BIとは何か？意味と定義を簡単に解説
ビジネスの現場では日々多くのデータが生まれていますが、それらを有効に活用できている企業は多くありません。そんななかで注目されているのが「BI（ビジネスインテリジェンス）」です。ここでは、BIの基本的な意味や目的、どのような場面で活用されているかについて、わかりやすく解説します。
BIとは
BIとは「Business Intelligence（ビジネス・インテリジェンス）」の略で、企業に蓄積された膨大なデータを分析し、その結果をもとに意思決定を支援する仕組みを指します。BIをITシステムとして実装したものが「BIツール」であり、近年では大企業を中心に導入が加速しています。
BIツールは、生産管理・販売管理・在庫管理など、企業内の各種システムから得られるデータを集約し、グラフや表を用いて視覚的にわかりやすく可視化します。これにより、複雑なビジネス状況も直感的に理解できるようになります。
Business Intelligenceの目的と活用例
BIの主な目的は「データにもとづく迅速で的確な意思決定」を可能にすることです。例えば、以下のようなシーンで活用されます。
- ●経営会議での売上・利益トレンド分析
- ●営業部門での見込み案件の進捗把握
- ●マーケティング部門でのキャンペーン効果分析
- ●在庫最適化による物流コストの削減
これらの活用により、企業全体の判断スピードと精度が向上し、結果として競争力の強化が期待できます。こうしたBIの効果を支える具体的な機能や導入メリットについては、以下の記事で詳しく紹介しています。
BIとAIの違いとは
近年よく耳にする「AI（人工知能）」と「BI（ビジネスインテリジェンス）」は、どちらもデータ活用に関わる重要な技術ですが、意味や役割には大きな違いがあります。ここでは、それぞれの定義や使われ方を整理しながら、違いを明確に比較していきます。
AIとは
AI（Artificial Intelligence：人工知能）とは、人間の知的行動を模倣してコンピュータが学習・推論・判断を行う技術です。自然言語処理や画像認識、機械学習などの技術が含まれ、現在最も注目される研究分野の一つです。
BIとAIの違い
BIとAIはどちらもデータを活用する技術ですが、役割は大きく異なります。以下に違いをまとめた比較表を示します。
| 比較項目 | BI（ビジネスインテリジェンス） | AI（人工知能） |
|---|---|---|
| 主な役割 | データの可視化と意思決定支援 | データをもとに自律的に判断 |
| 主体 | 人間が意思決定 | コンピュータが意思決定 |
| 活用範囲 | 経営・営業・マーケティングなど | 自動運転・画像認識・チャットボットなど |
| 処理方法 | ルールベースの集計・分析 | 学習アルゴリズムによる推論・最適化 |
BIは「人間が判断するための情報整理」、AIは「人間の判断を代替する技術」である点が本質的な違いです。
BIとAIの違いを理解したうえで、具体的にどのBIツールが自社に適しているのかを検討したい方は、以下のボタンから一括資料請求をご活用ください。複数の製品を一度に比較でき、効率的に選定が進められます。
AIと組み合わせるとBIツールの価値が高まる
BIとAIを組み合わせることで、分析と判断の一部自動化が可能になり、企業の意思決定速度が飛躍的に向上します。AIを搭載したBIツールは、予測分析やパターン認識、最適な意思決定支援まで可能になります。
例えば、従来は担当者の経験に依存していた判断を、AIが統計的根拠にもとづいて提案することで、属人性の排除や業務の標準化にも寄与します。
AIを搭載したBIツールについて詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。機能や価格、レビュー評価をもとに各製品を比較しているので、最適なツール選びに役立ちます。
BIツールの４つの機能
BIツールには多くの機能がありますが、なかでも導入効果が高いとされる代表的な４つの機能について解説します。これらの機能を理解することで、自社に必要なBIツールの選定や、導入後の活用イメージが明確になります。
１．レポーティング機能
企業内のシステムに分散しているデータを集約し、把握しやすいグラフや表などを展開して可視化します。ダッシュボードに展開されたデータは分析しやすく、意思決定の判断材料になります。
また、レポーティング機能によりリアルタイムにデータの監視ができるため、数値の異常値などに気付きやすく、トラブル発生時には迅速な対応ができるでしょう。
レポーティング機能やダッシュボードを活用した効果的な業務改善の事例については、以下の記事で詳しく解説しています。
２．OLAP機能
OLAPとはオンライン分析処理という意味をもちます。蓄積されたデータの多角的な分析により、根源的な要因を特定する機能です。「スライシング」、「ドリルダウン・ドリルアップ」、「ドリルスロー」などの処理により細かいデータ分析が可能です。
「ドリルダウン」や「スライシング」など、OLAP分析の基本手法について理解を深めたい方は、以下の記事をご覧ください。
３．データマイニング機能
マイニングは「採掘」という意味をもちます。バラバラの情報から価値あるものを分析して掘り出すことからデータマイニングと呼ばれ、問題解決のヒントを得るのが目的の機能です。
BIツールのデータマイニング機能は、将来の「予測」や行動の「隠れた特徴」の分析を得意とし、傾向やパターンを導き出します。データマイニング機能で、課題の原因の特定などができるため、高度な経営戦略に活用できるでしょう。
データマイニングで使われる代表的な分析手法や具体例について、以下の記事でわかりやすく紹介しています。
４．プランニング機能
プランニング機能では、蓄積されたデータで分析と、統計分析をもとにしたシミュレーションで自社に最適なプランをレコメンデーションできます。変動する可能性がある状況でも、具体的な根拠をもとに適正なシミュレーションが可能です。経営の意思決定やさまざまな分野での判断材料として役立てられます。
ドリルスルー分析を使った将来予測や計画立案の実践方法については、以下の記事で詳しく学べます。
BIツールのメリットとデメリット
BIツールを導入する際には、得られるメリットだけでなく、想定されるデメリットも事前に理解しておくことが重要です。ここでは、実際に導入した企業の声をもとに、BIツールの利点と注意点をわかりやすく整理します。
メリット：データ管理がしやすくなる
BIツールのメリットは、企業のシステム内に分散していたデータを集約できるため、データの管理がしやすい点です。分散していたデータを抽出、加工してさらにデータの可視化され、早期に問題点の発見が可能です。EXCELなどのデータも統合されるため、用途が高まり、分析や集計にかかる時間を短縮できます。
デメリット：操作性がよくない場合は効率が低下する
操作性が自社にあわない製品の場合、かえって作業の非効率化を招いてしまうことがあります。無料トライアルやデモなどで、導入前に確認しましょう。また、システム部門以外の使用を想定し、リテラシー関係なく誰でもシンプルでわかりやすい操作性のBIツールを選びましょう。
メリット・デメリットについては、以下の記事でより詳しく解説しています。
BIツールに関するよくある質問
BIに関心をもった多くの方から寄せられる質問をQ&A形式でまとめました。基本的な疑問から実際の導入に役立つ情報まで、よくある質問にわかりやすくお答えします。
- ■BIとAIの違いとは？
- BIはデータの分析・可視化により人間の意思決定を支援し、AIはその意思決定を自動化する技術です。
- ■BIとは簡単にいうと？
- 企業のデータを分析・整理して、経営判断に活かす仕組みやツールのことです。
- ■BI（ビジネスインテリジェンス）を使う目的は？
- 迅速かつ正確な意思決定を行うための情報提供と分析のためです。
AIとの違いを理解してBIツールを有効活用しよう
BIツールは、企業に蓄積された膨大なデータを分析し、経営判断を支援するためのシステムです。あくまで意思決定を行うのは人間であり、BIはその判断材料をわかりやすく提供する役割を果たします。
一方、AI（人工知能）は人間の判断や行動そのものを代替する技術であり、データ分析から意思決定までを自動的に実行します。
BIとAIはそれぞれ異なる強みをもっていますが、両者を組み合わせることで、より高度で効率的な経営判断が可能になります。自社の目的にあったBIツールを選び、AIとの連携も視野に入れた活用を目指しましょう。
