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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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2020年01月30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」の言葉の意味の違いを知っていますか。良く似た言葉ですが、違いを正しく知ることでBIツール活用する意味や、正しい活用方法を知るヒントを得ることができます。

この記事では、「BI」と「AI」の違いを中心に、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。

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「BI」と「AI」の違いとは

「BI」と「AI」という言葉を耳にする機会が増えていますが、この2つの違いを知っていますか。まずはBI(ツール)とは何か、AIとは何かを解説していきます。

BI(ツール)とは

BIとは「Business Intelligence」の略であり、企業に蓄積していく大量のデータを分析して、分析結果を経営の意思決定に活用するための考え方のことです。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の企業内の各システムに分散しているデータを集約し、これらを分析した結果を図やグラフで分かりやすく可視化することができます。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ています。

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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。具体的には、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ーに行わせる技術やコンピューター自体のことを指します。

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・技術であり今最も盛んな研究分野の一つと言えるでしょう。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:意思決定の主体が人間かコンピューターか

このように、BIとAIはそもそも背景や分野の異なる言葉です。しかし、何かしらのデータを分析するという点においては共通していると言えるでしょう。決定的な違いは、意思決定をするのは人間かコンピューターか、ということです。

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、相関性を発見したり最終的な意思決定をする作業は人間に委ねられていました。BIは、あくまで「人間が意思決定をするのに必要な支援をする」という立場であり、視覚的に分かりやすい表やグラフで結果を可視化し、人間中心の作業の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自体となります。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が、大量の分析結果から人間の力だけで何らかの法則を見つけ出し、迅速な意思決定を下すことが難しくなっています。

人間よりも優れた思考能力を持つAIに、データの分析から推論・判断までを委ねることで、「人間の代わりに意思決定を行い、最終判断のみ人間に任せる」立場となったのです。

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。ではBIをシステム化したBIツールとAIを組み合わせると、どのような効果が得られるのでしょうか。

AIと組み合わせることでBIツールの価値が高まる

AIは、人間にしかできなかった高度な作業や判断を、人間より素早く行うことができます。BIツールにAIを搭載することができれば、BIツールの価値がさらに高まると考えられます。

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が、AIを搭載することでさまざまな局面からのアプローチを提案することが可能になり、企業における意思決定が格段に早くなるでしょう。現在はAI非搭載のBIツールがほとんどですが、近い将来AI搭載のBIツールの登場が期待されています。

BIツールの4つの機能

ここからは、現在主流となっているBIツールについて紹介していきます。BIツールには主に4つの機能があり、それぞれが企業におけるデータ分析を効率化しています。

機能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、人が見て把握しやすいグラフや表などをダッシュボードに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を行いやすく、経営の意思決定の際の判断材料になります。

また、レポーティング機能により監視も行いやすくなります。数値の異常値などに気付きやすく、トラブルに対して迅速な対応をとれるようになります。

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機能2.OLAP機能

OLAPとはオンライン分析処理という意味をもち、蓄積されたデータの多角的な分析を行うことで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」などの処理を行うことでより細かいデータ分析を行えます。

機能3.データマイニング機能

マイニングは「採掘」と言う意味をもつ単語です。バラバラの情報の中から価値ある情報を分析して掘り出すことからデータマイニングを呼ばれています。

BIツールのデータマイニング機能は、相関分析などの統計分析を行う機能です。データマイニングでは、将来の「予測」やある行動の「隠れた特徴」の分析を得意とします。分析によって傾向やパターンを把握できるため、データマイニング機能を利用することで課題の分析などを行うことが可能です。

機能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を行い、統計分析に基づいたシュミレーションを行うことで自社に最適なプランをレコメンデーションすることが可能です。プランニング機能により、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ることができます。

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BIツールのメリットとデメリット

BIツールにはさまざまなメリットやデメリットがあります。

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、データの管理を行いやすくなります。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を行えるため、早期に問題点を発見することが可能です。

EXCELなどのデータが統合されるためデータとしての活用度が高まり、分析や集計にかかる時間を短縮することができます。

デメリット:使いにくい製品では作業効率が下がってしまう

BIツールの一部の製品は使い方が複雑な場合があります。使用感の悪い製品を導入してしまうと、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。システム部門以外の担当者が使用することを想定し、シンプルで分かりやすい操作性のものを選ぶ必要があるでしょう。

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AIとの違いを知りBIツールを有効活用しよう

BIとAIの違いと、BIツール導入の機能やメリットについて解説してきました。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ツールです。あくまで人間を補助する立場であり、使用するユーザー側は分析結果を元に意思決定を下す必要があります。

BIツールを有効活用して、企業活動のパフォーマンスを上げましょう。

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