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データ分析ツールのメーカー35社一覧や企業ランキングを掲載中！データ分析ツール関連企業の2025年7月注目ランキングは1位:株式会社ディジタルデータマネジメント、2位:株式会社日本オープンシステムズ、3位:東芝ユニファイドテクノロジーズ株式会社となっています。 データ分析ツールの概要、用途、原理もチェック！
監修:ニュートラル株式会社
データ分析ツールとは、大量のデータの収集、整理、分析を行い、結果を可視化するソフトウェアツールです。
データ分析ツールは、ビジネスや学術研究など、幅広い分野で活用されています。データを視覚的にわかりやすくすることができるため、データの傾向を把握することが容易となるツールです。データの分析結果を元に、方針の立案や課題の抽出、改善方法の発見・決定など、業務上の決定・判断を行うことに用いられます。
また、データ分析ツールの一種に分類されるものとして、BIツール (Business Intelligence tools) があります。BIツールは、業務プロセスに合わせたデータの収集、分析、可視化に特化しており、ビジネスにおける意思決定・判断を目的とするツールです。
2025年7月の注目ランキングベスト10
| 順位 | 会社名 | クリックシェア |
|---|---|---|
| 1 | 株式会社ディジタルデータマネジメント |
18.2%
|
| 2 | 株式会社日本オープンシステムズ |
9.1%
|
| 3 | 東芝ユニファイドテクノロジーズ株式会社 |
9.1%
|
| 4 | 株式会社エデュプレス |
9.1%
|
| 5 | 三菱電機株式会社 |
9.1%
|
| 6 | JFEシステムズ株式会社 |
4.5%
|
| 7 | 株式会社ジャストシステム |
4.5%
|
| 8 | 千代田情報システム株式会社 |
4.5%
|
| 9 | 株式会社ライトストーン |
4.5%
|
| 10 | ダイキン工業株式会社 |
4.5%
|
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ホッティンガー・ブリュエル・ケアー（HBK）
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■ライブラリー ・394,000件のEIマススペクトル (347,000化合物) ・153,000化合物のリテンションインデックス ・186,000イオンの1,300,0...
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■特徴 Thermo Galactic SPC (Ver. 2.1ではXY形式のシングルファイルのみ) やJCAMP-DXの一般的なファイル形式のIRおよびNIRスペクトルの...
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標準機能 ■一般的なデータ処理ルーチン ・平滑化、差スペクトル、スペクトルへの演算、ベースライン補正、X軸シフト、スペクトルの補間...
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Design-Expertは強力な統計ツールを備え、製品またはプロセスを最適化できます。 ■2水準因子のスクリーニング計画 画期的に改善できるよ...
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■特徴 格子空間と逆格子空間の3D表現、ステレオ投影図を同時に回転しX線回折ピークと角度を計算しディスプレイします。格子空間を空間充...
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■特徴 Pearson's Crystal DataはASM Internationalから刊行された新しい結晶データベースです。P. Villars, K. Cenzualによって編集され...
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■商品概要 約28,000種についてのエンタルピー (H) 、エントロピー (S) 、熱容量 (Cp) のデータベースを基に化学反応や化学平衡を計算す...
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■特徴 111件のピュア・ポリマーのスペクトルと化学データのデータベース。スペクトルは今ご使用のデータシステムに直接転送でき、以下の...
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■検索項目 元素、成分系、コメントテキスト、PED Volume、Figure Number、刊行年、Authors ■検索条件 Inclusive、Exact、Not (partiall...
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FsTech株式会社
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産業機械の設計製造を行う企業は、製品に関する大量のデータを保有しているため、どのようにして知識をマイニングしていくかがこれから...
監修:ニュートラル株式会社
データ分析ツールとは、大量のデータの収集、整理、分析を行い、結果を可視化するソフトウェアツールです。
データ分析ツールは、ビジネスや学術研究など、幅広い分野で活用されています。データを視覚的にわかりやすくすることができるため、データの傾向を把握することが容易となるツールです。データの分析結果を元に、方針の立案や課題の抽出、改善方法の発見・決定など、業務上の決定・判断を行うことに用いられます。
また、データ分析ツールの一種に分類されるものとして、BIツール (Business Intelligence tools) があります。BIツールは、業務プロセスに合わせたデータの収集、分析、可視化に特化しており、ビジネスにおける意思決定・判断を目的とするツールです。
データ分析ツールは、大量かつ多様な形式のデータに対して分析を行うことができるツールであり、様々な業種の業務において用いられています。事業一般では、大量のデータを分析して必要な情報を得ることで、経営に役立てることが可能です。具体的な利用例としては下記のようなものが挙げられます。
また、事業活動以外では、地方創生において産業振興や観光振興などの方針決定などにも活用されています。その他、具体的な各業種における使用用途は下記の通りです。
製造業では、工場における様々なデータを分析し、業務の効率化や生産性向上に役立てることが可能です。具体例は下記のようなものがあります。
小売業においては、売上記録をはじめとする様々な属性のデータが蓄積します。これら大量のデータの分析を行うことで、効果的なマーケティング展開を行う事が可能となります。小売業で活用されるデータの例は下記の通りです。
農業においても、IoT によるデータ収集が盛んになりつつあり、データ分析ツールの有効活用が可能です。 具体的な用途例としては、センサーなどから気候や土壌データを収集して適切な栽培計画を立てたり、農業用機器の稼働状況から適切な点検タイミングを決定したりすることなどがあります。
上記以外でもデータ分析ツールは、多くの分野で有効に活用されているツールです。具体例として下記のような用途があります。
データ分析ツールでは、必要なデータを収集して整理し、目的に沿った情報を抽出します。データ分析ツールの分析の流れは下記の通りです。
データの処理によって、膨大なデータが取り扱いやすくなります。また、抽出によってデータの整合性や品質が向上し、正確でわかりやすいレポートによってデータの理解が深まります。これらの効果により、精度の高い決定・判断や、考察・報告を行うことが可能です。
データ分析ツールでは様々な分析手法をシチュエーションごとに使い分けています。使用されている主な分析手法は下記の通りです。
これら以外にも、商品や売上、顧客などをランク分けするABC分析や、明瞭なデータと不明瞭なデータから曖昧なデータを予測するグレイモデル、複数の変数データに共通している因子、原因を探る因子分析などがあり、様々な手法が複合的に用いられます。
データ分析ツールを選ぶ際の主な着眼点は、
の4つに分類されます。
データ分析ツールを有効に活用するためには、導入する目的が明確である必要があります。データ分析ツールはあくまでもビジネス上の目的を達成するための手段です。
ツール選択の段階で、データ分析をする必要があるのは何故か、データを分析するビジネス上の目的は何であるかをはっきりさせておくことで、ツール導入自体が目的化するのを防ぐことができます。また、これによりツールに求める機能がはっきりとするため、ツール選定のプロセスもスムーズになり、導入後の目的達成もスムーズになると考えられます。
ツールの機能を吟味する際は、第一に自社の業種・業務内容等に合っているかどうか、自社の目的を達成するのに必要な機能があるかどうかを検討することが必要です。
また、自社内の既存データやツールとの連携が可能であるかどうかも事前に確認する必要があります。企業内におけるデータ形式には、独自のデータベースやPDF、エクセルファイル (.xls, .xlsx) など色々な形式があります。データ分析ツールを用いて既存のデータを収集し、分析を行うためには既存システムとの互換性を満たすことが必要です。
データ分析ツール導入に際しては、現場担当者にとっての使いやすさを検討することも必要です。直感的に操作できるデータ分析ツールもありますが、一方でプログラミングのスキルを前提としていたり専門知識を要するツールも存在しています。担当者 (利用者) のスキルに合わせて、担当者が簡単に操作できる製品を選ぶことが重要です。
トライアルが可能なツールもあるため、トライアルを試してみるのもおすすめです。
データ分析ツールには、無償ツールと有償ツールとがあります、有償ソフトでは、製品によってコストのかかり方が異なります。
例えば、ある製品では初期費用が無料である一方でランニングコストが高く、また別の製品では逆に初期費用は高いもののランニングコストが安くなっています。投資対効果について十分に吟味し、継続的にコストをかけられる予算内での製品を選ぶ事が必要です。
また、開発元のサポート体制については製品によって大きく異なるため、充実度を確認することが大切です。海外の企業で開発されたツールの場合、日本語でのサポートが提供されない場合があります。また、特に無償ツールでは、不明点や不具合が発生した際のサポート窓口自体が存在しない場合があります。
参考文献
https://business.ntt-east.co.jp/bizdrive/column/bizdrive_dataanalysis_tools.html
https://yellowfin.co.jp/blog/9-jpblog2-excel-vs-bi-tool#i-4
https://www.ntt.com/business/sdpf/knowledge/archive_63.html https://www.tryeting.jp/column/2391/
本記事はデータ分析ツールを製造・販売するニュートラル株式会社様に監修を頂きました。
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