初めに
Power BIとは、社内のデータを収集・加工・分析し、レポートを作成して共有するためのビジネスインテリジェンスツールです。
Power BIはPower AppsやPower Automationを種類として、Microsoft社が提供する自動化サービスで、業務プロセスをシンプルにするためのツールです。
近年では、経営戦略や財務分析だけでなく、製品の異常検知や顧客分析などにも活用されています。
特にマーケティング業界では、複数の店舗の情報を一元管理し、店舗ごとの売上分析に活用することができます。
売上分析ができれば、地域向けのキャンペーンやデータに基づき多角的な視点でマーケティングが行えます。
しかし、企業では、Excel等で社内に散在されているデータがどこにあるのか分からない方などの課題を抱えた方が多いはずです。
そこで、Power BIであれば、社内外のさまざまなデータを統合でき、データの集計から分析までをグラフなどに視覚化することができます。
Power BIはこれらの機能により、あらゆる業界の企業に導入されていて、日々の業務の効率化が実現されています。
本記事では、Power BIの導入事例と効果について詳しくご紹介していきます。
そもそもPower BIとは
Power BIとは、日々のビジネス活動から得られるデータを収集・加工・分析するプロセスを効率化したビジネスインテリジェンスツールです。
Power BIは、複雑なデータ分析を簡単に実行するための直感的なインターフェースを持ち、社内のデータをグラフで可視化することができます。
社内の膨大なデータをグラフ化し、数値だけでは気づかなかった部分を得られるようにし、それを社内外や経営陣に簡単に共有できるのが特徴です。
また、Microsoft TeamsやMicrosoft Officeなどと連携でき、複雑なデータを簡単に収集することができます。
これにより、Power BIは社内で分散したデータを収集・分析・可視化することで組織全体のパフォーマンスを向上できるのが魅力です。
Power BIの活用事例
Power BIは、小売業やバックオフィス系などといった企業への導入が増えています。企業でPower BIを活用すると、売上データや従業員の出退勤の集計などを可視化することが可能です。
企業では、Power BIを導入する業界が増えており、社内の膨大なデータから必要な情報を抽出し、ビジネスの課題解決や業務効率化につながっています。
ここでは、業界で活躍するPower BIの活用事例について詳しくご紹介していきます。
売上情報をリアルタイムで集計する
Power BIは、小売業や営業などで売上情報をリアルタイムで集計し、レポート化することが可能です。
Power BIはMicrosoft Excelとの連携させると、データ収集が可能になり、レポートにある情報を自動で更新できるようになります。
これまではExcelや業務管理システムでデータをそれぞれ管理することが一般的でしたが、見たい情報が一目で確認できないことが課題でした。
そこで、Power BIを活用することによって、社内に分散されたデータをシンプルに収集することが可能です。
Excelで手動の入力が必要だった部分をPower BIで大幅に時間を削減して、現状の課題の整理がしやすくなります。
Power BIは必要なデータを大量のデータソースから直接取得し分析して高速に処理を行えるのが大きなメリットです。
売上情報を集計するのにPower BIを活用すれば、データの取り込みから統合までをスムーズに行えるため、従業員の業務効率化につながります。
勤怠データを管理する
Power BIは、社内の勤怠管理システムに保管されているデータを使って可視化することができます。
勤怠管理システムとは、従業員の出退勤の情報や残業時間などを管理するシステムです。
従来の勤怠管理システムでは、給与額の算出から時間外労働や休日労働などといった割増賃金の計算をし、従業員分を集計するのに時間がかかる場合があります。
社内の残業の原因を調査したい場合は、Power BIと連携してデータを収集し、見える化することによって超過勤務の傾向を把握することが可能です。
Power BIでは勤怠情報を分析するとき、月別から部門別・チーム別のようにドリルダウンして情報を可視化することにより、超過勤務の傾向を把握できるようになります。
可視化したデータを活用することで、超過勤務が定期的に行われている社員と面談を設けて意思改革につなげることも可能です。
これにより、Power BIは勤務データと組み合わせて社員の残業時間の超過勤務を分析して課題解決につなげることができます。
在庫の不足時にアラート通知を受け取る
Power BIでは、棚卸しにアラート通知を受け取る機能を備えることで在庫不足を抑えることができます。
Power BIは本来、ダッシュボードに作成したグラフやレポート内の数値が設定された制限を超えた場合に、管理者宛へアラートの通知が届く仕組みです。
例えば、商品在庫が10になったときアラート通知を設定しておけば、在庫が完全になくなる前に発注を行うことが可能です。
これまでは商品在庫を管理するときに紙やExcelを用いて在庫の数量を行うことが一般的でした。
しかし、紙やExcelで管理するのに計算ミスや記載ミスが発生する可能性があり、在庫数の算出に時間がかかってしまうのが課題でした。
そこで在庫管理システムにPower BIのアラート通知を搭載することで、適性在庫を自動算出して、在庫不足前にアラートを送ることができるようになります。
これにより、Power BIは在庫アプリと組み合わせることで業務効率化につなげられるのが大きなメリットです。
製造業 生産の遅延や課題を発見する
Power BIは、製造生産で製品の生産状況をリアルタイムで確認できる機能を導入する企業が増えています。
工場の現場には製品を製造する生産設備があり、製造工程においてラインの停止や不具合の原因の究明など多くの手間がかかることが課題でした。
効率の良い生産を実現するためには、できるだけ速やかに不良・不具合発生の要因を発見できる体制を整備することが大切です。
そこで、生産設備にPower BIを活用すると、製造ラインに関わる重要な指標をまとめて可視化することが可能です。
Power BIで製造ラインの稼動状況を可視化できるようになると、製品の遅延や不良品が増えていることがリアルタイムで把握できるようになります。
これにより、生産設備に取り付けられた各種センサから得られるデータをPower BIによって分析することで、不具合の要因を早期に発見できるようになるのが大きなメリットです。
会計の月次処理や年次処理の業務効率化
Power BIは企業の会計処理に導入され始めていて、月次や年次データの処理が短時間で完了できます。
これまでは会計処理を行うのにExcel等で転記をしないといけなく、転記ミスや更新漏れが発生するケースがありました。
特に報告書を作成したい場合、必要なデータを他の部署で管理していて手作業でデータを収集しないといけなく、完成するまで多くの時間が必要だったのです。
そこで、会計業務にPower BIを導入することで、報告書の作成を自動化することができます。
手書きだった報告書が、報告書作成のボタンをクリックするだけで、シンプルに作成が可能です。
経理業務においてPower BIを活用することにより、経営に重要な経費の構成比や前年同月比などのレポート作成も行えます。
これにより、経理部門にPower BIを導入することで、決算処理や報告書を自動的に作成できるのがポイントです。
チャットボット
企業では、チャットボットにPower BIを活用してデータの解析を行い、正答率の工場を再現している企業が増えています。
チャットボットは本来、対話型AIの一種で顧客とのやり取りを自動化するために使用するツールです。
近年ではチャットボットを導入している企業が増えており、ユーザーの音声やテキストによる入力からキーワードに対応する返答をデータベースから探すことが一般的でした。
しかし、カスタマーサポートを行う企業で想定以上に質問者の質問が膨大であるというのが課題でした。
そこでPower BIを活用してデータ解析を実施すると、質問の傾向を分析できたのが一つの事例です。
チャットボットにPower BIを連携することで、AIの精度が上がって正答率が向上し、業務効率化することができます。
これにより、Power BIはチャットボットと連携させることによって、社内の不明点を質問を素早く解決することができます。
ガントチャート
Power BIでは、担当者がリアルタイムで進捗状況を可視化するためにガントチャートを作成することができます。
ガントチャートとは、プロジェクトのスケジュールやタスクの進捗状況を視覚化するために使われるグラフです。
横軸にタスクや作業のリストを配置し、横軸に時間軸が表示され、各リスクの進捗状況や期限を示します。
製造業や建築業では本来、ホワイトボードなどの作業進捗表で各工程を管理して現場に業務の進捗の情報を共有することが可能です。
しかし、Excelやホワイトボードはデータの更新や共有が手動で行われるため、リアルタイムな情報共有が難しいのが課題でした。
そこで、ガントチャートをPower BIで作成すると、工場の作業記録をリアルタイムに保存することができます。
Power BIには直接ガントチャートの機能が搭載されていなく、カスタムビジュアルを取得して作成します。
Power BIで作業記録を社内のデータベースに管理することもでき、大きな予算を取ることが難しい企業にも向いているのがポイントです。
これにより、製造業や建築業ではガントチャートにPower BIを活用することによって作業記録の手入力が減り、業務効率化につながります。
金融業 リアルタイム分析
金融業界では、日々の情報や取引・預金履歴など大量のデータを扱うため、さまざまな情報を一元管理することができます。
Power BIは銀行に、ダッシュボード上で報告書の作業短縮や不正行為を防ぐリスクを最小限に抑えられることに成功しました。
以前は預金や融資などを中心とした銀行業務は多岐に渡る書類申請を行うとき煩雑な処理が多いのが課題でした。
そこで、銀行システムにPower BIを導入することにより、銀行業務全般に関わる煩雑な業務が減り、作業時間が短縮されたのが一つの成功事例です。
Power BIを活用すると、資料の修正や情報の遅延が減り、データ入力から収集・共有までの一連の工程をワンストップで実行することができます。
金融業界ではPower BIで企業の大量の金融データを素早く分析することで、多くの工数が削減できたのが大きな効果です。
営業で顧客データを分析
Power BIは営業活動においてデータを分析することで、営業部門全体の動きを把握できるようになります。
部門全体の売上目標に対する進捗はもちろん、KPIごとの進捗やパイプライン・案件などの部門を具体的な数値で把握できるようになります。
これまでは、社内に営業支援システム・ローカルPCなどにデータが点在していて、集計業務が煩雑になっていたのが課題でした。
営業担当者を多く抱える組織では、一人ひとりからのデータの回収に業務が圧迫されてしまうケースがあることから、自動的にデータが集まるような仕組み作りが必要です。
そこで、社内の営業データをPower BIに統合すると、SQLからの営業データと販売管理システムからのデータをAPIと連携させ、MicroSoft SharePoint等に表示させることを実現しました。
このように営業活動にPower BIを導入してからは、経営者や営業責任者が提案数やアポイント数などを見える化でき、営業活動における新しい課題の発見にもつながります。
小売業 購入予測を分析
Power BIは、小売業で店舗ごとの売上情報をリアルタイムで統合することができます。
各店舗では、売上に関する情報を算出する販売履歴や価格表などをExcelでまとめることが中心です。
しかし、Excelでは担当者の記入漏れや報告用にまとめ直す必要があり、時間がかかることが課題となっていました。
そこで、Power BIではファイルが異なるデータを一つひとつ結合する必要がなくなり、リアルタイムで結合することが可能です。
Power BIはExcelより複雑な操作なしにデータを必要な条件で絞り、自身が見たいデータをすぐに確認できるのが特徴です。
小売業ではPower BIを活用して「特定のキャンペーンを対象にした商品の売上状況を知りたい」などの条件のデータを担当者が出力できるようになりました。
これにより、小売業ではPower BIと組み合わせることで、経営戦略上の意思決定をスピーディーに行えることができます。
Power BIの今後の動向
Power BIを含むビジネスインテリジェンスツールのグローバル市場規模は、2024年8月時点で急速な成長を続けると予想されています。
2020年から2025年にかけて、Power BIの市場は年平均成長率約8〜10%で拡大すると予測される見込みです。
この成長率を考慮すると、2024年8月時点でのPower BIの市場規模は約500億円に達している可能性があります。
Power BIはこれから、データ分析と可視化ツールとして急速に進化を続けており、今後さらなる発展が期待されています。
例えば、Power BIとAIの統合強化や予測分析の強化など自然言語でのレポート作成も実現される可能性があるというのが一つの進化です。
Power BIはデータ活用への需要が高まっていて、今後もあらゆる業界の企業に導入される可能性があります。
Power BIとAIの技術を発展させることで、データ分析の質と速度が現在より精度が向上することが可能です。
ここでは、Power BIの今後の動向について詳しくご紹介していきます。
Power BIとCopilotとの統合
Power BIはデータ分析のツールとして急速に進化を続けており、今後はCopilotとの統合が期待されています。
Power BIとCopilotと組み合わせると、本来の生成AIのレポート作成のプロセスを自動化し、ユーザーに直感的な要約を生成できるようになります。
そもそもCopilotとは、Microsoftが提供するAIがWordやExcelなどを自動的に行うデジタルアシスタントです。
Copilotは教えてほしいことを入力すると、AIがその回答を調べ、内容に沿った文章を作成してもらうことができます。
Copilotの機能とPower BIと組み合わせることで、レポートページの作成やデータの要約の生成などが可能になり、業務効率化の向上につながります。
例えば、箇条書きを使ってこのページを要約することや、プロンプトをカスタマイズするなど、要約を自由にカスタマイズすることが可能です。
レポートページで視覚化されたデータに関する特定の質問をして、調整された応答を受け取ることもできるのがポイントです。
これらの進化に伴い、CopiloはPower BIと統合が進むと、自分が教えてほしい情報を自動的に変換できるようになりデータ分析が効率的に行うことができます。
Power BIとAzureとの連携強化
Power BIの今後のトレンドの一つが、Microsoft Azureとより高度な連携機能が組み込まれることです。
社内の情報をPower BIでデータを視覚化して組織全体で分析情報を共有し、それをアプリケーションやWeb[サイトに埋め込むことができます。
Azureとは、Microsoftが提供したシステム開発や運用に役立つ機能を備えたクラウドサーバーです。
自社でサーバーを管理する場合、機器のメンテナンスやデータのバックアップなどの機器の保全を全て行ってくれるシステムです。
しかし、社内の大規模なデータをAzureだけで分析するのは難しく、専門的な技術が多く問われることが課題でした。
そこで、AzureとPower BIと連携することで、社内外に蓄積されたデータをPower BIで直接分析することができます。
Azureのセキュリティ機能とPower BIのデータ保護機能を組み合わせることで、機密データの安全な共有も可能です。
これにより、Power BIはAzureとの連携技術が強化されるとリアルタイムでの分析やデータの共有にかかるコストを削減できると予測されます。
Power BIの工場の異常検知
Power BIは工場に設置してある社内システムからのデータを接続することで、製品の異常検知が実現できます。
製品の異常検知は、時系列データに含まれる異常を自動的に検出することによって、折れ線グラフで視覚化して分析情報を簡単に見つけることができます。
製品に異常があった際、工場全体の状況を確認し問題を特定ができるようになり、早期対応が可能です。
これまでは製品を検品する際に人の目視で製品に異常がないか検査することがほとんどでした。
しかし、人の目視では経験の差やコンディションなどによって検知の精度に差が生じることが課題でした。
そこで、Power BIとAIの機械学習を導入すると、いつ問題が起きるか将来予測を可視化することが可能です。
AIには外れ値検出の機能が備わっており、データを記録した際の全体的なデータから大きく外れているデータを検出することができます。
例えば、製品のある状態が数値を超えた場合は、Microsoft Temesにアラートを飛ばしたりデータを可視化して問題に一早く対応することが実現できます。
そして、他のMicrosoftサービスと組み合わせることで簡単にシステム異常の状況を部門メンバーと共有することができるのが大きなメリットです。
これにより、製造現場でPower BIとAIを連携するとヒューマンエラーを減らせるようになり、一定のレベルでの異常検知ができます。
Power BIとMicrosoft Fabricの連携
Power BIは今後の進化が進むごとにMicrosoft Fabricの連携によって、強力なデータ処理能力が実現できます。
まずMicrosoft Fabricとは、企業が必要とするデータやAnalytics関連のツールを統合したオールインワン分析ソリューションです。
Microsoft Fabricはデータの仮想化によるコピーを作らない技術で、全社のデータ共有の簡易化が実現する技術なのが特徴です。
社内で分析に使いたいデータが複数ドメインやクラウドを経由してショートカット機能を使用することで、ユーザーが簡単にデータを共有できるようになります。
しかし、社内で各部署のデータを分析するのに複雑に管理されている状態で上手く共有できないことが課題でした。データ共有ができていないと、データの分析や活用が困難になります。
そこで、Power BIとMicrosoft Fabricと連携することで、データの取得から分析・可視化までのプロセスが実行できるようになりました。
Power BIはビジュアル性が高く、複雑なデータをグラフなどで視覚化することができるのでデータ処理の効率化が向上したのが一つの事例です。
これにより、Power BIはMicrosoft Fabricと組み合わせることにより、複数のデータの取り込みや高度な予測分析を実現しました。
まとめ
本記事では、Power BIの導入事例と効果についてご紹介しました。
Power BIとは、複雑なデータを収集から分析をし、経営戦略の意思決定を支援するBIツールです。
Power BIは、社内のデータを視覚的に分析することに特化していて、大規模なデータセットの分析が簡単に収集できるのが特徴です。
これまではExcel等のファイルを手動でデータ入力することがほとんどで、データ形式を加工して結果の表示画面まで何時間もかかることがありました。
そこで、Power BIを導入すると、データソースからの情報を統合し、直感的かつグラフで可視化することができます。
Excelでは扱いにくい複雑なデータセットを素早く収集・分析できることから、あらゆる業界の企業に活用し始めています。
Power BIは常に最新の情報を保つことができるので、組織全体のパフォーマンス向上につながるのがポイントです。
しかし、Power BIを導入する際は「誰が、何のために使うのか」といった導入目的を明確にすることが大切です。
BIツールを導入する目的が明確になると、どんなデータを分析したいのかや運用整備についてスムーズに進みやすくなります。
Power BIの導入を成功させるには、導入前に目的や分析したいデータ・費用面などをしっかり把握しましょう。
HBLABではPower Appsの分野の専門家がおり、5年間の経験がありました。コンサルティングと実装を両立することができます。
弊社のプロジェクトの進行速度はかなり速く、中規模のプロジェクトで約2〜3ヶ月かかります。顧客満足度は95%に達します。
