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「BI」と「AI」の違いを徹底解説!BIツールについても紹介

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2023年04月10日 最終更新
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「BI」と「AI」の違いを徹底解説!BIツールについても紹介

「BI」と「AI」の違いがわからないという方も多いのではないでしょうか。違いを正しく知ることでBIツールの効果的な活用ができるでしょう。

この記事では、「BI」と「AI」の違いやBIツールの機能やメリット・デメリットについて解説します。BIツールを利用して経営に役立てましょう。

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「BI」と「AI」の違いとは

BIとはどのようなものか、AIの違いとあわせて解説します。

BIとは

BIとは「Business Intelligence」の略で、企業に蓄積していくデータを分析して、分析結果を経営の意思決定に活用することです。このBIをITシステム化したものが「BIツール」であり、近年大企業を中心に導入が進んでいます。

BIツールは、生産管理システムや購買管理システム、倉庫管理システムなど企業内のシステムに分散しているデータを集約し、分析します。分析結果を図やグラフなどでわかりやすく可視化できるため、複雑な状況でも理解しやすいしょう。BIを活用した分析結果は企業運営に活かされるだけではなく、営業分析やマーケティング分析などにも活用されます。

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AIとは

AIとは「Artificial Intelligence」の略であり、日本語では「人工知能」と訳されます。言語理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピュータが実施する技術やコンピュータ自体を指します。

BIがビジネス世界の用語であるのに対し、AIは総合的な概念・技術であり最も盛んな研究分野の一つといえるでしょう。人間の代わりに思考・問題解決する技術として、最近では「◯年後にはAIによってこの仕事が消える」といった、ショッキングなニュースも聞かれるようになりました。

BIとAIの違い

BIとAIはそもそも背景や分野の異なる言葉ですが、データを分析するという点においては共通しているといえるでしょう。意思決定をするのは、人間かコンピュータかが決定的な違いです。

BIとAIの違い

BIにおいては、大量のデータから導き出された分析結果からパターンや特徴を見つけ出し、相関性を発見します。人間が意思決定をするのに必要な支援をするという目的で、視覚的にわかりやすい表やグラフで結果を可視化します。最終的な意思決定をする作業は人間に委ねられ、生産性向上が主な目的でした。

一方AIは、最初から最後まで人間は介在せず、主役はAI自体です。近年ビッグデータという言葉を聞く機会が増えつつあります。しかし、大量の分析結果から人間の力だけで法則を見つけ出し、迅速な意思決定することは困難です。

人間よりも優れた思考能力をもつAIに、データの分析から推論・判断までを委ねて、人間の代わりに意思決定をして、最終判断のみ人間が実施するようになりました。AIは企業におけるさまざまなシステムへの応用が期待されています。

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AIと組み合わせるとBIツールの価値が高まる

人間にしかできなかった高度な作業や判断を、AIは、人間より素早くできます。BIツールにAIを搭載できれば、BIツールの価値がさらに高まるでしょう。

BIツールでは傾向やパターンによる分析が主なものでした。AIの搭載でさまざまな局面からのアプローチを提案できて、企業における意思決定が格段に早くなるでしょう。

また、特定の従業員が判断して業務を進行している場合、担当者の異動や退職で円滑に回らなくなるリスクがあります。さらに担当者の経験やスキルによって事業の利益に差が出てしまうでしょう。AIとBIツールの組みあわせでデータをもとにした判断をするため、業務の標準化につながるでしょう。

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BIツールの4つの機能

ここでは、BIツールの代表的な4つの機能を紹介します。

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。

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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。

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。

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、統計分析にもとづい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。

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BIツールのメリットとデメリット

BIツールの導入によるメリットやデメリットを紹介します。

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、用度が高まり、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。

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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、企業に蓄積しているデータを分析して経営判断の材料として活用するためのシステムです。分析したデータをもとに人間が意思決定をします。対してAIは、人間の代わりに意思決定をします。

AIを搭載したBIツールの利用により、さまざまな局面からのアプローチの提案が可能になるでしょう。BIツールを有効活用して、企業活動のパフォーマンス向上に役立ててください。

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