最近、多くの企業や団体、研究機関などがデータ分析ツールの導入に積極的であり、その注目度は高まっています。この流れに乗り、自社でもデータ分析ツールを取り入れようと考える方も増加しています。しかし、実際に導入を進める際、「データ分析ツールの具体的なメリットがわからない」や「導入に当たって、どのような点に注意したらいいか？」と悩む方も少なくはありません。
データ分析ツールの導入を検討されている方に向けて、本記事では、データ分析ツールの概要やケース別の利用シーン、メリット・デメリット、おすすめのデータ分析ツールなどについて解説しています。データ分析ツールの導入を検討している方は、ぜひ本記事を参考にしてください。
目次
1.データ分析ツールとは？
データ分析ツールは、大量かつ多様なデータを整理・分析して、見やすい形でデータを表示するソフトウェアのことです。さまざまな企業や研究機関などで使われており、データの傾向やパターンが一目でわかるため、ビジネスの意思決定や新しい計画作りに役立ちます。また、近年のデータ分析ツールは、直感的な操作が可能なツールも多く、AI技術も活用されています。
データ分析ツールを活用することで、日々の生産状況や購入データ、SNSの投稿など、様々なデータを手間なく分析が可能です。そのため、多くの分野でビジネス分析ツールの需要が高まっています。
【ケース別】データ分析ツールの利用シーン
データ分析ツールは、さまざまな分野や業界で活躍しています。ですが、はじめてデータ分析ツールの導入を検討される方にとっては、どのような場面で使われているのかイメージが湧かない方も少なくはありません。以下では、小売業や人事部門、製造業におけるデータ分析ツールの利用シーンを紹介します。
小売業のケース
小売業では日々、商品の取引や顧客情報が蓄積されています。この中で顧客データは、マーケティング戦略の中核を成します。データ分析ツールを使えば、店舗のPOSデータを効率的に収集し、商品の購入データやその日の天気、交通状況などと組み合わせて分析が可能です。分析されたデータは、新店舗の立ち上げや新商品の計画に役立ちます。大手の小売企業では、データ分析ツールをマーケティングに活用する傾向が増加しています。
製造業のケース
製造業では、生産管理の工程でデータ分析ツールが重要な役割を果たしています。IoT技術の発展により、工場のセンサーやカメラからのデータ収集が一般的になりました。これらの収集されたデータは、データ分析ツールを通じて、工場の稼動状況の監視や生産効率の向上に利用されています。
人事部門のケース
人事部門では、異動や新卒・中途採用、退職など、人事に関するさまざまな管理を行います。大企業の場合、部署ごとの人数の変化が激しく、人数の変化を表計算ソフトだけで把握することは厳しい一面もあります。人事部門は単に人員を管理するだけでなく、会社の生産性を高めるために適切な人員配置を分析することが重要です。その際に、データ分析ツールを活用して、従業員の入社年度や職位、資格など、多角的な視点からの分析を行います。
2.データ分析ツールを使うメリット・デメリット
データ分析ツールを使うことで、さまざまなメリットがあります。しかし、デメリットも同時に存在します。ここでは、データ分析ツールを使うメリット・デメリットについて解説します。
データ分析ツールを使うメリット
データ分析ツールを使うメリットとしては、さまざまなメリットがあります。具体的には、高い分析精度を得られることや効率的に分析ができること、まざまなデータを収集・整理ができること、問題の特定と仮定の設定が簡単などが挙げられます。以下では、これらのデータ分析ツールを使うメリットについて解説します。
高い分析精度を得られる
データ分析ツールを使うメリットのひとつは、高い分析精度を得られることです。手作業による分析では避けられない人為的なエラーが、データ分析ツールの使用により大幅に削減されます。さらに、データ間の因果関係や相関を分析することで不確実性を減らし、より正確な予測と分析が行えます。これにより、以前には予測しにくかった情報も高い精度で抽出することができます。
効率的に分析ができる
データ分析作業を効率化できる点もデータ分析ツールを使うメリットです。現代の企業は膨大な量と多様な種類のデータを抱えており、これを表計算ソフトなどで分析するのは困難で時間も労力もかかります。データ分析ツールを利用することで、分析作業がスピードアップし生産性を向上させることができます。
さまざまなデータを収集・整理ができる
データ分析ツールの使用により、さまざまな種類のデータの収集・整理が可能になります。企業が取り扱うデータは複雑で多様であり、それらを効率的に管理し、有効に活用することは業務の効率化につながります。データ分析ツールは、これらのデータを整理し、分析可能な形に変換することで、企業が直面する課題の解決や戦略立案に役立つ情報を提供します。
問題の特定と仮定の設定が簡単
問題の特定と仮定の設定が簡単になる点もデータ分析ツールを使うメリットになります。データ分析ツールは、組織の現状を明確にし、必要な情報を効率的に収集するのに役立ちます。収集したデータを分析することで、組織全体や個々の従業員の問題点を容易に把握できます。これにより、問題解決に向けた仮定を設定して、具体的な対策を講じることが可能です。
データ分析ツールを使うデメリット
データ分析ツールには多くのメリットがありますが、一方でいくつかのデメリットも存在します。主なデメリットとしては、コストや人材の面での課題が挙げられます。以下では、データ分析ツールを使うデメリットについて詳しく解説します。
コストが必要になる
データ分析ツールを使うためには、導入費用などコストが発生します。コストはデメリットと感じる一面もありますが、その一方で活用次第で得られる利益は大きいと言えます。したがって、コストとメリットを比較し、費用対効果を冷静に評価することが重要です。
運用する人材が必要になる
データ分析ツールの運用には、データ分析ツールが使えるITスキルを持つ人材が必要です。しかし、国内ではITスキルを持つ人材の人手不足が問題になっています。そのため、適切なIT人材を見つけるのは難しく、人件費は一般の職種に比べて高めになりがちです。したがって、データ分析ツールを利用する際には、適切な人材の確保が重要な課題となります。
3.データ分析ツールを選ぶポイント
データ分析ツールの導入を検討する際、選定基準は何が適切でしょうか。選ぶポイントとしては、操作のしやすさや充実したサポートがあるツールを選ぶことが大切です。また、自社の分析ニーズに最適なツールを選ぶことが重要です。さらに、長期的なコストを事前に検討し、いくつかのツールを比較することも求められます。以下では、データ分析ツールを選ぶポイントについて解説します。
操作のしやすさ
データ分析ツールを選ぶ際には、ツールの操作性を確認しましょう。もし使い勝手が悪いツールだと、効果的に活用するのは難しくなります。ツールの操作画面や機能などをしっかりチェックし、操作性が良いか検討することが大切です。操作性の確認をするには、メーカーのデモ画面などを実際に見て、ツールの使用感を把握するといいでしょう。
サポートの中身を確認をする
データ分析ツールを選択する際には、提供されるサポートの質も重要な要素です。サポートが不十分なツールを選んでしまうと、問題や不具合が発生した際に適切な対応を受けられないことがあります。データ分析ツールの提供元によっては、単に分析ツールのサポートだけでなく、具体的なアドバイスや分析方法に関するセミナーを提供している場合もあります。自社のニーズに合った適切なサポートを提供するツールを選びましょう。
求めている分析作業ができるか
自社が求めている分析作業ができるか確認することは、最も重要なポイントと言えます。同じデータ分析手法でも、企業によって分析結果をどう活用するのが異なり、自社に合ったツールを選ぶ必要があります。データ分析ツールが出力する結果が、自社に必要なものであるかを入念にチェックしましょう。そのためには、何のためにデータ分析を行うか、自社の目的を明確にすることが大切です。
運用コストを確認する
データ分析ツールを選ぶポイントとして、運用コストは見逃せません。導入する際には、予算と照らし合わせて、負担にならない範囲のツールを選ぶことが重要です。初期費用が無料であっても、使用したい機能によっては追加の費用が必要になることがあります。さらに、ユーザー数やデータ処理の量に応じて料金が変わるツールもあるため、初期費用だけでなく継続的な運用コストも考慮することが大切です。
さまざまなツールを比較して選ぶ
データ分析ツールを導入する際には、さまざまなツールを同時に比較しましょう。これは、データ分析ツールは数多く存在しており、用途や目的に応じて選ぶべきツールが異なるためです。まずは自社のニーズをはっきりさせ、理想的な結果に基づいて適切なツールを選ぶことが重要です。不適切なツールを選ぶと、コストの無駄遣いにつながる可能性があるため、選択には慎重さが求められます。
4.おすすめの人気データ分析ツール10選
データ分析ツールは数多くの製品が発売されており、分析目的や用途などによって機能などが異なります。以下では、代表的なデータ分析ツールを紹介していきます。
可視化に強い系
Tableau
Tableau（タブロー）とは、直感的で使いやすい操作性と表現力を備えたデータ分析ツールです。プログラミング知識がなくてもドラッグ＆ドロップで簡単にデータを可視化できます。比較的短期間で操作を習得できるため、データ分析ツールに不慣れな方でも利用しやすいツールです。また、100万人を超えるコミュニティがあり、情報共有も盛んです。
参考：『Tableau（タブロー）とは？|Excel疲れを排除しデータ可視化を加速する』
Microsoft Power BI
Microsoft Power BIは、Microsoftが開発したデータ分析ツールで、既にMicrosoft製品を使用している企業に最適です。Office365をはじめとするMicrosoft製品やSalesforce、SharePointなど多様なデータソースとの連携ができます。最新のMicrosoftの技術を用いて、データの準備や機械学習モデルの構築が専門的な知識なしでできる点も特徴です。また、Windows、iOS、Androidに対応したアプリで、あらゆる場所からデータへのアクセスと共有ができます。
参考：『Power BIとは？ できること・活用事例・始め方まで徹底解説』
Yellowfin
Yellowfinは、直感的で使いやすい操作を特徴とするデータ分析ツールです。操作性の高さにより、日常的な業務においても生産性を低下させず、分析や課題解決に集中できます。特に操作が複雑な他のツールで挫折した人にもおすすめのデータ分析ツールです。セキュリティに関しても、Yellowfinは強固な設計で信頼性が高く、多くの大企業が導入しています。さらに、導入から利用開始までのハードルが低い点も魅力です。
Domo
Domoとは、データ収集や管理、可視化などの機能を備えたクラウド型のデータ分析ツールです。独自のサーバーやストレージを用意する必要がなく、1,000以上のコネクターを通じて様々なデータソースに簡単に接続できます。このデータには、SaaSアプリケーションやオンプレミスのデータベース、PC上のExcelデータも含まれます。そのため、多くの企業から利用されているデータ分析ツールです。
Looker Studio
Looker Studio（旧Googleデータポータル）とは、Googleが提供する無料のデータ分析ツールです。1000以上のコネクターを通じて、Google アナリティクスやGoogle スプレッドシート、さらにはTwitterやInstagram広告など多様なデータソースに接続可能です。
ユーザーはデータを簡単に可視化し、スコアカードや折れ線グラフ、ピボットテーブルなどの様々な形式で情報を整理できます。また、作成したダッシュボードのURL共有やメール自動送信機能により、データの共有も容易に行えます。Looker Studioはレポート作成の手間を減らし、さまざまなサービスとの連携が可能で、リモートワークなど多様な働き方にも対応しています。
参考：『Looker Studio（旧Google Data Portal）徹底解説！』
QlikSense
QlikSenseとは、米国のQlik社が提供するデータ分析ツールです。その最大の特徴は、米国で特許を取得した「連想技術」にあります。この技術により、異なるデータソース間の関連性を自動的に把握し、ビジネス上の重要な課題や解答を導き出します。また、プログラミングやデータベース操作の知識がなくても、マウス操作だけで簡単に扱え、各種データを視覚化することが可能です。他のツールでは見逃されがちなデータや情報を掘り下げる能力がQlik Senseの大きなメリットです。
統計解析に強い系
Exploratory
Exploratoryはデータ分析を行うツールのプロダクト名で、「データサイエンスの民主化」をキーワードに開発された分析ツールです。いわゆる「ノーコード」をベースとし、その名の通りデータを”Explore” （探索）しやすい仕掛けと仕組みが入っています。
個人的には、統計・アナリティクスのR言語と、視覚化に強いTableauが融合したような、”痒いところに手が届く”プロダクトという印象です。
SPSS
SPSSとは、IBMが提供する統計解析ツールです。企業だけでなく、大学教授をはじめとする研究者にも活用されています。直観的な操作で可視化・AI系の分析もできるだけでなく、統計学の手法に関しても幅広くカバーされています。
参考：https://www.ibm.com/jp-ja/products/spss-statistics
AI系
DataRobot
DataRobotは、専門知識がなくてもAIによるデータ分析や数値予測を、専門知識がなくても業務に活用できる汎用的な機械学習プラットフォームです。手軽にAI導入したいときにおすすめです。
機械学習を行い際に、特徴量の探索なども実施することが可能なツールとなっています。
参考：https://www.datarobot.com/jp/
Vertex AI
これまで紹介してきたツールとはやや方向性が異なりますが、Google Cloudのフルマネージド機械学習プラットフォームであるVertax AIもおすすめなツールです。
データ収集~機械学習モデルのデプロイまでを効率的に実施できます。また、他のGoogle Cloud製品との連携のしやすさも特徴です。
参考：https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/beginner/beginners-guide?hl=ja
Azure Machine Learning
GCPだけでなく、Azureでも機械学習モデルの構築が可能です。
組織で導入している基盤や、実施したい分析の要件を定めた後、ツールの選定を行う必要があります。
参考：https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/machine-learning#features
Amazon SageMaker
最後にAWSのサービスである、Amazon SageMakerを紹介します。
こちらも他のクラウド基盤サービスと同様に、導入済みの基盤や分析要件に基づいて使用するべきかどうか判断する必要があります。
参考：https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/canvas/?nc=sn&loc=1
5.まとめ
本記事では、データ分析ツールの概要やケース別の利用シーン、メリット・デメリット、おすすめのデータ分析ツールなどについて解説してきました。データ分析ツールには、さまざまな種類の製品が提供されており、利用目的や必要な分析結果に応じて適切なツールを選択することが重要です。
データ分析ツールの導入では、自社のニーズに対応できるだけでなく、運用コストや扱う人材も考慮しなくてはいけません。また、複数のデータ分析ツールを見比べることも重要です。データ分析ツールに興味がある方は、本記事を参考に導入を検討してみてはいかがでしょうか。
データ分析ツールの選定や、データ分析のサポートが必要な場合は、ぜひデータビズラボへご相談ください。
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