【目的別】おすすめのデータ分析ツール17選 | 機能や選び方もあわせて紹介

こんにちは。スキルアップAI編集部です。
近年はデータ活用の重要性が高まっており、それにともないデータ分析ツールを利用する方も増えています。しかし、「どのデータ分析ツールがおすすめ？」「どうやって選べばいいの？」などの疑問をお持ちの方もいるのではないでしょうか？

この記事では、目的別に**おすすめのデータ分析ツール17選**を紹介します。また、選び方もあわせて紹介するので、企業での導入や個人での利用を検討されている方は、ぜひ最後までご覧ください。

<目次>
1. データ分析ツールとは？
1. 【初心者向け】おすすめのデータ分析ツール
1. 【中級・応用編：ネットワーク分析向け】おすすめの分析ツール
1. 【中級・応用編：テキストマイニング向け】おすすめの分析ツール
1. データ分析ツールの選び方
1. データ分析について学ぶならスキルアップAIがおすすめ

## データ分析ツールとは？
データ分析ツールとは、**データを効率的に分析して、結果を可視化するためのツール**です。従来はExcelなどを用いてデータ分析を行うのが一般的でした。しかし、技術の進歩やビジネスの多角化にともない、データ分析ツールを導入する企業が増加しています。

データ分析の目的は、ビジネスにおける意思決定を支援することです。現状を分析して課題を特定し、解決策や新しい計画を立てるのに役立ちます。

その過程を効率的に行うのがデータ分析ツールです。ツールを活用することで、より高度で多角的な分析を行えるようになるでしょう。

### BIツールとは
データ分析ツールと同様に、「BIツール」という用語もよく使われています。BIツールとは、「Business Intelligenceツール」の略称であり、複雑な大量のデータでも簡単に可視化・分析するツールのことです。

BIツールを利用することで、以下のようなことが可能になります。

- 社内に散在するデータから、必要な部分を抽出・加工する
- 大量のデータから、簡単に素早くデータの可視化をする
- ドリルダウンなど、インタラクティブな操作ができるダッシュボードを作成したり、チーム内で共有したりする

## 【初心者向け】おすすめのデータ分析ツール
最初に、初心者におすすめのデータ分析ツールを9種類紹介します。

### 1.Tableau
![data-analysis-tools01.png.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/889700/2e83c3d3-3545-5074-f4eb-586c9db21b3c.png)

[Tableau](https://www.tableau.com/ja-jp)は、**Tableau Software社が提供するBIツール**です。デザイン性が高く、扱いやすい仕様になっています。また、SalesforceやGoogle BigQuery、Amazon RedShiftなど数多くのサービスとの連携が可能です。

複数のプランがあるため、各プランの料金は公式HPを確認して、不明な点がある場合は問い合わせることをおすすめします。

### 2.Power BI
![data-analysis-tools02.png.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/889700/dd38fcb0-0b03-66f7-f07e-060771522d40.png)

[Power BI](https://www.microsoft.com/ja-jp/power-platform/products/power-bi)は、**マイクロソフト社が提供しているセルフサービスBI**です。セルフサービスBIとは、プログラミングの知識がなくても、データ抽出から加工・可視化などができることを意味します。

Excelなどのローカルデータはもちろん、オンプレミスのサーバ内やクラウド上のデータにも簡単に接続できます。無料版も提供されており、マイクロソフトのアカウントがあればすぐに利用できるのが魅力です。

### 3.Yellowfin
![data-analysis-tools03.png.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/889700/73fbba8e-be92-b609-4510-659408ca74f8.png)

[Yellowfin](https://yellowfin.co.jp/)は、**簡単かつシンプルに操作できるBIツール**です。データに変化が生じると、その原因を自動で解析し、提示してくれる機能が付いていることが特徴の一つです。セキュリティ性が高く、導入も簡単なため、初心者にもおすすめです。

最初の30日間は無料で利用できるので、まずは気軽に試してみてはいかがでしょうか。

### 4.Domo
![data-analysis-tools04.png.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/889700/8c4750e1-beca-2c83-a43a-ebacc4962991.png)

[Domo](https://www.domo.com/jp)は、**データ分析に必要なあらゆる機能が搭載されているクラウド型のプラットフォーム**です。データ分析の結果を社外に配信できる機能もあり、ビジネスでの活用に優れています。

公式HPに料金プランが掲載されていますが、詳細は問い合わせて確認する必要があります。

### 5.Dr.Sum
![data-analysis-tools05.png.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/889700/0235c9ab-a427-79cb-1b3a-f53b0cb3523f.png)

[Dr.Sum](https://www.wingarc.com/product/dr_sum/)は、**ウイングアーク1st株式会社が提供するBIツール**であり、2024年3月時点で7,200社以上への導入実績があります。さまざまな用途に応じてプランが用意されており、スモールスタートにも最適です。

プランごとに料金が異なるので、詳細は公式HPをご確認ください。

### 6.Looker Studio（旧：Googleデータポータル）
![data-analysis-tools06.png.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/889700/9bbefa34-bf7f-e440-7ebb-88e0854c39de.png)

[Looker Studio](https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja)は、**Googleが提供するセルフサービスBI**です。800以上のデータソースに簡単に接続して、データを統合できます。

また、専門知識はほぼ不要で、数回クリックするだけで、カスタマイズ可能なチャートやグラフの作成が可能です。Pro版は月額9ドルの費用がかかりますが、通常版は無料で利用できるので、まず始めの取り掛かりとしてもおすすめです。

### 7.Sales Analytics
![f47ad87bee0d9a792af1a88c61771a86.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/889700/de65af53-c88e-a8a7-b442-69293ddffe97.png)

[Sales Analytics](https://www.salesforce.com/jp/products/sales-analytics/)は、 **TableauのCRM機能をSales Cloudに組み合わせたセールス向けの分析ツール**です。本ツールを利用すれば、精度の高い売上予測と商談の早期成約を実現できるでしょう。

無料トライアルが可能なので、一度試してからの導入をおすすめします。

### 8.WebFORCUS
![data-analysis-tools08.png.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/889700/1273e684-c3da-f584-ea10-d55942f8a18a.png)

[WebFOCUS](https://www.ashisuto.co.jp/webfocus/)は、**企業内外に対して意思決定に必要な情報を提供できる統合BIプラットフォーム**です。20年以上の歴史のある老舗製品として名高いです。また、OracleやSQLServer、DB2など約80種類のデータソースに対応していることも強みです。

公式HPに価格は掲載されていないため、問い合わせて確認するようにしましょう。

### 9.Qlik Sense
![data-analysis-tools09.png.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/889700/e1170dfc-6941-67ad-bb7a-7dc05edb10d8.png)

[Qlik Sense](https://www.qlik.com/ja-jp/products/qlik-sense)は、**「連想エンジン」という独自の技術によってデータ処理を行う分析ツール**です。「連想技術」と「拡張機能」の2つのAIが搭載されており、データの関連性を見つけてくれるため、初心者にもおすすめです。

無料トライアルを実施しているので、マーケターやアナリストの方は一度試してみてはいかがでしょうか。

## 【中級・応用編：ネットワーク分析向け】おすすめの分析ツール
次に、ネットワーク分析におすすめの分析ツールを4つ紹介します。

### 1.NetworkX
![data-analysis-tools10.png.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/889700/59f03a4e-c363-f45e-b324-f4a792b521a7.png)

[NetworkX](https://networkx.org/)は、**Pythonベースのネットワーク分析ツール**です。複雑なネットワークの生成や分析などに利用され、NumpyやPandasなどのライブラリとの連携が簡単にできます。

### 2.Gephi
![data-analysis-tools11.png.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/889700/96deddec-6f32-660b-f11d-d4c7ee0610be.png)

[Gephi](https://gephi.org/)は、**ネットワークのインタラクティブな可視化・分析を行うためのツール**です。UIが優れており、ホイールマウスを用いて容易に拡大・移動ができます。

また、GDFやGEXF、GMLなど、数多くのデータフォーマットに対応しています。クラスタリングや中心性計算など、さまざまな分析が可能である点が魅力です。

### 3.Graph-tool
![data-analysis-tools12.png.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/889700/77d7a6b8-972a-8a5f-5f78-231d6ed4f140.png)

[Graph-tool](https://graph-tool.skewed.de/)は、**Pythonをベースとしたネットワーク分析ツール**です。中心となるデータ構造やアルゴリズムはC++で開発されており、高速に実行できます。さらに、Open MPをサポートしており、並列化にも対応しています。

### 4.igraph
![data-analysis-tools13.png.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/889700/c61433e0-1cb9-8fd6-6dab-fddd35ace00c.png)

[igraph](https://igraph.org/)は、**RやMathmatica、C++、Pythonなどと組み合わせて利用できる分析ツール**です。ネットワークに関する分析アルゴリズムを多く備えているのが強みとなっています。

## 【中級・応用編：テキストマイニング向け】おすすめの分析ツール
ここでは、テキストマイニング向けにおすすめの分析ツールを4つ紹介します。

### 1.MeCab
[MeCab](https://taku910.github.io/mecab/)は、**オープンソースの形態素解析エンジン**であり、日本語文章の解析に広く利用されています。プログラミング言語に依存しない汎用的な設計が、MeCabの特徴です。

### 2.Janome
[Janome](https://mocobeta.github.io/janome/)は、**形態素解析を行うPythonライブラリ**で、pipを用いて簡単にインストールできます。内包されている辞書情報の中身はMeCabと同様であり、形態素解析の結果の精度は MeCabと同等です。しかし、解析速度はMeCabよりも遅い傾向にあります。

### 3.Chasen
[Chasen](https://ja.osdn.net/projects/chasen-legacy/)は、形態素解析ツールであり、奈良先端科学技術大学院の松本研究室で開発されました。Wikipediaから抽出した辞書を利用できる点が特徴です。

### 4.word2vec
[word2vec](https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html)は、単語の埋め込み（単語のベクトル表現）を生成する機械学習モデルです。Googleのトマス・ミコロフ率いる研究者チームによって、2013年に作成されました。テキストデータの解析において、文字列である単語やテキストを数値に変換する際に利用できます。

## データ分析ツールの選び方
データ分析ツールを選ぶときは、以下の点を考慮して選ぶのがおすすめです。

- 分析の目的に沿っているか
- 操作は簡単で分かりやすいか
- 投資対効果が期待できるか

それぞれ具体的に説明していきます。

### 分析の目的に沿っているか
データ分析ツールを選ぶときは、そのツールが分析の目的に沿っているものかを確認しましょう。企業や部署によって分析の目的は異なります。例えば、社外に売上の分析結果を提示することが目的である場合もあれば、自社の顧客を分析して顧客満足度を高めることが目的である場合もあるでしょう。

それぞれのデータ分析ツールによってできることや強みが異なるため、選んだツールで**データ分析の目的が実現できるかを確認することが重要**です。

### 操作は簡単でわかりやすいか
**簡単に操作できるか**という点も重要なポイントです。データ分析ツールなどの扱いに慣れているマーケターやエンジニアであれば問題ないですが、営業やコンサルタントが使用する場合は、簡単に操作できるものを選びましょう。

ほとんどのツールは体験版を用意しているため、一度試してから導入するのがおすすめです。

### 投資対効果が期待できるか
データ分析ツールを選ぶ際には、投資対効果が期待できるかも確認すべき点です。データ分析ツールを利用する場合、初期費用と維持費用がかかります。初期費用が注目されがちですが、**毎月かかる維持費も検討することが大切**です。

データ分析ツールは、データ量によって料金が変動するものや、オプションの利用で料金が追加されるものなどさまざまです。その場合は、いくつかシミュレーションをして見積もりを出し、比較検討する必要があるでしょう。

## データ分析について学ぶならスキルアップAIがおすすめ
この記事では、**データ分析におすすめのツールや選び方**を紹介しました。近年は使いやすいデータ分析ツールが数多く登場しており、初心者でも容易にデータ分析ができるようになりました。

しかし、より高度なデータ分析をする際には、単にツールを使いこなすだけでは不十分であり、データ分析のスキルや知識が必要になります。データ分析のスキルや知識を身につけるにはさまざまな方法がありますが、短期間で効率的に身につけたいのであればスキルアップAIの講座がおすすめです。

スキルアップAIでは、**[データ分析について学べる講座](https://www.skillupai.com/open/analysis/)を多数ご用意しています**。

また、毎週無料で実施している勉強会「[スキルアップAIキャンプ](https://www.skillupai.com/skillupai-camp/)」では、データ分析の実務力アップにつながるテーマを取り上げています。ハンズオン形式でインタラクティブに学ぶこともできますので、興味があればぜひお気軽にご参加ください。

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