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BIツールの導入事例|抱えていた課題と導入後の効果まとめ

最終更新日時:
記事の情報は2022-05-17時点のものです。
この記事では、BIツールの導入事例を紹介しています。導入した背景や抱えていた課題、その後の効果など、BOXIL編集部が独自にヒアリングした内容を掲載しています。

IT/通信/インターネットの導入事例

IT業界F社の場合

F社はSaaS型クラウドサービスの開発・運営を行っています。

会社情報 内容
従業員人数 501〜1,000人
所在地 東京都
設立年数 6~10年

※2022年5月時点の数値

抱えていた課題

課題1.データの探索的な分析が不可能

BIツールの導入に至った理由は、データ分析に高度な技術を必要とし、ANALYTICS部門が分析結果のアウトプットまでフルサポートしているという課題があったためです。
データの可視化には工数がかかるうえ、ワンパターンの可視化しかできておらず、探索的な分析ができていませんでした。

課題2.改善施策サイクルの限界

事業拡大に伴い、早いペースでのプロダクト改善や、顧客問い合わせ対応の改善を要求されていましたが、できていませんでした。
ANALYTICS部門では、KPIを可視化するために1部門あたり10〜20ものスプレッドシートを使用して各部門のKPIレポートを作成していたので、改善施策サイクルは、四半期ごとに2サイクル程度が限界でした。

課題3.スモールスタートが必須条件

課題1と2の問題解決のために分析基盤の検討が進んでいました。しかし、機密性の高い「会計データ」を取り扱う高いセキュリティのシステムと、費用対効果の検証のためにはスモールスタートが必須条件でサービスの検討が難航していました。

課題を解決するために、次のサービスを導入しました。

Tableau - Tableau, A Salesforce Company

Tableau
BOXIL SaaS AWARD 2022 ビッグデータトレンド2022
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導入後の効果

効果1.技術力の格差の解消

実際にTableauを導入することで、主にデータ抽出と仮説検討の時間が16分の1へ短縮され探索的な分析が可能に。さらにデータ抽出から仮説立案までの時間が32時間から2時間にまで短縮されました。
技術力の格差が解消されたことにより、ANALYTICS部門によるサポートの工数が激減しました。

効果2.改善施策サイクルが1.5倍に

Tableauによって、事業拡大に伴うプロダクトと顧客サポートの改善サイクルが1.5倍になりました。
1つのダッシュボードですべての指標を確認可能になり、大量のスプレッドシートから解放されました。

効果3.スモールスタートが可能に

Tableauはセキュリティ面の担保が可能で、検討対象のサービスのなかで唯一1ライセンスからの購入ができる価格体系でした。
そのため、スモールスタートをふまえて本格導入へ踏み込めました。

資料をDLしてサービスを比較しましょう

自社に合うサービスを選ぶには、各サービスの内容を比較することが重要です。気になるサービスの資料をダウンロードして自社に合うのか検討してみましょう。

メーカー/製造の導入事例

製造業界S社の場合

S社は消耗品の開発・製造・販売を行っています。

会社情報 内容
従業員人数 1,001人以上
所在地 東京都
設立年数 51年以上

※2022年5月時点の数値

抱えていた課題

課題1.投資や人員計画等が立てづらい

BIツールの導入に至った理由は、投資や人員計画などを立てづらいという課題があったためです。
取り扱い商品が顧客ごとのカスタム商品となっており、ほとんどの場合が受注生産のため、当月の数字の精度が悪いという状況でした。

課題2.事業の採算性と人員確保が厳しい

受注生産体制に加え、季節によっても大きく左右されるため、事業そのものの採算性と人員確保が難しい状況でした。
商品におけるリードタイムのサイクルが短く、製造現場における設備体制や稼働計画などと受注バランスのあわないことが多く、柔軟な対応が困難という課題がありました。

課題を解決するために、次のサービスを導入しました。

Power BI

Power BI
BOXIL SaaS AWARD 2021 Autumn データ分析・管理部門受賞
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導入後の効果

効果1.投資や人員補充等の判断材料に

実際にPower BIを導入することで、需要予測とあわせて商品ごとのリピート予測ができるようになり、精度の高い販売予測が会社で共有可能になりました。
とくに、投資や人員補充などの判断材料に活かされています。

効果2.生産の平準化と残業の軽減

商品ごとのリピート予測が明確化されたことで生産量が可視化できるようになり、安定した生産へとつながりました。
これにより、従業員の残業が軽減されました。

資料をDLしてサービスを比較しましょう

自社に合うサービスを選ぶには、各サービスの内容を比較することが重要です。気になるサービスの資料をダウンロードして自社に合うのか検討してみましょう。

サービス/外食/レジャーの導入事例

サービス業界R社の場合

R社はコンタクトセンター、BPOサービスを行っています。

会社情報 内容
従業員人数 501~1,000人
所在地 東京都
設立年数 21~30年

※2022年5月時点の数値

抱えていた課題

課題1.社内システムの連携が不十分

BIツールの導入に至った理由は、社内システムが連携しておらず、KPI集計に各部門で半日程度の時間を費やしてしまうという課題があったためです。
また、KPI集計には各部門が独自に作成したExcel、Accessを利用していたのでデータ量が膨大になっていました。

課題2.非効率な運用

各部門にデータ加工担当者を置くなど、非効率な運用を強いられていました。
そのため、各部門でのデータを二次加工しやすい形式で展開でき、かつ最低限の費用で検証可能なツールが求められていました。

課題を解決するために、次のサービスを導入しました。

Tableau - Tableau, A Salesforce Company

Tableau
BOXIL SaaS AWARD 2022 ビッグデータトレンド2022
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導入後の効果

効果1.工数の短縮

実際にTableauを導入することにより、データ加工自体にかかる工数が1時間程度まで短縮されました。
閲覧用Readerが無料で用意されており、追加費用はかからず社内展開できました。表示データのエクスポートが可能であったため、各部門のデータ加工担当者の工数を分析をはじめとした工程に割けるようになりました。

効果2.データの集約化

Tableauを導入することで、過去に作成されたExcelやAccessのデータを再加工し、社内で分散していてい再利用が難しかったデータを集約できました。

資料をDLしてサービスを比較しましょう

自社に合うサービスを選ぶには、各サービスの内容を比較することが重要です。気になるサービスの資料をダウンロードして自社に合うのか検討してみましょう。

輸送/交通/物流/倉庫の導入事例

物流業界K社の場合

K社は総合的な物流サービスを行っています。

会社情報 内容
従業員人数 1,001人以上
所在地 東京都
設立年数 51年以上

※2022年5月時点の数値

抱えていた課題

課題1.フレームワークの必要性

BIツールの導入に至った理由は、具体的な数値を可視化して自己評価をするフレームワークが必要だったためです。
これまでExcelやPower Pointで作成していましたが、大手顧客の求めるパフォーマンスを満たすためのデータの活用や効率的な資料作りができていませんでした。

課題2.効果的なアピール方法

顧客への効果的なアピールをできていない課題がありました。
業務改善の結果が出ているにもかかわらず、顧客へ提示する資料はビジュアル的にインパクトのある資料ではありませんでした。

課題を解決するために、次のサービスを導入しました。

Power BI

Power BI
BOXIL SaaS AWARD 2021 Autumn データ分析・管理部門受賞
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導入後の効果

効果1.蓄積したデータの有効活用

Power BIを導入することにより、自社で蓄積していたデータを有効活用できるようになりました。
信頼性の高いサービスを無料で活用できる手軽さも魅力でした。

効果2.インパクトがある資料作成

Power BIを導入することで、顧客の印象に残る資料を効率的に作成できるようになりました。
これにより、資料作成に割いていた膨大な時間が短縮されました。

資料をDLしてサービスを比較しましょう

自社に合うサービスを選ぶには、各サービスの内容を比較することが重要です。気になるサービスの資料をダウンロードして自社に合うのか検討してみましょう。

導入前に知っておきたいBIツール導入の失敗例

サービス選定で重要なのは自社にあったサービスを導入することです。たとえシェア率が高かったとしても自社に合うとは限りません。サービスの導入でよくある失敗例をまとめたので、確認して導入時の参考にしてみてください。

失敗例1:取り扱うデータ量を確認しなかった

取り扱うデータ量がどの程度になるのかを確認しないと導入に失敗しやすいです。
なぜなら、データ量が多い場合、データの読み込みや書き出しに時間がかかり、想定以上に工数がかかるからです。
サービスを選ぶ際は、取り扱うデータ量を想定し、データ量にあったプランを選びましょう。

導入ユーザーの体験談

導入当初は分析チームのみが使用していたものの、他部署への展開に伴い取り扱うデータ量が大幅に増加。データの読み込みと書き出しへ時間がかかるようになりました。
また、会社支給のパソコンはBIツールの要件よりスペックが低く、データ量が増える場合を想定して推奨以上のスペックをもつパソコンが必要だと認識しておけばよかったです。

失敗例2:データ連携の方法を確認しなかった

データ連携方法を具体的に確認しておかないと導入に失敗しやすいです。
理由は自動で読み込めるのか、フォーマットの指定はあるか、ファイル形式に制限はないかなどの細かな要件次第ではデータ加工に手間が発生するためです。
サービスを選ぶ際は、社内システムとのデータ連携方法が適切か確認しましょう。

導入ユーザーの体験談

データ連携が可能と説明を受けたものの、実際には自動で読み込めず、連携先のデータを一度ダウンロードしてからファイル加工をして読み込ませる必要がありました。
リアルタイムで情報が連携されないので手作業での集計と変わらなかったため、データ連携方法についてしっかり確認しておけばよかったです。

失敗例3:実際に使う社員をテストメンバーに含めていなかった

現場の社員を含めてトライアルしないと導入に失敗しやすいです。
なぜなら、操作性や機能性を確認できないがために、社員がシステムを使いこなせなかったり要件の分析をできなかったりするからです。
サービスを選ぶ際は、実際にシステムを使う社員も含めてテストしましょう。

導入ユーザーの体験談

システムを使う社員にプログラミングの知識がなく、導入後のマニュアル整備に時間がかかりました。
また、契約したプランだと機能が不足していると判明し、結果としてコストが増えてしまったので、システム利用者をトライアルへ含めておけばよかったです。

資料をDLしてサービスを比較しましょう

自社に合うサービスを選ぶには、各サービスの内容を比較することが重要です。気になるサービスの資料をダウンロードして自社に合うのか検討してみましょう。

BOXILとは

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