データ分析ツールとは？ 機能一覧、比較の仕方と比較すべき項目、データ分析の具体例・ダッシュボードサンプル

・データ分析ツールとは？

データ分析ツールとは、ビジネスや学術研究などの目的でデータを収集・分析するために活用されるソフトウェアのことです。データ分析ツールを活用することで、大量のデータから有益な情報を抽出し、意思決定や戦略立案に役立てることができます。
形式が異なるデータをExcelで集計する場合、手作業で行わなければならず膨大な工数がかかります。しかし、データ分析ツールなら異なるデータソースから得られたデータを統合でき、集計作業の手間を大きく削減できるなど多くのメリットがあります。

・データ分析ツールの重要性が高まっている背景

IoTやAIをはじめ、昨今はデジタル技術が急速に進展しています。それに伴い企業が扱うデータの量も膨大なものとなり、多種多様なデータが蓄積されるようになりました。
データを適切に集計・分析することでビジネスに役立つ知見を得られ、競争力を高めることができますが、単に蓄積するだけでは宝の持ち腐れとなってしまいます。とはいえ、「ビッグデータ」とも呼ばれるような膨大なデータを人の手で入力したり処理したりするのは現実的ではありません。
そこで役に立つソリューションがデータ分析ツールです。データ分析ツールを活用することで、膨大なデータの中からビジネスに役立つものを効率的に抽出し、適切な形に加工した上で可視化や分析、レポーティングなどが行えるようになります。
また、デジタル化の進展に伴って消費者行動が変化していることも、データ分析ツールの重要性が高まっている背景の１つです。かつては、消費者の情報収集手段はテレビCMや新聞・雑誌広告などのマスメディアがメインであり、企業が発信した情報を一方的に受け取ることが一般的でした。しかし、現在では多くの消費者がインターネットを駆使して自ら能動的に商品やサービスの情報を調べられるようになっています。こうしたことから、「どのような価値観や嗜好を持ち、どのような情報を探しているのか」を把握し、消費者行動に関するデータを分析して、ニーズをつかんだ情報発信や商品開発を行う必要性が高まっています。
このように、デジタル化の進展により扱うデータ量が膨大になり、かつ消費者行動が変容している現在、企業が競争を勝ち抜く上でデータの活用が必須となっており、データ分析ツールの重要性が増しているのです。

・どんな機能があるか？機能一覧

データ分析ツールの主な機能としては以下のものがあります。

データの処理

データ処理は最も基本的な機能の1つです。収集しただけの状態の生データにはさまざまなノイズ（不要な要素）が含まれています。データ分析ツールを活用しデータ処理を行うことで、欠損値や重複といったノイズを除去し、無秩序なデータを分析に役立つ形に処理できます。
これにより、AIなどによって収集した膨大なデータの分析も可能となります。

データの可視化

データの分析結果を視覚的にわかりやすく把握するための機能です。グラフやチャート、表、ダッシュボードなどの形式で表示することで、データの傾向やパターンを読み取ることができ、需要予測や経営判断などに活用できます。

データの抽出

扱いやすい形に整理した上で、必要なデータのみを抽出できる点もデータ分析ツールの重要な機能の1つです。抽出を通じて不要なデータを除去し、データの整合性や品質を高めることで、正確な分析や意思決定が可能となります。

レポーティング

データ分析の結果をレポート形式で出力することで、メンバー間の情報共有や意思決定を助けることができます。経営層への報告などにも利用でき、資料作成の手間を削減し、分析結果に沿った正確かつ迅速なレポーティングを実現します。

予測・シミュレーション

機械学習などを通じて、過去のデータ分析結果から将来のトレンドや売上などを予測・シミュレーションできる機能を持つツールもあります。レポーティングとあわせて今後の経営判断に生かすことが可能です。

・作業にかかる手間や負担、コストを軽減できる

データ分析ツールは、データ分析に必要なデータの収集や処理などを自動で行えるため、Excelなどを用いて人手を割いてデータの入力や取り込みを行う必要がなく、分析やレポーティングなどの工数を大幅に削減できます。また、データ分析ツールを活用することで、企業内部の複数のシステムやソフトウェアで別々に管理されているデータを一元的に管理できるようになれば、データ管理の手間も削減できます。
これによりデータの収集や分析に必要な時間や手間、人件費を削減でき、担当者の負担を大幅に軽減できます。

・分析精度が高い

Excelなどを活用したデータ分析を行う場合、データの取り込みや入力の段階でミスが発生することがあり、そうなると誤った分析結果につながります。人手で行う以上、ミスを完全になくすことはできず、分析精度に課題があります。
データ分析ツールであれば、膨大な量のデータであってもミスなく取り込むことができ、高精度な分析を実現できます。

・分析業務の属人化を解消できる

Excelなどを用いて人手でデータ分析を行っていると、分析のスキルや経験を持つ一部のメンバーに業務が集中し、属人化につながる可能性が高まります。その社員が離職や異動してしまうとデータを適切に扱える人間がいなくなる、といった事態にもなりかねません。
データ分析ツールであれば、データの加工処理や分析といった複雑なプロセスも簡単に行えるため、属人化の問題を解消しやすくなります。

・迅速な意思決定が可能となる

データ分析ツールを活用すれば、分析結果を表やグラフなどで可視化できます。そうすることで一目で現状を把握できるようになるため、何が課題となっているのかを的確かつ素早く理解できます。ダッシュボードやレポーティングを行ってくれる機能もあり、分析結果やそれに基づいた施策の提案などに関して迅速に経営層に報告できるため、経営に関する意思決定のスピードを高めることが可能です。
経営の意思決定はビジネス環境の変化に合わせて臨機応変に行う必要があるため、意思決定のスピードアップは企業の競争力を維持・向上する上で不可欠のものだと言えます。

・BIツールとは？

BI（Business Intelligence）ツールはデータ分析ツールの一種であり、ビジネスに関するさまざまデータを収集・活用・可視化してマーケティングや経営判断などに役立てるためのツールです。膨大なデータから製品や業務の改善などに役立つデータを抽出し、可視化・レポーティングを通じて売上拡大や業務効率の改善、競争力向上を図ります。
異なる形式のデータを統合した上で大量のデータを分析でき、リアルタイムで情報を共有・可視化できる強みがあります。

BIツールの詳細については以下の記事で詳しく解説しています。

• BIツールとは？機能一覧、できること、製品比較の仕方、データ分析の仕方やダッシュボード例を解説

・比較するときの注意点

データ分析ツールには多種多様なものがあり、自社がツールを活用する目的と現状の課題、達成したいゴールを明確化したうえで選定することが重要です。データ分析ツールを導入するという手段が目的化すると十分に活用できない可能性があるため、自社の課題や目的にあった製品を選ぶ必要があります。特に選定の際に比較すべき項目としては以下が挙げられます。

・おすすめの比較項目一覧と比較すべき理由

操作性の高さ

ユーザビリティの高さや操作の容易さは、長期的にツールを活用する上で非常に重要なポイントです。操作が難しく、慣れるまでに時間がかかると分析の効率性が落ち、利用頻度が落ちることが予想されます。
まずは、必要な分析を容易に行えるか確認することが大切です。

機能に過不足がないか

自社の目的やニーズに適した機能が備わっているかも重要なポイントです。機能が充実していたとしても、自社にとって不要な機能が多ければコストが無駄にかかってしまいます。マーケティングや経営企画など、部門によっても必要な機能は異なってくるため、データを何に、どのように活用したいのか明確にして導入することが求められます。

サポートが充実しているか

トラブルや不明点があった際に、ツールのベンダーが適切なサポートを提供してくれるかというサポート体制も把握しておく必要があります。データ分析に関するアドバイスを提供してくれる場合もあるので、自社のニーズに合ったサポート体制があるツールを選ぶと良いでしょう。

導入事例が豊富か

豊富な導入事例があれば、それだけ多くの企業から信頼されていると言えます。特に、同業他社での導入事例が多ければ似たような機能を活用していることが多いので、導入の決め手の1つとなります。

ランニングコストは適正か

導入時にかかる初期コストだけでなく、長期的に活用するのであればランニングコストも考慮する必要があります。データ量に応じて料金が変動する従量課金制をとっているツールもあるため、自社で活用が想定されるデータ量を事前に把握しておき、それに見合ったプランを提供しているツールを選定すべきです。

ツールの提供形態

オンプレミスとクラウドのどちらの形態でツールを提供しているかも比較すべき項目です。データをインターネット上に保存したくない場合はオンプレミス型、サーバーの導入・管理の手間をかけたくない場合はクラウド型が適しています。

・データ分析ツール「超xlsサービス」とは？

「超xlsサービス」はデータ分析により経営上の意思決定を支援するサービスです。さまざまな部門のさまざまなシーンでデータ分析に活用できるほか、間接業務の削減、労働生産性の向上などの課題を解決することができます。
入力・収集されたExcelファイルでのデータをセルフBIに取り込むことで、集計・分析を高度化・効率化でき、手元の既存Excelファイルからのデータ取り込みを容易にします。また、身近な業務データの分析事例をテンプレートとして活用することも可能です。

• 製品ページ

・データ分析の具体例・ダッシュボードサンプル

では、「超xlsサービス」で労働状況の可視化を行う場合の流れを実際のダッシュボード画面でご説明します。Excelファイルを取り込むと、項目別に集計・表示されます。

ここでは例として、「ソリューション本部」を選択すると、人数カウントや散布図データが対象の部門のみに絞り込まれます。

散布図をドラッグし、「当月残業時間が20時間以上」を範囲選択します。

範囲選択した対象者の一覧シートに移動し、詳細データを確認します。

「超xlsサービス」では、このようにクリックやドラッグだけで直感的にデータの分析が可能です。

・AIとデータ分析ツール

社会のデジタル化が進展する中、日常のあらゆる場面で多種多様で膨大なデータが生まれており、これをいかに収集し、効果的に活用できるかどうかが企業経営にとって非常に重要になっています。
そうした中で昨今ではAI技術が急速に進歩していることから、今後はAIを活用したデータ分析ツールの重要性が増していくものと予想されます。AIを活用することで膨大かつ複合的なデータを高速で処理でき、高い精度で有益な示唆を導き出すことが可能です。特に、過去の分析結果からパターンや法則性を見出し、より精度の高い将来予測が可能になると期待されます。
今後のAI技術の進展も見据え、データ分析ツールを活用して業務効率化や生産性向上をめざしていきましょう。