分析ツールを導入したのに、「結局、特定の担当者しか使いこなせていない」「切り口を変えるたびに設定をゼロから組み直している」ー マーケティングの現場で、こうした声は珍しくありません。 

こうした状況に直面したとき、「チームのスキルが足りないのかも」と感じてしまうことがあります。しかし多くの場合、原因はスキルではなく、ツールの設計にあります。 

この記事では、なぜ分析ツールが現場に定着しないのかという構造的な問題を整理したうえで、Piano Analyticsの新しくなった機能「Data Query」がその課題をどう解消するかを、具体的なユースケースを交えて解説します。 

なぜ分析ツールは、現場に定着しないのか 

多くの企業がデータ分析ツールを導入しています。しかし、導入から時間が経つにつれて「使いこなせる人が限られてきた」「欲しい分析をするのに時間がかかりすぎる」という声が出てくることがあります。 

その原因の多くは、ツールの設計にあります。 

従来の分析ツールは、データモデルや専門的な設定知識を前提に構築されていることがほとんどです。使いこなすには学習コストがかかり、結果的に「わかる人だけが使うツール」になってしまう。これが属人化の正体です。 

さらに、切り口を変えるたびに設定をゼロから組み直す必要があったり、レポートを作ること自体に時間がかかりすぎて、本来やるべき「分析して次の施策を考える」時間が残らない・・・という悪循環が生まれます。 

データがあるのに、動けない。 その根本には、「分析ツールの使いにくさ」という構造的な課題があります。 

従来のData Queryと何が変わったのか 

Piano Analyticsの新しいData Queryは、こうした課題を解消するために設計されています。従来との主な違いはこの3点です。 

新旧Data Query、3つの違い 

変化の核心は、「専門知識がなくても、思いついた瞬間に分析が始められる」という点にあります。 

▼まずは実際の画面をご確認ください▼

AIクエリで何が変わるのか？3つのユースケース 

① 急ぎでデータが必要なとき 

会議の直前に「キャンペーンごとのコンバージョン数の先月と今月の比較をしたい」と思ったとします。従来なら、設定を調べて、エンジニアに担当者に依頼して、翌日以降に結果が返ってくる——という流れでした。 

新しいData QueryのAIクエリなら、そのままの言葉で入力だけで、データモデルの知識も、複雑な設定操作も不要です。「誰かに頼む」「設定を調べる」という待ち時間がなくなります。 

② 切り口を変えるたびに設定をやり直しているとき 

「チャネル別の訪問数を見たい」「今度は同じデータをデバイス別に」「次はモバイルユーザーだけに絞って」——切り口を変えるたびにレポートを作り直していませんか？  

 一度作ったレポートのデータセット変更やブレークダウン、セグメント適用で分析の切り口を自在かつ直感的に変えることができます。簡単な操作でレポートを何通りにも展開できるため、分析のスピードが大幅に上がります。 

③ チームで数字の解釈にバラつきがあるとき 

同じデータを見ているのに、人によって解釈が違う——という場面はよくあります。自動設定される色とグラフで数字の変化や異常値が視覚的に一目でわかります。 

チーム全員が同じ“分析の視点”を持てるため、施策判断の場での認識のズレが少なくなります。 

 こんなチームに特におすすめです。 

①分析担当者が一人に集中しているチーム 

担当者への依頼が集中し、レポートが出るまでに時間がかかる——そんなチームこそ、AIクエリで全員が自走できる環境が効きます。依頼→待ち→修正のループから抜け出すことができます。 

②マーケターと分析専任者が分断されているチーム 

「データを見たいけど、設定がわからないから専任者に頼む」という構造が続いているなら、自然言語で分析できるData Queryが橋渡しになります。専任者への依頼コストを減らし、マーケター自身が分析を完結できます。 

③ ツールを導入したのに活用が進まないチーム 

高機能なツールほど学習コストが高く、結果的に使われなくなる。新しいData Queryは、シンプルなUIと自然言語入力で、はじめて使う人でもその日から、高度な分析を始められます。 

 よくある質問 

Q. 専門知識がないと使えませんか？ 

A. 不要です。自然言語でクエリを入力できるため、データモデルの知識がなくても分析を始められます。プロパティやメトリクスにカーソルを合わせると説明が表示されるので、迷わず操作できます。 

Q. 既存のレポートはどうなりますか？ 

A. これまで作成したレポートはすべて引き続き利用可能です。新しいData Queryへの移行後も、既存レポートをそのまま開くことができます。 

Q. どんなデータが見られますか？ 

A. 数百種類のプロパティに対応しており、標準搭載のデータモデル要素に加えて、カスタムプロパティも利用可能です。タグで絞り込めるナビゲーションで、目的のデータにすぐたどり着けます。 

まとめ 

分析の課題は「何を分析するか」ではなく、「どのように分析するか」にあることがほとんどです。ツールの使いにくさが、本来やるべき判断や施策立案の時間を奉っている——そのボトルネックを解消することが、チーム全体のデータ活用スピードを底上げする第一歩です。 

まずは自社の課題と照らし合わせてみてください。