【無料公開】BIツールのAI実装レベルが一目でわかる！2025年版カオスマップで最適解を見つける方法

BIツールのAI実装レベル4層カオスマップ 2025完全版が無料公開
テクノロジー選定エンジン「FitGap」とは
- FitGapが生まれた背景
AI実装レベル4段階評価の解説
レイヤー別製品マッピング
BI AI活用の最新トレンド
- グローバルトレンド
- 日本市場の現在地
まとめ
AI Workstyle Lab編集部コメント

BIツールのAI実装レベル4層カオスマップ 2025完全版が無料公開

AI機能を持つBIツールは、データの異常検知や自然言語での問い合わせから、予測分析やレポート生成まで、製品によって実装レベルが大きく異なります。今回公開された「BIツールのAI実装レベル4層カオスマップ｜2025完全版」は、主要35製品を4段階で整理し、各製品がどのレベルまで対応できるかを示しています。

このカオスマップは、AI機能のレベルで比較することで、自社の分析ニーズに最適な製品を見極める基準を提供します。本カオスマップは、2025年12月9日時点の公開情報に基づく客観的な機能分類であり、優劣評価ではなく「実装機能の事実整理」を目的としています。

テクノロジー選定エンジン「FitGap」とは

本カオスマップは、テクノロジー選定エンジン「FitGap」によって作成されました。FitGapは、質問に答えるだけで最適な生成AI、エージェント、ソフトウェアを見つけられるサービスです。

FitGapの3つのポイントは以下の通りです。

🎯 動的要件定義: 最新のトレンドを反映した質問で要件を整理します。
📊 適合度スコアリング: 独自アルゴリズムで最適なソリューションを特定します。
💡 導入インサイト: 導入時の注意点やギャップを明確化します。

FitGapが生まれた背景

生成AIの登場により、テクノロジーの選択肢は過去3年間で10倍以上に増加しました。同じ業務課題に対して「AI搭載SaaS」「従来型SaaS」「AIネイティブアプリ」「エージェント」「AI BPO」など、選択肢が多様化・複雑化し、従来の比較方法では最適解を見つけることが困難になっています。

技術革新のスピードに企業の導入判断が追いつかない状況を解消するため、FitGapは「質問に答えるだけで最適製品がわかる」エンジンとして開発されました。簡単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。

選定エンジンを試す: https://fitgap.com/jp/search/bi-tool-76

AI実装レベル4段階評価の解説

BIツールのAI機能は、異常値・トレンドの自動検出から高度な生成AIコパイロットまで、4つのレベルで分類されています。これは各製品のAI機能を把握するための評価フレームワークです。

評価の前提

主観的な「良い/悪い」の評価ではなく、機能の有無による事実ベースの分類です。
L4がL1より優れているという意味ではなく、自動化の範囲の違いを示しています。

L4｜分析もレポートも全自動 🚀

テキスト入力だけで指標やレポートページを自動生成するレベルです。複数の可視化を含むダッシュボードを一度に作成し、全体のストーリーを自然言語で要約します。

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。

L3｜AIが自ら分析・解説 🔄

クリック操作だけで予測・異常検知・要因分析を実行するレベルです。予測の信頼区間を表示し、何が数値変動に寄与したかを自動で明示します。

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」を確認後、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経由でも変更不可です。
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。

L2｜質問するとAIが分析 📝

「今月の売上は？」と入力すれば、数値と適切なグラフが即座に表示されるレベルです。「地域別に」「上位5件」など追加質問にも文脈を保持したまま対応します。

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。

L1｜異常を検知して通知 💡

データの急増・急減・外れ値を自動で見つけ、グラフ上にマーカー表示するレベルです。検出された各ポイントに「なぜこの数値が注目すべきか」の説明文が自動生成されます。

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。

レイヤー別製品マッピング

主要BIツールがAI実装の4段階のどのレベルにあるかを整理しています。製品選びや利用しているシステムとの比較にお役立てください。

🏆 L4実装製品（7製品）

テキスト入力だけでレポートや分析を全自動で生成する製品群です。

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。

🔄 L3実装製品（15製品）

AIが自ら分析や解説を行い、クリック操作で予測・異常検知・要因分析を実行できる製品群です。

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。

📝 L2実装製品（7製品）

質問するとAIが分析し、自然言語での問い合わせに対応できる製品群です。

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。

💡 L1実装製品（6製品）

データの異常値を検知して通知する基本的なAI機能を備えた製品群です。

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。

BI AI活用の最新トレンド

グローバルトレンド

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。Tableau Pulse、Power BI Copilot、ThoughtSpot Sageに代表されるように、単なる可視化ツールから「対話型の分析パートナー」へとシフトしています。特に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し、さらに「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、データガバナンスとセキュリティへの配慮から、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レベルの製品ニーズが高まっています。

日本市場の現在地

日本のBI市場では、海外製品を中心にL2〜L3レベルのAIが分析して説明する機能や、AIと会話して分析できる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え、非エンジニア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おり、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は、Power BIやTableauなどグローバル大手が先行している状況です。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機能は多くの製品で利用可能になっています。

まとめ

BI市場におけるAI実装は、L1の「異常を検知して通知」からL4の「分析もレポートも全自動」まで大きな幅があります。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。また、「AI機能の有無」ではなく「AI機能のレベル」で選ぶ時代が到来しています。自社の分析課題と求める自動化レベルを整理し、最適な製品を選びましょう。製品比較にはFitGapの診断機能を活用できます。

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→
選定エンジンを試す: https://fitgap.com/jp/search/bi-tool-76

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のAI実装レベル4層カオスマップは、企業や個人事業主にとってBIツール選定の羅針盤となるでしょう。AI機能のレベルが明確に示されることで、自社の具体的なビジネス課題に対し、どのレベルのAIが最適かを判断しやすくなります。これにより、予測分析による経営戦略の高度化、自然言語でのデータ探索による営業・マーケティングの効率化など、さまざまな領域でデータ活用が加速し、結果として収益向上や業務の大幅な効率化に繋がると考えられます。AIを単なるツールとしてではなく、ビジネスパートナーとしてどう活用するかの視点を持つことが重要です。

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