「BI選定で迷わない」バンダイナムコネクサスのエンジニアが語る、選定軸と運用ベストプラクティス

2026年4月10日に開催された「データ実務家Meetup in 福岡」にて、弊社アナリティクスエンジニアの永野 啓介が登壇時に利用した資料です。

Transcript

1. © Bandai Namco Nexus Inc. BI選定と運用で迷わないために 〜機能比較／変更管理／生成AI利活用に向けて〜 2026/4/10 データ実務家Meetup in 福岡 株式会社バンダイナムコネクサス データテクノロジー部 アナリティクス課 データアナリティクスセクション 永野 啓介
2. © Bandai Namco Nexus Inc. 2 永野 啓介（ながの けいすけ） システムエンジニア→データエンジニア→Data PdMなどを経験 2024/06 株式会社バンダイナムコネクサスに中途入社 現在はBIツールのガバナンス統制・運用改善を推進 自己紹介 経歴 最近触っているBIツール 昔触っていたBIツール 人生初九州です！
3. © Bandai Namco Nexus Inc. 各社多岐にわたるシステムを統合・管理運用を進めている。 3 データ基盤アーキテクチャ概要 New!
4. © Bandai Namco Nexus Inc. 4 アジェンダ 1. BIの観点比較 2. BI統制を取るためのコード管理 3. AI利活用の観点での指標整備
5. © Bandai Namco Nexus Inc. 5 BIの観点比較
6. © Bandai Namco Nexus Inc. BI導入の検討例 6 比較検討フェーズ 検討開始 総合評価 決定・導入へ 必須要件の定義、 候補リストの作成 インフラ方針・ 機能の比較検討 コストを比較検討 ・データソース、利用者数、分析内容の定義 ・RFI/RFP実施 ・ベンダー問い合わせ ・セキュリティ、オンプレ/クラウドの選択 ・操作性、表現力、独自機能の評価 ・ライセンス費 ・初期費用 ・保守運用費 など
7. © Bandai Namco Nexus Inc. BIを選ぶとき、何の観点で選びますか？ 7 ライセンス 価格？ 機能 比較？ UI/UX？ IdP連携？ エンジニア の好み？ Looker Looker Studio Pro Looker Studio Tableau Cloud Tableau Server Redash
8. © Bandai Namco Nexus Inc. クラウド型 vs セルフホスティング型 8 - セルフホスティング型：自由度と一緒に「運用の仕事量」も買う - クラウド型：「箱の面倒」は減るが「統制の設計」が要る セルフホスティング型 クラウド型 情報の管理場所 自社で設定したNW内 ベンダー基盤（社外） 接続経路の設計が必要になることも インフラ管理 自社（OS/監視/バックアップ/復旧） ベンダー寄り コスト ライセンス＋運用人件費 月額/年額中心
9. © Bandai Namco Nexus Inc. 大前提：ライセンス・機能比較も大事 - ロール設計における追加コストは？ - 誰が作る？誰が見る？誰が管理する？その場合に必要なライセンスコストは？ - ガバナンスの観点での追加コストは？ - ダッシュボードを見るのは部署単位？全社？外部公開？ - 配布と増員でどう増えるか（開発者◯名、閲覧者◯名） - 年間更新？月更新？新入社員はどれほど需要がある？ 9 BIにかかるコスト=ライセンスコスト？
10. © Bandai Namco Nexus Inc. 落とし穴：BI運用がつらくなる瞬間 10 ①KPIが微妙に違う ダッシュボードが乱立 ③影響範囲が読めず 触れない ②「誰が何を変えた？」 が追えない ④いつのまにか “BIの中にETL”ができて いる
11. © Bandai Namco Nexus Inc. BIを選ぶとき、何の観点で選びますか？ 11 ライセンス 価格？ 機能 比較？ UI/UX？ IdP連携？ エンジニア の好み？ Looker Looker Studio Pro Looker Studio Tableau Cloud Tableau Server Redash 誰が運用して 誰が保守しますか？
12. © Bandai Namco Nexus Inc. 1 BI統制を取るためのコード管理
13. © Bandai Namco Nexus Inc. GUI中心のBIで起きがちなこと 13 - メリット - 直感的で早く作れる／試行錯誤が速い - エンジニア以外も触りやすい（民主化） - デメリット - 変更管理 - 差分レビューが難しい - テスト／品質 - 自動テストしづらい - 「正しさ」の判定が画面目視になりやすい - 再利用性／重複 - 似たロジック・似た指標が複製される - ベストプラクティスがテンプレ化されず、作る人ごとに流儀が分かれる - 依存関係／影響範囲 - どの指標がどのダッシュボードで使われているか追いにくい - 上流変更（スキーマ/粒度）が起きた時に影響範囲の特定が遅い
14. © Bandai Namco Nexus Inc. BI運用つらい話①：ファイル埋め込みはつらい 14 - BIにExcel/CSV等のファイルを埋め込むと起きること - 更新手順が人力（誰がいつ差し替え？履歴は？） - データ品質が不透明（欠損/重複/フォーマット揺れ） - 監査・再現性が弱い（いつの版のファイル？） - 権限・共有が破綻しやすい（ローカル保存、個人管理） - 基盤の他データと結合しづらい（スケールしない） - 推奨：外部ファイルは一度DWHへ - 取り込み（ロード）→ バリデーション → 正規化 → 参照 - BI側には「参照先（DWHテーブル/ビュー）」だけ渡す - 取り込み用ファイル置き場の整備を進めるとよりGood（Drive・ストレージ） DWH側で変更管理する仕組みに乗っかるのも手段の一つ
15. © Bandai Namco Nexus Inc. BI運用つらい話②：変換処理をBIに寄せすぎる 15 - BI側で前処理（結合・整形・計算・フィルタ）を作り込みすぎると - ロジックがGUIに散る（差分レビュー不可／属人化） - 同じ変換が複製される（微妙に違う定義が増える） - 変更影響が追えない（「どこでこの数字作ってる？」が増える） - 基盤側の変更（スキーマ変更、粒度変更）に追従しづらい - 結論：変換は基盤（DWH/モデル層）に寄せるほど運用が楽 - BIは「表現・探索・配布」に寄せる データマート側・BI側の切り分けがポイント
16. © Bandai Namco Nexus Inc. BI運用よかった話：リポジトリ移管 16 - 課題：Lookerのバックエンド（定義/モデル）がブラックボックス化 - コンソール画面だと誰がいつ何を変えたか追いにくい - 変更理由が残らない（再現不能） - レビューができない／属人化する - やったこと：リポジトリをGitHubへ移管し、変更をコード管理 - PRで差分が見える（レビューできる） - ブランチ戦略/リリース手順を整備できる - 効果：変更管理が「人」から「仕組み」へ - チケットと紐付けて変更の経緯（Why）が追えた - 監査性が上がった（説明責任が取りやすい） - 新規メンバーが入りやすい（暗黙知が減る）
17. © Bandai Namco Nexus Inc. 1 AI利活用の観点での指標整備
18. © Bandai Namco Nexus Inc. BI×AIの接続 18 - どのBIツールもAI活用が進んでいる マート整備 Conversational Analytics Tableau Pulse Tableau Agent データ品質の担保 指標整理 （セマンティックレイヤ） 誤った示唆を生まないために
19. © Bandai Namco Nexus Inc. AI活用で押さえておきたい機能 19 Gemini in BigQuery Gemini in Looker メタデータ自動生成 会話型分析 カスタム可視化生成 データスキャン実行 ↓ カラムの値・型・分布を自動解析 ↓ 説明文を自動生成 例）user_id: “ユーザーの一意ID” 自然言語で質問するだけで グラフ・表を自動生成 テキストプロンプトから 可視化の書式設定を 自動生成・カスタマイズ 手作業だったカタログ整備を自動化 エンジニア以外も セルフサービス分析が可能に
20. © Bandai Namco Nexus Inc. まとめ 21 BI選定は運用コストも意識 １ ２ ３ コード化する余地があると運用も楽 指標の整備はAI利活用にも繋がっていく
21. © Bandai Namco Nexus Inc. Thank You!! 2