【2025年最新版】AI搭載BIツールの選び方がわかる！AI実装レベル4層カオスマップを徹底解説

2025.12.09

AI搭載BIツールの選び方が変わる！2025年最新「AI実装レベル4層カオスマップ」で最適なツールを見つけよう

ビジネスにおけるデータ活用は、現代において企業の成長を左右する重要な要素です。特に、膨大なデータを分析し、意思決定に役立てる「BI（ビジネスインテリジェンス）ツール」は多くの企業で導入が進んでいます。そして今、AI（人工知能）の進化がBIツールの世界に革新をもたらし、その機能はかつてないほど多様化、高度化しています。

しかし、AIと一口に言っても、その「実装レベル」は製品によって大きく異なります。「異常を検知して通知する」といった基本的なものから、「分析もレポートもすべて自動化する」といった高度なものまで、多種多様なAI機能が存在するため、自社に最適なBIツールを選ぶことは容易ではありません。

このような状況の中、テクノロジー選定エンジン「FitGap」が「BIツールのAI実装レベル4層カオスマップ｜2025完全版」を無料公開しました。このカオスマップは、主要35製品のAI機能を4段階で明確に分類しており、AI初心者の方でも自社のニーズに合ったBIツールを見つけるための強力な指針となります。

本記事では、このカオスマップを基に、各AI実装レベルの詳細、それぞれのレベルに該当する主要製品、そしてAI搭載BIツールの最新トレンドまでを徹底的に解説します。この記事を読めば、AIがBIツールに何をもたらし、どのように活用できるのかが明確になり、これからのビジネスを加速させるための最適なツール選びのヒントが得られるでしょう。

AI実装レベル4層カオスマップ

BIツールとは？AI機能がなぜ重要なのか？

BIツールの基本的な役割

BIツールとは、「Business Intelligence Tool（ビジネスインテリジェンスツール）」の略で、企業が持つ様々なデータ（売上データ、顧客データ、マーケティングデータなど）を収集・蓄積・分析し、経営戦略や業務改善に役立つ洞察を得るためのソフトウェアです。具体的には、データの可視化（グラフやダッシュボードの作成）、レポーティング、多角的なデータ分析（OLAP分析）などの機能を提供します。

これにより、これまで専門家でなければ難しかったデータ分析が、一般のビジネスユーザーでも直感的に行えるようになり、迅速な意思決定を支援してきました。

AI機能がBIツールにもたらす革新

従来のBIツールは、人間が「何を知りたいか」を明確にして問いかけることで、その答えをデータの中から見つけ出すのが主な役割でした。しかし、AIの登場により、BIツールはその役割を大きく広げています。

AIがBIツールに組み込まれることで、以下のような革新的な変化が生まれています。

  • 自動的な洞察の発見: 人間が気づきにくいデータの異常値やトレンド、隠れた相関関係などをAIが自動で発見し、示唆を提供できるようになりました。

  • 自然言語での対話: 専門的な知識がなくても、日常会話のようにAIに質問するだけで、必要なデータやグラフを瞬時に表示できるようになります。

  • 予測と未来のシミュレーション: 過去のデータから未来の傾向を予測したり、「もし〇〇だったらどうなるか」といった仮説に基づいたシミュレーションをAIが実行し、より戦略的な意思決定をサポートします。

  • レポート作成の自動化: 分析結果のまとめやレポート作成といった手間のかかる作業も、AIが自動で行い、業務効率を大幅に向上させます。

このように、AIはBIツールを単なる「データ可視化ツール」から「自律的な分析パートナー」へと進化させ、ビジネスにおけるデータ活用の可能性を飛躍的に高めているのです。

FitGapとは？テクノロジー選定の課題と解決策

「BIツールのAI実装レベル4層カオスマップ」を作成したのは、テクノロジー選定エンジン「FitGap」です。FitGapは、生成AIの登場により爆発的に増加したテクノロジーの選択肢の中から、企業に最適なソリューションを見つけることを目的として開発されました。

テクノロジー選定の複雑化

近年、生成AIの急速な進化により、AI搭載SaaS、AIネイティブアプリ、エージェント、AI BPOなど、同じ業務課題に対する選択肢が多様化・複雑化しています。わずか3年間で製品数が10倍以上に膨らんだと言われており、従来の比較検討方法では最適なツールを見つけることが非常に困難になっています。

この「テクノロジー選定の迷い」は、多くの企業が技術革新のスピードに追いつけず、導入判断に苦慮している現状を生み出しています。

FitGapが提供する3つのポイント

FitGapは、この複雑なテクノロジー選定の課題を解決するために、以下の3つのポイントを提供しています。

  1. 動的要件定義: 最新のトレンドを反映した質問を通じて、企業の具体的な要件を整理します。
  2. 適合度スコアリング: 独自のアルゴリズムを使用し、企業の要件に最適なソリューションを特定します。
  3. 導入インサイト: 導入における注意点や、既存システムとのギャップなどを明確にし、スムーズな導入を支援します。

FitGapは、質問に答えるだけで自社にぴったりの生成AIやソフトウェアを見つけられる画期的なサービスです。BIツール選定においてもその力を発揮します。

かんたんな質問に答えて自社にぴったりのBIツールをチェックできます。

【2025年最新版】BIツールのAI実装レベル4層カオスマップを徹底解説

FitGapが公開した「BIツールのAI実装レベル4層カオスマップ」は、AI機能を以下の4つのレベルに分類しています。この分類は、製品の優劣を示すものではなく、AIによる「自動化の範囲」の違いを示すものです。自社の分析ニーズや求める自動化レベルに合わせて、最適な製品を選ぶための参考にしてください。

L1｜異常を検知して通知 💡

最も基本的なAI実装レベルです。データの異常な動きや重要な変化をAIが自動で発見し、ユーザーに通知する機能が中心となります。

判定基準

  • 重要な変化を自動で発見：データの急増・急減・外れ値など、注目すべきポイントをAIが自動で検出します（トレンド、異常値、相関のうち1つ以上）。

  • 説明文の自動生成：検出されたポイントに対して、「なぜ重要か」「何が起きているか」を自然言語で説明します。

  • 標準機能として提供：特別な設定やカスタマイズなしで、製品の標準機能として利用できます。

L1実装製品（6製品）

製品名 特徴的なAI機能
DataNature Smart データの異常値を自動検出してアラート通知し、グラフ上にマーカー表示、検出理由を簡潔に説明します。
FineReport トレンドの急変と外れ値を自動で識別し、ダッシュボード上にハイライト表示、注目すべき理由をテキストで提示します。
軽技Web 設定した閾値に基づいてデータの異常を自動検知し、該当箇所を色分け表示、通知機能と連携してアラートを送信します。
DataStudio@WEB KPI監視機能により目標値からの乖離を自動検出し、ダッシュボード上に警告表示、変動の大きさを数値で明示します。
nehan データの急増・急減を自動で検出してグラフ上にマーク表示し、検出されたポイントに簡単な説明文を付与します。
dataDiver 異常値とトレンド変化を自動で識別し、検出された項目をリスト表示、各項目について注目すべき理由を自動生成します。

L2｜質問するとAIが分析 📝

L1の機能に加え、自然言語でAIに質問することで、必要なデータ分析やグラフ作成をAIが実行するレベルです。非専門家でもデータにアクセスしやすくなります。

判定基準

  • 普通の言葉で質問→即座に回答：「今月の売上は？」「先月と比べてどう？」など自然な日本語で質問すると、数値と適切なグラフを自動生成します。

  • 会話を続けて深掘り：「地域別に」「今年だけ」「上位5件」など追加で質問すると、前の質問を覚えたまま結果を更新します。

  • 誰でも使える：SQLやデータ構造の知識がなくても、普通の言葉だけで分析できます。

L2実装製品（7製品）

製品名 特徴的なAI機能
MotionBoard 自然言語検索により「今月の売上」などの質問に対して適切なグラフを即座に生成し、追加質問で文脈を保持した分析が可能です。
ClicData 自然言語クエリでデータを検索・可視化でき、「前月比」「上位10件」などの追加条件を対話形式で指定できます。
imprai ezBI 自然言語でのデータ問い合わせに対応し、質問の意図を解釈して最適なチャートタイプを自動選択、会話形式での深掘りが可能です。
Looker Studio 自然言語での質問に対応し、データの集計方法とグラフタイプを自動判定、追加の絞り込み条件を対話的に適用できます。
LaKeel BI 自然言語検索機能により「売上推移」「地域別」などの質問に即座に回答し、フォローアップ質問で分析を深掘りできます。
OpenText Analytics Cloud Magellan Text Mining機能で自然言語データを分析し、感情分析とトピック抽出をノーコードで実行、結果を可視化します。
Wyn Enterprise 自然言語クエリによるデータ検索と可視化に対応し、質問の文脈を理解して段階的な分析をサポートします。

L3｜AIが自ら分析・解説 🔄

L2の機能に加え、AIが自律的にデータから予測、異常検知、要因分析までを実行し、その結果をビジネス文脈で解説するレベルです。より高度な洞察を自動で得られます。

判定基準

  • 提案から実行までワンストップ：推奨アクションから直接メール作成・タスク登録・会議設定が可能です。

  • プレビュー→承認→データの反映：会議などの要約を元に「商談金額・ステージ更新」を確認し、データを更新できます。

  • 権限の厳密な遵守：閲覧権限外のレコードは表示せず、更新権限がなければAI経由でも変更できません。

  • 履歴の記録：誰が・いつ・何を変更したかを活動履歴で追跡可能です。

L3実装製品（15製品）

製品名 特徴的なAI機能
IBM Cognos Analytics AI Assistant機能で異常検知・予測・ドライバー分析を自動実行し、検出された各インサイトに対してビジネス文脈での説明を生成します。
Oracle Business Intelligence Oracle Analytics Cloudの機能により予測分析と異常検知をワンクリックで実行し、変動要因の自動分解と説明文生成に対応しています。
SAS Visual Analytics 自動予測・セグメンテーション・決定木分析をビジュアル操作で実行し、モデルの解釈性を高める説明機能を搭載しています。
Salesforce CRM Analytics Einstein Discoveryが予測モデルを自動構築し、KPI変動の寄与要因を可視化、推奨アクションまで提示します。
TIBCO Spotfire データサイエンス機能により予測モデリング・クラスタリング・異常検知をビジュアル操作で実行し、結果の要因を自動解釈します。
ThoughtSpot SpotIQ機能がクリック操作だけで異常検知・相関分析・予測を実行し、検出された各インサイトに自然言語での説明を自動生成します。
Yellowfin Signals機能が異常値とトレンドを自動検出し、Assisted Insightsで予測分析と要因分解を実行、結果を自然言語で要約します。
Zoho Analytics Zia AIアシスタントが異常検知・トレンド分析・予測をノーコードで実行し、各インサイトに対して質問形式での深掘り分析が可能です。
Sisense Sisense Fusion AIにより異常検知・予測分析・要因分解をノーコードで実行でき、各インサイトに説明文を自動付与します。
Board Intelligent Planning機能で予測シナリオと異常検知を自動実行し、計画値と実績値の差異要因を自動分析します。
GoodData 異常検知とスマート予測機能により、KPIの変動要因を自動で特定し、信頼区間を含む予測グラフを生成します。
Databricks AI/BI Genie機能が自然言語クエリに対応し、機械学習モデルとの統合により予測分析とクラスター分析をノーコードで実行可能です。
Sigma Computing AI機能により予測分析と異常検知をスプレッドシート形式で実行でき、検出された変動要因を自動で分解・可視化します。
Exploratory ノーコードで機械学習モデルを構築し、予測・分類・異常検知を実行、各結果の統計的根拠と要因を自動表示します。
Srush AIアシスト機能でデータの異常値・トレンドを自動検出し、要因分析と予測をクリック操作で実行、結果を自然言語で説明します。

L4｜分析もレポートも全自動 🚀

最も高度なAI実装レベルであり、L3の機能すべてを満たした上で、テキスト入力だけで指標やレポートページを自動生成し、分析からレポート作成までを完全に自動化します。AIがコパイロット（副操縦士）のように機能し、ビジネスインサイトを自律的に提供します。

判定基準

  • テキストだけで計算式を作成：「先月比成長率を追加して」と入力すれば、必要な計算式を自動生成しそのまま適用できます。

  • テキスト→レポートページ自動生成：「売上分析ダッシュボードを作って」と指示すれば、複数のグラフを配置した完成形のページが自動で作られます。

  • ストーリーを自動要約：生成されたダッシュボード全体について「何が分かるか」を文章で自動説明します（個別グラフの説明ではなく、ページ全体の結論）。

  • すべてツール内で完結：別のツールに切り替えることなく、指示→生成→確認→修正がすべて同じ画面で可能です。

L4実装製品（7製品）

製品名 特徴的なAI機能
Microsoft Power BI Copilotによる自然言語でのレポート生成、DAX数式の自動作成、データストーリーの要約機能により、テキスト入力だけで完全なダッシュボードを構築できます。
Amazon QuickSight Q機能により自然言語クエリから高度な可視化を自動生成し、ML Insightsで異常検知・予測・要因分析を統合実行、ビジネスナラティブの自動生成にも対応しています。
Qlik Cloud Analytics Qlik Answersが自然言語での質問に応答し、Insight Advisorが複数の可視化とダッシュボード全体を自動生成、AutoMLによる予測分析も実装しています。
Tableau Tableau Pulseが自然言語でのダッシュボード生成とインサイト要約を提供し、Einstein Copilotとの連携で計算フィールドの自動作成とストーリー構築を実現しています。
Domo Domo AIによる自然言語でのカード作成、予測分析、異常検知を統合し、ダッシュボード全体の自動生成とビジネスインサイトの要約が可能です。
Strategy HyperIntelligenceと自然言語クエリで複数の可視化を自動生成し、Auto Insightsが予測・異常検知・要因分析を実行、レポート全体の要約機能も搭載しています。
Pyramid Platform Decision Intelligenceプラットフォームがテキスト入力から複雑な分析モデルとダッシュボードを自動構築し、What-If分析と予測シナリオの生成に対応しています。

BI AI活用の最新トレンド：グローバルと日本市場の現在地

BIツールにおけるAI活用は、グローバル市場と日本市場で異なる動向を見せています。それぞれの特徴と今後の進化の方向性を理解することは、最適なツール選定に役立ちます。

グローバルトレンド：対話型分析パートナーへのシフト

グローバルBI市場では、生成AIと自然言語処理の統合が急速に進んでいます。特に注目すべきは、単なるデータ可視化ツールから「対話型の分析パートナー」へとBIツールがシフトしている点です。Tableau Pulse、Power BI Copilot、ThoughtSpot Sageといった製品がその代表例です。

2024年以降は、自然言語での問いかけに対して適切なチャートを自動生成するだけでなく、「なぜその数値になったのか」を要因分解まで含めて説明する「AI-Augmented Analytics（AI拡張分析）」が主流になりつつあります。また、組織のデータポリシーを遵守しながらAI機能を提供するL4レベルの製品へのニーズも高まっており、データガバナンスとセキュリティへの配慮が重視されています。

日本市場の現在地：実用化が進むL2〜L3レベル

日本のBI市場では、海外製品を中心にL2（質問するとAIが分析）〜L3（AIが自ら分析・解説）レベルのAI機能が実装され始めています。特に、日本語での自然な問いかけに対応できる製品が増加しており、非エンジニアのビジネスユーザーでもデータ分析にアクセスしやすい環境が整いつつあります。

一方で、「分析もレポートも全自動」（L4）レベルに到達している製品はまだ限られている状況です。日本語でのダッシュボード自動生成や計算式の自然言語生成といった高度な機能は、Microsoft Power BIやTableauなどのグローバル大手製品が先行しています。ただし、国内製品においても「異常を検知して通知」（L1）機能の実装は進んでおり、「見逃していた重要な変化」を自動で通知する基本的な機能は多くの製品で利用可能になっています。

今後、日本市場でもL4レベルのAI機能がさらに普及し、より高度な自動化が実現されていくことが期待されます。

自社に最適なAI搭載BIツールを見つけるためのポイント

BIツールのAI実装レベルは多岐にわたるため、「AI機能の有無」だけでなく「AI機能のレベル」で選ぶ時代が到来しています。自社に最適なツールを選ぶためには、以下のポイントを考慮することが重要です。

  1. 自社の分析ニーズを明確にする: どのような課題を解決したいのか、どの程度の自動化を求めているのかを具体的に洗い出しましょう。例えば、「データの異常をいち早く知りたい」だけであればL1で十分かもしれませんし、「複雑な分析レポートを自動で作りたい」のであればL4が必要になるかもしれません。
  2. 利用者のスキルレベルを考慮する: データの専門知識を持つ人材が少ない場合は、L2やL3のように自然言語で対話できる機能や、AIが自ら分析・解説してくれる機能が有効です。L4であれば、さらに広範な自動化により、より多くの人が分析結果を活用できるようになるでしょう。
  3. 予算と導入規模: 高度なAI機能を搭載するほど、一般的にコストは高くなる傾向があります。スタートアップや中小企業であればL1〜L2の基本的な自動化で十分な場合が多く、大規模組織で高度な予測分析やカスタム指標の自動生成が必要な場合はL3〜L4相当の機能が求められます。
  4. 既存システムとの連携: 現在利用しているシステムとの連携性も重要な選定ポイントです。AI搭載BIツールがスムーズに既存のデータと連携できるかを確認しましょう。

このカオスマップは、製品選定の第一歩として非常に有効な情報を提供します。しかし、最終的な意思決定には、自社の具体的な要件に合わせた詳細な比較検討が不可欠です。

FitGapの選定エンジンを活用すれば、かんたんな質問に答えるだけで、自社の要件にぴったりのBIツールを効率的に見つけ出すことができます。

まとめ

BI市場におけるAI実装は、データの異常検知から分析、レポート作成の全自動化まで、非常に大きな幅を持っています。テクノロジーの進化が加速する現代において、企業が競争力を維持・向上させるためには、AIの力を最大限に活用できるBIツールの導入が不可欠です。

「AI実装レベル4層カオスマップ2025完全版」は、この複雑なBIツール選定のプロセスを、AI初心者の方でも分かりやすく、効率的に進めるための羅針盤となるでしょう。自社のビジネス課題と求める自動化レベルを正確に把握し、このカオスマップとFitGapのような選定エンジンを賢く活用することで、最適なAI搭載BIツールを見つけ出し、データ駆動型の経営を強力に推進してください。

会社概要

株式会社PIGNUSについて

所在地：〒106-0032 東京都港区六本木1－4－5 アークヒルズサウスタワー4階
代表者：水戸 将平
設立：2017年1月5日
HP：https://www.pignus.co.jp/

タイトルとURLをコピーしました