める働き方改革も関係しています。BIツールの導入が進むことで、社内業務の効率化による業績向上や、労働環境改善による従業員の負担軽減が期待されています。

導入事例としては、経営戦略の策定、財務分析、営業成績の分析が代表例として挙げられます。経営戦略の策定では過去の傾向からシミュレーションに基づく予測ができ、財務分析では企業活動の異常を検知し、素早い対応につなげます。営業成績をリアルタイムで管理することで、状況に応じた柔軟な営業活動を可能にします。そのほか、人事データ分析や在庫管理など、企業活動全般に応用されることが期待できます。

BIツールの機能4選

BIツールの機能は、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があります。ここでは各ツールを事例と共に解説します。

1.レポーティングツール

レポーティングツールは、課題の兆候を素早く発見するためのデータ分析に役立ちます。定
期的なレポーティングを行うことで、異常を検知した際に速やかな情報共有が可能です。被害が拡大する前に、対処のための意思決定ができます。わかりやすく可視化されたレポートを出力できるため、会議資料の作成作業も効率化されます。

2.OLAP分析ツール

OLAP分析ツールは、問題の要因を深掘りし検証を行う際に活用できます。OLAPとはOnline Analytical Processing(オンライン分析処理)の略で、蓄積されたデータをさまざまな視点から多次元的に解析し、素早くレスポンスを返す手法です。多角的視点から分析できるため、より明瞭な意思決定材料となることが期待できます。

3.データマイニングツール

データマイニングツールは、日本語にするとデータを採掘する道具、つまりデータからパターンや傾向を導き出すツールです。過去のデータの相関関係などを分析することによって、人に課題解決のヒントを提供します。有名な事例として、おむつとビールが一緒に購入される傾向の発見があります。調査の結果、子どものいる家庭の父親が母親からおむつの購入を頼まれ、店に来た父親がついでにビールを購入していたことが判明したそうです。そのヒントがあれば、ビールとおむつを近くに陳列させ需要喚起させるなどの判断が可能となります。

4.プランニングツール

プランニングツールはデータをもとにシミュレーションを行い、計画の作成に活用するツールです。主に経営層が行う予算編成や、営業戦略策定の際に役立ちます。過去データの分析やシミュレーションを通じた、具体性のある計画が可能になります。他にも、需要予測に基づいた在庫管理でも活用でき、人力に頼らないプラン作成を実現できます。

BIツール導入までの流れ


BIツールは適切に活用することで企業活動で効果を発揮しますが、闇雲に導入を進めてもうまくいきません。BIツールを導入することが目的なのではなく、現場でどう活用してもらうかの擦り合わせがポイントです。ここではBIツールの力を発揮できるよう、BIツール導入までの流れを解説します。

1.導入目的の選定

はじめに、BIツール導入によって解決したい自社課題は何かを明確化しましょう。特に、ツールを実際に利用するのは誰で、どの業務を効率化するのかといった定義は不可欠です。導入目的をもとに現場のニーズ抽出を行うことで、以下のフローにつながります。

2.自社ニーズに合う機能があるか

導入目的が明確になったら、BIツールを比較検討するステップへ移ります。自社のニーズをもとに、使い勝手や分析機能の使用感を比べましょう。ツールのメリットだけでなく、デメリットも確認すると失敗を防ぐことができます。

3.導入検討は多部門共同で

導入検討は情報システム担当部門だけでなく、BIツールを活用する現場の責任者やキーマンと共同で行うのがコツです。機能の実装可能性や、現場で活用しやすい使用感などを、多部門が連携して確認し合うことでスムーズな導入ができます。

4.実用レベルの試し画面を作成

ここまでのステップが順調であれば、ツール画面を最低限使用できるお試し版を導入しましょう。使い勝手などを現場目線で確認しフィードバックをします。及第点であれば、次項へ移ります。

5.小さく導入

ここで実際の導入となりますが、スモールスタートを心がけ、守備範囲や活用人員を徐々に拡大していきましょう。同時に、運用フローや細かなルール設定を定め、誰が利用しても一定以上のメリットが得られるよう再現性を高めることが大切です。

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BIツール【よくある質問】

ここでは、BIツールの導入を検討する際に起こりがちな疑問へ応えていきます。

「BIツール」と「AI」は何が違う?

BIは、ビジネス・インテリジェンスというビジネス用語ですが、AIは総合的な概念・技術を指す用語です。BIは企業に蓄積し続ける大量のデータを分析し、結果を企業活動の意思決定に活用する概念で、このBIをITシステム化したものがBIツールです。一方、AIは人工知能と呼ばれ、言語理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術や、それを実行するコンピューター自体を指すことが多いです。

BIツールが特に効果的な業界は?

BIツールが効果を発揮する業界は、小売業、製造業などをはじめ多岐にわたります。業界を問わず、以下のような部署を有する企業であれば、導入成果を得やすいといえます。

  • 【人事】部門別の構成比(比率)分析
  • 【総務】経営情報の共有効率化
  • 【営業】営業担当者への注力商品の共有

BIツールについて学ぶには?

初心者がBIツールを学ぶには、インターネット上のBIツール関連サイト、オンラインセミナー、eラーニングサイトなどが始めやすいです。学習するインプットだけでなく、自社ニーズを洗い出してどのように活用できるかを検討するアウトプットも、並行して行うことが導入を進めるコツです。

効果的なBIツールを導入するなら「UMWELT」がおすすめ!

効率的な導入が可能なBIツールをご検討の方におすすめなのが、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウドUMWELTです。UMWELTは、自社の既存システムを維持したまま移行可能で、細かな社内調整の手間がかかりません。導入時の前処理を容易にする機能も充実しており、非エンジニアでも操作が容易です。サブスクリプションでのご提供により、導入費用の低コスト化を実現しています。さらに、個別コンサルタントの併走オプションもあり、個々の企業ニーズに対応しうる自由度の高い設計になっているのも魅力です。

まとめ

BIツールは日々の作業効率化だけでなく、働きやすさの改善まで見込めることが導入促進の背景にあります。BIツールのいいとこどりを実現するUMWELTでは、資料ダウンロードによる事前の情報収集や無料相談が可能ですので、BIツール導入を模索している方はぜひ一度ご検討ください。

参照文献

OLAPとは | 大塚商会
https://www.otsuka-shokai.co.jp/words/olap.html

おむつとビール(おむつとびーる)| ITmedia
https://www.itmedia.co.jp/im/articles/0504/18/news086.html

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