# 生成AIとBIツールの共存が鍵！データ活用・分析の「壁」を乗り越える実態調査から見えた解決策 - 出典: bizitmedia（https://bizitmedia.net/） - URL: https://bizitmedia.net/archives/2196 - 公開日: 2026-08-28 - 更新日: 2026-08-28 --- ## 生成AI活用における「壁」とは？調査結果から見る実態 ### 1. AI内製化の背景と期待 生成AIによるデータ活用・分析業務の内製化に取り組む主な背景としては、「業務効率化」（61.0%）が最も多く、「データ分析にかかるコスト削減」（48.8%）、「既存のBIツールに使いにくさを感じていた」（42.3%）が続いています。企業は生成AIに業務プロセスの改善とコスト削減、そして既存ツールの課題解決を期待していることが伺えます。 ![AI内製化の背景](/wp-content/uploads/2026/08/273cf8b56c406078d3261dea8cfc30f9.webp) ### 2. 生成AI単体でのデータ分析・可視化の限界 しかし、生成AIだけで経営判断や業務改善に資する高度なデータ分析・可視化を完結できるかという問いに対し、「全くそう思わない」（8.9%）、「あまりそう思わない」（27.0%）と回答した担当者は約4割に上ります。 ![生成AIだけで高度なデータ分析・可視化を完結できるか](/wp-content/uploads/2026/08/0c6c1f67c3c77c7fedb33161ae425dd7.webp) 完結できないと考える理由としては、「アウトプットの精度にばらつきが出てしまう」（44.4%）、「リアルタイムでデータを反映することができない」（40.2%）、「大量データを安定して処理できない」（32.5%）などが挙げられています。生成AIの出力精度やリアルタイム性、処理能力に課題を感じている企業が多いことが分かります。 ![生成AIだけでデータ分析・可視化を完結できない理由](/wp-content/uploads/2026/08/a4575d5ebca7b9094e21902a08adfa17.webp) ### 3. 生成AIデータ活用の具体的な課題感 生成AIで社内のデータ活用・分析業務を行う上で、87.2%の担当者が課題を感じています。 ![生成AIで社内のデータ活用・分析業務を行う上での課題感](/wp-content/uploads/2026/08/120494c4f1c995d211a9eb2beb47d8b3.webp) 具体的な課題としては、「基幹システムなど業務システムとの連携が不十分なこと」（52.1%）が最も多く、「全社横断でのデータ統合・整備に手間がかかること」（46.1%）、「アウトプットの精度や再現性が低くなること」（41.5%）が上位を占めました。その他、「アウトプットの人的検証が不可欠」や「属人化の拡大」への懸念も寄せられています。 ![生成AIデータ活用の具体的課題](/wp-content/uploads/2026/08/29f21fb1d8e656def79fae4eaa54c0ab.webp) また、AI内製化に取り組む中で、当初の想定と実際のギャップとして、「出力結果の精度や再現性が想定より低かった」（45.7%）、「データ整備・準備に想定以上の時間がかかった」（44.5%）、「業務システムとの連携で想定以上に苦労した」（43.9%）が拮抗しており、事前の期待値と現実の間に大きな隔たりがあることが示されています。 ![AI内製化の理想と現実のギャップ](/wp-content/uploads/2026/08/af4319936806b55717952d5f6a199a5d.webp) ## BIツールとの共存がデータ活用を加速する ### 1. 生成AIとBIツールの得意領域 生成AIとBIツールの得意領域は「分かれている」と86.8%の担当者が認識しており、今後は「役割を分担しながら共存・併用していく」（22.1%）、「業務や場面によって使い分けが進む」（27.0%）と考える傾向が鮮明になっています。両者の補完関係を志向する企業が多いことが分かります。 ![生成AIとBIツールの得意領域](/wp-content/uploads/2026/08/036d247e23ed539a511a11192fdff188.webp) ![生成AIとBIツールの今後の関係性](/wp-content/uploads/2026/08/dd697053c5ceef91fab216558c4d76b5.webp) ### 2. BIツールに任せたい領域 生成AIによるデータ活用・分析の内製化を経験した担当者が、改めてBIツールに任せたいと感じる業務領域・機能として、「リアルタイム監視・異常検知」（49.1%）、「全社横断のデータ統合と一元的な可視化」（38.0%）、「業務システム（ERP等）と連動したデータ処理」（37.1%）が上位に挙がっています。これは、生成AI単体では難しい、継続的で信頼性の高いデータ管理と可視化のニーズが高いことを示しています。 ![BIツールに任せたい領域](/wp-content/uploads/2026/08/c72d118b4749e58d33dc8b32fed90d23.webp) ## MotionBoardが解決するデータ活用の課題 ウイングアーク１ｓｔ株式会社が提供するBIツール「MotionBoard」は、このような生成AI時代のデータ活用基盤に求められる要件に応えるソリューションです。 ### MotionBoardでできること MotionBoardは、さまざまな業務システムやデータソース（基幹システム、CRM、SFAなど）との連携から、データの可視化・分析、リアルタイムなモニタリングまでを一つの基盤で実現します。これにより、企業は散在するデータを統合し、ダッシュボードなどで分かりやすく表現することが可能です。 ### 解決できる課題と導入メリット 生成AIの活用において多くの企業が直面する課題に対し、MotionBoardは以下の点で貢献します。 - **業務システムとのデータ連携の強化:** MotionBoardは多様な業務システムと連携し、必要なデータを一元的に収集・統合します。これにより、生成AIが分析するデータの基盤が整備され、連携不足の課題を解消します。 - **全社横断のデータ統合と可視化:** 複数のデータソースから得られるデータを統合し、全社横断で一元的に可視化する機能は、MotionBoardの得意領域です。これにより、生成AIだけでは難しいデータ整備の手間を軽減し、部門間のデータサイロ化を防ぎます。 - **リアルタイム監視・異常検知:** 経営状況や業務プロセスをリアルタイムで監視し、異常を検知する機能は、迅速な意思決定と問題解決に不可欠です。MotionBoardは、継続的なデータ把握とアラート機能により、生成AIでは困難なリアルタイム性の課題を補完します。 - **データガバナンスとセキュリティ:** 統合されたデータ基盤上で、データのアクセス権限管理や利用状況のモニタリングを行うことで、セキュリティリスクを低減し、適切なデータガバナンス（データ管理・運用の仕組み）を確保します。 これらの機能により、MotionBoardは生成AIだけでは担いにくい「データをつなぎ、継続的に把握し、業務につなげる」領域を強力に支え、より精度の高い経営判断や業務改善を可能にします。 ### 導入・問い合わせ方法 MotionBoardの導入やサービスに関するお問い合わせは、ウイングアーク１ｓｔ株式会社のウェブサイトから可能です。 - お問い合わせフォーム: [https://www.wingarc.com/contact/](https://www.wingarc.com/contact/) また、ウイングアーク１ｓｔは最新情報を以下の公式SNSでも発信しています。 - ウイングアーク１ｓｔ公式Facebook: [http://www.facebook.com/wingarc](http://www.facebook.com/wingarc) - ウイングアーク１ｓｔ公式X: [https://x.com/WingArc](https://x.com/WingArc) - ウイングアーク１ｓｔ公式note: [https://note.wingarc.com/](https://note.wingarc.com/) ## まとめ 生成AIの進化は目覚ましいものがありますが、企業のデータ活用においては、単体で全ての課題を解決できるわけではありません。今回の調査結果が示すように、生成AIとBIツールそれぞれの得意領域を見極め、両者を適切に組み合わせる「共存・併用」のアプローチが、データドリブン経営を成功させる鍵となります。MotionBoardのようなBIツールは、生成AIのポテンシャルを最大限に引き出し、企業のデータ活用を次のステージへと導くための強力な基盤となるでしょう。