データに基づく報告書を作成する場合、Excelは今も広く使われるツールの1つだ。ただし、そこには多くの課題がある。様々なシステムやファイルからデータを抽出し、Excelのセルにコピー＆ペーストし、マクロを実行して集計する。貼り付ける列を間違えてエラーが発生すれば、その都度修正し、集計し直す。作業中に新しいデータが追加されたら、それも取り込まなければいけない。こうした作業に追われれば、報告書をつくることに手一杯となり、データから考察を得る余裕がなくなってしまう。

デジタル化が進み、現在はBIツールやDWH、機械学習などを実装したデータ分析基盤を導入する企業が増えている。しかし、そのメインユーザーは高度な分析を行うデータサイエンティストやアナリストだ。ビジネス部門のユーザーにも開放されているが、データ活用のハードルは高い。現場では相変わらず“気合”と“根性”のExcel作業が続いている。

データもその活用基盤もあるのに、なぜ利用が進まないのか。その理由は大きく2つある（図1）。1つはデータマートの問題だ。システムが出力するデータはそのままでは集計できない。システムによって、扱うデータの種類も形式も多種多様だからだ。用途や目的に合わせてデータを抽出・加工するデータマート化が必要になる。いわばデータを活用するための準備作業だが、この負担が思いのほか大きい。

もう1つは分析作業の難しさだ。BIツールや機械学習を使って分析作業を行うには、専門的なスキルが必要になる。ビジネス部門に専門的なスキルを持つ人材はほとんどいないため、当然ながら利用は進まない。

こうした作業をIT部門やデータサイエンティストに依頼するのも一つの手だが、彼らには彼らの本来業務がある。ビジネス部門の依頼を受けて作業することで、本来業務を圧迫してしまう。アウトプットが得られるまでに時間がかかるという問題もある。分析結果が求めるものと微妙に違ってしまっても、急な要望変更に応じることも難しい。

どのシステムの、どんなデータが必要で、どのような視点で分析したいか。それを一番よく分かっているのは、業務を担うビジネス部門である。「2つの課題はデータを使う本人、すなわちビジネス部門のユーザーが自分で行うのが望ましい形です。現場が自分たち自身で能動的にデータを活用できる基盤が必要です」と説くのは、アルテリックス・ジャパンの山田 一也氏だ。

これを実現するソリューションとなるのが、アルテリックスが提供する「Alteryx One」である。同社はデータ分析プラットフォームをグローバルに展開する世界的ベンダー。Alteryx Oneはその中核製品である。

「直感的なユーザーインターフェースで操作でき、専門知識のないビジネス部門のユーザーでも使いやすいのが大きな特長です。ノーコードで、データの収集・加工・分析・活用を一貫して行えるセルフサービス化を実現できます」と山田氏は話す。

複雑なデータをAIやBIツールで使えるようにするデータマート化は非常に骨の折れる作業だが、Alteryx Oneには70種類以上のコネクターが用意されている。「基幹システムや業務システムのデータ、様々なアプリケーションのファイル、SaaSに蓄積されたデータなど、オンプレミスやクラウド上のあらゆるデータソースとシームレスに接続できます」と山田氏は語る。

データの書き出しや書き込みのための機能部品も豊富にある。これを使えば、ノーコードでデータのクレンジングを行い、“使える”データを簡単に作成できるという。

システムの一部のデータを抜粋しExcelで集計する場合、「どのデータを、Excelのどのセルに設定するか」ということも自動化できる。「部品のアイコンをつないでいけば、データの収集・加工といった処理フローを作成できるのです」（山田氏）。

データの中身を確認しながらの作業が可能なので、データの品質も保持できるという。「例えば、システムログの一部に欠損がある場合、そのまま処理すると集計値に誤差が生じてしまいます。欠損個所の前後のデータから平均値を割り出して欠損を埋めれば、大きな誤差の発生を防げます。こうした作業が行えるのもAlteryx Oneの大きな特徴です」と山田氏は説明する。

収集・加工したデータに基づく分析や予測も部品を使ってノーコードで行える。「Alteryx Copilot」をはじめとする生成AI機能を豊富に実装しており、多角的な分析や予測が可能だ。例えば、KPIに基づく売上や製品の販売個数などを分析する場合、関連するほかの分析軸などを先読みして提案する機能もある。様々な視点や切り口でデータを深掘りすることをAIがアシストしてくれるわけだ。

データの分析や活用の際は、クラウド上のAI機能や既存のBIツールとも柔軟に連携可能だ。既存資産を無駄にせず、データ活用を促進していける。「ノーコードでAI駆動パイプラインをつくれるので、あらゆるスキルレベルのユーザーがデータの可能性を最大限に引き出せます」と山田氏はメリットを述べる（図2）。

アルテリックスは多くのパートナーとデータエコシステムを形成している。そのパートナーがAlteryx Oneの様々な活用法をWebで公開しているという。データを使ってどんなことがしたいか。そのためにどのような機能を活用すればいいのか。Webで検索すれば、具体的な方法論がすぐに分かる。「この情報を手引きとしてデータ活用にチャレンジしていけば、現場社員が業務スキルとITスキルを兼ね備えた“二刀流人材”になることができます」と山田氏は力を込める。

こうした点が評価され、多くの企業がAlteryx Oneを活用し、ビジネス変革に成功している。

ある企業はグループ各社が異なるシステムを利用しており、四半期決算時は各システムのデータ収集・集計を手作業で行っていた。具体的には担当者が各社システムからデータを抽出し、Excelのワークシートに転記して集計する。さらにそれをグループの経理システムの帳票へ転記する。

この作業に2日程度かかっていたが、Alteryx Oneを活用して一連のワークフローの自動化を実現した。人手を介さずデータの抽出から分析処理まで行えるため、一連のワークフローはわずか数分で済む。作業を大幅に省力化できたことはもちろん、連結決算の実態を早期に把握し、差分分析や要因調査など“気付き”を得る考察により多くの時間を充てられるようになったという。

データはあらゆる意思決定を成功に導くための基幹である。データドリブンなビジネスの推進には、現場によるデータ活用がカギを握る。アルテリックスはデータ活用のセルフサービス化を実現する「Alteryx One」の提供を通じ、データに基づく現場DXを強力に支援している。