BigQueryで業務改善！データ分析で業務プロセスを効率化する方法

2024年9月8日2024年11月28日

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

プログラミング未経験のビジネス職

【興味関心】

データ分析にご興味がある
業務で必要としている

【解消できるお悩み】

日々の業務をもっと効率化したいけど、どこから手をつければ良いか分からない…
業務プロセスに無駄が多い気がするけど、可視化する方法がわからない…
業務データはあるけど、分析して改善に活かせていない…
BigQueryで業務改善ができるって聞いたけど、難しそう…
プログラミング未経験でも、BigQueryを使って業務改善できるの？
BigQueryを使って、具体的にどんな業務改善ができるの？

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　起業6年目

【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、BigQueryに関する記事を作成

各種用語

ARR(Annual Recurring Revenue)
- サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
Struccle(ストラクル)
- 株式会社志庵が独自開発しているAaaS
AaaS(アース)
- Data Analytics as as Serviceの意
SaaS(サース)
- Software as a Serviceの意
GoogleCloudPlatform
- Googleが提供するクラウドプラットフォーム。この中に様々なサービスが存在する。
GCP(ジーシーピー)
- GoogleCloudPlatformの略
BigQuery(ビッグクエリ)
- 上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
SQL(エスキューエル)
- データベースを操作するプログラミング言語
クエリ
- SQLで記述した命令文
- クエリ例）
  - SQL構文のクエリ⬇
    - SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
    - 上記クエリ(命令文)の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
ペタバイト
- データの単位　ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ

概要

日々の業務の中で、「この作業はもっと効率化できるのでは？」「このプロセスは本当に最適なのか？」と感じたことはありませんか？

業務プロセスを改善し、効率化することは、企業の生産性向上、コスト削減、そして従業員の満足度向上に大きく貢献します。

Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」は、業務データを分析し、業務プロセスを改善するための強力なツールとなります。

BigQueryを活用することで、業務のボトルネックを特定し、無駄を削減し、より効率的なプロセスを構築することができます。

この記事では、BigQueryを使った業務改善の手法と、データ分析によって業務プロセスを効率化する方法を、具体的な事例を交えながら解説します。

データ分析初心者の方にも分かりやすく、実践的な内容にまとめましたので、ぜひ参考にしてください。

1. BigQueryで業務改善を行うメリット

BigQueryは業務改善に最適なツールです。

その理由は以下の様なメリットがあるからです。

大規模データの高速処理： 膨大な業務データを高速に分析できます。
様々なデータソースとの連携： 販売管理システム、顧客管理システム、勤怠管理システムなど、様々なシステムのデータを統合して分析できます。
豊富な分析機能： SQLや機械学習など、高度な分析機能を利用できます。
コストパフォーマンスの高さ： 従量課金制なので、必要な時に必要なだけ利用できます。

2. BigQueryで分析できる業務データ

BigQueryでは様々な業務データを分析することができます。

以下は代表的な業務データの例です。

売上データ： 商品別売上、顧客別売上、期間別売上など
顧客データ： 顧客属性、購買履歴、問い合わせ履歴など
商品データ： 商品名、価格、在庫数、仕入先など
Webサイトアクセスログ： アクセス日時、アクセス元、閲覧ページなど
業務システムログ： システム利用履歴、エラーログなど
勤怠データ： 勤務時間、残業時間、休暇取得状況など

これらのデータをBigQueryに集約し、分析することで、業務プロセスの改善点を見つけることができます。

当社では売上、顧客、顧客の顧客、商品、アクセスログの分析をBigQueryで行っています。

3. BigQueryを使った業務改善のための分析手法

BigQueryでは様々な分析手法を用いて業務プロセスを改善することができます。

以下は代表的な分析手法の例です。

3.1 BigQueryでプロセス分析

プロセス分析は、業務プロセスを可視化し、それぞれのステップにかかる時間やコスト、発生するエラーなどを分析する手法です。

プロセス分析を行うことで、業務プロセスの全体像を把握し、改善点を見つけ出すことができます。

BigQueryでは、SQLを使って業務プロセスに関わるデータを抽出・集計し、プロセスフロー図を作成したり、各ステップの所要時間やコストを可視化したりすることができます。

3.2 BigQueryでボトルネック分析

ボトルネック分析は、業務プロセスの中で、処理速度が遅くなったり、エラーが発生しやすくなったりしている箇所（ボトルネック）を特定する手法です。

ボトルネックを解消することで、業務プロセス全体の効率を向上させることができます。

BigQueryでは、SQLを使って業務データを集計し、処理時間が長いステップやエラー発生率の高いステップを特定することができます。

また、ボトルネックの原因を分析することで、効果的な改善策を検討することができます。

3.3 BigQueryでパフォーマンス分析

パフォーマンス分析は、従業員やチーム、部門などのパフォーマンスを分析する手法です。

例えば、「従業員別売上」「チーム別目標達成率」「部門別コスト」などを分析することで、パフォーマンスの優劣を把握し、改善につなげることができます。

BigQueryでは、SQLを使って従業員やチーム、部門などのパフォーマンス指標を集計し、比較分析することができます。

また、パフォーマンス向上に繋がる要因を分析することで、効果的な人材育成や組織改革を進めることができます。

4. BigQueryで業務改善！効率化を実現する活用事例

以下はBigQueryを使った業務改善の活用事例です。

製造業における生産プロセス改善： BigQueryで製造ラインの稼働状況や不良品発生率などを分析し、ボトルネックを特定。工程の見直しや設備の導入など、適切な対策を講じることで、生産効率を向上させた。
物流業における配送ルート最適化： BigQueryで配送実績データや交通状況データなどを分析し、最適な配送ルートを算出。配送時間の短縮や燃料コストの削減を実現した。
コールセンターにおける応答率向上： BigQueryで顧客からの問い合わせ内容や対応時間などを分析し、よくある質問をFAQ化したり、オペレーターのスキル向上のための研修を実施したりすることで、応答率を向上させた。

BigQueryと連携したLooker Studioでは、様々なグラフやチャートを使ってデータを可視化できます。

以下はLooker Studioを使ったデータ分析改善例のダッシュボードです。

5. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

faq

Q1. BigQueryで業務改善を行うにはSQLの知識が必要ですか？

はい、BigQueryで業務改善を行うには、SQLの知識が必要です。

ただし、基本的なSQLの知識があれば、多くの分析を行うことができます。

Googleは、BigQueryの初心者向けチュートリアルを提供していますので、SQL初心者の方でも学習することができます。

初学者のために下記SQLyoutube講座を当社が提供しております。

Q2. BigQueryと連携できる業務システムにはどのようなものがありますか？

BigQueryと連携できる業務システムには、販売管理システム、顧客管理システム、在庫管理システム、勤怠管理システムなど、様々なものがあります。

これらのシステムのデータをBigQueryに統合することで、より多角的な業務分析が可能になります。

当社ではデータ統合業務のご相談も承っております。

Q3. BigQueryで業務改善を行う際の注意点はありますか？

業務改善を行う際には、現場の意見を聞きながら進めることが重要です。

データ分析の結果だけを鵜呑みにするのではなく、現場の状況や課題を理解した上で、改善策を検討する必要があります。

また、改善を一気に行うのではなく、少しずつテストをし、費用対効果が合うことを確認しながら業務フローを改善していきましょう。

当社ではBigQueryコスト削減コンサルティングを行っています。お気軽にご相談ください。

6. まとめ：BigQueryで業務プロセスを改善し、生産性向上を目指そう！