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ビジネス・コミュニケーション
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ビジネス・インテリジェンスを使いこなせ！
どんな技術があるかではなく、どんな利用法があるかを考える
（2007年07月06日）
“BI生地”を織り上げる
IT部門にとって良いニュースもある。それは、Webサービスの普及や標準化の進展、共通APIの増加、SOAのような新しいコンセプトの登場などによって、「一貫したBIテクノロジーをオペレーショナル・システムに組み込みやすくなった」（オーバムのチャールスワース氏）ことである。
このような比較的新しいアプローチは、社内で利用されているBIツールの統合化にも役立ち、財務や製造といった特定プロセス向けの共通の分析エンジンとして機能させることもできる。
こうした分析エンジンは、さまざまなアプリケーション向けの共通BIエンジンとして使いやすいだけでなく、「BIテクノロジーをユーザーに提示する場合に、よりダイナミックなアプローチのサポートが可能になる」とチャールスワース氏は言う。
例えば、ヒルマン・グループのホナーカンプ氏の目標は、照会─リポートにまつわる労役からITグループを解放することだったが、同氏は、BIツールをエンタープライズ・ポータル経由でユーザーに提供できるようにすることによって、その目標をほぼ達成することができた。
照会を作成しリポートを実行する代わりに、ヒルマン・グループの開発者たちは、特定のビジネス領域を分析できるBIアプリケーションを開発し、チェックボックスとプルダウン・メニューによってビジネス・スタッフが簡単に個別の照会を作成できるようにしたのだ。
このプロジェクトは、ヒルマン・グループが財務上の問題を解決するうえで大いに役に立ったという。IT部門が最初に着手したのは収益分析のアプリケーションだったが、まずその定義フェーズで、自社の収益を定義する方法が複数存在することが明らかになったのだ。
「アプリケーションを構築する前に、IT部門が触媒となって各部門をまとめ、収益に関する共通の定義を確立することを目指した」とホナーカンプ氏は振り返る。そうすることによって、データ・クレンジングの負担が減ると同時に、ファンダメンタルな財務問題について、はじめて全部門が同じ土俵で議論できるようになったのである。
その結果、リポートに対する終わりのない要求はなくなり、ホナーカンプ氏のチームはいま、エコノミストやモデル化の専門家と連携しつつ、予想モデルの開発に力を注いでいる。それは、「過去の業績評価から、将来の事業活動の準備へ」という戦略の大転換に基づくものだ。「遅行指標だけでなく、先行指標についても注目しようというところが重要なポイント」（ホナーカンプ氏）というわけである。
構造化データの先にあるもの
上で述べたヒルマン・グループの事例のさらにその先へ進むと、企業は、「テキスト・データなど、データベースに収まらない情報を検索するツールや非構造化分析ツールを求めるようになる」（オーバムのデイビス氏）という。
そうしたツールは、いまのところまだほとんどが開発の段階にあるが、それが現実のものになれば、BIの定量分析に対して、定性分析で議論を挑むことが可能になる。シンプルな例を挙げると、コールセンターの記録から競合他社への言及をピックアップして分析することにより、新規顧客に最もアピールするもの、あるいは既存顧客に好ましい印象を与えるものが見えてくる──といったことが起こりうるわけだ。
話をより具体的にするために、ここで通信機器メーカーのハリスの例を取り上げてみよう。同社サプライチェーン管理担当ディレクターのジャニス・リンドセイ氏によれば、同社では、「社内の検索機能を従来の分析手法を使って強化した」という。
エンジニアが消費電力やインタフェースなどを条件にして部品を検索すると、エンデカ・テクノロジーズの検索エンジンが生データを探し出し、欠陥率、割引率、信頼性評価、今後の供給期間などの量的情報を調べ、それらの要素に基づいて推奨パーツをエンジニアに提示する。検索結果は、ERP、製造、設計、その他の社内システムの情報や、供給業者のシステム、産業データベースの情報などを利用し、最大200項目のフィルタをかけたうえで、順位づけされる。
ちなみに、エンデカの戦略開発担当副社長、マット・エイチナー氏によれば、同社の検索エンジン「Endeca Information Access Platform」は、ダイナミック・サマライゼーション機能（事前に定義されたデータ・キューブを必要としない分析ツール機能）を利用することにより、さまざまなパターンでどのようなデータ・ソースも分析することができるという。
オーバムのデイビス氏は、非構造化分析のもう1つの例として「Factiva」を挙げる。これは、Webサイトとブログを検索して会社に関する記述を見つけ、そのテキストを分析することによって好ましい内容であるかどうかを判断し、最終的に評判インデックスを作成するというサービスである。
この機能と伝統的なBIとを組み合わせるアイデアを、「興味深い」とするのは、オーバムのチャールスワース氏だ。ただし、同氏は、「時期的には早すぎるかもしれないが」との注釈をつけるのを忘れない。デイビス氏も、実用化されるのは5年ほど先になるのではないかと見ているようだ。
当面、IT部門はBI環境の合理化を積極的に進めることで、拡大する需要に対応するとともに、BIをビジネス・オペレーションの側面により強く結び付けるようにする必要があろう。ワコビア銀行のソープ氏は、最後に、BIに関するこんな感想を披露する。
「IT駆動型ではなく、ビジネス駆動型になるべきだ。でなければ、だれも利用しないツールだけが残ることになろう」
BIの利用形態
●BIを予測分析に利用している、あるいは今後1年以内に利用する予定であると回答した企業は全体の62％を占めた。利用率の高い業務は、販売（56％）、財務（54％）、マーケティング（54％）、ロジスティクス/マテリアル管理（35％）、顧客サービス/コールセンター（35％）などとなっており、予測分析にBIを活用しているところが多い。
●重要だと考えられているBI機能は、ドリルダウン/ドリルスルー（67％）、ソーティングおよびフィルタリング（60％）、意思決定評価および最適化（45％）などである。
●回答企業の36％は、リポートやダッシュボードの妥当性、正確性に、非常に自信を持っている。一方、10％はそれらにまったく自信を持っていない。
●回答企業の54％は、BI生成リポートをユーザーが独自に利用できる検索技術にリプレースする意向を持っている。しかしながら、それらの企業のうち43％は、社内に検索技術の専門家を有していない。
