2025年のBIツールのトレンドとは？

2025年のBIツールのトレンド概要

2025年のBIツール市場は、AIと自動化が牽引する革新的な進化を遂げます。本記事では、最新のトレンドを徹底解説し、マーケティング担当者が競争優位性を確立するための情報を提供します。

BIツールとは何か

BI（ビジネスインテリジェンス）ツールとは、企業内外に存在する膨大なデータを収集、分析、可視化し、企業の意思決定を支援するためのツールです。

これまでのBIツール

これまでのBIツールは、主にオンプレミス環境で利用され、専門的な知識を持つユーザーが高度な分析を行うためのものでした。しかし、クラウド技術の発展やAIの進化により、BIツールはより身近な存在となり、誰もがデータに基づいた意思決定を行えるようになってきました。

BIツールの主な機能

現在活用されているBIツールの主な機能をご紹介します。

• データ統合：多種多様なデータソース（データベース、クラウドサービス、CRM、SFAなど）からのデータ統合
• データ分析：高度な統計分析、機械学習、データマイニングによるデータ分析
• データ可視化：インタラクティブなダッシュボード、グラフ、チャートによるデータ可視化
• レポート作成：定型レポート、カスタムレポート、アドホックレポートの作成
• 自然言語処理（NLP）：自然言語によるデータ検索、質問応答、インサイト生成

BIツールの活用例

よくある活用例をご紹介します。

• 売上ダッシュボード：リアルタイムでの売上状況把握、目標達成率の可視化

  日々の売上推移、製品別売上、地域別売上などをリアルタイムで可視化し、目標達成度を瞬時に把握します。

  また、売上予測と実績の乖離分析、売上貢献度の高い製品・顧客の特定、売上低下の要因分析などに活用します。

• 顧客セグメンテーション：

  顧客属性（年齢、性別、居住地など）、購買履歴、Webサイト閲覧履歴、メール開封履歴などのデータを統合し、顧客をグループ分けを行います。

  顧客セグメントごとの購買傾向、ニーズ、嗜好を分析し、パーソナライズされたマーケティング施策の立案・実行に活用します。

• キャンペーン分析：
  広告効果測定、ROI分析、キャンペーン改善、Web広告、メールマーケティング、SNS広告など、各種キャンペーンの効果測定、ROI分析、費用対効果の可視化します。
  キャンペーンごとのコンバージョン率、顧客獲得単価（CAC）、顧客生涯価値（LTV）などを分析し、キャンペーン改善に活用します。
• リスクモニタリング：
  異常検知、リスク要因分析、早期警告売上、顧客行動、Webサイトアクセスなどのデータをリアルタイムで監視し、異常値を検知、リスク要因を分析できます。不正アクセス、システム障害、顧客離反などのリスクを早期に検知し、迅速な対応に活用します。
• サプライチェーン最適化：
  在庫管理、需要予測、物流効率化在庫状況、需要予測、物流データなどを統合し、サプライチェーン全体の最適化。過剰在庫、欠品、物流コストなどを削減し、サプライチェーンの効率化に活用します。
• 顧客サポート分析：
  問い合わせ傾向分析、顧客満足度分析、サポート品質改善問い合わせ内容、対応時間、顧客満足度などのデータを分析し、顧客サポートの品質改善します。また、問い合わせ傾向の把握、FAQの改善、サポート担当者の教育などに活用します。

BIツール使用にあたり出てくるメリット・デメリット

BIツール使用にあたり出てくるメリット・デメリットをご紹介します。

メリット

• データに基づいた意思決定：勘や経験に頼らない客観的な意思決定
• 業務効率の向上：データ収集、分析、レポート作成の自動化
• 競争力強化：市場変化への迅速な対応、新たなビジネスチャンスの発見
• コスト削減：無駄なコストの削減、リソースの最適化
• 組織全体のデータリテラシー向上：誰もがデータに基づいた意思決定に参加可能

デメリット

• 導入コスト：初期費用、ライセンス費用、導入支援費用
• 運用コスト：システム運用、データ管理、人材育成
• データ品質の確保：データの正確性、整合性、鮮度の維持
• セキュリティリスク：機密情報漏洩、不正アクセス、データ改ざん

現在の主要なBIツール製品を10個紹介・それぞれの比較

現在利用されている主要なBIツール製品を紹介します。また、それぞれのツールの特徴的な機能を比較します。

これらのツールは、価格、機能、使いやすさ、サポート体制などが異なるため、自社のニーズに合わせて最適なツールを選択することが重要です。

2025年のBIツールのトレンド

2025年のBIツールは、以下のトレンドが加速すると予測されます。

• AIの高度な活用：
  自然言語処理、機械学習によるデータ分析の自動化・高度化自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）のBIツールへの統合は、データ分析を自動化し、高度化する上で重要な役割を果たします。これにより、ユーザーは複雑なクエリを自然言語で実行し、AIがデータから自動的にインサイトを抽出できるようになります。例えば、「先月の顧客獲得コストが最も高かったキャンペーンは？」と尋ねるだけで、BIツールが関連データを分析し、結果を視覚化してくれます。
• クラウドネイティブ：
  クラウド環境でのスケーラビリティ、柔軟性、リアルタイムデータ処理

  クラウド環境でのスケーラビリティ、柔軟性、リアルタイムデータ処理能力を提供します。これにより、大量のデータを高速に処理し、常に最新の情報を基に意思決定を行うことができます。また、クラウド環境での利用は、オンプレミス環境に比べてコスト効率が高く、導入や運用も容易です。

• 拡張アナリティクス：
  高度な統計分析、データマイニング、異常検知による深い洞察

  高度な統計分析、データマイニング、異常検知などの機能をBIツールに統合し、データからより深い洞察を得ることを可能にします。これにより、過去のデータから将来の傾向を予測したり、異常なデータパターンを検出し、リスクを早期に回避したりすることができます。

• コラボレーション強化：
  チームでのデータ共有、共同作業、リアルタイムコミュニケーション

  チームでのデータ共有、共同作業、リアルタイムコミュニケーションを強化する機能を備えるようになります。これにより、同じデータを共有し、リアルタイムで議論しながら、より迅速かつ効果的に意思決定を行うことができます。

• エンベデッドBI：
  アプリケーションへの組み込み、カスタマイズ可能なダッシュボード、API連携

  BIツールを他のアプリケーションに組み込み、カスタマイズ可能なダッシュボードやAPI連携機能を提供します。これにより、使い慣れたツールの中でデータ分析を行い、より効率的に業務を進めることができます。

• データファブリック連携：データ仮想化、データカタログ、データリネージによる統合データ管理

  データ仮想化、データカタログ、データリネージなどの技術を活用し、分散したデータを統合的に管理します。これにより、複数のデータソースから必要なデータを容易に取得し、一貫性のある分析を行うことができます。

• ノーコード/ローコード：プログラミング不要のデータ分析、ダッシュボード作成

  プログラミングの知識がないユーザーでも、ドラッグ＆ドロップなどの直感的な操作でデータ分析やダッシュボード作成を行えるようにします。これにより、IT部門に依存せずに、自ら必要な分析を行い、迅速に意思決定を行うことができます。

• モバイルファースト：モバイルデバイス最適化、オフラインアクセス、音声操作

  モバイルデバイスでの利用に最適化され、オフラインアクセスや音声操作などの機能を提供します。これにより、場所や時間を選ばずに、必要なデータにアクセスし、意思決定を行うことができます。

• ストーリーテリング：データに基づいたストーリー作成、プレゼンテーション機能

  データに基づいたストーリーを作成し、プレゼンテーションを支援します。これにより、データを効果的に伝え、関係者の理解と共感を促すことができます。

・パーソナライズ：ユーザー属性、役割、行動履歴に基づくカスタマイズ

ユーザー属性、役割、行動履歴に基づいて、ダッシュボードやレポートをカスタマイズします。これにより、自分に必要な情報に素早くアクセスし、効率的に業務を進めることができます。

2025年にトレンドとなると思われる製品10選（製品名と説明を記載）

2025年にトレンドとなると思われる製品を10個ご紹介します。

• AI駆動型BIツール「Cognos Analytics with Watson」（IBM）：
  自然言語処理によるデータ検索、機械学習による予測分析、自動インサイト生成
• クラウドネイティブBIツール「Snowflake Data Cloud」：
  クラウド環境でのスケーラビリティ、柔軟性、リアルタイムデータ処理
• 拡張アナリティクスBIツール「ThoughtSpot」：
  検索ベースのデータ分析、AIによる自動インサイト発見、高度な可視化
• コラボレーティブBIツール「Mode Analytics」：
  SQLベースのデータ分析、チームでのデータ共有、共同作業、リアルタイムコミュニケーション
• エンベデッドBIツール「Looker Embed」：
  アプリケーション組み込み、カスタマイズ可能なダッシュボード、API連携
• データファブリック連携BIツール「Denodo Platform」：
  データ仮想化、データカタログ、データリネージによる統合データ管理
• ノーコード/ローコードBIツール「Zoho Analytics」：
  ドラッグ＆ドロップによるデータ分析、ダッシュボード作成、レポート生成
• モバイルファーストBIツール「GoodData Mobile」：
  モバイルデバイス最適化、オフラインアクセス、音声操作
• ストーリーテリングBIツール「Narrative Science Quill」：
  データに基づいたストーリー作成、自動レポート生成、プレゼンテーション機能
• パーソナライズBIツール「Amplitude Analytics」：
  ユーザー行動分析、パーソナライズされたダッシュボード、セグメント分析

これらのツールは、AI、クラウド、高度な分析機能、コラボレーション機能、組み込み機能を強化することで、より高度なデータ活用と意思決定を支援します。

BIツール選定の重要なポイント

以上のように、BIツールの選定には様々なポイントがありますが、適切な活用とマネジメントによって成果を最大限に出すことは十分可能です。

まずは経営者の皆さまや経営企画の皆さまがコミットメントをして真摯に取り組むことが重要なポイントとなります。
さらに、まずは現在の社内の課題を認識した上で、着実に一歩一歩を踏み出すことをお勧めします。

なお、取り組みを始めるために「どこから手をつけたら良いかわからない」「検討時間が足りない」といったお悩みがありましたら、弊社が推進チームの一員となってサポートさせていただきますので、ぜひお気軽にお問い合わせください。