ITダッシュボードを使用して効果的なKPI設定をするには

投稿日: 2025年12月6日作成者: climb
BI/Dashboard EspressDashboard EspressReport ES Espressシリーズ共通項目

ITダッシュボードでKPI（重要業績評価指標）を設定するには、組織全体の目標とIT部門の役割を連携させることが重要です。🔑 KPI設定からダッシュボードへの実装、そしてその後の運用まで、次のステップで進めていくと効果的です。

🎯 ステップ1：KGI（重要目標達成指標）の明確化

まず、IT部門として何を達成すべきか、その最終目標であるKGIを明確にします。ITダッシュボードのKPIは、このKGI達成のために役立つものでなければなりません。

IT部門のKGI例: 「ITコストを5%削減する」「システム障害による業務停止時間をゼロにする」「セキュリティインシデントの発生件数を半減する」など

全社目標との連携: 「売上10%増」や「顧客満足度向上」といった全社のKGIに対し、ITがどう貢献するかを考えます。

📈 ステップ2：KPI（重要業績評価指標）の選定

KGIを達成するために、具体的な行動や進捗を測るKPIを設定します。KPIは以下の「SMART」の原則を満たしていることが望ましいです。

原則	内容
Specific	具体的であること (例: サーバー台数)
Measurable	測定可能であること (例: 稼働率99.999%)
Achievable	現実的に達成可能であること
Relevant	KGIや組織目標と関連していること
Time-bound	期限が明確であること (例: 四半期末までに)

ITダッシュボードで設定すべき主要KPIの例

ITダッシュボードは、「システムの安定性・信頼性」、「コスト・効率」、「セキュリティ」などの観点でKPIを選定することが一般的です。

安定性・信頼性 (SLA関連)
- システム稼働率: システムが正常に動作している時間の割合。
- 平均復旧時間 (MTTR): 障害発生から復旧までの平均時間。
- 平均故障間隔 (MTBF): 故障と故障の間の平均時間。
- インシデント発生件数: 報告された問題の総数。
コスト・効率
- IT支出の対売上比率: IT関連の投資額が売上に対して適切か。
- チケット解決までの平均時間: ヘルプデスクなどでの問い合わせ対応にかかる平均時間。
- プロジェクトの予算超過率: 予算内でプロジェクトが完了したか。
セキュリティ
- セキュリティインシデント件数: 外部からの攻撃や不正アクセスなどの発生件数。
- パッチ適用率: セキュリティパッチが適用されたシステムの割合。
- セキュリティトレーニング受講率: 従業員のセキュリティ意識向上のための指標。

🛠️ ステップ3：ダッシュボードへの実装と可視化

選定したKPIをITダッシュボード上に反映させます。

対象者の考慮: ダッシュボードを見る人（経営層、IT管理者、現場担当者）に応じて、表示するKPIや詳細度を変えた複数のビューを用意すると効果的です。

データソースの接続: 監視ツール、CRM、SFA、財務システムなど、KPIの元となるデータソースとダッシュボードツールを接続します。

目標値の設定: 各KPIに対し、達成すべき具体的な目標値（ターゲット）を設定し、ダッシュボード上に表示します。

適切なグラフの選択: KPIの種類に応じて、進捗状況が一目でわかるように適切なグラフやゲージ（折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフ、スコアカードなど）を選びます。

🔄 ステップ4：定期的なモニタリングと改善

ダッシュボードは作って終わりではありません。継続的な運用が最も重要です。

測定と分析: 定期的に（日次、週次、月次）KPIのデータをチェックし、目標値とのギャップを分析します。
原因の特定とアクション: 目標未達成の原因を特定し、「次の一手」となる改善策（アクションプラン）を具体的に決定し、実行します。
KPIの見直し: ビジネス環境やKGIが変わった場合、またはKPIが組織の行動を適切に反映しなくなった場合は、KPI自体を調整・見直します。

ITダッシュボードは、KPIを通じてIT部門の活動がビジネスに与える影響を見える化し、改善サイクルを回すための強力なツールとなります。

さらに企業でのIT部門の一般的な役割に焦点を当て、3つの主要な目的別に具体的なKPIの候補を考えてみます。

目的別：ITダッシュボードのKPI候補例

1. 安定性と信頼性の向上（オペレーション系KPI）

システムやインフラの安定稼働と迅速な問題解決を目指す場合に重視するKPIです。IT部門の生命線とも言える指標群です。

KPI候補	測定目的
システム稼働率 (SLA達成率)	契約や目標値通りの稼働時間を達成できているか。
平均復旧時間 (MTTR)	障害発生から完全復旧までのスピード。短いほど良い。
インシデント再発率	解決した問題が再発している割合。根本原因解決の質を示す。
チケット解決までの平均時間	ユーザーからの問い合わせ対応のスピードと効率。
未解決インシデントの割合	問題が滞留せず、適切に処理されているか。

2. コスト効率と投資対効果の最適化（財務・効率系KPI）

ITリソースの無駄をなくし、投資の成果を最大化することを目指す場合に重視するKPIです。経営層への説明責任を果たす上でも重要です。

KPI候補	測定目的
ITコストの対売上比率	IT投資の規模が、会社の収益に対して適正か。
クラウド利用コストの最適化率	クラウド利用において、予約インスタンスや未使用リソースの削減など、費用対効果を高められているか。
IT資産の棚卸差異率	実際のIT資産と台帳上の情報にズレがないか。管理精度の指標。
RPA/自動化による削減工数	業務自動化がどれだけ人件費や作業時間を削減したか。
投資プロジェクトのROI（投資収益率）

3. セキュリティとコンプライアンスの強化（リスク管理系KPI）

情報漏洩やサイバー攻撃のリスクを低減し、法的・業界の要件を順守することを目指す場合に重視するKPIです。

KPI候補	測定目的
重大なセキュリティインシデント件数	業務に甚大な影響を与えるセキュリティ事故の発生状況。
脆弱性スキャンによる未対応件数	検出されたシステムの脆弱性に対し、対策が遅れている件数。
エンドポイントのパッチ適用率	PCやサーバーに必要なセキュリティ更新プログラムがどれだけ適用されているか。
従業員のセキュリティ意識スコア	定期的なテストやフィッシング訓練の結果など。人為的なミスリスクを測る。
アクセス権限の定期レビュー実施率

KPI設定のポイント

KPIの数は絞る: 最初は多くても5～7個程度に絞り、最も重要な指標に集中してモニタリングすることが成功の秘訣です。
KPIツリーを意識する: 選んだKPIが、最終的なKGIにどのように繋がっているのかを明確にしましょう。

これらの候補を参考に、まずは企業にとって「今、最も重要なITの目標」を達成するために必要なKPIを選定することです。

編集後記：

KGI (Key Goal Indicator)

意味: 重要目標達成指標。
役割: ビジネスやプロジェクトにおける最終的なゴールや達成すべき結果を示します。一般的に、売上高、利益率、成約数など、企業全体の長期的な目標が設定されます。
例: 「年間売上10億円達成」、「顧客満足度90%達成」。

KPI (Key Performance Indicator)

意味: 重要業績評価指標。
役割: KGIという最終目標に向かって進むプロセスの進捗度を測るための具体的な中間指標です。日々の業務の中で何を優先すべきかを明確にし、効率的に業務を進めるための行動指針となります。
例: 「新規顧客訪問数：月100件」、「ECサイトの回遊率：〇〇％」。

タグ: KGI, KPI, ダッシュボード

データビジュアライゼーションおよびセルフサービスBIツール導入の成功のために

投稿日: 2025年11月22日作成者: climb
BI/Dashboard EspressDashboard EspressReport ES

EspressReport Enterprise Server (EspressReport ES)のようなデータビジュアライゼーション/セルフサービスBIツールの導入を成功させるには、単に高性能なツールを選ぶだけでなく、データ活用の文化を企業全体に根付かせることが重要になります

セルフサービスBIツールの導入成功のための主要なポイントを5つの柱に分けて紹介します。

📊 セルフサービスBIツール導入成功の5つのポイント

1. 🎯 導入目的と活用のゴールを明確にする

セルフサービスBIは自由度が高い分、「何となく導入した」では浸透しません。

KPIと効果測定：ツール導入自体が目的にならないよう、「レポート作成時間を50%削減する」「データに基づいた施策数を2倍にする」など、具体的な成功指標（KPI）を設定します。

●誰が・何のために使うのかを明確化（目的の焦点化）

●経営層：経営状況のリアルタイム監視と迅速な意思決定のため。

●現場：KPIの定点観測、担当業務における課題の早期発見と解決のため。

●具体的なユースケースの特定：まずは「売上データ分析」「営業活動の可視化」など、成果が見えやすく、現場のニーズが高い特定テーマからスモールスタートします。

2. ⚙️ データ環境とガバナンスの整備

ユーザーが自由に分析できる環境を提供するには、データの「質」と「安全性」が不可欠です。

●データの品質（クオリティ）確保

・信頼できるデータソースの特定と統合：社内に散在する複数のデータ（販売、在庫、顧客など）を一元管理できる基盤（DWHなど）を整備し、データソースの正確性を担保します。

・データ定義の標準化：各部門で「売上」や「顧客数」の定義が異なると、分析結果が食い違います。全社共通の指標・定義を確立し、BIツール上で一貫したデータ分析を可能にします。

●ガバナンスとセキュリティ体制

・アクセス権限の厳格化：ユーザーが自由にデータを触れる分、誰がどのデータにアクセスできるか（特に個人情報や機密情報）を細かく設定し、情報漏洩を防ぎます。

・「野良レポート」の防止：現場独自の定義や、承認されていないデータソースから作成された信頼性の低いレポートが広がることを防ぐためのルールを設けます。

3. 🧑‍💻 データリテラシーの向上と教育

セルフサービスBIの成功は、専門家でないユーザーが使いこなせるかにかかっています。

利用者のスキルレベルに応じた教育
- 初心者向け：ツールの基本的な操作方法、グラフの種類と適切な使い方、「数字の意味」を正しく解釈する基礎知識。
- 中級者/推進者向け：高度な分析手法（相関分析など）、ダッシュボード設計のベストプラクティス、SQLやデータ加工の知識。
社内コミュニティと成功事例の共有
- 質問しやすい環境：社内チャット（Slack/Teamsなど）で「BIコミュニティ」を作り、ユーザー同士が気軽に質問やノウハウを共有できる場を提供します。

「小さな成功」の共有：現場で作成された有用なレポートや、それによって改善された業務事例を全社に積極的に共有し、他のユーザーの活用意欲とデータ活用の文化を醸成します。

4. 📈 段階的な導入と継続的なサポート

活用度のモニタリング：誰が、いつ、どのような分析をしているかをツール側で把握し、利用率の低いユーザーや部門に対して個別のサポートや研修を行います。

スモールスタートで成功体験を積む：いきなり全社展開せず、まずは特定の部門や、データに慣れているチームから導入します。

定着化の仕組み

専任サポート体制の構築：初期の疑問やトラブルに迅速に対応できるヘルプデスクや、データ分析の相談役となる「データエキスパート」を配置します。

5. 🛠️ ツールの選定と拡張性の確保

「使いやすさ」を最優先：セルフサービス BI は、現場の誰もが直感的に操作できることが絶対条件です。無料トライアルなどを活用し、現場ユーザーに操作感を評価してもらうことが重要です。
既存システムとの連携性：現在使用しているデータベースやSFA/CRMなどの既存システムとスムーズに連携できるかを確認します。

これらのポイントを参考に、まずは「目的」と「データ品質」の土台を固めることから着手することを推奨します。

タグ: BIツール, KPI, セルフサービスBIツール, ダッシュボード, データビジュアライゼーション, データ分析, レポート, 可視化

煩雑なBIシステムにサヨナラ。Java環境にシームレスに組み込み可能な、パワフルでセルフサービスなエンタープライズレポートソリューション

投稿日: 2025年11月19日作成者: climb
BI/Dashboard EspressDashboard EspressReport ES Java

[概要紹介]強力な情報プレゼンテーションと配信機能

ノーコードで開発できる企業向けの堅牢なレポート、データ可視化、データ分析、配信ソリューション

EspressReport Enterprise Server (ERES,　またはEspressReport ES)はEspressReportの100%Javaレポート・エンジンの機能を活用し、それをエンタープライズに拡張した、強力で中央型のレポーティング・アーキテクチャです。

内蔵したレポート配信機能、エンド・ツー・エンドのユーザ/データ・セキュリティ、高機能アドホック・クエリと分析機能、スケーラブルな100%Javaアーキテクチャにより、ERESはビジネスユーザにパワーを与え、ビジネス・インテリジェンス（BI)とアプリケーション・スペシフィクなツールキット・ベースのレポーティング・ソリューションの中間地を提供します。いわゆるデータビジュアライゼーションおよびセルフサービスBIツールに分類されます。そして全過程をノーコードで開発でき、多様な機能と高い拡張性を備えています。

高度のデータ・コネクタビリティ

•データはJDBC/ODBC準拠データベース, CDATAドライバーの利用、XMLファイル,テキスト・ファイル, Java クラス(オブジェクト/アレー・データ), EJBから抽出できます。

•完全なSQLコントロール:クエリはクエリ・ビルダ・インターフェイスのポイント・クリックでデザイン可能です。アドバンスなユーザは自身のSQLを書くことも、ストアード・プロシージャを実行することもできます。クエリ・パラメータは実行時でのレポート・データのフィルタを可能とします。

•データレジストリにより全てのレポート/チャート/ダッシュボード・データ・ソースは中央保存されます。

データ・ソースの統合

•Data Views:ユーザがデータベース/スキーマ構成の知識がなくても、データベース・データの抽出・フィルタが可能です。テーブルとフィールドは予め選択・結合されています。エンド・ユーザはソートしたいフィールドをクリックし、コンディションを指定するのみです。

•XML データ: XMLデータはフラット・ファイルか、サーブレット・コール経由で引き出すことができます。DTD/XSD 構造をベースにユーザはクエリの構築/デザインが可能です。

•オブジェクト/アレー・データ: JavaクラスかEJB経由でアプリケーション/オブジェクト・データを抽出します。

豊富なデータビジュアル機能(チャートデザイン）

•豊富なチャート作成機能がり、30種類以上の2Dと3Dチャート作成可能です。合成・組合せでのチャートの構築が可能です。

•チャートはChart Designerと呼ぶ機能でチャートの作成/編集が可能です。チャートはまたレポートに組込むか、単独での利用が可能。先端のチャート機能はトレンド・ライン、時系列のズーミング、HTML/DHTML出力内でのハイパーリンク、　ポップアップ・ラベル用のイメージ・マップ等があります。

レポートデザイン機能：Report Designer

•使いやすいポイント・クリック・インターフェイスでレポートの作成とカスタマイズが可能です。

•ほとんどのレポーティング機能はアクセスが容易で、バンド・スタイルのインターフェイスは一般的なレガシー・レポーティング・ツールとよく似ていて、習得期間の短縮が可能です。

•再利用可能なレポート・テンプレートを簡単に作成することができます。

•Report DesignerはAPIを使用して立上げ/コンフィグレーションが可能です。それによりユーザはカスタムなレポート機能の追加が可能です。

QuickDesigner:アドホック・レポーティング

QuickDesinerはゼロ・クライアントで、ブラウザ・ベースのレポート・デザイン・ツールです。ユーザは定義したデータビューをベースにアドホック・レポート構築が可能です。ユーザが数クリックでクエリを完成したレポートに変換できるシンプルなインターフェイスを準備。レポートはOrganizerに保存し、次回での編集・使用が可能です。

Organizer インターフェイス

•Organizer は共同でのレポート開発・管理を可能とする中央サーバサイドのレポート蓄積を可能とします。

•開発者と管理者はレポートとチャートの開発、編集、保護が可能です。

•Organizerで開発されたレポートは自動でエンタープライズ・アプリケーション、ポータル、URLコール経由で公開・発信が可能です。

柔軟な各種出力フォーマット

EspressReport ES は多くの種類のフォーマットをサポートします:

•HTML ページ

•DHTML スタイル・シート

•高品質PDF

•Excel スプレッドシート

•Rich Text Files (MS Word)

•CSV 、XML データファイル

•テキスト・ファイル

自動レポート・ディプロイメント

•Menu page: エンド・ユーザ用の統合レポーティング・ポータルです・ユーザはレポートの実行、スケジュールされたレポートのロード、アーカイブされたレポートのビューが可能です。 Organizer のレポートはこのポータルで自動で公開・配信されます。

•URL: サーバのレポート/チャートは直接HTTP URLコール経由で自動で稼動できます。ユーザは直接レポートをリクエストしたり、要望するレポートを指定したり、することができ、そしてレポートはクライアントにストリーム・バックされます。

マップ機能

ERESマップ機能は、データソースから地理データを報告するために設計されています。データソースから地理データを取得し、地図上に表示します。マップにはオンラインマップとSVGマップの2種類があります。

　　　　　　　　　　　　　　　　Coordinates Editor

　　　　　　　　　SVGサンプル：スレッシュホールド付マップ

Report/Menu API

•強力なJavaアプリケーション・プログラミング・インターフェイスです。

•レポーティングをアプリケーション、サーブレット、JSPインターフェイスに組込み可能。

•急ぎのレポート生成、ユーザ指定のテンプレート実行。レポート・エレメントのプログラムでのカスタマイズができます。

•カスタム・レポーティング・ポータルとエンタープライズWebアプリケーションの一部としてのプレゼンテーションの容易な作成です。

高度なスケジューリングとアーカイブ

•Organizerの一部としての組込されたスケジューリング・インターフェイス。

•ファイル・システム、Eメールでの配信、FTPサーバ、ネットワーク・プリンタへの完成レポートの生成。

•アーカイブ機能で古いレポートを保存します。バージョン化したテンプレートはデータのスナップショットを含み、通常のレポート・テンプレートとして稼動可能です。

•ユーザが使用したレポートをアーカイブにバージョン化して保存できます。

エンド・ツー・エンドのセキュリティ管理

•強力なセキュリティ・フレームワークがレポート・ページとエレメント・セキュリティ同様に、ユーザ/グループのセキュリティを管理。

•革新的なオーナーシップがセキュリティの自動実行と管理者のタスクを軽減。

•レポート・レベルのセキュリティによりデータの非表示と、ユーザがレポートをビューできるレポート･エレメントのコンフィグレーションをテンプレートにできます。

Jakarta EEの内部配置

•EspressReport ES は完璧なJakarta EE (旧Java EE）環境を配置しています。これにより特別なサーバ・サイド・プロセスは必要ありません。PureJava EE統合で独自のサーバプロセスを必要とせず、スケーラブルなアーキテクチャをユーザに提供します。

•データベース・バッファーとメモリー最適化機能でパフォーマンスが向上し、大規模なレポートが可能です。

•ブラウザ・ベースのリモート管理者インターフェースの提供します。

iOS/Androidデバイスでのデータの可視化とBIセルフサービス・ダッシュボード/レポーティング

●EspressReport ESと EspressDashboard上で開発したすべてのレポート、チャート、マップ、ダッシュボードが変更、修正なくiPhone、iPad、Androidデバイス上で稼働

●3ステップでKPIダッシュボードの作成が可能

●ダッシュボードからレポート、チャート、マップ、他のダッシュボードへのドリルダウンに制限がなし

●データはダッシュボード上の共有/グローバル・パラメータ経由でダイナミックにフィルタが可能。セルフサービスで迅速に情報のインサイトを得ることができます。

●ワイアレス・ネットワークの負荷を気にせずにいつでも、どこでも安全にKPIおよびクリティカルな情報へアクセス可能

●持ち運び可能なレポーティング・ポータルとしてiPhone、iPad、Android上で公開したレポート、チャート、マップの表示が可能

●ブラウザからのアクセスはもちろん、iPhone、Andoroid専用アプリからもレポート、ダッシュボードを表示できるモバイル対応。

まとめ

•完全なJakarta EEアプリケーション環境を統合

•中央型レポート保存で、自動公開配信

●幅広いデータソース（JDBC, ビッグデータ、XML, EJB, SalesForce, エクセル）に対応

•柔軟なレポート/チャート/マップ・デザインツール

•ブラウザ・ベースのシンクライアントなアドホッククエリ/レポーティング

●KPIアラーム機能対応

•HTML/DHTML, PDF, Excel, Rich text, CSV, & XML出力生成

•デザインから導入までの完全なセキュリティ・モデル

•ノーコードで構築が可能

•リモートでの管理可

Espressシリーズには機能別に4つの製品があり、製品エディションのように要件に合わせて必要な製品を選択することができます。詳しくは

タグ: Android, BI, BIダッシュボード, iPhone, Jakarta EE, Java, Java EE, Java帳票, JDBC, Salesforce, ダッシュボード, チャート, ノーコード, ノーコード開発, ヒートマップ, ビッグデータ, マップ, 可視化

データ表を簡易描画【EspressChart：API使用方法】

投稿日: 2025年11月10日作成者: climb
EspressChart

チャートプロット上の値を基に、簡易的な表を作成し、キャンバス上に配置できます。ただし、簡易的なものであり、そこまでカスタマイズはできません。

詳細な表を作成する必要がある場合にはEspressReportを用いて表を作成し、その表の中にチャートを配置いただいたほうが簡単かつ綺麗に構成いただけます。

https://www.climb.co.jp/soft/espress/report

今回は、EspressChartのみを使用して、この簡易表をチャート上に追加する方法に関して解説していきます。

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タグ: API, グラフ, チャート, プログラミング, 表

AIエージェントとは何か？ビジネスにどう生かせるのか？

投稿日: 2025年11月4日作成者: climb
BI/Dashboard Espressシリーズ共通項目

AIはもはやバズワードではなく、ビジネスを変革する強力なツールとなっています。AIがもたらす変革の中でも、今、特に中心的な役割を担い、注目されているのがAIエージェントです。

AIエージェントとは、端的に言うと、さまざまなタスクの遂行、意思決定、人や他のシステムとのインタラクションを、自動的かつ知的に実行する自律システムです。

と言葉で定義するのは簡単ですが、実際のところ、AIエージェントはビジネスにどのように役立つのでしょうか？

🔍 AIエージェントとは具体的に何なのか？

AIエージェントは一種のソフトウェアで、特に、その置かれた環境を認識して情報を処理し、アクションを起こすことで、特定の目標を達成できるソフトウェアエンティティです。「エンティティ」と言うとわかりにくいかもしれませんが、システムの中で1つの構成体として確固たる存在を築き、従来のソフトウェア以上にその実在を意識させる点で「エンティティ」という言葉がふさわしい存在です。

AIエージェントは、従来のソフトウェアとは以下の点で異なります。

✅ データや経験から学ぶことができる。

🔁 変化する条件に対応できる。

🛃 自律的に意思決定できる。

🗨️ ユーザーや他のシステムと自然なインタラクションを進行できる。

このような機能を実現する仕組みは、たとえばチャットボットのように比較的シンプルなものから、サプライチェーンのロジスティクスを管理する複雑なマルチエージェントシステムまで、多岐にわたります。

💼 なぜビジネスに利用すべきなのか？

AIエージェントはビジネス戦略にざまざまな効果をもたらします。たとえば、以下の効果が期待できます。

1. 効率化と自動化

データ入力、スケジューリング、カスタマーサポートなど、反復性の高いタスクを自動化できるので、そのような作業にかかる時間や労力を、より高度なタスクに回すことができます。

2. スケーラビリティ

トレーニングされたAIエージェントは、年中無休で24時間稼働させたり、部署や地域を超えて幅広く適用したりできます。

3. コストの節約

手動での作業を減らし、効率化を図ることで、企業の運営コストを節約できます。

4. 意思決定の強化

大量のデータをリアルタイムで分析でき、ビジネスにインサイトをもたらし、より良いアクションを推奨して意思決定をサポートします。

5. パーソナライゼーション

マーケティングや顧客サービスにおいて、ユーザーインタラクションを通じて個々のユーザーの振る舞いや好みを学習し、ユーザーの利便性や満足度を高めることができます。

🔣 どのようなユースケースがあるのか？

AIエージェントは、実際に以下のビジネスシーンで活用されています。

カスタマーサービス

チャットボットやバーチャルアシスタントが問い合わせや苦情に対応し、簡単な手続きを代行しています。

例：ショッピングサイトでAIエージェントがユーザーの商品選択や購入手続きをガイダンス

財務や会計

AIエージェントでブックキーピングを自動化したり、不正を検出したり、財務リポートを生成したりできます。

例：取引を照合してリアルタイムで異常性を察知し、アラートを発信

医療分野

患者の予約の管理、一次的診療（トリアージ）、データにもとづく診断などに活用されています。

例：バーチャルナースが患者をモニタリングし、必要に応じて医者に連絡

マーケティングとセールス

顧客データを分析して、マーケティングキャンペーンを最適化したり、顧客離れを未然に防いだり、顧客に合わせて商品を推奨したりできます。

例：購入履歴にもとづいて次の商品を提案（アップセル）

サプライチェーンとロジスティクス

在庫の管理、需要の予測、配送経路の最適化などに活用されています。

例：AIエージェントが交通や天候の状況に応じて最適な配送ルートを推奨

🌏 AIエージェントの将来性は？

AIエージェントは、今後ますます洗練されていくことは間違いありません。自然言語の理解や複数モードの知覚機能、コラボレーションを通じた推論機能などが進化して、ビジネスの世界や実務の現場においてAIの存在感はますます大きくなっていくでしょう。

AIを早くから活用し始めた企業は、そのぶん競争力を高められ、コストの節約のみならず、情報分析を通じたアジリティの高まりと顧客満足度の強化を期待できるはずです。

🏹 AIエージェント活用への近道は？

AIエージェントの有効性は十分に確認できましたが、それを活用するには、いったい何から始めればよいのでしょうか。いきなり顧客管理システムなどに本格導入する選択肢もありますが、いちばんの近道はビジネスインテリジェンスにAIエージェントを導入して、より良いインサイトと意思決定のサポートを得ることではないでしょうか。

たとえば、クライムが提供するEspressシリーズには、データ分析によってビジネスの意思決定をサポートする各種ツールが揃っていますが、これらにAIエージェントの力を組み合わせれば、意思決定の精度が高まるだけでなく、社内でさらにAIの活用を拡大するためのスプリングボードになるはずです。EspressシリーズもAI時代に合わせたツールの強化を目指しています。Espressシリーズの今後の進化にご期待ください。

タグ: AIエージェント

チャート上へのオブジェクト追加【EspressChart：API使用方法】

投稿日: 2025年10月27日作成者: climb
EspressChart プログラミング

EspressChartではチャート上に各種オブジェクトを追加し、グラフに補足を追加することが可能です。今回はどのようなオブジェクトが配置できるのか、具体的なサンプルを使用して紹介していきます。

注釈：IAnnotation

注釈（IAnnotation）はチャート自体やIDataLineSetで描画している線に対する相対位置を指定して描画できるテキストボックスです。ボックスとしての背景や枠線も含めて描画できます。また、何も参照しないように設定すればキャンバス上の座標を基に描画することもできます。

続きを読む →

タグ: API, Javaチャート

複数チャートの描画について【EspressChart：API使用方法】

投稿日: 2025年10月9日作成者: climb
EspressChart Java プログラミング

EspressChartは複数のグラフを系列として一つのチャートプロットに描画します。このため通常はチャートを作成してエクスポートすると一つのチャートプロットのみがキャンバス上に描画されます。

今回はチャート自体やチャートプロットをAPIで複数描画する手法を紹介します。

続きを読む →

タグ: API, Java, カスタマイズ, グラフ, チャート

QbChartクラス内の各種インターフェイス、メソッドについて【EspressChart：API使用方法】

投稿日: 2025年10月6日作成者: climb
EspressChart Java

EspressChartのQbChartクラスはメインとなるチャートを生成するためのクラスであり、生成したチャートに対して各種変更を行うためのインターフェイスやメソッドが数多く含まれています。

今回はこのインターフェイスやメソッドに関してある程度カテゴリに分けて紹介していきます。

※使用例のchartはQbChart chart = new QbChart(...);のように作成済みである前提です。

チャート全体の描画に関連するAPI

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ICanvas
キャンバスサイズや背景などのプロパティ

Java

ICanvas canvas=chart.gethCanvas();
canvas.setSize(new Dimension(800,600));

ICanvas canvas=chart.gethCanvas();
canvas.setSize(new Dimension(800,600));

ICanvas

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

setAdjustFont
キャンバスサイズに応じてフォントを調整するかどうかを指定

Java

chart.setAdjustFont(true);

chart.setAdjustFont(true);

setAdjustFont

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

set3DShadingEnabled
3Dシェーディングを有効化

Java

chart.set3DShadingEnabled(true);

chart.set3DShadingEnabled(true);

set3DShadingEnabled

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

setGrayscaleForExport
グレースケールで画像をエクスポート

Java

chart.setGrayscaleForExport(true);

chart.setGrayscaleForExport(true);

setGrayscaleForExport

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applyAntiAliasToChartAreaOnly
アンチエイリアスをチャートにのみ適用

Java

chart.applyAntiAliasToChartAreaOnly(true);

chart.applyAntiAliasToChartAreaOnly(true);

applyAntiAliasToChartAreaOnly

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

forceApplyAntiAliasToHorizontalText
水平に配置されている文字列には、アンチエイリアスが無効な場合でも強制的に有効化

Java

chart.forceApplyAntiAliasToHorizontalText(true);

chart.forceApplyAntiAliasToHorizontalText(true);

forceApplyAntiAliasToHorizontalText

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

setRenderingHint
アンチエイリアスなど描画クオリティやスピードに影響する描画アルゴリズムのパラメータを指定

Java

	chart.setRenderingHint(java.awt.RenderingHints.KEY_ANTIALIASING, 
                         java.awt.RenderingHints.VALUE_ANTIALIAS_OFF);

	chart.setRenderingHint(java.awt.RenderingHints.KEY_ANTIALIASING, 
                         java.awt.RenderingHints.VALUE_ANTIALIAS_OFF);

setRenderingHint

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IStringCustomizer
ユーザにより実装されたIStringCustomizerクラスを用いて非ASCII文字を表示

Java

 chart.setStringCustomizer(new StrCustomizer());

 chart.setStringCustomizer(new StrCustomizer());

Java

 import quadbase.ChartAPI.*;
 import quadbase.util.*;
 
 public class StrCustomizer implements IStringCustomizer {
        public void StrCustomizer() {
        }
        public String encodeString(String str) {
                try {
                        byte[] bytes = str.getBytes("8859_1");
                        return new String(bytes, "SJIS");
                } catch (java.io.UnsupportedEncodingException e) {
                        e.printStackTrace();
                }
                return null;
        }
 }

 import quadbase.ChartAPI.*;
 import quadbase.util.*;
 
 public class StrCustomizer implements IStringCustomizer {
        public void StrCustomizer() {
        }
        public String encodeString(String str) {
                try {
                        byte[] bytes = str.getBytes("8859_1");
                        return new String(bytes, "SJIS");
                } catch (java.io.UnsupportedEncodingException e) {
                        e.printStackTrace();
                }
                return null;
        }
 }

IStringCustomizer

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setAddOnChart
チャート内に別のチャートを追加

Java

QbChart chart = new QbChart(...);
QbChart chartadd1 = new QbChart(...);
QbChart chartadd2 = new QbChart(...);
chart.setAddOnChart(new QbChart[] { chartadd1, chartadd2 });

QbChart chart = new QbChart(...);
QbChart chartadd1 = new QbChart(...);
QbChart chartadd2 = new QbChart(...);
chart.setAddOnChart(new QbChart[] { chartadd1, chartadd2 });

setAddOnChart

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IChartGraphics
キャンバスにチャートを追加する前と後にグラフィックを追加

Java

chart.setChartGraphics(new chartGenerationGraphics());

chart.setChartGraphics(new chartGenerationGraphics());

Java

import java.awt.Color;
import java.awt.Graphics;

import quadbase.util.IChartGraphics;

public class chartGenerationGraphics implements IChartGraphics {
    public void initializeGraphics(Graphics g, int w, int h) {
            g.setColor(Color.red);
            g.fillOval(50, 50, 400, 400);
    }
    public void finalizeGraphics(Graphics g, int w, int h) {
            g.setColor(Color.white);
            g.fillOval(125, 225, 50, 50);
            g.setColor(Color.orange);
            g.drawString("HELLO WORLD", 150, 250);
    }
}

import java.awt.Color;
import java.awt.Graphics;

import quadbase.util.IChartGraphics;

public class chartGenerationGraphics implements IChartGraphics {
    public void initializeGraphics(Graphics g, int w, int h) {
            g.setColor(Color.red);
            g.fillOval(50, 50, 400, 400);
    }
    public void finalizeGraphics(Graphics g, int w, int h) {
            g.setColor(Color.white);
            g.fillOval(125, 225, 50, 50);
            g.setColor(Color.orange);
            g.drawString("HELLO WORLD", 150, 250);
    }
}

IChartGraphics

チャートの軸やタイトルなど付属する部分に関するAPI

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IPlot
チャートプロットエリアの背景や枠線、相対サイズなどのプロパティを設定/取得

Java

IPlot plot=chart.gethChartPlot();
plot.setRelativeHeight(.6f);

IPlot plot=chart.gethChartPlot();
plot.setRelativeHeight(.6f);

IPlot

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

gethMainTitle
チャートタイトルの指定、変更

Java

ITextString mtitle = chart.gethMainTitle();
mtitle.setValue("タイトル");

ITextString mtitle = chart.gethMainTitle();
mtitle.setValue("タイトル");

gethMainTitle

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IAxis
軸の描画や目盛り間隔などの設定

Java

IAxis yaxis=chart.gethYAxis(); 
yaxis.setScaleStep(10);

IAxis yaxis=chart.gethYAxis(); 
yaxis.setScaleStep(10);

IAxis

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

ILabel
チャートに描画されるラベルに関連付けられたさまざまなプロパティを設定/取得

Java

IAxis xaxis=chart.gethXAxis();
ILabel xlabel = xaxis.gethLabel();
xlabel.setColor(Color.GREEN);

IAxis xaxis=chart.gethXAxis();
ILabel xlabel = xaxis.gethLabel();
xlabel.setColor(Color.GREEN);

ILabel

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

IFormat
軸ラベルで使用されるDateTimeFormat、LocaleDateTimeFormat、LocaleNumericFormat、LogicalFormat、NumericFormatといった各種フォーマットを指定するための定数をタグ付け

Java

DateTimeFormat dtf = new DateTimeFormat();
dtf.hideTimestampTime = true;
dtf.hidedate = true;
dtf.hideyear = true;

IAxis xaxis=chart.gethXAxis();
ILabel xlabel = xaxis.gethLabel();
xaxis.setLabelFormat(dtf);

DateTimeFormat dtf = new DateTimeFormat();
dtf.hideTimestampTime = true;
dtf.hidedate = true;
dtf.hideyear = true;

IAxis xaxis=chart.gethXAxis();
ILabel xlabel = xaxis.gethLabel();
xaxis.setLabelFormat(dtf);

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

IZoomInfo
時系列ズームに関連する様々なプロパティを設定/取得、反映するためのrefresh()でデータを更新する必要があります。

Java

IZoomInfo zoom = chart.gethZoomInfo();
zoom.setAggregateOperator(zoom.AVG);
zoom.setScale(2, zoom.MONTH);
zoom.setZoomEnabled(true);
chart.refresh();

IZoomInfo zoom = chart.gethZoomInfo();
zoom.setAggregateOperator(zoom.AVG);
zoom.setScale(2, zoom.MONTH);
zoom.setZoomEnabled(true);
chart.refresh();

IZoomInfo

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

ISecondaryChart
第2値（Second value）を指定し、追加で描画したチャートに関するプロパティを設定/取得

Java

ISecondaryChart secondchart = chart.gethSecondaryChart();
secondchart.setPointsVisible(false);

ISecondaryChart secondchart = chart.gethSecondaryChart();
secondchart.setPointsVisible(false);

ISecondaryChart

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

INoDataToPlotMessage
ソースデータが存在しない場合に、チャートに描画される「no data to plot」というメッセージの変更や表示、非表示を設定

Java

INoDataToPlotMessage ndtpm = chart.gethNoDataToPlotMessage();
ndtpm.setMessage("データが見つかりません");

INoDataToPlotMessage ndtpm = chart.gethNoDataToPlotMessage();
ndtpm.setMessage("データが見つかりません");

ISeconINoDataToPlotMessagedaryChart

チャートプロット自体に関連するAPI

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IDataPointSet
データプロットに関する全般的な描画プロパティ

Java

IDataPointSet points = chart.gethDataPoints();
points.setPointsVisible(true);
points.setPointsShapes(new int[] {QbChart.CIRCLE,QbChart.CROSS});

IDataPointSet points = chart.gethDataPoints();
points.setPointsVisible(true);
points.setPointsShapes(new int[] {QbChart.CIRCLE,QbChart.CROSS});

IDataPointSet

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

IBoxPropertySet
2Dボックスチャート専用のプロパティ

Java

IBoxPropertySet box = chart.gethBoxProperties();
box.setLayout(QbChart.VERTICAL);

IBoxPropertySet box = chart.gethBoxProperties();
box.setLayout(QbChart.VERTICAL);

IBoxPropertySet

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

IBubblePropertySet
2Dバブルチャート専用のプロパティ

Java

IBubblePropertySet bubble = chart.gethBubbleProperties();
bubble.setAxisUnitToRadiusRatio(0.2);

IBubblePropertySet bubble = chart.gethBubbleProperties();
bubble.setAxisUnitToRadiusRatio(0.2);

IBubblePropertySet

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

IDialPropertySet
ダイヤルチャート専用のプロパティ

Java

IDialPropertySet dial = chart.gethDialProperties();
dial.setNeedleStyle(dial.TRIANGULAR_POINTER);

IDialPropertySet dial = chart.gethDialProperties();
dial.setNeedleStyle(dial.TRIANGULAR_POINTER);

IDialPropertySet

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

IDoughnutPropertySet
ドーナツチャート専用のプロパティ

Java

IDoughnutPropertySet doughnut = chart.gethDoughnutProperties();
doughnut.setArcLengthRatio(25);

IDoughnutPropertySet doughnut = chart.gethDoughnutProperties();
doughnut.setArcLengthRatio(25);

IDoughnutPropertySet

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

IGanttPropertySet
ガントチャート専用のプロパティ

Java

IGanttPropertySet gantt = chart.gethGanttProperties();
gantt.setArrowsDrawn(true);

IGanttPropertySet gantt = chart.gethGanttProperties();
gantt.setArrowsDrawn(true);

IGanttPropertySet

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

ILinePropertySet
2D折れ線チャート専用のプロパティ

Java

ILinePropertySet line = chart.gethLineProperties();
line.setStepLineDrawn(true,0.5);

ILinePropertySet line = chart.gethLineProperties();
line.setStepLineDrawn(true,0.5);

ILinePropertySet

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IDropBarSet
複数系列を持つ折れ線チャートに各カテゴリ（X軸値）における間隔を強調するドロップバーを描画

Java

IDropBarSet dropBar = chart.gethDropBars();
dropBar.setVisible(true);
dropBar.setUpBarColor(Color.green);
dropBar.setDownBarColor(Color.red);

IDropBarSet dropBar = chart.gethDropBars();
dropBar.setVisible(true);
dropBar.setUpBarColor(Color.green);
dropBar.setDownBarColor(Color.red);

IDropBarSet

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

IOverlayPropertySet
オーバーレイチャート専用のプロパティ

Java

IOverlayPropertySet overlay = chart.gethOverlayProperties();
overlay.setLayerType(0, QbChart.COL);
overlay.setLayerType(1, QbChart.LINE);

IOverlayPropertySet overlay = chart.gethOverlayProperties();
overlay.setLayerType(0, QbChart.COL);
overlay.setLayerType(1, QbChart.LINE);

IOverlayPropertySet

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

IPiePropertySet
円グラフ専用のプロパティ

Java

IPiePropertySet pie = chart.gethPieProperties();
pie.setExploded(3, true);
pie.setExplodeRadialPos(0.2f);

IPiePropertySet pie = chart.gethPieProperties();
pie.setExploded(3, true);
pie.setExplodeRadialPos(0.2f);

IPiePropertySet

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

IPolarPropertySet
ポーラーチャート専用のプロパティ

Java

IPolarPropertySet polar = chart.gethPolarProperties();
polar.setStartAngle(30);

IPolarPropertySet polar = chart.gethPolarProperties();
polar.setStartAngle(30);

IPolarPropertySet

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

IRadarPropertySet
レーダーチャート専用のプロパティ

Java

IRadarPropertySet radar = chart.gethRadarProperties();
radar.setAreaCutOffPoint(500.0);

IRadarPropertySet radar = chart.gethRadarProperties();
radar.setAreaCutOffPoint(500.0);

IRadarPropertySet

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

ISurfacePropertySet
3D曲面チャート専用のプロパティ

Java

ISurfacePropertySet surface = chart.gethSurfaceProperties();
surface.setSurfaceColor(Color.green);

ISurfacePropertySet surface = chart.gethSurfaceProperties();
surface.setSurfaceColor(Color.green);

ISurfacePropertySet

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

setHeatmapColors
ヒートマップの色を指定

Java

chart.setHeatmapColors(new Color[] {Color.red,Color.green,Color.blue});

chart.setHeatmapColors(new Color[] {Color.red,Color.green,Color.blue});

setHeatmapColors

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

setHiLowAsCandleStick
ローソク足チャートの形式で HLCO チャートを表示するために使用

Java

chart.setHiLowAsCandleStick(true);

chart.setHiLowAsCandleStick(true);

setHiLowAsCandleStick

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

IHistogramInfo
ヒストグラムの有効化やそれに関連する様々なプロパティを設定/取得。
縦/横カラムチャート、折れ線チャート、エリアチャートの特定の構成で利用可能です。
また、変更を反映するために、refresh()が必要となります。

Java

		IHistogramInfo hisfo = chart.gethHistogramInfo();
		hisfo.setLowerBound(20);
		hisfo.setUpperBound(80);
		hisfo.setRounded(true);
		hisfo.setScale(10);		
		hisfo.setHistogram(true);
    chart.refresh();

		IHistogramInfo hisfo = chart.gethHistogramInfo();
		hisfo.setLowerBound(20);
		hisfo.setUpperBound(80);
		hisfo.setRounded(true);
		hisfo.setScale(10);		
		hisfo.setHistogram(true);
    chart.refresh();

IHistogramInfo

refresh

チャートへ文字列を追加するAPI

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

IAnnotation、IAnnotationSet
注釈（任意文字ラベル）文字列をIAnnotationで作成、設定し、IAnnotationSetで特定オブジェクトへの注釈として追加、削除

Java

	    IAnnotationSet annoset = chart.gethAnnotations();
	    String[] texts = 
	    { "カスタムの", "凡例作成例です。", "カスタム１", "カスタム２" };
	    int[] shapes = 
	    { QbChart.PLUS, QbChart.NOSYMBOL, QbChart.SQUARE, QbChart.DASH };
	    Color[] colors = 
	    { Color.red, Color.black, Color.blue, Color.green };
	    
	    IAnnotation anno = annoset.newAnnotation(texts, shapes, colors);
	    anno.setFont(new Font("BIZ UDPゴシック", Font.BOLD,9));
	    Point_2D newPosition = new Point_2D(.65f, .7f);
	    anno.setRelativePosition(newPosition);
	    annoset.addAnnotation(anno);

	    IAnnotationSet annoset = chart.gethAnnotations();
	    String[] texts = 
	    { "カスタムの", "凡例作成例です。", "カスタム１", "カスタム２" };
	    int[] shapes = 
	    { QbChart.PLUS, QbChart.NOSYMBOL, QbChart.SQUARE, QbChart.DASH };
	    Color[] colors = 
	    { Color.red, Color.black, Color.blue, Color.green };
	    
	    IAnnotation anno = annoset.newAnnotation(texts, shapes, colors);
	    anno.setFont(new Font("BIZ UDPゴシック", Font.BOLD,9));
	    Point_2D newPosition = new Point_2D(.65f, .7f);
	    anno.setRelativePosition(newPosition);
	    annoset.addAnnotation(anno);

IAnnotation

IAnnotationSet

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

ITextString(TextString)、IFloatingTextSet
文字列をITextStringで作成、設定し、IFloatingTextSetで任意位置への文字列の追加、削除

Java

		IFloatingTextSet textset = chart.gethFloatingText();
		TextString text = new TextString(
				"test",
				new Font("Arial", Font.PLAIN, 12),
				Color.RED, 
				0, 
				0f, 
				0f );

		textset.add(text);

		IFloatingTextSet textset = chart.gethFloatingText();
		TextString text = new TextString(
				"test",
				new Font("Arial", Font.PLAIN, 12),
				Color.RED, 
				0, 
				0f, 
				0f );

		textset.add(text);

ITextString

TextString

IFloatingTextSet

チャートへ線、図形を追加するAPI

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

IDataLineSet、IHorzVertLine、ITrendLine、IControlLine、IFunctionLine、IFunction、IDataLine、IReferenceObj
チャートプロット上の値を基にして、線や図形を追加できます。

IDataLineSet：IHorzVertLine、ITrendLine、IControlLine、IFunctionLine、IFunctionで作成された線の追加、削除
IHorzVertLine：特定の値の水平線、垂直線を作成
ITrendLine：傾向分析（トレンド）用の線を作成
IControlLine：平均や最大、最小値、標準偏差などデータプロットを基にした定数線を作成
IFunctionLine：散布図(Scatter)に独自関数による線を作成（テンプレートファイルへは保存されません。）
IDataLine：IHorzVertLine、ITrendLine、IControlLine、IFunctionLineで作成された線で共通の描画（色や点線など）プロパティ
IReferenceObj：IHorzVertLine、ITrendLine、IControlLine、IFunctionLineへIAnnotation（注釈）オブジェクトを追加

Java

	    IDataLineSet lineset = chart.gethDataLines();
	    IHorzVertLine hline = lineset.newHorzVertLine
	    		(IHorzVertLine.HORIZONTAL_LINE, "水平線");
	    hline.setLineValue(1.0);
	    hline.setColorBelowLine(Color.red);
	    hline.setLineFromValue(0.8);
	    hline.setLineToValue(2.4);
	    lineset.add(hline);
	    
	    ITrendLine tline = lineset.newTrendLine
	    		(ITrendLine.EXPONENTIAL, 1, "指数近似");
	    tline.setSeries("系列名");
	    tline.setLineStyle(IDataLine.DOTTED_STYLE);
	    lineset.add(tline);
	    
	    IControlLine cline = lineset.newControlLine
	    		(IControlLine.CONTROL_AVERAGE, "平均");
	    cline.setSeries("系列名");
	    cline.setColor(Color.blue);	
	    lineset.add(cline);
	    
	    IFunctionLine fline = lineset.newFunctionLine
	    		(new CustomFunc(), "独自関数");
	    IAnnotationSet annoset = chart.gethAnnotations(); 
	    IAnnotation anno = annoset.newAnnotation("Y=SIN(0.5×X)"); 
	    anno.setRelativePosition(new Point_2D(0.09f,0.1f)); 
	    fline.addAnnotation(anno);	    
	    lineset.add(fline);

	    IDataLineSet lineset = chart.gethDataLines();
	    IHorzVertLine hline = lineset.newHorzVertLine
	    		(IHorzVertLine.HORIZONTAL_LINE, "水平線");
	    hline.setLineValue(1.0);
	    hline.setColorBelowLine(Color.red);
	    hline.setLineFromValue(0.8);
	    hline.setLineToValue(2.4);
	    lineset.add(hline);
	    
	    ITrendLine tline = lineset.newTrendLine
	    		(ITrendLine.EXPONENTIAL, 1, "指数近似");
	    tline.setSeries("系列名");
	    tline.setLineStyle(IDataLine.DOTTED_STYLE);
	    lineset.add(tline);
	    
	    IControlLine cline = lineset.newControlLine
	    		(IControlLine.CONTROL_AVERAGE, "平均");
	    cline.setSeries("系列名");
	    cline.setColor(Color.blue);	
	    lineset.add(cline);
	    
	    IFunctionLine fline = lineset.newFunctionLine
	    		(new CustomFunc(), "独自関数");
	    IAnnotationSet annoset = chart.gethAnnotations(); 
	    IAnnotation anno = annoset.newAnnotation("Y=SIN(0.5×X)"); 
	    anno.setRelativePosition(new Point_2D(0.09f,0.1f)); 
	    fline.addAnnotation(anno);	    
	    lineset.add(fline);

Java

import quadbase.util.*;

public class CustomFunc implements IFunction {
       public void FunctionCustomizer() {
       }
       public double getY(double x) {
    	   return Math.sin(0.5*x);
       }
}

import quadbase.util.*;

public class CustomFunc implements IFunction {
       public void FunctionCustomizer() {
       }
       public double getY(double x) {
    	   return Math.sin(0.5*x);
       }
}

IFunction

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

IControlRangeSet、ControlRange
プロット上の特定範囲、範囲内の描画（色など）をControlRangeで作成し、IControlRangeSetで追加、削除

Java

		ControlRange crA = new ControlRange(0.0,3.0,Color.green,"RangeA",false);
		crA.setDepth(0);
		
		ControlRange crB = new ControlRange(2.5,2.8,Color.gray,"RangeB",false);
		crB.setScale2Enabled(true);
		crB.setStartScale2(3);
		crB.setEndScale2(4);
		crB.setDepth(1);

		IControlRangeSet crset = chart.gethControlRanges();
		crset.addElement(crA);
		crset.addElement(crB);

		ControlRange crA = new ControlRange(0.0,3.0,Color.green,"RangeA",false);
		crA.setDepth(0);
		
		ControlRange crB = new ControlRange(2.5,2.8,Color.gray,"RangeB",false);
		crB.setScale2Enabled(true);
		crB.setStartScale2(3);
		crB.setEndScale2(4);
		crB.setDepth(1);

		IControlRangeSet crset = chart.gethControlRanges();
		crset.addElement(crA);
		crset.addElement(crB);

IControlRangeSet

ControlRange

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IFloatingLineSet、PolyLine
特定座標間をつなぐ、線をPolyLineで作成し、IFloatingLineSetで追加、削除

Java

		IFloatingLineSet flineset = chart.gethFloatingLines();
		Vector<Point_2D> vector = new Vector<Point_2D>();
		vector.add(new Point_2D(0.55f,0.55f));
		vector.add(new Point_2D(0.5f,0.5f));
		PolyLine pl = new PolyLine();
		pl.setThickness(3);
		pl.set(vector.elements(), Color.red);
		pl.setArrowAtEndPointVisible(true);
		flineset.add(pl);

		IFloatingLineSet flineset = chart.gethFloatingLines();
		Vector<Point_2D> vector = new Vector<Point_2D>();
		vector.add(new Point_2D(0.55f,0.55f));
		vector.add(new Point_2D(0.5f,0.5f));
		PolyLine pl = new PolyLine();
		pl.setThickness(3);
		pl.set(vector.elements(), Color.red);
		pl.setArrowAtEndPointVisible(true);
		flineset.add(pl);

IFloatingLineSet

PolyLine

キャンバス上へデータ表追加するAPI

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

ITable
チャート上で使用されている値の表を追加、設定するプロパティ

Java

		ITable table = chart.gethTable();
		table.setPosition(new Position(0.05f,0.2f));
		table.setHeaderFont(new Font("BIZ UDPゴシック", Font.BOLD,7));
		table.setCellFont(new Font("BIZ UDPゴシック", Font.PLAIN, 7));
		table.setCellBackgroundColor(Color.white);
		table.setHeaderBackgroundColor(Color.DARK_GRAY);
		table.setHeaderTextColor(Color.white);
		table.setVisible(true);

		ITable table = chart.gethTable();
		table.setPosition(new Position(0.05f,0.2f));
		table.setHeaderFont(new Font("BIZ UDPゴシック", Font.BOLD,7));
		table.setCellFont(new Font("BIZ UDPゴシック", Font.PLAIN, 7));
		table.setCellBackgroundColor(Color.white);
		table.setHeaderBackgroundColor(Color.DARK_GRAY);
		table.setHeaderTextColor(Color.white);
		table.setVisible(true);

ITable

その他、共通する部分を設定するAPI

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

IText
IAnnotation、ILabel、INoDataToPlotMessage、ITextStringのサブインターフェイスとして含まれる文字列のフォントや色、角度などを指定

Java

    IAxis xaxis = chart.gethXAxis();
		xaxis.gethLabel().setAngle(45);

    IAxis xaxis = chart.gethXAxis();
		xaxis.gethLabel().setAngle(45);

IText

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

IGradientPropertySet、IGradientSupport
IAnnotation、ICanvas、ILegend、IPlot、ISecondaryChartのサブインターフェイスとしてグラデーションに関する設定情報を設定、取得

Java

		ICanvas canvas = chart.gethCanvas();
		canvas.setGradientEnabled(true);
		canvas.setGradientDesColor(Color.blue);

		ICanvas canvas = chart.gethCanvas();
		canvas.setGradientEnabled(true);
		canvas.setGradientDesColor(Color.blue);

IGradientPropertySet

IGradientSupport

チャートのソースデータを参照、変更するAPI

[snow-monkey-blocks-accordion-item-control checked=”false”]

IInputData、IResultSet、IRSMetaData、IRow、IColumnMap
生成ずみのチャートのソースデータの変更や、データ自体の参照、変更

ソースデータ全体の参照：IResultSet getData()
ソースデータ全体の変更：setData(IResultSet rs)

Java

		IInputData input = chart.gethInputData();
		
		// IResultSet内の値を出力
		IResultSet rs = input.getData();		
		IRSMetaData md = rs.getMetaData();
		int nCol = md.getColumnCount();
		int nRow = 0; 
		
		for(int i=1; i<=nCol; i++) {
			System.out.print("\t"+ md.getColumnName(i) 
						     +"["+ md.getColumnType(i) +"]");
		}
		System.out.println("");
		while(rs.next()) {
			++nRow;
		    for(int i=1; i<=nCol; i++) {
		    	System.out.print("\t" + rs.getObject(i));
		    }
		    System.out.println("");
		}
		
		// 新たに定義したIResultSetを適用
		String newrecords[][] = { 
				{ "ABC","2021-05-01","1"}, 
				{ "ABC","2021-06-01","2"}, 
				{ "ABC","2021-07-01","3" },
		};			
		String newdataType[] = {"varchar", "date", "int"}; 
		String newfieldName[] = {"Series", "月", "Y軸"}; 
		IResultSet newdata = new DbData(newdataType, newfieldName, newrecords);
		
		input.setData(newdata);

		IInputData input = chart.gethInputData();
		
		// IResultSet内の値を出力
		IResultSet rs = input.getData();		
		IRSMetaData md = rs.getMetaData();
		int nCol = md.getColumnCount();
		int nRow = 0; 
		
		for(int i=1; i<=nCol; i++) {
			System.out.print("\t"+ md.getColumnName(i) 
						     +"["+ md.getColumnType(i) +"]");
		}
		System.out.println("");
		while(rs.next()) {
			++nRow;
		    for(int i=1; i<=nCol; i++) {
		    	System.out.print("\t" + rs.getObject(i));
		    }
		    System.out.println("");
		}
		
		// 新たに定義したIResultSetを適用
		String newrecords[][] = { 
				{ "ABC","2021-05-01","1"}, 
				{ "ABC","2021-06-01","2"}, 
				{ "ABC","2021-07-01","3" },
		};			
		String newdataType[] = {"varchar", "date", "int"}; 
		String newfieldName[] = {"Series", "月", "Y軸"}; 
		IResultSet newdata = new DbData(newdataType, newfieldName, newrecords);
		
		input.setData(newdata);

IInputData

IResultSet

IRSMetaData

行の追加：addRow(IRow r)
行の削除：deleteRow(int rowId)
行の更新：updateRow(int rowId, IRow r)
行の参照：IRow getRow(int rowId)
行数の参照：int getRowCount()

これらは、あくまでもチャートに読み込む値のみが変更します。ソースデータファイルやデータベース上の値が変更されるわけではありません。

Java上での型との対応に関して
https://data.quadbase.com/Docs71/ec/help/manual/DataFromTextFiles.html#DataTypesAndFormatForTextFiles

変更前のソースデータ
String, Date, Numeric
"Series", "月", "Y軸"
"ABC","2020-05-01","1"
"ABC","2020-06-01","2"
"ABC","2020-07-01","3"

Java

		IInputData input = chart.gethInputData();
		String dateString = "2020-07-01";
		java.sql.Date sqlDate = java.sql.Date.valueOf(dateString);
		IRow r=new CRow(
		"ABC",
		sqlDate, 
		4);	
		
		// 最後の行として追加    
		input.addRow(r);	
		
		// 最初の行を取得
		IRow fr = input.getRow(0);
		
		// 最後の行番号を取得
		int lastid = input.getRowCount()-1;
		
		// 最後の行から一つ前の行を、最初の行の値に更新
		input.updateRow(lastid-1, fr);	
		
		// 一致する行番号を取得（複数ある場合は、最も後方にある行番号のみ
		String mdateString = "2020-05-01";
		java.sql.Date msqlDate = java.sql.Date.valueOf(mdateString);
		IRow mr=new CRow(
		"ABC",
		msqlDate, 
		1);	
		
		int mrid = input.matchRecord(mr);
		
		// 一致した行を削除
		input.deleteRow(mrid);

		IInputData input = chart.gethInputData();
		String dateString = "2020-07-01";
		java.sql.Date sqlDate = java.sql.Date.valueOf(dateString);
		IRow r=new CRow(
		"ABC",
		sqlDate, 
		4);	
		
		// 最後の行として追加    
		input.addRow(r);	
		
		// 最初の行を取得
		IRow fr = input.getRow(0);
		
		// 最後の行番号を取得
		int lastid = input.getRowCount()-1;
		
		// 最後の行から一つ前の行を、最初の行の値に更新
		input.updateRow(lastid-1, fr);	
		
		// 一致する行番号を取得（複数ある場合は、最も後方にある行番号のみ
		String mdateString = "2020-05-01";
		java.sql.Date msqlDate = java.sql.Date.valueOf(mdateString);
		IRow mr=new CRow(
		"ABC",
		msqlDate, 
		1);	
		
		int mrid = input.matchRecord(mr);
		
		// 一致した行を削除
		input.deleteRow(mrid);

Java

import quadbase.util.IRow;
public class CRow implements IRow{
	Object[] row;

	public CRow (
	String obj1, 
	java.sql.Date obj2,
	int obj3){
		row = new Object[]{obj1, obj2, obj3};
	}

	public Object getObject(int i){
		return row[i-1];
	}
}

import quadbase.util.IRow;
public class CRow implements IRow{
	Object[] row;

	public CRow (
	String obj1, 
	java.sql.Date obj2,
	int obj3){
		row = new Object[]{obj1, obj2, obj3};
	}

	public Object getObject(int i){
		return row[i-1];
	}
}

IRow

変更後のソースデータ
String, Date, Numeric
"Series", "月", "Y軸"
"ABC","2020-05-01","1"
"ABC","2020-06-01","2"
"ABC","2020-07-01","4"

データマッピング情報の取得：IColumnMap
データマッピング情報の設定：setColumnMap(IColumnMap)
データマッピング情報の作成：ColInfo
データマッピング用定数：IMapConstants

Java

		IColumnMap colmap = input.getColumnMap();
		ColInfo newcol = new ColInfo();
		newcol.category=colmap.getColumn(IMapConstants.SERIES);
		newcol.series=colmap.getColumn(IMapConstants.CATEGORY);
		newcol.value=colmap.getColumn(IMapConstants.VALUE);
		
		input.setColumnMap(newcol);

		IColumnMap colmap = input.getColumnMap();
		ColInfo newcol = new ColInfo();
		newcol.category=colmap.getColumn(IMapConstants.SERIES);
		newcol.series=colmap.getColumn(IMapConstants.CATEGORY);
		newcol.value=colmap.getColumn(IMapConstants.VALUE);
		
		input.setColumnMap(newcol);

その他にもIInputDataには以下のようにソースデータ自体の参照を変更するようなメソッドが用意されています。

getClassFile、setClassFile
ソースデータとなるクラスファイルの情報を取得/設定
getDatabaseInfo、setDatabaseInfo、getQueryFilename、setQueryFilename、readQueryFile
ソースデータとなるデータベースの情報やクエリファイルを取得/設定
getDataFile、setDataFile
ソースデータとなるデータファイルの情報を取得/設定
getSalesForceQueryInfo、setSalesForceQueryInfo
ソースデータとなるSalesforceクエリ情報を取得/設定
getExcelFileInfo、setExcelFileInfo、getSpreadSheetModel、setSpreadSheetModel、getTransposedColumn、setSpreadSheetFormat
ソースデータとなるエクセルファイルの情報を取得/設定、スプレッドシート上の転置を指定
getXMLFile、setXMLFile、getXMLFileQueryInfo、setXMLFileQueryInfo、getDTDFile
ソースデータとなるXMLファイルの情報とクエリ情報を取得/設定

タグ: API

営業データを可視化する方法について

投稿日: 2025年9月3日作成者: climb
Espressシリーズ共通項目

多くの企業が何らかのCRMを導入し、営業データを蓄積しています。しかし、データを保存しているだけでは、何の価値も生み出しません。その蓄積された営業データを活用することで、日々の業務改善や意思決定につなげられます。どのようにダッシュボードを設計し、どんなKPIを組みこむかが、組織成長の本当の鍵にになります。

営業データの可視化する方法は？

営業データの可視化は、データの意味を理解し、意思決定に役立てるための重要なプロセスです。以下のステップに沿って進めるのが効果的です。

1. データの準備と整理

まず、可視化したい営業データ（例：売上金額、顧客数、商談数など）を収集し、分析しやすい形に整理します。この段階では、データの欠損値や重複をなくし、日付、金額、カテゴリなどが統一されたフォーマットになっているかを確認します。

2. 目的の明確化

次に、「なぜデータを可視化するのか」という目的を明確にします。これにより、どのデータを使い、どのチャートを選択すべきかが決まります。

例1： 月ごとの売上トレンドを把握したい → 折れ線グラフ
例2： 製品ごとの売上貢献度を比較したい → 棒グラフまたは円グラフ
例3： 担当者ごとの目標達成率を追跡したい → 棒グラフまたはゲージチャート

3. 適切なツールの選定

目的とデータの量に応じて、適切な可視化ツールを選びます。

表計算ソフト (Excel, Google スプレッドシート)： 比較的少ないデータ量で、手軽にチャートを作成したい場合に適しています。
BI (ビジネスインテリジェンス) ツール (Tableau, Power BI、 EspressReport ES等)： 大量のデータを扱い、複数のグラフを組み合わせたインタラクティブなダッシュボードを作成したい場合に最適です。
プログラミング言語 (Python, R)： より高度な統計分析やカスタマイズされたグラフを作成する場合に利用されます。

4. グラフの選択と作成

目的とツールが決まったら、実際にグラフを作成します。

時系列データ: 売上推移や顧客数の変化など、時間の経過を追う場合は折れ線グラフ を使用します。
比較データ: 地域別や製品別の売上、担当者ごとの成績など、カテゴリ間の大小を比較する場合は棒グラフ を使用します。
構成比データ: 全体に対する各要素の割合（例：各製品の売上構成比）を示す場合は円グラフ を使用します。

5. ダッシュボードの作成と活用

複数のグラフを作成したら、それらを一つの画面にまとめたダッシュボードを作成します。これにより、営業活動の全体像を俯瞰し、迅速な意思決定に役立てることができます。ダッシュボードは、最も重要な指標（KPI）を一番上に配置するなど、視線の流れを考慮してレイアウトすることが重要です。

このプロセスを通じて、単なる数字の羅列だった営業データが、チームの課題発見や戦略立案に貢献する「ストーリー」へと変わります。

可視化すべき営業データにはどのようなものがありますか？

営業データには、営業活動のパフォーマンスを測定し、改善するために使用される様々な種類のデータがあります。主に以下のカテゴリーに分類できます。

顧客データ

顧客に関する情報で、営業戦略を立てる上で最も基本的なデータです。

基本情報: 企業名、担当者名、役職、連絡先
顧客属性: 業種、従業員数、売上規模、所在地
取引履歴: 過去の購買履歴、購入製品、購入金額、契約日

活動データ

営業担当者が日々行っている活動を数値化したデータです。

商談関連: 商談数、商談ステージ（初期、交渉中など）、商談成立・失注数
アプローチ関連: 電話件数、メール送信数、訪問件数
対応時間: 顧客対応にかかった時間、商談成立までの平均日数

パイプラインデータ

営業活動のプロセス（パイプライン）における見込み客や商談の進捗状況を追跡するデータです。

リード数: 新規に獲得した見込み客の数
商談総額: 現在進行中の商談の合計金額
成約率: リードや商談が最終的に成約に至った割合

売上データ

営業活動の最終的な成果を示すデータで、最も重要な指標の一つです。

売上高: 月別、四半期別、年間の合計売上金額
製品別売上: どの製品が最も売れているか
地域・市場別売上: どの地域や市場で売上が上がっているか
営業担当者別売上: 各担当者の売上貢献度

営業データの可視化に必要なチャートにはどのようなものがあるか？

営業データの可視化には、目的やデータの種類に応じて様々なチャートが利用されます。ここでは、特に役立つ主要なグラフとその用途についてご紹介します。

1. 折れ線グラフ (Line Chart)

折れ線グラフは、時間経過に伴うデータの推移を追うのに最適です。月別、四半期別、年別といった期間ごとの売上高や顧客数の変動を視覚的に把握するのに適しています。トレンドの確認や季節性の発見に非常に有効です。

2. 棒グラフ (Bar Chart)

棒グラフは、複数のカテゴリ間の比較を行うのに適しています。製品別、担当者別、地域別などの売上実績を比較したり、目標達成率を可視化したりするのに使われます。大小関係が直感的に理解しやすいのが特徴です。

3. 円グラフ (Pie Chart)

円グラフは、全体に対する各要素の割合を示すのに適しています。例えば、全売上に占める各製品カテゴリの割合や、各市場のシェアなどを一目で把握できます。ただし、カテゴリ数が多すぎると見にくくなるため、多くても5～6カテゴリに絞るのが一般的です。

4. 散布図 (Scatter Plot)

散布図は、2つの変数間の関係性を分析するのに役立ちます。例えば、広告費と売上高、または顧客の訪問回数と購入金額といった相関関係を見つけるのに使われます。データの分布や外れ値の特定にも有効です。

5. ヒストグラム (Histogram)

ヒストグラムは、単一の変数の分布を理解するのに適しています。例えば、顧客ごとの購入金額がどの価格帯に集中しているか、あるいは契約にかかった日数がどの範囲に多いかなどを把握できます。

これらのグラフを適切に使い分けることで、営業データの分析がより効率的かつ効果的になります。

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タグ: BI, KPI, ダッシュボード, チャート, 可視化, 営業データ

AIの力で利用価値が高まるBIダッシュボード

投稿日: 2025年7月22日作成者: climb
BI/Dashboard Espressシリーズ共通項目 Java

AIの普及とともに、BIダッシュボードの役割が変わりつつあります。手持ちのデータからインサイトを引き出すのが、これまでのBIの役割でした。それがAIの力により、状況を分析し、将来の傾向を予測し、リアルタイムで最新データを活用できるようになっています。

AIがBIにとって代わり、企業におけるBIの利用価値が下がると予想する向きもありましたが、実際にはAIのおかげでBIの利用価値はますます高まっています。

AIで強化されたBIの、これまでのBIとの最大の違いは、意思決定をReactiveからProactiveに変換できる点です。過去のデータからの分析結果にReact（反応）して、より良い意思決定を行えるようにするのが、従来のBIの目標でした。これはこれで、とても有意義なのですが、AIを活用すれば、最新トレンドも把握して、潜在的なチャンスやリスクにも予測的に対策を立てて積極的（プロアクティブ）に対応することができます。

たとえば、AIを活用したBIでは、以下のことが可能になります。

ビジネスのトレンドを過去データとリアルタイムデータの両方にもとづいて予測分析。
予測モデルを使用した仮定、状況に応じたシミュレーション。
実践的なインサイトを自動的に引き出して、意思決定のスピードを高速化。

機械学習（ML）アルゴリズムが常に新しいデータ入力から継続的に学習し続け、人がプログラミングを加えなくても予測分析を日々先鋭化することができます。つまり、企業は日常的にビジネスを遂行しながら、BIツールの予測分析能力を自動的に高めていくことができます。

具体的には、MLモデルは自動的に顧客動向を分類したり、セキュリティ上の不正パターンを検知したり、需要予測に合わせて在庫調整を推奨したりすることができます。

さらに、AIの自然言語処理（NLP）モデルはユーザーによるデータの処理を単純化できます。複雑なクエリを作成する代わりに、AIエージェントに「今四半期の業績がトップの部門はどこですか？」などの質問（プロンプト）を投じれば、実際のデータにもとづく回答をただちに得ることができます。

つまり、BIダッシュボードは、そのコンテンツ（データから引き出して提示するインサイト）と、作成方法（AIエージェントによる自動編集）の両面でAIを活用した利便性が増し、ビジネス価値がさらに向上しています。

過去データの分析からリアルタイム分析へ

朝令暮改のトランプ関税を例にとるまでもなく、昨今のビジネス環境はかつてない激しい変化に晒されています。このため、企業の意思決定も、これまで以上の迅速さが求められています。

BIダッシュボード作成のためのデータは、もはや人が準備している時間はなく、AIによるリアルタイム処理が必須になりつつあるのではないでしょうか。

AIは、財務管理システムやCRMプラットフォーム、IoTデバイスなどからの新しいデータストリームをリアルタイムで処理し、分析することができ、データを準備する人間の手間を省略してくれることはもちろん、何よりも情勢変化への対応を速めてくれます。

AIを活用したBIダッシュボードにより、ビジネスの意思決定者は、業績や顧客動向、市場のダイナミクスを迅速に把握でき、たとえば、以下の即時アクションが可能になります。

経営上の重大な変化に、発生後ただちに対応
経営戦略のダイナミックな調整
カスタマーエクスペリエンスの迅速なパーソナライゼーション
セキュリティリスクや経営上のリスクは、芽が出ると同時に摘む
新しい機会は、競合他社より先に掌握

端的に言うと、BIダッシュボードにAIを組み込むことによって、ビジネスのアジリティ（機動性）が高まります。

AI＋BIがもたらすコスト効率

AIを活用したBIは、ビジネスのアジリティと同時に、コスト効率も高めます。

BIのためのデータの準備、レポート編集、分析作業がAIアルゴリズムによって自動化されることにより、データ処理に追われていたスタッフは、より戦略的なプランニングとイノベーションに注力でき、企業の生産性向上が期待できます。

BIシステムが、マーケティングキャンペーンの効果を自動分析して予算配分の最適化を提案したり、経営戦略の意思決定を支援するだけでなく、新しい戦略がどのような効果をもたらすのかを予測して意思決定の適格性を高めてくれるので、費用対効果があらゆる側面から強化されます。

AIを活用したBIシステムを構築するには

AIをBIシステムに統合するには、まず、安定したデータインフラストラクチャを確立することが重要になります。AIモデルはデータの整合性と完全性に左右されるので、企業は確固たるデータ基盤を築くことが何より重要になります。

ただし、これはBIシステムに限った話ではなく、AI利用全般に言えることです。多くの企業はすでにデータインフラストラクチャを整えているか、その方向に進んでいるはずです。このようなデータインフラをBIダッシュボードにも利用しない手はありません。

さらに、AI＋BIの効果を最大限に高めるためには、正しいBIツールを選択することが重要なのは言うまでもありません。企業のニーズに応じて拡張でき、AI機能の統合に対応でき、技術スタッフでなくても柔軟にカスタマイズできるデザイン性に優れたツールが必要になります。

クライムの推奨するBIツールEspressシリーズについては、クライムサポートデスクまでお問い合わせください。

タグ: AI, BI, ダッシュボード

🎯 ステップ1：KGI（重要目標達成指標）の明確化

📈 ステップ2：KPI（重要業績評価指標）の選定

ITダッシュボードで設定すべき主要KPIの例

🛠️ ステップ3：ダッシュボードへの実装と可視化

🔄 ステップ4：定期的なモニタリングと改善

さらに企業でのIT部門の一般的な役割に焦点を当て、3つの主要な目的別に具体的なKPIの候補を考えてみます。

目的別：ITダッシュボードのKPI候補例

1. 安定性と信頼性の向上（オペレーション系KPI）

2. コスト効率と投資対効果の最適化（財務・効率系KPI）

3. セキュリティとコンプライアンスの強化（リスク管理系KPI）

KPI設定のポイント

編集後記：

📊 セルフサービスBIツール導入成功の5つのポイント

1. 🎯 導入目的と活用のゴールを明確にする

2. ⚙️ データ環境とガバナンスの整備

3. 🧑‍💻 データリテラシーの向上と教育

4. 📈 段階的な導入と継続的なサポート

5. 🛠️ ツールの選定と拡張性の確保

[概要紹介]強力な情報プレゼンテーションと配信機能

ノーコードで開発できる企業向けの堅牢なレポート、データ可視化、データ分析、配信ソリューション

高度のデータ・コネクタビリティ

データ・ソースの統合

豊富なデータビジュアル機能(チャートデザイン）

レポートデザイン機能：Report Designer

QuickDesigner:アドホック・レポーティング

Organizer インターフェイス

柔軟な各種出力フォーマット

EspressReport ES は多くの種類のフォーマットをサポートします:

自動レポート・ディプロイメント

マップ機能

Report/Menu API

高度なスケジューリングとアーカイブ

エンド・ツー・エンドのセキュリティ管理

Jakarta EEの内部配置

iOS/Androidデバイスでのデータの可視化とBIセルフサービス・ダッシュボード/レポーティング

まとめ

注釈：IAnnotation

チャート全体の描画に関連するAPI

チャートの軸やタイトルなど付属する部分に関するAPI

チャートプロット自体に関連するAPI

チャートへ文字列を追加するAPI

チャートへ線、図形を追加するAPI

キャンバス上へデータ表追加するAPI

その他、共通する部分を設定するAPI

チャートのソースデータを参照、変更するAPI

営業データの可視化する方法は？

1. データの準備と整理

2. 目的の明確化

3. 適切なツールの選定

4. グラフの選択と作成

5. ダッシュボードの作成と活用

可視化すべき営業データにはどのようなものがありますか？

顧客データ

活動データ

パイプラインデータ

売上データ

営業データの可視化に必要なチャートにはどのようなものがあるか？

1. 折れ線グラフ (Line Chart)

2. 棒グラフ (Bar Chart)

3. 円グラフ (Pie Chart)

4. 散布図 (Scatter Plot)

5. ヒストグラム (Histogram)

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