【データ活用導入検討者550名に聞いた、AI時代における「AI×BIツール」の最適解】約9割が「引き続き必要」と回答 選定基準の首位は「リアルタイムデータの可視化」

　BI×AI活用のデータアプリ基盤「MotionBoard」を提供するウイングアーク１ｓｔ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役 社長執行役員CEO：田中潤）は、従業員100名以上の企業に勤務し、BIツール・データ活用の導入検討または運用に携わっている方を対象に、AI時代のBI選定基準に関する実態調査を実施しました。

■調査サマリ ・BIツール・データ活用の導入担当者の9割以上が、AIを活用したデータ分析・可視化を経験済み ・AI台頭後も「必要性が高まっている」が54.2%、「変わらない」含め約9割がBIツールの必要性を支持 ・BIツール選定で93.1%が、AI連携機能の充実度を重要視

■調査結果
1.BIツール・データ活用の導入担当者の92.9%が、AIを活用したデータ分析・可視化を経験済み
「Q1. あなたの会社では、AIを活用してデータ分析や可視化を行ったことがありますか（生成AI・AIツール問わず）。」（n=550）と質問したところ、「はい」が92.9%、「いいえ」が6.4%という回答となりました。

2.導入担当者の半数以上が、AI台頭後もBIツールの「必要性が高まっている」と実感、「変わらない」含め約9割が支持
「Q2. 生成AIやAIツールの台頭により、あなたの会社におけるBIツールの必要性はどのように変化していると感じますか。」（n=550）と質問したところ、「必要性が高まっている」が54.2%、「変わらない」が34.9%という回答となりました。

3.BIツールが必要な理由、「リアルタイムでのデータ監視や異常検知はAIだけでは困難」が58.7%でトップ
「Q3. Q2で「必要性が高まっている」と回答した方にお聞きします。AI時代においてもBIツールが必要だと感じる理由を教えてください。（複数回答）」（n=298）と質問したところ、「リアルタイムでのデータ監視や異常検知は、AIだけでは運用が難しいから」が58.7%、「帳票出力やPDF・Excel形式でのレポート作成は、BIツールの方が適しているから」が55.7%、「社内の複数データソースを一元的に統合・管理するにはBIツールが必要だから」が52.0%という回答となりました。

4.BIツールの必要性低下を感じる理由、第1位「自然言語でデータに質問すれば分析結果が得られる」、第2位「AIの方がコストを抑えられると考えるから」
「Q4. Q2で「やや低下している」「大幅に低下している」と回答した方にお聞きします。BIツールの必要性が低下していると感じる理由を教えてください。（複数回答）」（n=58）と質問したところ、「自然言語でデータに質問すれば、必要な分析結果が得られるから」が65.5%、「AIの方がコストを抑えられると考えるから」が51.7%、「BIツールの学習コストや運用負荷を削減できるから」が27.6%という回答となりました。

5.重視するBIツール選定基準、「リアルタイムデータの可視化・モニタリング機能」が53.6%で首位
「Q5. あなたがAI時代にBIツールを選定・見直す際に、重視する基準を教えてください。（上位3つまで回答可）」（n=550）と質問したところ、「リアルタイムデータの可視化・モニタリング機能」が53.6%、「AIとの連携・共存ができる拡張性」が39.5%、「導入・運用コストの低さ」が37.1%という回答となりました。

6.導入担当者の9割以上が、BIツール選定において「AI連携機能の充実度」を重要視
「Q6. BIツール選定において、AI連携機能の充実度は重要だと思いますか。」（n=550）と質問したところ、「非常にそう思う」が39.5%、「ややそう思う」が53.6%という回答となりました。

7.BIツールに求めるAI連携機能、「異常値・傾向の自動検知とアラート」が70.3%と突出
「Q7. Q6で「非常にそう思う」「ややそう思う」と回答した方にお聞きします。BIツールに求めるAI連携機能を教えてください。（複数回答）」（n=512）と質問したところ、「AIによるデータの異常値・傾向の自動検知とアラート」が70.3%、「AIを活用した需要予測やトレンド分析」が50.8%、「ダッシュボードやレポートの自動生成・最適化」が39.1%という回答となりました。

8.担当者の半数超が、「国産BIツール」を優先検討
「Q8. あなたがBIツールを選定する場合、国産BIツールと海外製BIツールのどちらを優先的に検討しますか。」（n=550）と質問したところ、「国産BIツールを優先的に検討する」が50.5%、「海外製BIツールを優先的に検討する」が30.9%という回答となりました。

9.国産BIツールを優先する理由、「日本の商習慣や帳票文化に対応した機能」が62.2%に上る
「Q9. Q8で「国産BIツールを優先的に検討する」と回答した方にお聞きします。国産BIツールを優先する理由を教えてください。（複数回答）」（n=278）と質問したところ、「日本の商習慣や帳票文化に対応した機能があるから」が62.2%、「日本語でのサポート・問い合わせ対応が充実しているから」が50.4%、「国内のセキュリティ基準やデータガバナンスに準拠しているから」が45.7%という回答となりました。

10.海外製BIツールを優先する理由、「グローバルでの導入実績やシェアの高さによる安心感」や「最新のAI・分析技術をいち早く取り入れている」が上位
「Q10. Q8で「海外製BIツールを優先的に検討する」と回答した方にお聞きします。海外製BIツールを優先する理由を教えてください。（複数回答）」（n=170）と質問したところ、「グローバルでの導入実績やシェアが高く安心感があるから」が56.5%、「最新のAI・分析技術をいち早く取り入れているから」が42.4%、「他の海外製SaaSやクラウドサービスとの連携がしやすいから」が28.8%という回答となりました。


■ウイングアーク１ｓｔ株式会社　技術本部　VPoE　橋田 哲尚のコメント

今回の調査で注目すべきは、AIによるデータ分析が当たり前になった環境下で、導入担当者の過半数がBIツールの必要性をむしろ「高まっている」と感じている点です。この結果は、AIが得意とする"問いに対する回答の生成"と、BIツールが担う"継続的な業務監視と運用の安定性"が本質的に異なる役割であることを裏付けています。実際、BIツールが必要な理由としてリアルタイム監視や帳票出力、複数データソースの統合管理といった項目が上位に並んでおり、これらはいずれもAIの生成能力だけではカバーしきれない、業務運用に直結する領域です。 一方で、必要性の低下を感じる層の理由として「自然言語で質問すれば分析結果が得られる」が65.5%と突出しました。これはAIへの期待の高さを示すと同時に、生成された回答の正確性をどう検証するかという課題が見過ごされやすい現実も示唆しています。AIが出した答えを鵜呑みにするのではなく、その妥当性を確認し、業務判断として定着させるプロセスまで含めて設計できるかが、今後のデータ活用の成熟度を分けるポイントになるはずです。 BIツールに求められるAI連携機能として「異常値・傾向の自動検知とアラート」が70.3%と圧倒的だったことも興味深い結果です。ここに現れているのは、AIに"発見"を任せつつ、その結果を業務判断に接続する確かな基盤を求めるという、現場の合理的な要請です。AIとBIの関係は代替ではなく、役割の接続なのだということを、現場の担当者はすでに肌で感じ取っているのだと思います。 しかし、AIとの連携・共存を前提としたツール選定が求められているにもかかわらず、具体的にどのようなAI連携機能を備えるべきかについては企業ごとに判断が分かれている実態も浮き彫りになりました。これは技術の問題というよりも、自社の業務プロセスのどこにAIを組み込み、どこをBIツールの運用安定性に委ねるかという「役割分担の設計」がまだ確立されていないことの表れではないでしょうか。 今後はAIの分析力とBIツールの運用安定性を組み合わせ、日本の商習慣やガバナンス要件にも対応できる柔軟な基盤を構築することが、データ活用の高度化における鍵となるでしょう。その際に重要なのは、AIとBIを対立構図で捉えるのではなく、それぞれの強みを前提にした共存のアーキテクチャとして設計する視点だと考えています。

＜ウイングアーク１ｓｔ株式会社　技術本部　VPoE　橋田 哲尚　プロフィール＞
SIerにて通信インフラ構築、公共系システム開発、モバイルプラットフォーム開発など幅広い領域を経験。その後、Webサービスの開発・運営からWebデザイン、マーケティング、大規模システムテストまでを一貫して手がける。2013年にウイングアーク1st入社後、約10年にわたりDr.Sumデータベースエンジンの開発に従事。インメモリやカラムナストレージといったコア技術、分散データ処理、リアルタイム処理などを通じてデータ基盤の深い知見を培う。その後、データ活用のプロダクト全体のPdM・UX設計を担当。現在は開発・技術者のトップとして、AI時代のデータ活用におけるビジネス戦略と技術戦略の両面をVPoEとして牽引し、エンジニアリング組織全体の変革を推進している。

■調査概要
・調査名称：AI時代のBI選定基準に関する実態調査
・調査対象：従業員100名以上の企業に勤務し、BIツール・データ活用の導入検討または運用に携わっている方
・有効回答：550名　
※構成比は小数点以下第2位を四捨五入しているため、合計しても必ずしも100とはなりません。
・調査期間：2026年4月22日〜同年4月22日
・調査機関：自社調査　（調査委託先：株式会社IDEATECH）
・調査方法：オンラインアンケート
・企画：ウイングアーク１ｓｔ