BI（ビジネスインテリジェンス）とは？BIツールの機能や使い方を解説

最終更新日:2025/01/29

BIとは？

企業の意思決定を支援するBI（Business Intelligence：ビジネスインテリジェンス）は、近年のデジタルトランスフォーメーションにおいて欠かせない存在となっています。データに基づく経営判断の重要性が増す中、BIツールを活用したデータ分析と可視化は、ビジネスの競争力を高める重要な要素として注目を集めています。

本記事では、BIの基本的な概念から具体的な活用方法まで、実務に役立つ情報をわかりやすく解説していきます。

BI（ビジネスインテリジェンス）とは

BIとは、企業が保有するデータを収集・分析し、経営判断に活用するビジネスインテリジェンス（Business Intelligence）の略称です。近年、デジタル化の進展により企業内外で発生するデータ量が爆発的に増加する中、これらのデータから価値ある洞察を導き出し、競争優位性を確保することが重要になっています。

そのため、データドリブンな意思決定を実現するBIツールの導入が加速しており、特にコロナ禍以降のリモートワークの普及や経営の不確実性の高まりを背景に、より迅速で正確な判断を支援するBIの重要性が増しています。

BIの仕組み

BIの仕組みは、企業活動から生まれる様々なデータを収集することから始まります。収集されたデータは、データウェアハウスと呼ばれる保管場所で整理・統合され、分析可能な状態に処理されます。

そして、BIツールがこれらのデータを自動的に分析し、グラフやチャートなどの視覚的な形式に変換することで、経営者や従業員が直感的に理解できる情報として提供されるのです。例えば、売上データと顧客データを組み合わせることで、顧客層ごとの購買傾向を示すダッシュボードを自動生成したり、在庫データと販売データから最適な発注タイミングを予測したりすることができます。

このように、BIは生のデータを収集から分析、可視化まで一貫して自動処理することで、企業の意思決定を支援します。

BIの重要性

BIの重要性は、データの自動可視化による業務効率の大幅な向上にあります。手作業でのデータ集計や分析に比べ、人為的なミスを防ぎながら、短時間で正確な情報を得ることができます。

また、過去から現在までのデータを体系的に分析することで、将来のトレンドや市場の変化を予測し、的確な経営判断を行うことが可能です。さらに、グラフやダッシュボードを通じて組織全体で課題を共有することで、部門を超えた協力体制が生まれ、より効果的な問題解決につながります。

加えて、BIによる詳細な分析は、これまで気づかなかったビジネスチャンスや改善点を発見する新たな視点をもたらし、企業の競争力向上に貢献します。

BIツールの主な機能

BIツールは、企業が持つ様々なデータを収集・分析し、経営判断に役立てるためのツールです。専門知識がなくても、データの可視化や分析を通じて、データに基づいた意思決定を支援します。

BIツールでできることは多岐にわたりますが、主な機能を以下にまとめます。

• データ収集・蓄積・統合
• データ分析
• データ可視化

データ収集・蓄積・統合

データ収集・蓄積・統合では、具体的に以下のことができます。

• 多様なデータソースへの接続
• データ抽出・加工
• データウェアハウス／データレイクへの蓄積

まず、社内外の様々なデータソース（データベース・基幹システム・クラウドサービス・Excelファイルなど）からデータを収集し、一元管理できるデータウェアハウスやデータレイクに蓄積します。

多様なデータソースへの接続

BIツールでは、社内の基幹システムやクラウドサービス、スプレッドシートなど、異なる形式や場所に存在するデータを一元的に収集し活用することができます。BIを導入していない場合、各システムからデータを個別に抽出し手作業で統合する必要があり、作業の煩雑さやデータ形式の不一致による分析の遅延が課題となっていました。

しかし、BIツールを導入することで、データソース間の接続が自動化され、形式の異なるデータも統一された形で蓄積・管理できるようになります。これにより、必要なデータをリアルタイムで取得し、すぐに分析に活用できる環境が整います。

データ加工・抽出

BIツールは、収集したデータを分析に適した形に自動的に抽出・加工する機能を備えています。従来は、データの形式変換や不要な項目の削除、計算式の適用などを手作業で行う必要があり、多大な時間とリソースを要するだけでなく、人為的なミスのリスクも高い状況でした。

BIツールを導入することで、これらのデータを加工プロセスが自動化され、複雑な加工ルールも一度設定すれば、継続的に使用できるようになります。その結果、データ分析の準備工程が大幅に効率化され、より多くの時間を実際の分析業務に充てることが可能になります。

データウェアハウス／データレイクへの蓄積

BIツールは、収集したデータをデータウェアハウスやデータレイクに効率的に蓄積し、一元管理することができます。BIを導入していない環境では、データが各システムに分散して保存され、必要な時にデータを探し出すのに時間がかかり、過去データの分析や複数データの組み合わせが困難でした。

しかしBIツールを導入することで、構造化・非構造化を問わず様々なデータを一箇所に集約して保存でき、データの検索性が向上するとともに、履歴管理や大容量データの保持が容易になります。これにより、複数のデータソースを組み合わせた高度な分析や長期的なトレンド分析が可能です。

データ分析

データ分析においては、以下の機能があります。

• データマイニング機能
• QLAP分析機能
• プランニング機能

BIツールはデータ分析に非常に役立ちます。むしろ、BIツールの主要な目的の一つがデータ分析といっても過言ではありません。BIツールは、様々なデータソースからデータを収集・統合・分析しやすい形に整理することで、高度なデータ分析を可能にします。

データマイニング機能

BIツールのデータマイニング機能は、大量のデータから自動的にパターンや相互関係を見つけ出し、有益な知見を導き出すことが可能です。BIを導入していない場合、データ間の関連性を見つけるには人手による試行錯誤が必要で、見落としが発生しやすく、膨大な時間もかかるため、データに潜む重要な傾向を発見できないことが課題でした。

QLAP分析機能

BIツールのOLAP（オンライン分析処理）機能は、多次元のデータを様々な角度から瞬時に分析し、詳細な洞察を得ることができます。BIを導入していない環境では、売上データを地域別・商品別・時期別などで細かく分析する際、その都度データを手動で集計し直す必要があり、分析の柔軟性や速度に大きな制約がありました。

BIツールを導入することで、ドリルダウン（詳細表示）やスライスアンドダイス（視点の切り替え）といった操作が瞬時に行え、例えば全国の売上から特定店舗の商品別実績まで、様々な階層のデータをスムーズに行き来しながら分析できるようになります。

プランニング機能

BIツールの導入することで、複数の要因を考慮した精緻な予測モデルの作成や、様々な条件下でのシナリオ分析が可能になり、例えば売上予測や需要予測などの計画策定をより正確に、かつ効率的に行えるようになります。これにより、データに基づいた実現可能性の高い経営計画の立案が可能です。

データ可視化

データ可視化の手段として、以下のものがあります。

• レポート
• ダッシュボード
• グラフ作成

BIツールを活用することで、効果的にデータを可視化できます。上述の機能により、BIツールはデータを単なる数字の羅列だけでなく、視覚的に理解しやすい形に変換し、ビジネスの意思決定をサポートします。

レポート

BIツールのレポート機能は、分析結果をグラフや表などの視覚的な形式で自動的に作成し、定期的なレポートや臨時の分析レポートを効率的に生成することができます。BIを導入していない場合、レポート作成には手作業でのデータ集計や図表作成が必要で、多くの時間を要し、また定期的なレポートでも毎日同じ作業を繰り返す必要がありました。

BIツールを導入することで、データの更新に合わせて自動的にレポートが生成され、必要な時に最新のデータに基づいたレポートを即座に取得できるようになります。これにより、意思決定に必要な情報をタイムリーに提供することが可能です。

ダッシュボード

BIツールのダッシュボード機能は、重要な経営指標やデータを一つの画面にまとめて可視化し、リアルタイムで状況を把握することができます。BIを導入していない場合、各部門や業務システムから個別にデータを収集して状況を確認する必要があり、全体像の把握に時間がかかり、問題の早期発見や迅速な対応が困難でした。

BIツールを導入することで、販売実績・顧客動向・在庫状況などの主要な指標を一画面で監視でき、データの更新も自動的に反映されます。これにより、経営者や管理者が企業の現状を即座に把握し、素早い意思決定を行うことが可能です。

グラフ作成

BIツールのグラフ作成機能は、複雑なデータを視覚的にわかりやすく表現し、データの傾向や比較を直感的に理解することができます。BIを導入していない場合、Excelなどでグラフを作成する必要があり、データ更新のたびに手動での再作成が必要で、また表現できるグラフの種類や複雑さにも制限がありました。

BIツールを導入することで、データの特性に応じた最適なグラフ形式の選択や、複数のデータを組み合わせた高度な視覚化が可能になり、さらにデータが更新されても自動的にグラフに反映されます。これにより、データの分析や共有がより効果的に行えるようになります。

BIツールの使い方｜4つの活用例

BIツールは、企業の様々なデータを分析し、経営判断に役立てるためのツールです。そのため、活用例は多岐に渡りますが、ここでは代表的な例として、以下のものを紹介します。

• 売上分析
• 顧客分析
• 在庫分析
• リスク管理

売上分析

BIツールを活用した売上分析では、販売管理システムの売上データと顧客管理システムの情報を連携させ、多角的な分析が可能です。例えば、時期別・地域別の売上推移、顧客の年齢層や購買履歴に基づく商品の人気傾向、リピート率の高い商品のパターンなどを自動で分析できます。

さらに、これらのデータを組み合わせることで、特定の顧客層に人気の商品や売上が伸びている商品カテゴリーを特定し、的確なターゲティングや在庫管理、販売施策の立案に活用することができます。これにより、データに基づいた効果的な販売戦略の策定が可能です。

顧客分析

BIツールを活用した顧客分析では、年齢・性別などの基本属性、商品や購入金額といった購買履歴、Webサイトでの閲覧履歴やお問い合わせ履歴などの行動データを統合的に分析することができます。

例えば、特定の商品の購入者層の特徴を把握したり、顧客の購買パターンから次に購入される可能性の高い商品の予測したりすることが可能です。さらに、これらの分析結果を基に、顧客セグメントごとにカスタマイズされたマーケティング施策を展開したり、商品開発やサービス改善に活かしたりすることで、顧客満足度の向上とリピート率の改善につなげることができます。

在庫分析

BIツールを活用した在庫分析では、在庫データ・販売実績・発注履歴・季節変動などの複数のデータを統合的に分析することで、最適な在庫管理が可能です。例えば、商品ごとの在庫回転率や販売トレンドをリアルタイムで監視し、過剰在庫や欠品のリスクを早期に発見できます。

また、過去の販売パターンと現在の在庫状況を照らし合わせることで、将来の需要を予測し、適切な発注のタイミングと数量を決定することができます。これにより、在庫コストの削減と販売機会の損失防止を同時に実現し、効率的な在庫運用が可能です。

リスク管理

BIツールは、社内外の様々なデータを分析してリスク管理に活用できます。例えば、過去の取引データや市場動向、事故履歴などの情報を統合的に分析することで、潜在的なリスクパターンや発生要因を特定できます。

また、AIやデータマイニング技術を組み合わせることで、異常値の検出や将来のリスク予測も可能になり、問題が顕在化する前に予防的な対策を講じることができます。さらに、リアルタイムモニタリング機能により、リスク指標の変動を常時監視し、基準値を超えた場合に即座にアラートを発することで、迅速なリスク対応が可能です。

BIツールのおすすめ5選

BIツールは多種多様で、それぞれ特徴や強みがあります。そのため、「これが一番」というツールはありません。自社の規模・業種・分析したいデータの種類・予算・そして何より「誰が使うのか」という点を考慮して選ぶことが重要です。

ここでは、様々なニーズに対応できる代表的なBIツールとして、以下の5つ紹介します。

• Tableau：直感的なインターフェースによる可視化
• Power BI：Microsoft製品との親和性の高さ
• Qlik Sense：「アソシアティブエンジン」の活用によるデータの関連性やパターンの発見
• Looker：クラウド環境に最適化
• Domo：データ収集・可視化・共有をワンストップで実現

以下では、それぞれの特徴や強み・弱み、そしてどんな企業におすすめかを解説します。（※2024年12月時点の情報）

Tableau

出典：Tableau

Tableauは、ビジネス現場での迅速な意思決定をサポートするための強力なツールです。直感的なインターフェース、高度な分析機能、広範なデータ接続性により、初心者から上級者まで幅広いユーザーに適しています。

Power BI

出典：Power BI

Power BIは、データの可視化と分析を通じて、効率的で効果的な意思決定をサポートする強力なツールです。Microsoftのエコシステムとの親和性・豊富な機能・直感的な操作性により、データドリブンな文化を組織全体で推進するのに役立ちます。

Qlik Sense

出典：Qlik Sense

Qlik Senseは、他のBIツールにはない「アソシアティブエンジン」を活用し、データの深い関連性やパターンを発見するのに優れたツールです。直感的な操作性と強力なAI機能により、データドリブンな文化を推進するための信頼性の高いプラットフォームとして、多くの企業に採用されています。

Looker

出典：Looker

Lookerは、クラウド環境に最適化された高度なBIおよびデータ分析ツールです。柔軟性・拡張性・リアルタイム性を兼ね備え、データを活用してビジネスの成長を加速させるのに役立ちます。特にGoogle Cloudを利用している組織にとって、Lookerは統合性と効率性を提供する最適な選択肢です。

Domo

出典：Domo

Domoは、データの収集から可視化、共有までをワンストップで実現する強力なBIプラットフォームです。リアルタイムでのデータ活用・直感的なダッシュボード・全社規模でのコラボレーションを可能にし、ビジネスの意思決定を加速させます。

BIツールを導入して成果を出すためのポイント

BIツールは導入すればすぐに成果が出る魔法のツールではありません。導入後、しっかりと活用し、PDCAサイクルを回していくことで、初めて効果を発揮します。

BIツール導入で成果を出すためには、以下のポイントが重要です。

• 導入したい課題と導入するBIツールを分析する
• 社員教育やサポート体制を整える
• 継続的にBIを活用する

導入したい課題と導入するBIツールを分析する

BIツールの導入成功には、自社の課題を明確に分析し、その解決に最適なツールを選択することが重要です。なぜなら、　BIツールには製品ごとに得意分野や特徴が異なり、例えばデータの可視化に優れたものや、予測分析が得意なもの、大規模データに処理に特化したものなど、様々な種類があるためです。

自社の課題を詳細に分析し、それに合致した機能を持つツールを選ぶことで、導入後の活用がスムーズになり、より早く具体的な成果を得ることができます。逆に、課題分析が不十分なまま導入すると、必要な機能が不足していたり、逆に過剰な機能で混乱を招いたりする可能性があります。

社員教育やサポート体制を整える

BIツールを効果的に活用するためには、適切な社員教育とサポート体制の整備が不可欠です。多くの社員はデータ分析やBIツールの操作に不慣れであり、ツールの機能を十分に理解していなことが導入の活用度の低下につながる可能性があります。

そのため、基本的な操作方法から高度な分析手法まで、段階的な研修プログラムを提供し、社員が自信を持ってツールを使いこなせるようにすることが重要です。また、日常的な質問や問題解決をサポートする専門チームを設置することで、社員が躊躇することなく、BIツールを業務に活用できる環境を整えることができます。

継続的にBIを活用する

BIツールを活用して実質的な成果を上げるためには、継続的な運用が不可欠です。なぜなら、データ分析の精度と信頼性は、蓄積されるデータの質と量に大きく依存するためです。日々のデータを着実に収集・分析し続けることで、長期的なトレンドや季節変動、異常値の把握が可能になり、より正確な予測や意思決定を行うこことができます。

また、BIツールを活用した分析結果に基づいて施策を実施し、その効果を測定・評価し、次の改善につなげる「PDCAサイクル」を繰り返すことで、組織のデータ活用能力が向上し、より大きな成果を生み出すことができます。

AIsmiley編集部

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