AIデータ分析ツールは、読み込めるデータ元や出力内容によって比較すべき項目が変わります。
外部ツールとの連携範囲に加えて、改善提案や出力レポートの修正まで対応できるかも大切な確認事項です。
本記事では、AIデータ分析ツールを比較する前に整理したい導入目的と、候補を選ぶときの判断軸を順に解説します。
AIデータ分析ツールを選ぶ前に整理したい導入目的
AIデータ分析ツールを選ぶ前に、どの業務で使い、どの出力まで必要なのかを決めておきましょう。
導入目的が曖昧なままだと、連携できるデータ元が多くても、実務で必要なレポート作成や改善提案に使えない場合があります。
以下では、AIデータ分析ツールを比較する前に、業務ごとに見るべきデータ元と出力内容を扱います。
効率化したい業務ごとに分析できるデータと出力内容を見る
AIデータ分析ツールは、効率化したい業務によって必要なデータ元が異なります。
たとえば、アクセス解析ではGA4、SEO改善ではGoogle Search Consoleが主な連携先です。
業務に合ったデータを読み込めない場合、効率化したい業務に必要な出力を得られません。
ツールを比較するときは、以下を確認しましょう。
| 効率化したい業務 | 比較時に見るデータと出力 |
| アクセス解析 | GA4の流入元やページ別データを読み込み、変化が大きいページや改善候補を出せるか |
| SEO改善 | Google Search Consoleの検索クエリや表示回数をもとに、見直すべきページやキーワードを示せるか |
| 広告分析 | 広告別の成果と流入後の行動を合わせて見て、改善すべき媒体や広告を出せるか |
| サイト改善 | Microsoft Clarityの行動データを読み込み、クリックやスクロールの傾向から改善対象を分析できるか |
業務ごとに必要なデータ元と出力内容を見れば、候補ごとの対応範囲を比べやすくなります。
出力レポートの修正と改善提案の粒度を見る
AIデータ分析ツールを選ぶ際は、出力レポートの修正範囲と、改善提案の根拠を示せるかを見ましょう。
レポートの自動生成機能があっても、報告用の出力レポートとして使う際は必要に応じて修正が必要になります。
レポートが生成できるAIデータ分析ツールを比較する際に見る項目は以下です。
| 確認したい項目 | 比較時に見る内容 |
| 文章の修正範囲 | AIが作成した説明文を、報告相手や資料の目的に合わせて編集できるか |
| 説明の切り替え | 全体傾向の要約だけでなく、ページ別やキーワード別に変化の理由を説明できるか |
| 根拠データの示し方 | 改善提案ごとに、根拠となる指標や数値、対象ページを確認できるか |
| 改善提案の粒度 | 見直すページやキーワードを示し、修正・追加・検証などの実行内容まで出せるか |
出力レポートの修正範囲や改善提案の粒度は、サービスページだけでは判断しにくいでしょう。
候補を絞った後は、デモ画面や無料トライアルで実際の出力例を確認してください。
AIデータ分析ツールおすすめ10選
AIデータ分析ツールは、扱うデータとAIが出力する内容によって用途が分かれます。
Webマーケティングで使う場合、分析結果を改善提案やレポート作成に使えるかも比較軸になるでしょう。
以下では、国内運用を前提に検討しやすいAIデータ分析ツールを紹介します。
ぜひツール選びの参考にしてください。
10位 Zoho Analytics（ゾーホーアナリティクス）
Zoho Analytics（ゾーホーアナリティクス）は、AI搭載のセルフサービスBI・分析ツールです。
自然言語で質問できるAIアシスタント「Zia」や、AIによる自動インサイト、予測AI、what-if分析などを備えています。
海外発のツールですが、日本語の製品ページやヘルプ、問い合わせ窓口が用意されています。
ただし、契約プランごとのサポート範囲やレポート出力の運用方法は事前に確認が必要です。
Webマーケティング専用の改善提案ツールではないため、ページ単位の改善案やSEO施策の提案を重視する場合は優先度が下がります。
一方で、Web改善よりも複数データを統合したレポートやダッシュボード作成を重視する場合には適しているツールです。
9位 Domo（ドーモ）
Domo（ドーモ）は、複数の業務データを統合し、AI分析やレポート作成に使うためのデータ活用ツールです。
日本企業の導入例も掲載されています。
マーケティングデータ、顧客データ、営業データを集約し、AI分析やレポート作成に使える状態へ整えるために活用できます。
複数業務のデータを同じ指標で見たい場合に、AI活用の前提となるデータ基盤づくりに使えるツールでしょう。
8位 AD EBiS Campaign Manager（アドエビス キャンペーン マネージャー）
AD EBiS Campaign Manager（アドエビス キャンペーン マネージャー）は、広告運用をインハウスで担う組織向けのAIエージェントです。
公式ページでは、課題発見エージェント、施策立案エージェント、対話型アシスト、施策登録機能が紹介されています。
広告データと施策履歴をもとに、広告施策の振り返りや改善案の整理に強いツールです。
7位 KARTE（カルテ）
KARTE（カルテ）は、Webサイトやアプリ上のユーザー行動を分析し、施策実行まで扱える国内向けのAIデータ分析ツールです。
公式サイトでは、Webサイトやアプリのユーザー行動をもとに、分析から施策実行まで扱えるサービスとして紹介されています。
AI機能は、ユーザー理解と施策実行の支援に寄っています。
行動データをもとに、セグメント作成や施策案の検討に使える点が特徴です。
ユーザーごとの行動や接点をもとに、どのユーザーへどの施策を出すかまで検討したい場合に候補になります。
6位 Ptengine（ピーティーエンジン）
Ptengine（ピーティーエンジン）は、ヒートマップ、アクセス解析、A/Bテスト、Web接客、パーソナライゼーションを扱えるWeb運営向けツールです。
AI駆動型LPO機能により、行動データをもとに改善施策の検討や検証を進められる点が特徴です。
AI機能は、ページ内行動の分析結果をもとに、LPOやA/Bテストの検討を支援する方向に寄っています。
ページ内の行動データをもとに、LPOやWeb接客、A/Bテストまで同じ環境で進める用途に適しています。
5位 SiTest（サイテスト）
SiTest（サイテスト）は、WebサイトやLPの分析、改善提案、検証までを扱える国内向けのAIデータ分析ツールです。
AIレポートやAIコンシェルジュを備え、ヒートマップ解析、アクセス解析、A/Bテスト、EFOまでCVR改善に必要な機能をまとめて扱える点が特徴です。
AI機能は、サイト改善のための分析と改善提案に寄っています。
ヒートマップやアクセス解析で見つけた改善候補を、A/BテストやEFOによる検証まで同じツール内で扱えるのが強みのツールです。
4位 User Insight（ユーザーインサイト）
User Insight（ユーザーインサイト）は、アクセス解析、ヒートマップ、生成AI、Web接客をまとめて扱えるAIデータ分析ツールです。
従来のアクセス解析だけでなく、検索流入後の行動分析と生成AI検索上での見え方をあわせて確認したい企業に向いています。
SEOやWeb改善に加えて、LLMOやAIOへの対応状況まで把握したい場合は活用しやすいツールです。
3位 Keywordmap（キーワードマップ）
Keywordmap（キーワードマップ）は、SEO、コンテンツマーケティング、競合調査、広告調査まで扱えるAIデータ分析ツールです。
検索順位やキーワードだけでなく、競合サイトの流入キーワード、広告出稿状況、Googleアナリティクス・Google Search Consoleのデータまでまとめて分析できます。
検索データや競合情報を記事構成案やライティングに反映できるだけでなく、Google AI OverviewsやChatGPT上での自社・競合の表示状況も調査できるのが強みです。
2位 AIアナリスト
AIアナリストは、Webサイト、SEO、Web広告、メール施策を対象に、CV改善につながる分析と改善提案を行うAIデータ分析ツールです。
公式ページでは、コンバージョン数最大化を目的としたマーケティング改善サービスとして紹介されています。
アクセス解析や広告データを確認するだけでなく、どのページや施策から改善すべきかを整理したい企業に向いています。
1位 まるっとプラスAI
ライト月額4,980円
スタンダード月額29,800円
プレミアム月額49,800円
まるっとプラスAIは、アクセス解析から施策提案、レポート作成まで一気通貫で扱えるAIデータ分析ツールです。
AI考察付きレポート、戦略フレームワーク、チャネル別施策、6カ月の実施計画まで出力できるため、分析結果を報告や提案だけでなく、施策実行の計画にも使えます。
運営会社の株式会社トモシビは、GA4分析やGTM設定、広告改善、SEO改善を支援するWebマーケティング会社です。
AIツールだけでは対応しにくい複雑な計測設定やタグ設定、分析後の施策実行まで相談できる点も特徴です。
AIデータ分析ツールの選び方
導入ツール候補を絞った後に見るべきなのは、詳細な費用設定や利用時の制約です。
以下では、公開情報や見積もり時の回答から、候補ごとの差を判断する方法を解説します。
料金体系と利用人数に合うプランを確認する
ツールを導入する前に、基本料金に含まれる内容と別料金になる内容を確認しておきましょう。
料金が公開されていないツールや見積もりが必要なツールでも比較する項目は大きく変わりません。
| 比べる項目 | 比較する内容 |
| 利用人数 | 追加ユーザーの料金と人数上限 |
| 分析対象数 | サイト数やアカウント数の上限 |
| 機能 | AI分析やレポート機能の対象プラン |
| データ量 | 取得件数や保存期間による料金差 |
| 契約期間 | 月額契約と年額契約の料金差 |
複数部門や複数クライアントで利用する場合は、利用人数や分析対象数を先に決めておくと見積もり時に料金の違いを比べやすくなります。
出力レポートの保存形式と共有方法を確認する
出力レポートは、ツールにより保存形式や共有方法が異なります。
社内共有やクライアント提案に利用する場合は、出力後にどこまで調整できるかも選定材料になるでしょう。
保存後の利用場面を想定し、次のような項目を見ます。
保存後の形式が合わない場合、分析画面では十分に見えても報告や提案で再編集が必要になります。
初期設定や連携設定のサポート範囲を確認する
初期設定や連携設定は、ツールの種類によって必要な専門知識や作業量が異なります。
自社だけで進める前提にせず、導入時にどこまで支援を受けられるかも比べましょう。
初期設定や連携設定で支援範囲を比べる際は、以下の内容を確認します。
見積もり時には、設定支援が標準対応に含まれるのか、別料金になるのかもあわせて確認しましょう。
データの取り扱いとセキュリティ方針を確認する
アクセス解析データや広告データを扱う場合、社内ルールと合う記載があるかを契約前に確認しましょう。
セキュリティ方針では、以下の内容を確認しましょう。
社内データやクライアントデータを扱う場合は、ツールごとのデータ取扱いが社内ルールやクライアント要件に合うかも重要になります。
AIデータ分析ツール導入時の注意点
AIデータ分析ツールの出力結果は、導入前のデータ状態や社内の確認体制によって活用範囲が変わります。
既存データの状態や社内での確認体制が整っていないと、AIの出力を業務判断に使うまでに手戻りが生じます。
以下では、導入後に分析結果を実務へつなげるために、事前に見ておきたい注意点を解説します。
既存データの形式や取得状況を事前に確認する
既存データの形式や取得状況にばらつきがあると、AIデータ分析ツールへ取り込んだ後の集計結果にも影響します。
分析に使う項目が継続して取得されていない場合、期間比較や傾向分析に使えるデータが限られます。
既存データを見る際は、次のような点で不足が出やすくなります。
たとえば、月別の売上や広告成果を分析したい場合でも、期間によって項目名や集計単位が違うとAIの出力結果をそのまま比較に使えません。
導入前にデータの欠損や表記ゆれを改善しておきましょう。
AIの出力結果をそのまま意思決定に使わない
AIの出力結果は、分析のたたき台として扱いましょう。
数値の背景や施策の前提まで自動で判断できるわけではないため、出力された要約や提案をそのまま意思決定に使うと、課題の捉え方や施策の優先度がずれる場合があります。
AIの分析結果を見る際は、次のような点を人が判断する必要があります。
AIのコメントは判断材料の一部として扱い、現場の状況や直近の施策内容も踏まえて最終的な施策を判断しましょう。
導入後に使うレポートや指標を増やしすぎない
AIデータ分析ツールでは、多くの指標やレポートを出力できます。
しかし導入直後からレポートや指標を増やしすぎると、見るべき数値が分散し施策判断に必要な情報が埋もれてしまうことにもなりかねません。
レポートや指標を絞る際は、利用場面ごとに「最初に見る指標」を決めると、不要なレポートの追加を避けられます。
| 利用場面 | 最初に見る指標 |
| 経営報告 | 売上や問い合わせ数などの成果指標 |
| マーケティング施策 | 流入数と成果の変化 |
| サイト改善 | ページ別の直帰率や回遊状況 |
| 広告改善 | 広告費と成果の関係 |
| 定例会議 | 前回から変化した主要指標 |
導入初期は判断に使うレポートを少数に絞ることで、見るべき変化と施策の優先度を明確にできます。
必要な指標は、運用が定着してから追加する方が現実的です。
まとめ
AIデータ分析ツールを選ぶ際は、分析結果を業務判断や施策実行にどうつなげるかを前提にツールごとの違いを見ましょう。
分析できる範囲やレポートの出力内容が合っていても、料金や利用人数、データの取り扱いが自社の運用に合わなければ導入後の管理や共有に負担が残ってしまいます。
候補を比べる際は機能数だけで判断せず、実際に扱うデータとレポート用途に合うかを基準にすると整理しやすくなります。
また、AIの出力結果をそのまま意思決定に使うのではなく、現場の状況や直近の施策内容も踏まえて最終的な施策判断につなげることが大切です。
導入後にレポートや指標を増やしすぎると見るべき変化が分散し、改善施策の優先度が決まりにくくなります。
まずは判断に使う指標を絞り、運用が定着してから必要なレポートを追加しましょう。
自社だけで設定や分析を進める場合は、初期設定や連携設定で必要になる作業も選定時に見ておく必要があります。
記事で整理した比較軸をもとに、実際に扱うデータやレポート用途に合うAIデータ分析ツールを検討してください。
