売り上げが低迷している現状を打破するには、新たなビジネス機会を開拓する必要がある。そのためには、市場や顧客ニーズの動向を正確に把握しなくてはいけないが、ここにBIを使ったデータ分析が大きな役割を果たすのである。しかし現状では、BIに対する企業の投資が急激に増えるところまでは行っていない。これには幾つかの理由があると生熊氏は言う。

　「全社的なデータ分析基盤を構築するとなると、それ相応の規模の投資が必要になる。それに企業のIT投資は、基幹系システムのリプレースや法規制対応、あるいは大震災を受けての災害対策など、どうしても『期限が決まっているもの』の優先順位が高くなる。ただしそんな中でも、データ分析に対するIT予算の割当ては今後も徐々に増えていくだろう」

　また、BI製品を提供するベンダーの顔ぶれも、今後数年間は急激に変わることはないだろうと同氏は予想する。

　「従来高いシェアを持っていたSAP BusinessObjects、IBM Cognos、Oracleが依然として強い。国産ベンダーではウィングアーク テクノロジーズの製品がその使い勝手の良さでシェアを伸ばしている。新興製品としては、まだ出荷金額ベースではシェアは低いものの、QlikViewも高い注目を集めている。また、今後はPentahoやJaspersoftなどのオープンソース製品の利用も増加する可能性もある」

　ただし、BI製品のシェア調査では名前が挙がってこないものの、日本マイクロソフトのSQL Serverは注目すべき存在かもしれないと同氏は指摘する。

　「SQL Serverが新たに搭載したBI機能はMicrosoft Excelとの親和性が非常に高いため、Excelユーザーが非常に多い日本では注目度が高い。近日リリースされるSQL Server 2012ではさらに機能が強化される予定のため、徐々にBIツールとしての利用が増えてくるかもしれない」

「高度な分析機能」と「使い勝手の向上」の両面での進化が求められる

　では、企業が売り上げを向上させるために、今後BIツールにはどのような役割が求められてくるのだろうか。生熊氏は2点を挙げる。

　「これまでBIは、主に過去の実績を分析する用途で使われてきた。例えば、今期と前年同期の実績比や、過去何年間の売り上げ推移、あるいは地域別・製品別の売り上げといった実績値を基に、OLAP分析を行うのが典型的な用途だった。しかし、売り上げを最大化するための戦略ツールとして活用するには、『過去がどうだったのか』だけではなく、『これからどうするのか』を決めるためのツールとして使えなくてはいけない」

　具体的には、将来の需要予測や計画立案のための分析エンジンをいかに活用できるかが鍵を握ることになる。既にIBM SPSSやSAS Institute Japanを中心に、各ベンダーがそうしたニーズを前提とした高度なマイニングツールを提供しており、またオープンソースの統計解析向けプログラミング言語「R言語」も注目を集めている。

　もう1つのポイントが、「使いやすさ」だ。企業におけるデータ分析というとこれまでは、経営企画部門がデータ分析を行い、その結果を経営会議で幹部にリポートするという使われ方が多かった。しかし今後は、そうした意思決定のやり方ではスピード感が足りなくなるかもしれない。もっと現場レベルでデータ分析を活用して、現場で迅速に意思決定を行えるようにすることが、ビジネススピードを速めるためには重要になる。そうなってくると、BIツールにも自ずと現場レベルのより多くのユーザーが使いこなせるだけの使い勝手の良さが求められてくる（関連記事：BI普及のポイントは「使い勝手」、現場に根付くツール選びを）。

　「アイ・ティ・アールが行ったユーザー調査でも、BIツールに対する最大の不満点は『使い方が難しい』というものだった。現状では、現場レベルのユーザーは高度なアドホック分析ではなく、定型リポートの作成や参照ぐらいでしかBIを使っていない場合が少なくない。新たな市場やビジネス機会を見つけ、売り上げを伸ばすためにはアドホックな非定型分析をどんどん行わななければいけないはず。そのためにもツール側の使い勝手の向上が期待される」（生熊氏）

　しかしツールの進化と同時に、それを使う人間側のスキル向上も欠かせないと生熊氏は指摘する。

　「BIは通常の業務アプリケーションのように使い方をアプリケーション側がガイドしてくれるわけではない。『どのデータとどのデータを突き合わせれば、どのような仮説を導き出せるのか』といった分析の勘所は、ツールを使う人間が備えるべきスキルであって、決してツール側は教えてはくれない。BIツールを導入する前提として、こうした人的スキルの向上は必須になる」

経営トップの意識改革とトップダウンでの取り組みが必須

　現場ユーザーのスキルアップと同じくらい、もしくはそれ以上に重要なポイントとして、生熊氏はデータ活用に対する「経営トップ層の意識改革」を挙げる。

　「たとえ現場レベルで積極的にデータ分析を業務に生かしたいと思っていても、その有効性が組織内で広く認知されていなければ、分析の成果を実際のビジネスアクションにつなげることは難しい。従って、経営トップ層からトップダウンで『データを積極的に活用して市場を開拓する』という方針を明確に示し、企業文化を変えていかないといけない」

「海外市場で苦境に立たされている日本企業は、今こそデータ分析の根付いた欧米企業の企業文化を取り込むべき」（生熊氏）

　また、全社的な戦略策定のためのデータ分析には、ありとあらゆるビジネスデータを自在に突き合わせて、高度な分析を行える仕組みが不可欠だ。そのためには、社内のあらゆるシステムを横断して広範にデータを参照し、それらを細かい粒度で組み合わせて分析できるシステム基盤を構築する必要がある。こうした大規模なシステム基盤の構築には、やはり経営トップ層のデータ活用に対する理解と決断が欠かせない。

　既に日本においてもさまざまな業界で、こうしたデータ活用を積極的に生かした経営に全社的に取り組み、成果を挙げる企業が出てきている。そうした企業に共通しているのは、経営トップがデータ活用の効用をきちんと理解した上で、KPIを基にビジネスのパフォーマンスを測定し、そしてデータ分析を基に将来戦略を割り出すことができる分析基盤とさまざまな情報ソースを取り入れることが可能なデータ基盤を構築している点だ。

　「こうした取り組みはやはりネット企業が先行しているが、流通・小売業や製造業でも成功例が出てきている。日本でいえばセブン＆アイ・ホールディングスやコマツなどの事例がよく知られている。さらに今後は、ビジネスモデルの大変革を迫られているさまざまな企業でも同様の取り組みが進むと予想される。しかし、海外企業と比べると日本企業は一般的にデータ活用の取り組みで大きく立ち遅れており、意思決定のスピードとマーケティング力に弱点があるといわれている。このことは、海外市場で日本企業が海外市場で苦境に立たされている要因の1つとなっている。今後は、データ活用やデータ分析に無理解な経営トップが率いる企業は、淘汰されていく運命にあるのかもしれない」（生熊氏）