内部統制管理者の視点──リアルタイムモニタリングの重要性

　内部統制対応のために、ビジネスプロセスをリアルタイムでモニタリングするBAMのような専用ツールが導入される場合もある。

　BAMは、内部統制違反となる取引（例えば仕入れ価格より低い価格での売り上げ）が発生した際に監視画面にアラートを上げたり、管理者に対して内部統制違反の取引が発生したことを電子メールで通知することができる。あるしきい値やイベントの発生により「プッシュ型」で対処すべき人に通知するBAMは、分析したい人が積極的にデータを取りに行く「プル型」のBIツールとは大きな違いがあるだろう。

富士ソフトのBAMツール「FSBizTrust」の画面。あらかじめ設定した注文処理における取引違反行為に対してアラートを発生させている

一般的な業務担当者の視点──ルーチン業務の効率化

　一方で、定型的な分析リポートを毎日業務の一部として参照し、それに基づいた業務を実施する担当者もいる。例えば、在庫切れの可能性がある商品リストからピックアップして発注を行う仕入れ担当者や、「本年度購入実績があり、来月誕生日を迎える顧客に案内状を送付する」などのルーチン的な業務で利用する担当者にとっては、いかに簡単に、その分析リポートを出力できるかが重要となる。この場合には利用者はBIツールを利用している認識がないかもしれないし、もともとBIツールが必要ないかもしれない。

定型的な分析リポートの画面例《クリックで拡大》

新製品企画・開発部門の場合──他社製品や顧客動向の分析

　新製品を企画・開発する部門の場合は、既存製品の販売状況や競合製品の状況など、さまざまなデータを活用して既存製品の問題点や新製品のヒントを見つけ出し、製品企画を行う。また、どのような市場に販売していくかを考える上では、既存顧客の販売動向などのデータが必要になるかもしれない。また、バスケット分析やABC分析などの統計分析手法を利用する必要があり、一般的なBIツールよりも専門的なデータマイニングツールの利用が最適な場合もある。

万能薬ではなく役割に応じた「処方せん」を

　ここまで企業内の各役割でのデータ活用の場面を幾つか紹介したが、果たして同じBIツールでそれぞれの役割の人が満足できるだろうか。

　例えば、情報システム部のようにITリテラシーが高く、かつさまざまな部門の要求に対応するために高度な分析やリポート作成が必要な人たちにとっては、やはり高機能なBIツールが必要だが、そのようなツールは経営者や現場担当者にとっては「猫に小判」になりかねない。

　すべての役割の人を満足させられる優れたBIツールがあればよいが「高機能であるが故に操作が難しい」などといった問題が存在するため、残念ながらそのようなツールは今後も出てこないだろう。基本的には万能薬は存在せず、役割に応じた処方せんが必要ということになる。

　冒頭で社内展開のときに課題が発生しやすいと書いたが、ある特定の役割の要件に対応して選択したBIツールは、もともとの要件が違うほかの役割の人たちには満足度の低いBIツールになってしまうのだ。

　BIツールの選択では、「誰がどのように使うか」を整理し、その分類ごとに最適なものを選択することが、アンマッチのBIツールを現場に押し付けないための重要なポイントである。

BIツール選定における機能以外の確認事項

　BIツールの選定には、機能面以外にも問題となるケースが存在する。典型的な例を幾つか紹介しよう。

1．導入（ライセンス）コスト

　BIツールの提供価格の多くはユーザーライセンス形式であり、利用するユーザー数に応じてライセンスが必要になる。例えば、10万円／ユーザーの場合、5ユーザーでは50万円だが、100人なら1000万円、1000人なら1億円になってしまい、せっかく全社展開したくてもコストが足かせとなってしまう場合がある。

　BIツール導入は小さく始めて大きく育てるという導入アプローチを取ることが多いが、展開時を想定したROI（投資対効果）を当初からシミュレーションしておくことが重要だ。

　また、BIツールによってはユーザー数に依存せずサーバ側の条件によってライセンスが決定されるものがあるので、最終的なユーザー数を想定して比較検討しておくとよいだろう。

2．パフォーマンス

　導入初期に小規模利用している場合には問題にならなくても、利用者の増加による多重処理の負荷や、ビジネスの成長による対象業務やデータ量の増加により、パフォーマンスが急激に低下する場合がある。製品の特性に合わせたサイジングやシステム構成を事前に十分検討しておく必要があるだろう。

3．運用負荷の増加

　BIツールを導入している企業の多くは、業務システムの当日のデータ更新分を夜間バッチでBI側に反映させ、翌日の朝には前日までのデータを見られるようにしている。多くのBIツールが集計処理を高速化するために事前に集計を行ったり、インデックス（検索索引）を作成する必要があり、この処理時間についても夜間バッチ時間内に実行しておく必要がある。そのため、データ件数や集計項目の増加は、処理時間を長引かせる恐れがある。

　また、BIツールの多くは集計処理を高速化する仕組みとして、キューブ（※）作成などの事前準備が必要になる。分析に必要な項目を追加する場合は、情報システム部門に依頼してシステム再構築を実施しなければならない。現場で実際に分析可能になるまでのタイムラグが発生するため、このあたりも社内展開時に利用されなくなってしまう大きな理由となる。

（※）一般には集計処理を多次元処理と呼び、3次元のイメージからキューブ（立方体）と呼ばれる。

　対応方法としては、キューブ作成の不要なBIツールを選択する、キューブの再構築作業が運用上でどの程度インパクトがあるかを事前に検討するなどが考えられる。

データの自在な活用が企業を強化する

　今回はBIツールの選定のポイントを幾つか紹介したが、最も重要なことは実際のデータ活用を行う人にとっての道具として（鬼に金棒のように）使えるツールかどうかを十分に吟味すべきだということである。

　「現場部門にはITリテラシーの低い人も多く、せっかくのツールを使いこなしていない」という話をよく聞く。しかし、現場部門にとって必要なのは本当にITリテラシーだろうか。筆者はその人たちがデータを自在に活用できることこそが現場力となり、企業を強くすると信じている。現場部門に必要なのは情報リテラシーであるべきで、BIツールの使い方を覚えることではないのだ。

　次回は「事例に学ぶBI活用」というテーマで実際のユーザー事例を中心にBIツール導入での効果や価値について紹介する。