Power BI導入事例 週次・月次の作業時間を2〜3時間削減 リアルタイムで営業状況を確認でき、意思決定のスピードが変わった

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Power BI導入事例 週次・月次の作業時間を2〜3時間削減、リアルタイムで営業状況を確認でき、意思決定のスピードが変わった

従業員数1,000人以上の輸送/交通/物流/倉庫系企業に勤めるSさんは、BIツール「Power BI」を導入しました。どのようにサービスを選んだのか、実際に使ってみてどう感じたのか、お話をうかがいました。

Power BI導入事例 Sさん 週次・月次の作業時間を2〜3時間削減、リアルタイムで営業状況を確認でき、意思決定のスピードが変わった

導入事例 Sさん

  • 男性 40代前半
  • 輸送/交通/物流/倉庫系
  • 従業員数 1,000人以上
  • 営業
  • 部長・課長クラス

※掲載情報はインタビュー対象者の導入当時のものであり、最新の仕様とは異なる場合があります。

導入前の課題:週次・月次のデータ集計に2〜3時間、担当者の週業務全体の約1割を占めていた

―――Power BIを導入される前、データ活用の面でどのような状況でしたか?

SFAと基幹システムのそれぞれからデータを別々に抽出して、Excelで関連付けながら集計する、という手順を踏んでいました。データの抽出だけで1時間、そこから集計・表の作成まで含めると1回あたり2〜3時間かかります。これが週次と月次で繰り返し発生していました。

―――業務量としてはどの程度の負担でしたか?

集計作業が、担当者の1週間の業務全体のおよそ1割を占めていました。月次では毎月4〜5時間程度の超過勤務が発生していました。

データ自体は活用できていましたが、そのための準備作業に時間がかかりすぎていたというのが実態です。

既存のMicrosoft環境との親和性の高さと、コストの優位性が決め手

―――BIツールの比較検討はどのように進めましたか?

Power BI、Tableau、Qlik Sense、Lookerの4製品を比較しました。それぞれ特徴が異なり、選定には時間をかけました。

―――Power BIを選んだ理由を教えていただけますか?

最大の理由は、既存のSFAであるDynamics 365がMicrosoftの技術を使っていたことです。

同じエコシステムの中にあるPower BIは連携がしやすく、導入のハードルが低い点です。Microsoft 365やExcelとの連携がしやすい点も、現場の担当者が扱いやすいという観点で評価しました。

加えて、他製品と比べてコストが抑えられる点も大きな要因です。

―――選定の際に妥協した点はありましたか?

正直に言うと、分析機能の高度さとデザイン性という点では、Tableauのほうが優れているという認識を持ちながら選定しました。

ただ、自社のシステム環境への適合を優先した結果です。理想を追うより、今ある環境の中で最大限に機能するものを選ぶことが合理的だと判断しました。

週次・月次の作業を2〜3時間削減し、営業状況をリアルタイムで把握できるように

―――導入後、業務はどのように変わりましたか?

データ抽出・集計・管理表の作成がダッシュボード一つで完結するようになりました。週次・月次で発生していた2〜3時間の作業が削減され、日々の細かな確認作業も30分程度短くなっています。担当者の残業も目に見えて減りました。

―――データ活用の面での変化はいかがでしたか?

以前は集計が終わった時点でデータを確認する、という形でした。今はリアルタイムで営業状況を確認できるので、週の途中でも数値を確認しながら対応できます。意思決定のスピードが変わったと感じています。

―――満足度を10点満点で表すとするといくつですか?

5〜6点です。ただ、点数が低い理由はPower BI自体の問題ではなく、SFAへの入力精度の問題だと認識しています。

どんなに優れたBIツールを使っても、元のデータが不正確であれば正しい分析はできません。その課題には引き続き取り組んでいるところです。

―――最後に、今後の展望や、導入を検討している企業へのアドバイスをお願いします。

Microsoft製品を利用している企業には、同社のエコシステムの中でBIツールを選択するのが合理的です。連携のしやすさは導入後の運用コストに直結するので、ツール単体の機能比較だけでなく、自社の既存環境との相性を重視することをお勧めします。

もう一つ重要なのは、BIツールを導入する前にSFAやデータソースの入力精度を高めることです。ダッシュボードをどれだけ丁寧に作っても、元データにばらつきがあれば集計結果は信頼できません。ツールの導入と並行して、データ入力のルールづくりや運用の見直しを進めることが、BIツール活用の前提条件だと実感しています。

今後は入力精度の改善をさらに進めて、ダッシュボードの信頼性を高めながら、より深い分析に活用していくことが目標です。

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