「データ分析ツールの種類が増え、どれを選べば良いかわからない…」「非構造データもうまく扱いたいが、最新の生成AIで何ができるの？」そんなお悩みをお持ちではないでしょうか？
この記事では生成AIデータ分析ツールの基本やツールで使える機能、多様なデータ活用事例、おすすめツールなどを解説します。最後まで読むことで、最適なツール選びのヒントを得てデータ活用のレベルを格段に向上させられるでしょう。
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生成AIの活用によるデータ分析ツールとは？
生成AIの活用によるデータ分析ツールとは、ChatGPTやClaude、Geminiなどに代表される生成AI技術を組み込み、従来の分析プロセスをより直感的かつ自動化された形で実行できるツールのことです。これらのツールは膨大なデータを高速かつ高精度で処理し、レポート出力や要約、意思決定の補助までを行えるのが特長です。
従来のAIデータ分析ツールも、データ収集や整備、統計的解析、機械学習、可視化といった一連のプロセスを自動化し、専門知識がなくても高度な分析が可能になるというメリットがありました。
生成AIの登場により、これらの機能はさらに進化し、「質問に対して即座に洞察を返す」「非構造データも自然言語で処理できる」といった新たな価値が加わっています。
生成AIを活用したデータ分析ツールの機能
生成AIを搭載したデータ分析ツールは従来のAI分析機能を基盤としつつ、自然言語処理や自動要約、コンテキストの理解といった新しいアプローチを融合させることで、より高精度なデータ活用ができます。
生成AIを活用したツールが備える機能は、以下の4つです。
それぞれの機能について詳しく解説します。
データ収集と整備
生成AIを活用したツールは、さまざまなソースからのデータを自動で収集・統合することができます。自然言語での指示に基づいてデータのフィルタリングや加工ができる点が従来ツールとの大きな違いと言えるでしょう。
データのクレンジングや構造化も自動化されており、欠損値の補完や異常値の処理、形式統一などを高精度で実行できます。そのため、生成AIを活用したツールを利用することで、分析前の準備にかかる工数を大幅に削減することが可能です。
統計的解析
生成AIを活用したツールは収集・整備されたデータに対して、記述統計や相関分析、回帰分析などの基本的な統計処理を自動で実施します。生成AIは、こうした結果を「売上増減に影響した因子は何か？」といった問いに自然言語で答える形で返してくれるため、専門知識がないユーザーでもデータの解析結果を理解しやすくなっています。
また、異常検知やセグメント分析といった応用的な統計処理にも対応しており、データの背景にある構造や傾向を迅速に把握することも可能です。
機械学習と予測分析
生成AI搭載ツールの多くは、分類・回帰・クラスタリングなどの機械学習モデルをワンクリックで構築可能です。アルゴリズムの選定やパラメータ調整もAIが自動で行うため、専門家がいなくても予測モデルの構築から運用までを短時間で行えます。
さらに、生成AIは予測結果の根拠や精度についても自然言語で説明することができるため、「なぜこの結果になったのか」を関係者に共有しやすく、ビジネス意思決定の納得感を高められます。
データの視覚化
生成AIを活用したデータ分析ツールでは、チャートやグラフを自動で生成するだけでなく、「売上が前年より◯％上昇した要因は？」といった質問に対して、可視化とともに自然言語で解説するという高度な機能を備えています。
これにより、複雑なデータセットでも全体像や要点を把握でき、経営層や現場への説明資料としてもすぐに活用可能です。また、ユーザー同士でやり取りを行えるダッシュボードも多くのツールに搭載されており、ユーザーがデータを自由に掘り下げながら意思決定を行えます。
生成AIを活用したデータ分析ツールの選び方のポイント
生成AIを搭載したデータ分析ツールは多機能化が進んでおり、選択肢も年々増え続けています。しかし、どれだけ高性能なツールであっても、自社の課題や業務フローに合致していなければ、かえって業務が複雑になるケースもあります。
導入時に必ず押さえておきたいポイントは、以下の4つです。
それぞれのポイントを理解し、自社に合ったデータ分析ツールを選べるようにしましょう。
UIの確認
まず確認したいのは、UI（ユーザーインターフェース）のわかりやすさです。
いくら高性能でも操作が複雑だったり、表示が直感的でなければ利用の定着が進まず形骸化する恐れがあります。生成AIツールの多くは自然言語インターフェースを備えており、チャット形式で「◯◯のデータをグラフで見せて」といった操作が可能なものもあります。
チーム内で非エンジニアのユーザーが多い場合は、ドラッグ＆ドロップや日本語対応の有無も確認しておきましょう。
料金プラン
料金体系はツールごとに大きく異なり、無料や従量課金、月額・年額制などさまざまな選択肢があります。
| 無料プラン | 初期費用を抑えて試したい企業向け。機能制限があるため、スモールスタートに最適。 |
| 従量課金 | 使った分だけ支払う方式で、柔軟性がある一方でコストが読みにくい面も。使用量が予測できない企業には注意が必要。 |
| 月額課金／年間契約 | コスト管理がしやすく、安定した予算で運用可能。長期運用前提なら、割引のある年契も検討対象。 |
機能と料金のバランスを見極め、「この機能がどれだけの工数やコスト削減に繋がるか？」という視点で費用対効果を判断しましょう。
サポート対応
導入初期や運用中のトラブル発生時に頼りになるのが、ベンダーのサポート体制です。特に、以下のポイントは必ず確認するようにしましょう。
- 24時間対応か
- 日本語サポートの有無
- チャット・メール・電話などのサポートチャネル
- FAQ、チュートリアル、ユーザーコミュニティの有無
社内にデータ分析の専門人材が少ない場合は、教育リソースが充実しているかが重要な判断軸となります。ユーザーコミュニティの活発さも、日常の課題解決に役立つでしょう。
ニーズに適した機能が搭載されているか
生成AIを活用したデータ分析ツールを選ぶ際に最も重要なのは、自社の業務ニーズに合った機能が備わっているかどうかです。
例えば、「部署ごとに異なるデータを扱っている」「施策の効果を定量的に測りたい」「複数のBIツールやSaaSと連携したい」など、企業によって求める機能はさまざまです。
導入後に機能不足で別ツールを併用せざるを得なくなる、あるいは不要な機能にコストを払うオーバースペックの状態は避けたいでしょう。したがって、機能一覧の確認だけでなく、実際のユースケースを想定して試用してみるのがおすすめです。
大量のデータから施策の効果を可視化するなら「AI Central Voice」
大量の業務データを扱う企業にとって、「どの施策が効果的だったのか」を正確に把握することは、次の意思決定の精度を大きく左右します。そんなニーズに応えるのが、生成AIを活用したデータ分析ツール「AI Central Voice」です。
AI Central Voiceは、さまざまな業種・業態に対応した柔軟な分析機能を備えており、営業・マーケティング・カスタマーサポートなどの部門別に、必要な情報を適切な形式で自動出力できます。施策の成果を視覚的に可視化できるため、レポート作成や報告業務の効率化だけでなく、現場と経営層の意思決定の質向上にも大きく影響を与えるでしょう。
さらに特徴的なのは、「定性情報の構造化」にも強いことです。顧客の声や社内メモ、問い合わせ内容といった文章ベースの非構造データをAIが自動で分類・数値化し、定量的な比較・分析が可能になります。
そのため、業務効率化と成果の最大化の両立を図りたい企業には、「AI Central Voice」は非常に有効な選択肢と言えるでしょう。
ご興味のある方はぜひこちらのリンクからお問い合わせください。
【2025年】生成AIを活用したデータ分析ツールのおすすめ比較11選
ここでは、生成AIを活用したデータ分析ツールでおすすめのものを11個紹介します。
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ツール名 |
特徴 |
料金 |
| AI Central Voice |
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要問合せ |
| Copilot in Excel |
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| Rows |
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| Databricks |
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要問合せ |
| Tableau GPT |
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| Columns |
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| Advanced Data Analysis |
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$20/月 |
| QuickSight Generative BI |
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| KNIME |
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要問合せ |
| Chartify |
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完全無料 |
| Prediction One |
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AI Central Voice
| 会社名 | テックタッチ株式会社 |
| 特徴 |
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| 料金 | 要問合せ |
AI Central Voiceではさまざまな業種のデータを部門ごとに適切な形で出力し、データを可視化できます。これにより、業務効率化や意思決定の質を向上させられるようになるでしょう。
また、定性情報を構造化して定量分析を行うことができ、感覚的な判断に頼らず、データに基づいた意思決定ができるようになります。
Copilot in Excel
| 会社名 | Microsoft |
| 特徴 |
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| 料金 |
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Copilot in Excelは自然言語で指示することで、データの要約やグラフ作成、予測分析などを行うことができます。これにより、複雑な関数やマクロを使用せずに、迅速なデータ分析を行うことが可能です。
Rows
| 会社名 | Rows |
| 特徴 |
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| 料金 |
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Rowsはクラウドベースのスプレッドシートで、API連携や自動化が可能です。これにより、外部データの取り込みや、定型業務の自動化が容易になります。また、チームでのリアルタイムコラボレーションにも対応しており、共同作業が効率的に行えます。
Databricks
| 会社名 | Databricks Inc. |
| 特徴 |
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| 料金 | 要問合せ |
Databricksは、データエンジニアリング、機械学習、BIを統合したプラットフォームで、大規模データの処理と分析に強みを持ちます。これにより、データの収集から分析、可視化までを一貫して行うことができます。
Tableau GPT
| 会社名 | Salesforce Inc. |
| 特徴 |
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| 料金 |
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Tableau GPTは自然言語でのデータクエリが可能で、インタラクティブなダッシュボード作成に対応しています。これにより、専門的な知識がなくても、直感的にデータの分析と可視化を行うことが可能です。
Columns
| 会社名 | Columns Ai, Inc. |
| 特徴 |
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| 料金 |
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Columnsはデータの可視化と共有に特化したプラットフォームで、ノーコードでのダッシュボード作成が可能です。これにより、非エンジニアでも簡単にデータの可視化と共有が行えます。
Advanced Data Analysis
| 会社名 | OpenAI |
| 特徴 |
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| 料金 | $20/月 |
Advanced Data Analysisは自然言語での高度なデータ分析が可能で、複雑な統計分析や機械学習モデルの構築を行えます。これにより、専門的な知識がなくても高度なデータ分析が可能です。
Advanced Data Analysisの詳細はこちらから
QuickSight Generative BI
| 会社名 | Amazon Web Services, Inc. |
| 特徴 |
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| 料金 |
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QuickSight Generative BIは自然言語でのデータクエリと可視化が可能で、スケーラブルなBI機能を利用できます。これにより、ユーザーは直感的にデータの分析と可視化が行え、ビジネスインサイトを迅速に得ることが可能です。
QuickSight Generative BIの詳細はこちらから
KNIME
| 会社名 | インフォコム株式会社 |
| 特徴 |
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| 料金 | 要問合せ |
KNIMEはビジュアルプログラミングによるデータ分析が可能で、豊富な拡張機能とコミュニティサポートがあります。これにより、ユーザーは柔軟にデータ分析フローを構築し、さまざまなデータソースと連携することができます。
Chartify
| 会社名 | Chartify.it Ltd. |
| 特徴 |
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| 料金 | 完全無料 |
Chartifyは簡単に美しいチャートを作成できるツールで、データの可視化に特化しています。これにより、ユーザーは迅速にデータの視覚的な表現を作成し、共有することが可能です。
Prediction One
| 会社名 | ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社 |
| 特徴 |
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| 料金 |
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Prediction OneはAIと機械学習を活用して、誰でも簡単に高精度な予測分析を実行できるツールです。専門的なプログラミング知識がなくても、データをアップロードするだけで、顧客の離反予測や売上予測、需要予測など多様な分析が可能です。分析結果はグラフや重要度ランキングなどの可視化機能とともに出力され、説得力あるレポート作成を支援します。
生成AIを用いたデータ分析ツールの活用事例
ここでは、AI Central Voiceの具体的な活用事例をいくつかご紹介します。
コールセンター
コールセンターでは、 コールログデータから問い合わせの理由や顧客が抱える問題を詳細に分類し、可視化できるようになります。これにより、サービスサイトやFAQの改善点が明確になります。
また、これまで人手で行っていた登録作業などを自動化することで、通話後処理にかかる時間を短縮し、業務効率を向上させることが可能です。
人事
人事では、従業員エンゲージメント調査における自由記述内容と満足度の関連性、年齢層別や部署別の違いなどを分析し、エンゲージメントの状態を詳細に把握できます。
また、企業全体の戦略がどの程度浸透しているかを前年度に実施した人事施策の結果を部署ごとに分析することで、人事戦略や施策の効果を評価し、次に行うべきことを明確にすることが可能です。
営業
営業では、商談に関する情報を製品ごとや段階ごとに整理し、どのような顧客の課題に対してどのような提案が有効であったかを明らかにできます。
また、過去の商談で得られた情報を検索可能なナレッジとして活用できるようにすることで、営業担当者は自身の状況に応じて参照すべき事例を容易に見つけられます。さらに、商談の内容を分析して、製品開発部門にフィードバックすることも可能です。
マーケティング
マーケティングでは、製品に関する顧客からのフィードバックを収集し、可視化および定量化することで、製品のリニューアル前後の評価を比較したり、リピーターとそうでない顧客の評価ポイントを分析したりします。
また、競合他社製品に関する口コミも含めて定量化することで、市場における自社の立ち位置を明確にし、効果的な商品戦略やマーケティング施策を策定するのに役立てることが可能です。
これらの事例は、AI Central Voiceが備える30種類以上の多様なデータ前処理モジュール群やLLM as a judgeなどの技術による高精度な分析、柔軟なカスタマイズに対応できる処理能力によって実現されています。組織内の多種多様なデータをAIで解析することで、経営判断に役立てることができるでしょう。
まとめ：生成AIを活用したデータ分析ツールでビジネスの成長を加速させよう
本記事では、生成AIを活用したデータ分析ツールについて解説しました。
これらのツールは従来の機能に加え、自然言語処理により非構造データも扱える点が特徴です。データ収集から整備、統計分析、予測、可視化までを一気通貫で自動化・高度化し、専門知識がないユーザーでも直感的に高度な分析が可能になります。
多様なデータから深い洞察を得て、データに基づいた迅速な意思決定を支援してくれるツールを選び、ビジネスの成長を加速させられるようにしましょう。