2024.12.13
データ分析ツールを導入する際に、どのツールを選べば効果的に成果を上げられるのか悩む方も多いのではないでしょうか。分析ツールは、自社の目的や課題に合わせて適切に選ぶ必要があります。
この記事では、成果につながるデータ分析ツールを選ぶためのポイントを解説するとともに、厳選したおすすめのデータ分析ツール10選をご紹介します。それぞれの特徴や活用方法を知ることによって、自社に最適なツール選定のポイントを得られるため、ぜひ参考にしてください。
この記事のポイント
1．データ分析ツールを利用するメリット
2．おすすめのデータ分析ツール10選
3．データ分析ツールの選び方のポイント
データ分析ツールとは、効率的にデータを分析して、結果を数値で可視化するツールです。以下で詳しくデータ分析ツールについてご紹介します。
データ分析ツールの使用用途としては、データの収集や抽出・データの分析・分析結果の表示・データの管理などが挙げられます。データ分析ツールを活用することによって、これらの作業を自動化することが可能です。生産管理では生産状況の可視化や在庫の最適化、マーケティングでは顧客ニーズの把握やターゲティングの精度向上などに役立ちます。
BIツールは、大量で複雑なデータを簡単に可視化し、分析することができるツールです。大量のデータであっても集計や分析を迅速に行うことができ、データを一元管理するデータ活用基盤を作成するため、異なるシステムのデータを連携するなどの柔軟な分析も可能です。
そのため、大量のデータを活用したり、ざまざまなデータを長期的に蓄積していく場合などには、BIツールが適しています。
反対に、データ分析ツールに関しては、データの深掘り分析と予測が可能であり、高度な統計解析や機械学習を得意としています。データサイエンティストやリサーチャーといった専門職によって使用される場合が多く、BIツールと比較して高度な分析をする際に向いています。
ここでは、データ分析ツールを利用するメリットを4つご紹介します。
データ分析ツールを利用する最大の利点の1つは、分析の効率化です。従来の表計算ソフトでは、データの整理や集計に多くの時間がかかり、複雑な計算や大量のデータ処理が困難でした。
一方で、データ分析ツールでは、欠損値や異常値を自動で補正する機能や、直感的に操作できるインターフェースを通じて作業を簡素化できます。また、異なるシステムやデータベースから情報を自動的に連携させる仕組みも備わっているため、複雑なデータセットの処理もスムーズに行えます。
上記の機能があることによって、従来では数日を必要とした分析作業が数時間で完了するなど、業務全体のスピードを大幅に向上させることが可能です。
手作業では達成できないレベルの精度で、データを分析することもできます。統計アルゴリズムや機械学習モデルが組み込まれているためです。データの関連性や因果関係を精密に分析し、人為的なミスを防ぐことが可能になります。
さらに、ツールによっては、データの異常値や重複を自動的に検出して修正する仕組みも備わっています。分析の正確性が飛躍的に向上します。例えば、Google Cloud PlatformのBigQueryを使用すれば、膨大なデータセットを瞬時に処理し、高精度な結果を得ることが可能になります。
自社の課題を効率よく把握し、それに基づいた戦略を立案しやすくなります。多くのツールには、ダッシュボードのリアルタイム更新機能が備わっており、最新の業績やトレンドを即座に確認することが可能です。
さらに、時系列データを用いたトレンド分析や、未来のシナリオを予測するシミュレーション機能を活用することで、課題の発見だけでなく、その解決策までを視覚的に把握できるようになります。
迅速に意思決定ができるようになることも、データ分析ツールを利用するメリットの1つです。ツールによってはリアルタイムでデータが更新される仕組みを備えているため、必要な情報を即座に取得でき、即時的な意思決定が可能です。また、視覚的にわかりやすいグラフやレポートも作成できるため、データの全体像を迅速に把握しやすくなります。
さらに、クラウドを通じて分析結果を共有することで、経営層や現場とのコミュニケーションも円滑に進みます。
ここからは、おすすめのデータ分析ツールをご紹介します。
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ツール |
基本機能 |
特徴、強み |
料金 |
提供元 |
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Looker Studio |
データの統合、ダッシュボード作成、データの可視化 |
・直感的に使用できるデータ分析ツール ・データの視覚化が得意 |
無料（一部Google Cloudサービスは有料） |
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Tableau |
データの可視化、ダッシュボード作成、AIを活用した分析 |
・AI を活用した直感的なビジュアル分析プラットフォーム ・組織のデータを最大限に活用 |
・Tableau Viewer：$15 ユーザー/月 ・Tableau Explorer：$42 ユーザー/月 ・Tableau Creator：$75 ユーザー/月 |
Tableau Software |
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Yellowfin |
自動ビジネスモニタリング、レポート作成、ダッシュボード機能 |
・ユーザーのアプリケーションにBI・分析機能を提供する、実績あるソリューション ・自動ビジネスモニタリング |
要問い合わせ |
Yellowfin |
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Dr.Sum |
データ収集・蓄積、分析、レポート作成 |
・企業のデータ活用に必要な機能を網羅するデータ分析基盤 ・柔軟なサポート体制やノウハウの提供体制 |
要問い合わせ |
ウイングアーク1st株式会社 |
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Qlik Sense |
データ探索、レポート作成、AI分析 |
・独自の連想分析エンジンを組み合わせた、AIテクノロジーを搭載したデータ分析ツール ・データの変化に応じた迅速な対応 |
・Standard：$825/ 月 ・Premium：$2,700/ 月 ・Enterprise：要問い合わせ |
Qlik |
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WebFORCUS |
データの管理、可視化、ダッシュボード作成 |
・業務を推進する全ての人の意思決定を支援するための、エンタープライズレポーティング基盤 ・Excelとの連携 |
要問い合わせ |
株式会社アシスト |
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Gephi |
グラフの可視化、ネットワーク分析 |
・オープンソースで、ソーシャルネットワークやウェブ構造の可視化に特化している |
無料 |
Gephi チーム |
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Graph-tool |
グラフ理論に基づくデータ解析、アルゴリズム実装 |
・ネットワーク分析用のソフトウェア ・グラフ統計に関するさまざまな機能 |
無料 |
Inverse Complexity Lab |
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Microsoft Power BI |
データの収集、可視化、レポート作成 |
・AIを使用して分析情報をビジュアル化するデータ分析ツール ・使いやすいインターフェース |
・無料 ・Power BI Pro： 月額¥1,499/ユーザー ・Power BI Premium Per User： 月額¥2,998 ユーザー/月 ・Power BI Embedded： 変動制 |
Microsoft |
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igraph |
グラフ解析、ネットワークの可視化 |
・ネットワーク解析ツール ・効率性や使いやすさ |
無料 |
オープンソースコミュニティ（特定の企業や組織ではない） |
（※料金等はすべて2024年12月時点の情報です。）
Looker Studioは、直感的に使用できるデータ分析ツールです。データの視覚化が得意で、説得力のあるレポートを簡単に作成することができます。また、豊富なデータソースへのアクセスができ、データの共有や共同編集も可能です。
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名前 |
Looker Studio |
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運営元 |
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おすすめポイント |
・直感的に使用できるデータ分析ツール ・データの視覚化が得意 |
Tableauは、AI を活用した直感的なビジュアル分析プラットフォームです。信頼できるデータから実用的なインサイトを引き出すことができ、組織のデータを最大限に活用することを可能にします。直感的なインターフェースによる、誰もが使いやすいビジュアル分析が強みです。
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名前 |
Tableau |
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運営元 |
Tableau Software |
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おすすめポイント |
・AI を活用した直感的なビジュアル分析プラットフォーム ・組織のデータを最大限に活用 |
Yellowfinは、ユーザーのアプリケーションにBI・分析機能を提供する、実績のあるソリューションです。柔軟かつ安全なプラットフォームで、ダッシュボードの構築や管理レポートの作成など、さまざまな機能を搭載しています。
また、自動ビジネスモニタリングが可能で、完全に自動化されたAI対応シグナルによって、データの変化を発生と同時に発見することができます。
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名前 |
Yellowfin |
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運営元 |
Yellowfin |
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おすすめポイント |
・ユーザーのアプリケーションにBI・分析機能を提供する、実績のあるソリューション ・自動ビジネスモニタリング |
Dr.Sumは、企業のデータ活用に必要な機能を網羅するデータ分析基盤で、幅広いデータ活用に関するニーズに対応が可能です。また、レスポンスの良い柔軟なサポート体制や、データ活用の成功に向けたノウハウの提供体制が整っているため、初心者でも安心です。企業の規模や活用シーンに合わせた最適な形で運用していくことができます。
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名前 |
Dr.Sum |
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運営元 |
ウイングアーク1st株式会社 |
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おすすめポイント |
・企業のデータ活用に必要な機能を網羅するデータ分析基盤 ・柔軟なサポート体制やノウハウの提供体制 |
Qlik Senseは、独自の連想分析エンジンを組み合わせた、AIテクノロジーを搭載したデータ分析ツールです。連想分析エンジンは、データを探索してインサイトを明らかにし、瞬時に結果を算出することができます。また、自動化されたアラートによって、データの変化に応じた迅速な対応が可能です。
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名前 |
Qlik Sense |
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運営元 |
Qlik |
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おすすめポイント |
・独自の連想分析エンジンを組み合わせた、AIテクノロジーを搭載したデータ分析ツール ・データの変化に応じた迅速な対応 |
WebFORCUSは、業務を推進する全ての人の意思決定を支援するための、エンタープライズレポーティング基盤です。誰もが直感的に使用できる操作性が魅力で、ダッシュボードを自由にレイアウトすることができます。また、Excelとの連携も可能なため、業務の効率化に繋がります。
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名前 |
WebFORCUS |
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運営元 |
株式会社アシスト |
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おすすめポイント |
・業務を推進する全ての人の意思決定を支援するための、エンタープライズレポーティング基盤 ・Excelとの連携 |
Gephiは、あらゆる種類のグラフとネットワークに対応する視覚的な探索ソフトウェアです。ネットワーク操作によるリアルタイムの探索的データ分析や、オブジェクト間の関連付けの基礎となる構造を明らかにするリンク分析などが可能です。
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名前 |
Gephi |
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運営元 |
Gephi チーム |
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おすすめポイント |
・あらゆる種類のグラフとネットワークに対応する視覚的な探索ソフトウェア ・探索的データ分析やリンク分析 |
Graph-toolは、ネットワーク分析用のソフトウェアで、ネットワークの視覚化や高速での実行も可能です。また、グラフ統計に関するさまざまな機能を搭載しています。特に、プログラミングに興味がある人におすすめです。
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名前 |
Graph-tool |
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運営元 |
Inverse Complexity Lab |
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おすすめポイント |
・ネットワーク分析用のソフトウェア ・グラフ統計に関するさまざまな機能 |
Microsoft Power BIは、AIを使用して分析情報をビジュアル化するデータ分析ツールです。使いやすいインターフェースによって誰でも操作を行いやすく、すぐに使い始めることができます。また、データの連携やレポート作成によるデータの可視化も可能で、さまざまな機能を搭載しています。
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名前 |
Microsoft Power BI |
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運営元 |
Microsoft |
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おすすめポイント |
・AIを使用して分析情報を明らかにするデータ分析ツール ・使いやすいインターフェース |
igraphは、効率性や使いやすさに重点を置いたネットワーク解析ツールです。オープンソースで無料で使用することができるため、大規模なネットワークを扱う際にグラフの最短経路、クラスター、中心性の計算などが効率的に行えます。
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名前 |
igraph |
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運営元 |
オープンソースコミュニティ（特定の企業や組織ではない） |
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おすすめポイント |
・ネットワーク解析ツール ・効率性や使いやすさ |
ここでは、データ分析ツールの選び方のポイントを4つご紹介します。
データ分析ツールの選び方として、自社内の担当者にとって操作がしやすいかが重要なポイントです。担当者が問題なくツールを使い続けていくことができるかを確認するために、無料トライアルなどを試し、ツールの使用感を事前に把握しておくことが大事です。
データ分析ツールの選び方として、求めている分析ができるかも重要なポイントです。データ分析ツールによって、特徴や強みは異なります。そのため、自社の目的を明確にした上で、求めている分析ができるかどうかを確認しておく必要があります。
データ分析ツールの選び方のポイントとして、費用対効果が合っているかも重要です。データ分析ツールは、初期費用だけではなく継続的な維持費用も必要となります。そのため、見積もりによって費用を把握し、見合った効果が得られるかを確認しておくことが大事です。
データ分析ツールの選び方のポイントとして、1つだけではなく他のツールと比較することも重要です。データ分析ツールは多岐に渡るため、目的や用途によって選ぶべきツールが異なります。そのため、自社の目的を明確にした上で、複数のツールを比較検討することが大事です。
ここでは、データ分析の最大効果を出すためのポイントを5つご紹介します。
データ分析の効果を出すにあたってのデメリットとして、目的を明確化しなければならないことが挙げられます。最初に自社の目的を明確にしておくと分析がスムーズに進みますが、目的が明確でなければデータ分析が上手く進まず、大幅に時間がかかってしまう可能性があります。
データ分析の効果を出すにあたってのデメリットとして、仮説を立てなければならないことも挙げられます。全ての仮説を洗い出すと膨大な数になる恐れがあるため、複数の仮説の中から優先順位によって絞り込んでいく必要があります。
分析方法を定義づけなければならないことも、データ分析の効果を出すにあたってのデメリットの１つです。仮説を検証するために、どのようなデータが必要なのか、どのような分析方法が適しているかを抜けや漏れなく整理していく必要があります。
情報（データ）をミスなく収集しなければならないことも、データ分析の効果を出すにあたってのデメリットの１つです。データ分析方法に基づいて、必要な情報を集める必要があります。集める情報や収集する方法は多岐に渡りますが、ミスなく収集して整理することが大事です。
完了後に分析や改善を続けなければならないことも、データ分析の効果を出すにあたってのデメリットと言えます。データを分析して終了ではなく、結果に基づいて改善策を考え、実行に移していく必要があります。
本記事では、おすすめのデータ分析ツール10選や選び方のポイントをご紹介しました。データ分析ツールは非常に便利なツールではありますが、その一方で運用体制の整備や社内教育などの課題もあり、ツールを導入するだけでは自社の目的達成が叶わないことも多いです。そういった場合には「Ready Crew（レディクル）」をおすすめします。
Ready Crew（レディクル）では、提案力を持つコンシェルジュが丁寧にヒアリングを行い、データ分析を行うにあたって直面する課題に対して適切にサポートを行います。データ分析でお悩みの際は、まずはReady Crew（レディクル）へご相談ください。
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