いまのデータを
見やすく・簡単に
抽出するBIツール

信販会社は、平たく言えばクレジットカード会社です。
クレジットカードの他にカードローンも扱っています。

日々、データの大半をリスト形式して業務を行っています。

例えばクレジットカードの作成。
新規でクレジットカードのお申し込みをいただくと、
記入していただいた内容を元にお客様の審査を行います。
その時、お客様が希望するクレジットカードブランドの会社さんにお客様の情報をリスト化して送ります。
カードがどう使われるのかや支払い能力に関する情報を報告する義務があるためです。

審査に問題がなければその後、印刷会社さんに連絡します。
カードの本体を作成してもらうためです。
その時、カードに印字するために必要なお客様の名前やクレジットカード番号といったデータを送ります。
これもリスト形式です。
紙のダイレクトメールを作成する際も同様に、印刷会社さんにお客様の氏名や住所などを送付します。

またカードの利用頻度や購入履歴をもとに、お客様に適切な内容のダイレクトメールを作成したり、どこのお店でいくら以上使ったらポイントプレゼント、といったようなキャンペーンを企画したりします。

もちろん、支払いに滞りがないか確認することも大事な仕事です。
支払いに問題があるお客様がいらっしゃる場合、対象者を抽出したリストを作成し、督促状を送ります。
誤ってきちんとお支払いいただいているお客様に督促状を送ってしまわないよう、地道ながらも細心の注意が求められます。
そして督促状を受け取ったお客様から利用状況に関するお問い合わせを受けた際も、担当部署からリスト化した情報を受け取って状況を確認します。

このように他の会社や他部署とのやり取りが多い為、リストを送る時は互換性の高いCSV形式で送付しています。

私は現在、財務関係の業務を行っており、主に資料作成のためのデータ抽出にExcellentを使用しています。

以前人事にいたときは、給与計算した結果の集計や確認、社員名簿の確認、勤続年数などのデータを出力する際にExcellentを使っていました。給与計算に関しては現在もほぼExcellentだけを使用していると思います。

その後財務に異動しましたが、そこで感じた課題に「データ抽出のフォーマット作成が属人的になってしまっている」ということがありました。財務には以前から使っているBIツールがあり、高度な分析や細かなレイアウトが可能なものの設定自体もハイレベルでした。そのため既存のフォーマットをほんの少し追加・変更したい場合にも情報システム部からの協力が不可欠でした。また人に聞くにしてもフォーマットを作った人が社内にいればいいのですが、中にはすでに退職した人が作ったものもあります。このような状況であったため、自分たちで0からフォーマットを作るのは不可能でした。

作業を属人的にせず、自分たちでフォーマット変更をできるようにしたい。

そういった思いから、人事で以前から使用していたExcellentを財務でも導入しました。

Excellentを導入した決め手は、もちろん人事で使い慣れているというのもありますが、セミナーでKSCの講師がExcellentの使い方を基礎から無料で教えてくれる、という理由も大きいです。Excellentの使い方を自社で教える手間が省けますし、セミナーから帰ってきた初心者が教わったことをそのまま業務で実践できています。アフターサポートあり画面もみれば操作できるようなつくりなので、そういった部分で操作がわかりやすいツールですね。

現在、他社のBIツールと併用する形でExcellentを使用していますが、誰でも使いやすい製品なので、今後は他の部署にも展開できるといいんじゃないかと思っています。

輸送機器部品の開発・販売・メンテナンスまでを行う企業で情報システムとして勤務しています。

現在、WebQueryを全部署全部門で使用しています。そのため受注や生産状況、原価分析、決算分析など幅広いデータを取り扱っています。とはいっても、大半の人はメニューをクリックするだけでデータが取得できるので、それがWebQueryによるものとは意識していないかもしれませんが。本社の経営や営業、事業所の生産に関わっている人たちは頻繁にポートレットからデータを確認しています。ログを見るとカタログで1度に十数個動くものもありますが、1日で100～150種類のポートレットが動いています。月末や決算時期だとこれが200～250種類ほど動いています。

原価分析や経営情報、製品や注文した部品に不良品がないかの分析など高度な分析が必要な場合は一部他社のBIツールを使用することもあるのですが、WebQueryで一通りのデータを出力することも可能です。

情報システムの仕事はユーザーから依頼されたデータを抽出できるようメニューを作成し、KSC側で作成したポートレットに登録することです。またそれらの項目を追加・変更することもあります。

他の人に使い方を教えることもあるのですが、WebQueryは初めて触る人でも画面の項目を選べば設定できるというのがわかりやすく、使いやすいです。おそらくプログラミングやSQLが分からない人でも使いやすいと思います。情報システムとしては使っていてとても開発や運用管理がしやすいですね。

データベースからデータを抽出するのはWebQueryか最も使いやすく、また最近はRPAを各部署に展開し始めたので、バックグラウンド実行をもっと活用していきたいと考えています。

弊社ではインフラに関わる製品の設計・製造・販売・保守を行っています。

Excellentは管理部門、営業部門、工場で使用しています。管理と営業は定型処理で受注や売上などシステムで入力した定型的な実績データの確認を、定型処理で確認しています。工場では在庫・部品のメンテナンス・原価などの情報を自由検索から確認しています。工場でも定型処理を使っていますが、自由検索を使うことの方が多いですね。

Excellentを導入する以前はOracleのデータをExcelに出力し、帳票用に加工していました。しかしこの方法だとどんどんバージョンアップするExcelに合わせてマクロをメンテナンスしなければならない煩わしさがありました。また帳票を作成しなければデータが閲覧できなかったため、情報システム部はユーザーに言われるがまま帳票を作成していました。この作業は情報システム部の負担となっていたのにも関わらず、中には使用されているのか分からない帳票もありました。

そのような状況からシステムを見直すにあたり、最初はExcelをやめてシステム上でみれるようなツールを検討していました。しかしユーザーに要望を聞いていくと、それまでExcelを使いながらデータベースを編集できるような製品を使用していたため、それに近いBIツール、データベースのデータをExcelへ出力できる製品を探し始めました。

そもそもExcelを使用するようなBIツールは少ない中、ExcellentはExcelベースでユーザーがデータを加工しやすく、また帳票も作成できるという点が決め手でした。

導入後は自由検索である程度のデータを確認できるため、帳票作成依頼が減少し情報システム部の負担を減らすという目的を達成することができました。

現在、ユーザーも簡単な帳票は作成できるような状況ですが、少し複雑な条件や帳票に関しては情報システム部へ依頼がくるので、今後はユーザー教育に力を入れて、BIツールの使い方やデータ活用の重要性を浸透させ、情報システム部に頼らずとも、ユーザーが欲しい帳票を自分で作れたり、ユーザー側から情報システム部へもっと要望があがってくるようにしていきたいと思っています。

不動産担保ローンを取り扱う企業の情報システムを担当しています。

親会社とのデータ連携が出来るBIツールを探していて、偶然ホームページを見つけたことがExcellentを導入したきっかけです。導入当時、使用していたOSに対応可能なBIツールは唯一、Excellentだけでした。

Excellentは融資実行後の債権状況分析に使用しています。分析する理由としてはリファイナンス先（※）に貸付の分類や残存期間といった債権情報を渡さなくてはならないからです。

※リファイナンス先
借り換え先。例えば利用者がA社からお金を借りて期日までに返済することが難しい場合、B社からもお金を借りてA社の期日に間に合わせる。その後、B社へ返済を行う。

エンドユーザーは各管理セクションや営業部署であり、彼らはExcellentを使用してデータを抽出し、その後マクロで組まれたExcelの表に関数を使って貼り付ける、という使い方をしています。

本来はエンドユーザーでも操作しやすいというツールなんでしょうが、弊社は情報システムの方で要望されたフォーマットに加工して情報を渡しているため、エンドユーザーはExcellentでデータを結合する、といったような使い方はしていません。しかし取締役会での報告や収益報告といった経営にかかわる部分での報告資料作成は、Excellentがないと何もできませんね。

私たちがExcellentを信頼している理由として「きちんとログが取れる」ということがあります。「誰がいつ、どういった条件で何件データを抽出したか」が残る。万が一、情報漏洩が起こってしまった場合はログが命綱になります。不正アクセスされてしまった場合、ログが残っていれば早期発見・対策が可能になるからです。

データベースからのデータ抽出やログなどは、普段ツールを使用する上では意識することのない機能です。私たちも普段あまりどこでExcellentを使用しているのか意識していなかったのですが、一度Excellentが止まってしまったときは大騒ぎになりました。そこで初めて、Excellentが我々にとって大事なツール、止められないツールなんだなと認識しましたね。

普段は目立たないところで意識せずに使っているツールだからこそ、ないと困る。
そういった意味で、弊社にとってExcellentは空気のような存在のBIツールです。

グループ会社のシステムを担当する企業で働いています。そのため実際にWebQueryを操作しているのはグループ会社の方ですね。

グループ会社ではWebQueryを地域ごとの売上データを確認することに使うことが圧倒的に多いです。以前はフォーキャスト（予想、見込み）を作成して製品を製造していたのですが、新型コロナウイルス流行で予測が非常に立てにくくなっています。そのため、売上という絶対的な「結果」をみて、これからどうするかを考えています。現在は売れたものをどんどん生産していくというスタイルです。

またWebQueryを在庫確認に使うこともあります。グループ会社の製品はクリスマスシーズンに在庫が「0」になったものがたくさんあり、最初はシステムエラーを疑ったのですが、有難いことに実際によく売れて在庫「0」になっているだけでしたね（笑）。

このようにリアルタイムでデータを確認できることは、今後どのような方針を取るか素早い判断を下す上でも重要です。
頻繁に使用していますが、WebQuery自体のシステムトラブルが少ないことが気に入っています。

弊社は住宅ローン等の信用保証に関する業務を行う企業です。

Excellentは蓄積された様々なデータを抽出し、過去と現在の状況比較に使ったり、資料を作成するのに使用しています。具体的に言うと「3年前こういう状況だった人は今どうなっているのか」といったようなことを比較したり変化を追うことで統計用データの材料をつくったり、監査に使うためのユーザー一覧の作成、現時点で手続きが終わっていない人がいないかといったステータス管理ですね。そういった社内で使用する書類の材料をExcellentで抽出/作成しています。

Excellent導入以前に抱えていた課題にBIツールの運用・保守にコストが掛かってしまう、ということがありました。

Excellent導入以前から別の企業のBIツールも使用しているのですが、そちらのライセンス追加を検討した際に費用が高額であることが課題となっていました。またデータ項目や処理が変わった場合、システム部門に依頼して定型処理を修正してもらっていたのですが、少しの修正に開発費用とともに時間もかかってしまうという悩みもありました。

このように経済的にも時間的にもコストが掛かってしまうという課題を解決するために

①現在のBIツールより手頃な価格でライセンス追加できる
②システム部門に依頼せずとも定型処理の修正ができる

BI製品を探していました。

グループ会社での導入実績があったExcellentは上記の課題が解決できることに加えて、以前から使用しているBIツールとは異なり、自由検索が標準装備されていて複雑な条件設定も可能であったことが魅力的でした。

またお客様への通知書を作成するのにExcellentの帳票デザイナーを使用しているのですが、日付や金額といった特定の部分を変えて印刷するのにExcelマクロを使わずにできるのが便利ですね。Excel関数も組み込め、データをExcel上で直接展開できるので資料が作りやすいです。

エンドユーザーもExcellentを使いこなせるよう積極的にセミナーに参加しているので、今後も継続して使っていきたいですね。

化学工業の機械を製造する企業のシステム部に所属しています。

情報システムとしては、ユーザーから依頼を受けて定型処理の作成や修正を行っています。作成された定型処理の数は大体100個くらいですかね。基本的にWebQueryでは基幹システム上で確認できない切り口でデータを確認するような使い方をしています。そのためエンドユーザーは定型処理をクリックしてデータを抽出しています。

経理部門は財務関係のデータを、製造・設計に関わる部署は在庫部品の管理や工事データに紐づいているお金のデータを確認しています。
管理部門は工事に掛かる費用の管理、例えば今月受注したデータを抽出し、その金額や進捗の度合いを確認していますね。受注に関するデータは管理部門で全て把捉できるようになっています。
また品質管理部門は、製品を出荷するにあたっての品質管理をするために抽出したデータをExcel形式でダウンロードし、チェックシートのような形で使用しています。

このようにWebQueryを使用する部門や抽出するデータは多岐にわたります。

以前は別の製品を使用していたのですが、処理速度が遅くなっていたこと、またデータ処理の追加や改善など、作業は全てベンダーに依頼しないとできなかったことから「自分たちでできるならばできた方がいいよね」という意見があり、WebQueryの導入を検討しました。

導入の決め手は、リアルタイムで在庫を確認することができるからです。導入時に検討した他の製品は夜間に必要なデータをバッチでコピーして、それを見るような仕様だったのですが、在庫の有無はリアルタイムで状況がわからないと意味がありませんからね。

WebQueryを導入してからは処理速度も改善されましたし、GUIも見やすくなったことから操作がしやすくなりました。仮にSQLが分からなくても処理が作成しやすいのが良いと思います。

オートリースを取り扱う会社のシステム部に所属しています。

WebQueryは全社員に向けて開放しています。エンドユーザーが主に使用するのは定型処理ですね。数えてみたら現在は900本弱の定型処理がありました。

他部署からの依頼を受けて定型処理を作成していますが、弊社は社員の半数以上が営業なこともあって営業からの依頼が多いです。

自由検索画面は管理系・企画系・本社系の部門には開放しています。経理部は自分たちで会計処理などの定型処理をつくっているので、WebQueryはデータの専門家でなくても操作できる製品だと思います。

弊社では基幹システムで抽出できないデータをWebQueryを使って抽出しています。基幹システムを構築する際に搭載できなかった機能をWebQueryで補っているようなイメージです。

抽出したデータは、リース期間中に生じた情報の確認に使っています。

一般的なリースとオートリースの違いを説明すると、前者はお客様の代わりに物品を購入し貸し出します。しかしオートリースの場合、リース期間中に車に対する税金や車検、メンテナンスが発生したり、関連する法律が変わることがあります。弊社においてはそれらのデータをWebQueryで抽出し、分析して社内外の資料作成に使用しています。他にも毎月の請求情報や社内チェック用のデータ――例えばリース期間の途中に自賠責保険や車検に合わせて保険をかけたりする際のチェック用データなど――を抽出したりもしていますね。

WebQueryを使ってもう約20年になりますが、その間に基幹システムのリニューアルがあり、実はBI製品の見直しも行われました。しかし他の企業の製品だと値段が折り合わなかった部分もあり、現在もWebQueryを使っています。

価格が手頃であり、画面からのクエリ実行が簡単であること。これがWebQueryを長年使い続けている理由です。

通信システムの設計から保守まで行う企業で、半導体などの部品を仕入れて売る部署のシステムを担当しています。

弊社ではWebQueryで基幹システムそのものを参照しています。そのため現場系の部署では何がいくら売れたのかをリアルタイムで確認できます。経理部ではひと月当たりの売上を抽出して月次帳票を作成していますね。

WebQueryを導入したきっかけは、私が開発したシステムからの切り替えを検討していたからです。社内でスクラッチ開発したシステムは現場の要望を細かに反映できる一方、開発者がいなくなるとメンテナンスが困難になります。そのためメンテナンスの負担を軽減する目的でパッケージ製品のWebQueryを導入しました。

現時点では全ての業務をスクラッチ開発システムからWebQueryには切り替えられてはいないので、スクラッチ開発システムとWebQueryを組み合わせながら使用しています。

例えば基幹システムから売上データを抽出し請求書に重ねる業務があるのですが、基幹システムでは戻しようのないエラーデータが発生することがあります。その際、基幹システムにエラーとなったデータを上げ直すというシステムの内、エラーデータを抽出する部分でWebQueryを使用しています。エラーデータは1日1000件くらい生じるのですが、今までは手動で修正をしていました。スクラッチ開発システムとWebQueryを組み合わせることでこの作業を自動化できたのはよかったですね。

他にも英語の注文書を作るのに外貨発注データをWebQueryで抽出してWebデータベースソフトに読み込ませるといった使い方もしています。あとは毎日決まった時間に自動でCSVデータを吐き出すバッチ処理や定型検索で売上明細を確認する、といった基本的な使い方ですね。

作業の自動化とユーザーが簡単にデータを抽出できる。
この2点による作業の効率化・簡便化が弊社におけるWebQuery導入の功績だと思います。

社宅などの物件を管理する業務においてExcellentを使用しています。

以前はグループ企業が作成したシステムを使っていたのですが、サポートが切れてしまったため、ベンダーさんと相談して保守が容易であるという点でパッケージ製品で対応することにしました。その際「帳票ツールとして使いやすい」と勧められたため、基幹システムを導入するタイミングでExcellentを導入しました。

Excellent導入後にデータを拾い出し帳票を作成しましたが、コツをつかんでしまえば検索条件が直感的に選べるため、評判通り使いやすい製品だと感じました。

現在は定型処理を中心に使用しています。
抽出しているのは物件の契約内容や入金/支払のデータです。抽出した支払のデータは経理システムに継ぎ込み、基幹システムのデータとの間に齟齬がないかを毎日確認しています。契約情報も日常的にExcelに落とし込んでいますね。
その他、月に2～3回、請求関係や振替伝票関係の帳票を使用しています。

弊社は物流企業としてグループ企業の製品を主に運送していますが、倉庫での荷物の輸送/運送/保管、海外法人や子会社の業務管理、他の物流企業とのやり取りなども行っています。

主なユーザーは倉庫拠点のマネージャーや支援社員、本部の管理部門です。彼らは入出庫などの物流実績の確認や売上/仕入れなどの収支分析を行っています。WebQueryを営業所や本社の一部で使っていますが、数字をたくさん扱う本社の経理はExcellentを使用しています。

物流実績は物流のシステムから倉庫のある期間に入荷/出荷の数量がどれだけあったかを保管荷物数の推移などから抽出/分析し、それをもとに人手や取引先との仕事量の調整して業務の効率化に役立てています。収支分析は売上/債務/会計の仕組みからそれぞれデータを連携しExcellentサーバーの中にデータを日々蓄積して利用目的に応じて抽出しています。例えば売上と仕入れを比較することで収支を把握し、月別や拠点別、昨年との対比を行って分析したりしていますね。

以前は別のBIツールを使っていたときはレスポンスに不満があったのですが、WebQuery/Excellentにしてからはだいぶ改善されました。また以前のBIツールは専属の人を決めておかないと管理が大変だったのですが、今はツールの管理も難しくないのでそういった手間もなくなりました。

現場にはまだまだPCやITに対して苦手意識がある人が少なくないものの、自分でデータ抽出できる社員が出てきたり、部店長やマネージャークラスの会話で「そのデータはWebQueryで出せるよ」といった発言があったりするので、製品自体は社内で浸透してきたのではないかと思います。

今後はデータの活用範囲を拡大して需要が高まっている通販など新しい業務でのデータ活用や、さまざまなデータをさまざまな視点で収集・分析して業務効率をさらに向上させていきたいです。

弊社は合成樹脂を製造しています。

WebQueryを導入する以前は、以下のような課題がありました。

課題1	売上報告資料を製品の用途別でまとめる必要があるが、基幹システムには製品の種類ごとの情報しかないため、基幹のデータを見ながら丸一日手作業で作成するしかない
課題2	資料作成が手作業であるためミスが発生しやすく、データの信頼性が低い
課題3	作成者ごとに資料のフォーマットがばらつく

以上のことから資料作成の自動化・工数削減は必須でした。

そんな時たまたまWebQueryの電話営業があり、ニーズが互いに合致したことからデモを行ってもらい、導入の運びとなりました。
上記の課題はWebQueryの中に「用途」のテーブルをつくり基幹システムと結合させるという営業からの提案を受け、それを実施することで解決しました。

導入後は丸一日かかっていた資料作成が5～10分程度まで短縮されました。それにより今まで資料作成に割いていた時間を営業本来の業務に使えるようになりました。
またデータへの信頼性が高くなったため「どれだけ売り上げたか」ということだけではなく「予算をどれくらい達成できたか」という観点で施策に取り組めるようになりました。

現在のメインユーザーは営業で、週一で売上を確認し資料を作成しています。そこで予算に対し目標がどのくらい達成されているのか、また乖離しているのかといった部分を確認しています。
またデータベースに基幹業務データを投入することで、営業部門以外の生産系の部門でもデータ活用を検討・実施できるようにしはじめました。例えば効率のよい作業計画を立てるために工場の作業時間の統計を取ってWebQueryで分析したり、製品を作る際の材料の配合をテーブルの結合や条件を設定して確認できるようにしたりしています。

WebQueryは最後に定型処理を使った人の名前と時刻が画面に表示されるところが利用者や利用頻度を確認できるので気に入っています。導入当初はログレベルでログイン頻度を把握し、あまり使っていない人には使ってもらうよう働きかけたりもしていました。またグラフィカルで事細かに説明せずとも直感的に使え、ピボットや項目の追加・削除などの操作性もいいですね。

今後はリモートコネクトによってリアルタイムのデータがみられるようにしたり、ポータルサイトでポートレットを使用して売上が表示できるようにしたりしていこうと考えています。

食肉卸売企業として、牛肉や豚肉の買い付け、加工、販売、流通、輸出を行っています。

弊社では事務員さんがメインでExcellentを使用しています。

Excellentでは売上や在庫がどうなっているのかを確認するほか、得意先のシステムに合ったかたちで明細を作成するということを行っています。食品トレーサビリティシステム(※)の出荷や売上のデータをExcellentに引っ張ってきて、それをマクロで加工するという使い方です。定型処理自体は事務員さん自身で使いやすいように自由に作ってもらっています。

※食品トレーサビリティシステム
食品の品質管理のために生産から消費までの各段階の入出荷を記録し、流通経路を追跡するシステム。

以前は明細ひとつひとつにデータを手入力していました。

しかし入力項目には牛や豚一頭ずつ割り振られている10桁の個体識別番号のように間違えると何かあったときに大変なことになるものもあり、入力の負担になっていました。
また先述したように得意先ごとにフォーマットが異なっていることも入力に時間がかかる理由のひとつでした。

Excellent導入後は食品トレーサビリティシステムから個体識別番号をExcellentにそのまま反映できるようになり、時間短縮とともにデータに対する信頼性も向上しました。
またシステム上で出荷になっているのに持っていき忘れた荷物があった場合、他のシステムのデータと矛盾が生じるのでエラーになるようにしているのですが、そういったチェックも以前に比べてしやすくなりました。