AIを使った企業データを分析・活用で、企業全体の競争力やガバナンスの強化、DX推進、ITリソースの最適化などを図りたいマネージャーや経営者へ。AIデータ分析ツールの概要や主な機能、タイプと選び方、比較のポイントと合わせて、おすすめのツールを紹介します。
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AIデータ分析ツールとは、企業活動を通じて日々蓄積される膨大なデータに対し、AIや機械学習の能力を深く統合することで、より高度で自律的な分析・予測を実現するソリューションのこと。過去のデータの整理・可視化にとどまらず、需要予測や顧客分析、異常検知、リスク予測など、予測・分析が求められる多様なシーンで活用されています。
従来のデータ分析では、専門家であるデータサイエンティストが、統計学やデータマイニング、プログラミングといった高度な知識や技術を用いて「予測」や「機械学習」を行っていました。一方、AIを使ったデータ分析ツールでは、プログラミングや統計に関する専門知識などは不要。簡単な操作で高度な予測分析ができるため、スキルや経験に頼らない運用が可能となり、業務効率化や属人化の解消、スピーディーな意思決定につながります。
AIを活用して分析を行えるツールの例として、以下が挙げられます。
| BIツール | Business Intelligenceツールの略で、意思決定を支援するソフトウェア。IT部門主導型の「トラディショナルBI」に対し、現在は「モダンBI」が主流に（※詳細は後述） |
|---|---|
| AIエージェント | 人間の指示がなくても、AIによる自律的な判断をもとに、様々なタスクを実行する高度なソフトウェア |
| 汎用生成AI | 複数の異なるタスクを横断的・自律的に処理できる、発展的なAI。汎用人工知能/AGI（Artificial General Intelligence）とも呼ばれる |
本記事では、従来のBIツールやデータ分析の枠を超え、AIや機械学習（ML）の技術を統合することで、データの分析、インサイトの発見とアクションへの移行を加速・自動化するソリューション群を「AIデータ分析ツール」と定義します。
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ツールによって違いはありますが、AIデータ分析ツールは、主に以下のような機能を備えています。
| データの接続・統合・準備 | 複数のシステム、データベース、ファイル（Excel/CSVなど）からデータを接続・抽出し、統合する機能。分析のためのデータ加工・整形もカバーしており、分析精度の向上に寄与する |
|---|---|
| 予測やインサイトの提示 | 過去のデータに基づき、将来のトレンドや需要、売上などを予測。人間では気づきにくい傾向やパターン、異常値など、意思決定に影響するインサイトも特定できる |
| ビジュアライゼーション（可視化） | 分析結果を、グラフ・チャート・ヒストグラム・マップなどの手法でビジュアル化。経営判断や課題解決に必要な指標もダッシュボードで可視化し、現状把握をサポートする |
| レポートの作成・共有 | 分析結果をレポートとして出力・公開・共有する機能。レポートやダッシュボードの自動更新機能を備え、常に最新のデータに基づいた情報を提供する |
| アラート通知 | データ内のパターンや異常（外れ値）を特定・検出した際に、ユーザーに自動通知。データに重要な変化が発生した際の即対応が可能に |
| 自然言語での操作 | 「売上が低迷している原因は？」といった話し言葉（自然言語）での問いに、チャット形式でインサイトや回答を提示。自然言語での指示によるレポート生成に対応したツールも |
AIデータ分析ツールは、提供している機能や利用目的によって、以下の3タイプに分けられます。
従来使われてきたIT部門主導型の「トラディショナルBI」に対し、いつでも誰でも使えるセルフサービス型が特徴の「モダンBI」タイプ。後者はビジネスユーザーが自身でデータにアクセスできるため、迅速かつ直感的な分析・可視化が可能に。モダンBIの活用により、組織全体でのデータ活用や、データ収集・集計・レポート作成の自動化、スピーディーかつプロアクティブな意思決定が実現します。
トラディショナルBIとモダンBIの大きな特徴を比較すると、以下のようにまとめられます。
| トラディショナルBI | モダンBI | |
|---|---|---|
| 主導者 | IT部門 | ビジネスユーザー |
| ユーザー層 | IT部門 | 部署・スキルを問わない様々なユーザー |
| 分析方法 | IT部門による静的なレポート | セルフサービスによるインタラクティブな分析 |
| 意思決定への寄与 | レポートの待ち時間が発生 | スピーディーかつプロアクティブ |
代表的なモダンBIとして、世界で86,000社以上に導入されている「Tableau（タブロー）」があります。ドラッグ＆ドロップのシンプルな操作で、膨大なデータから得られるインサイトをわかりやすく可視化。信頼性の高いデータ基盤と、個々のユーザーに最適化されたプラットフォームを強みとし、スピーディーかつ質の高い意思決定を促します。
ユーザーがチャットで入力した質問や指示に対し、視覚化された「回答」や「インサイト」を示すタイプ。専門知識や技術を必要とせず、自然言語での対話や簡単な操作で分析を進められるため、現場ユーザーによるデータ活用を推進したい場合に適しています。誰でも簡単に扱えるので、社内の教育コストを抑えやすいというメリットも。
対話型のデータ分析AIエージェント「SrushAI」では、ユーザーの質問に基づいて、AIが社内に点在する分散データを横断的に分析。「先月の売上は？」「返品率が高い商品は？」といった問いかけに対して、わかりやすく視覚的なレポートを即時生成します。
顧客分析やマーケティング、予測分析など、特定の目的に強みを持つタイプ。データ活用の目的が決まっており、なおかつある程度限定的である場合に適しています。
予測分析に特化した「Prediction One」は、マーケティングや営業、生産管理、顧客サポート、査定などで使われているデータ分析ツール。売上や顧客属性などのデータからAIが傾向を学習し、将来的な結果を予測します。有望顧客を絞り込む「制約予測」、生産計画の精度を上げるための「出荷数予測」、機械故障の未然防止につなげる「故障予測」といった、幅広い予測に対応。APIやモデル監視機能などを使った、予測分析の自動化も可能です。
上記のタイプ分けで紹介したツールに該当しない、「ChatGPT」や「Gemini」「Copilot」といった汎用生成AIを軽量BIツールとして活用することもできます。高度な専門知識を必要としないうえ、専用の分析ツールよりも安価に利用できるのがメリットです。
たとえば「ChatGPT」にExcelやCSVファイルをアップロードして、「売上の傾向を可視化して」といった指示を出せば、ChatGPTがPythonを内部で実行し、グラフを自動生成します。また、Google スプレッドシートに組み込まれた「Gemini」でも、シート内のデータに関する質問に回答するなど、自然言語でのやりとりが可能。データから傾向、外れ値、重要な発見の特定など、実用的な分析情報を得られます。
一方で、以下のような注意点・弱点もあり、利用の際には留意する必要があります。
厳密なアルゴリズムに則って計算する従来の統計分析ツールとは異なり、生成AIは与えられたデータをその場で推論的に解釈します。そのため数値の再現性・監査性が低く、人間の手による検証が不可欠である一方、その検証自体が難しい、という矛盾を孕んでいます。同様に、計算ロジックを明示しないケースでは、社内ルールや会計基準への整合性が確保しづらい点にも注意が必要です。
汎用生成AIには、データベースやクラウドデータウェアハウスと常時接続する仕組みがありません。そのため、あらかじめ最新データを反映したCSVなどを用意する必要があり、インポート・アップロードの手間が発生。加えて、CSVファイルはエクスポート時点での情報であり、変化スピードの早いビジネスにおいては鮮度に欠けるデータになってしまいます。
専用のデータ分析ツールと異なり、汎用生成AIはダッシュボード共有機能がありません。最終成果物はExcelやスプレッドシートで保存する必要があり、手間がかかる、分析プロセスの属人化に陥りやすい、意思決定が遅延しやすい、といったデメリットがあります。
自社に合ったタイプを絞り込んだら、以下の3つのポイントで比較を進めましょう。自社に最適なツールが選びやすくなります。
「エージェンティック分析」とは、AIエージェントによってデータ分析とインサイト発見を自動化する機能です。
従来のBIツールでは、分析結果から得たインサイトをもとに、人間がアクションを起こす必要がありました。しかし、エージェンティック分析機能を使えば、AIエージェントが自律的にアクションを代行。データ分析からアクションまでのワークフローを自動化し、大幅な業務効率化を実現します。
エージェンティックAIを搭載しているツールの一つが「Tableau」です。人間の定めた目標に向かってAIが自律的に複数段階の分析を行うなど、人間とAIとが共同作業を実施。データからインサイトを得られるのはもちろん、インサイトに基づくネクストアクションまで自動化できるため、よりデータドリブンな意思決定が可能に。
データ分析の専門知識を持たない現場ユーザーを含む組織全体で、いかにスムーズかつ効率的にデータを利用できるかも重要なポイントです。特に、社内にデータサイエンティストや専門家がいない場合は、AIを活用した分析機能とデータ準備・加工における簡便性を重視しましょう。
使いやすさを重視した場合、ノーコードで利用できるツールは有力な選択肢です。たとえば「Srush AI」は、専門知識やスキル不要で社内のデータを抽出でき、500種類以上のツールと連携可能。データの更新は自動化されており、各種データの加工も直感的に実行できます。
「Qlik Sense」も同様に、AWS、Google、Microsoft、Snowflake、SAPといった主要テクノロジー企業と連携。数百ものアプリから取得したデータを組み合わせて、根拠ある分析に活用します。データ移行やストリーミング、APIなど、統合機能も豊富です。
既存のデータソースとの連携性やセキュリティなどの観点から必要な場合は、オンプレミス版の提供有無もチェックしておきましょう。
たとえば「Tableau」は、オンプレミス対応製品として「Tableau Server」を提供。自社の設備、プライベートクラウド、パブリッククラウドといったどんな環境にも適応し、コンプライアンス要件や各種規制に則って適切に作動します。
また「Qlik Sense」は、クラウドとオンプレミス両方の環境でのデータ分析が可能。加えて、規制の厳しい業界向けのオンプレミス製品として「Qlik Sense Client-Managed 」を提供しています。
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（出所：Tableau公式Webサイト）
企業が保有するさまざまなデータをつなぎ、直感的な操作で視覚化できるBIツール。Excel、CSV、各種データベースなどあらゆるデータに接続し、AIを活用した予測モデルを使った分析・可視化を行う。ドラッグ＆ドロップ操作だけでチャートやグラフ、地図、ツリーマップなど多彩なビジュアル表現を作成。データに詳しくない人でも、容易に分析結果のビジュアライゼーションが実現できる。
また、データ準備・クリーニング、分析、コラボレーションなどにも対応しており、単発の分析だけでなく、継続的なデータドリブン運用の基盤を整えられる。クラウド、オンプレミスを用意するほか、Salesforce CRM との統合にも対応。
（出所：Microsoft Power BI公式Webサイト）
Microsoft社が提供する、AI搭載のビジネス分析プラットフォーム。専門知識不要でデータ分析やレポート作成ができ、あらゆるデータの連携・加工・ビジュアライゼーションが可能だ。Microsoft 365シリーズをはじめ、日常的に使用するアプリと連携することで、リアルタイムでの情報収集を行い、意思決定を迅速化する。
500以上のデータコネクタが無料で提供されているため、オンプレミスかクラウドかを問わず、100以上のデータソースに直接接続できる。Excel、PowerPoint、PDFといったファイル形式での出力にも対応。Azure ADでの認証など、高度な情報セキュリティ管理もメリットの一つ。
（出所：Looker公式Webサイト）
Google社が提供する、BI機能を備えたエンタープライズ向けのデータプラットフォーム。社内外に分散したデータを、ガバナンスを担保しながら収集・統合・分析し、データ活用までシームレスにつなげる。AIモデルは「Gemini for Google Cloud」を採用。会話での分析を通して、有用なインサイトを得ることができる。また、指標や計算ロジックを全社共通の「ビジネス定義」として一元管理できるため、部署ごとに数値の解釈が異なるといった課題を解消する。
Googleスプレッドシートなどとの連携に強みを持ち、通常業務でGoogle Workspaceを活用している企業におすすめ。個人・小規模チームに向けて、手軽に使える無料ツール「Looker Studio」も提供している。
（出所：Yellowfin公式Webサイト）
世界50カ国、29,000社以上で導入されている、WebブラウザベースのBIツール。データ接続からレポートの作成・共有までオールインワンで完結する集中管理型で、ユーザーごとの権限付与などセキュリティまで一元化する。
40種類以上のグラフテンプレートのほか、表計算機能、高度な関数、計算式などを基本機能として搭載。加えて、「直面する課題がなぜ起きたのか」を説明する自動インサイト機能、数字の異常値や気づきをリアルタイムで発見する「シグナル機能」など、素早く納得感のあるインサイトにつなげる機能も備える。自社データにも自社サービスにも組み込めるため、多様な用途で活用できる。
（出所：Qlik Sense公式Webサイト）
あらゆるデバイスで分析の作成と探索に対応したBIツール。レスポンシブデザインとタッチ操作可能なプラットフォームが特徴で、誰でもどこでも使いやすく、機械学習や自然言語処理による分析まで対応している。
多様なグラフやオブジェクトなどを用いたビジュアライゼーションに加え、コミュニティに公開されている豊富なエクステンションを活用して、自社ニーズに応える表現を実現。また、独自の連想分析エンジンによる高速レスポンスも強みで、ビッグデータでも軽快に扱える。
データやアプリケーションの利用権限、設定を集中管理するほか、Windows認証やヘッダー認証などの認証方式に対応。確実なデータガバナンスと運用管理の効率化に貢献する。
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（出所：imprai ezBI公式Webサイト）
自然言語でデータの可視化・分析ができるチャットBIツール。ユーザーが自然言語で投げかけた質問に対し、LLMと連携して適正なSQLを生成し、データベースから瞬時に結果を返す。
RDBやCSVなどで情報を登録し、分析対象のテーブルを選択してLLMのAPIキーを登録するだけで利用できる。直感的にデータ分析を行えることから、会議中に必要になった分析をその場で実行することも可能だ。財務データをもとにした現状分析や、過去傾向をもとにしたリソースの適正化といった分析に活用されている。分析結果は、グラフや数値と合わせてサマリーレポートにまとめられる。
（出所：SrushAI公式Webサイト）
国内企業のために開発された、対話型のデータ分析AIエージェント。ツールへの問いかけを含むシンプルな操作で分析レポートが作成でき、売上や顧客、商品などの分析に用いられている。高いセキュリティ設計と倫理基準に基づいた学習を強みとするAnthropic社の「Claude 4 Sonnet」を使用しているため、センシティブなデータを扱う企業にもおすすめ。
ユーザーライセンスやデータ連携、ダッシュボード数などに制限がない、簡潔な料金体系も魅力。分析ツールとは別に、伴走サポートや人材育成プログラムサービスも提供しているため、データ分析の専門家を社内で育成できる。
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（出所：GENIEE CDP公式Webサイト）
顧客育成を支援する「ジーニーマーケティングクラウド」シリーズのカスタマーデータプラットフォーム（CDP）。顧客データの統合と、AIによるスコアリング機能によって、顧客の行動特性や商品特性をスコア化/分析し、アプローチの高度化を実現する。
売上分析や購入転換率分析といった複数のテンプレートダッシュボードを標準装備し、AIが難易度の高い分析をサポート。自然言語で扱えるため、専門知識は不要だ。分析結果はMAツールとシームレスに連携でき、顧客群のセグメントをはじめパーソナライズされたマーケティング施策に役立てられる。「GENIEE MA」をはじめとしたジーニーシリーズや、多様なツールとの連携も容易。
（出所：Prediction One公式Webサイト）
ソニー社内でのAI教育にも用いられている、予測分析に特化したAI予測分析ツール。マーケ・営業・需要予測などに強みを持ち、AIが自動で特徴量選択や予測モデル構築を実行する。ドラッグ＆ドロップでデータをアップロードするだけの簡単操作で高精度の予測を行えるため、専門知識は不要だ。
予測結果に対して、各項目がデータに与える影響度を明示するため、ユーザーは予測の背景を理解し、現場での改善指標として活用できる。更に、予測結果の活用を支援するため、生成AIによるサジェストが得られる「マニュアル検索機能」も提供。
クラウド版のほかに、Windows端末にインストールするデスクトップ版を用意している。
（出所：DataRobot公式Webサイト）
予測に強みを持ち、視覚的・直感的なGUI操作で誰でも簡単に高精度のモデル作成ができる、エージェントワークフォースプラットフォーム。生成AIおよび予測AIの開発・提供・ガバナンスまでカバーしているのが特徴。AIエージェントのライフサイクルのあらゆるフェーズで協力にサポートするほか、機械学習に必要な工程・コストの最適化が見込める。
モデルの生成過程をはじめ、予測のロジックを明示化してビジネスリスクを最小化。作成した複数のモデルは比較・管理などが容易で、エージェントを安全・確実に運用したい企業におすすめだ。また、APIを介して、エージェント型 AI 検索やタスクエージェントを既存をワークフローに統合することもできる。
本記事では、データの分析、インサイトの発見とアクションへの移行を加速・自動化するソリューション群を「AIデータ分析ツール」と定義して紹介しました。
企業に蓄積される膨大なデータから有益な情報を自動抽出し、ビジネスに役立つ分析から予測までを行うAIデータ分析ツール。「データの接続・統合・準備」「ビジュアライゼーション」「レポートの作成・共有」といった機能を備え、専門的な知識や技術を必要とせず、誰でも簡単にデータを活用できます。スキルや経験に頼らず運用できるため、業務効率化や属人化の解消、意思決定のスピード向上につながります。
AIデータ分析ツールは、提供している機能や利用目的によって、以下の3タイプに分けられます。
タイプで絞り込んだら、以下のポイントで比較を進めることで、自社に最適なツールが選びやすくなります。
企業活動を通じて日々蓄積されるデータは、企業の貴重なナレッジ・資産です。高性能のAIをデータ分析に取り入れることで、あらゆるレベルの社員がデータを役立てられるようになります。情報資産を適切に活用して、スピーディーな意思決定を促進するためにも、AIデータ分析ツールの導入を検討してみてください。
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HOUSEI株式会社
質問するだけでデータ分析できるチャット型BIツール。AIに質問するだけで、データのグラフ化/可視化を実現し、戦略的な意思決定をサポートします。...
株式会社ジーニー
BtoC、BtoBどちらかだけに限らず全業種に対応。データを一元管理し、顧客ニーズにマッチしたアプローチを設計できるプラットフォーム。AIによるビッグデータ分析...
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