組み込みアナリティクスに最適な Power BI の代替製品とは

真の組み込み型アナリティクスとは、単なるダッシュボードのことではありません。それは、ユーザーが自信を持って意思決定できるようにする体験のことです。データがストーリーとなり、アプリケーションそのものが差別化要素となる――それこそが真の価値です。

本記事では、各種BIプラットフォームが、製品内でアナリティクスを「接続・埋め込み・共有」する際に、どれほどスムーズに、あるいは困難に動作するかを徹底的に解説します。インサイトを「正しいタイミング」「正しい場所」「正しいユーザー」に届けるために、本当に必要な要素とは何かを明らかにします。

ここでの選択は単なる裏方ツール選びではありません。アプリケーションに組み込みアナリティクスを導入するということは、製品のアイデンティティを形成し、ユーザーの信頼に影響し、さらには開発チームの負荷に直結します。ここでは、よくある製品カタログの売り文句ではなく、実際の導入現場で現れるリアルなトレードオフを取り上げていきます。

 

 

2025年、なぜ Power BI では不十分なのか

Microsoft製品を使っている多くの企業にとって、Power BIは「デフォルトの選択肢」に思えるかもしれません。その機能は強力で、普及率も高いツールです。しかし、自社製品にPower BIを組み込んでエンドユーザーに提供しようとすると、さまざまな妥協が必要になることに気づかされます。

実際のところ、Power BIのブランディングは常に前面に出ており、自社アプリのアイデンティティを損ないます。また、レポートの閲覧や共有にはユーザーライセンスが必要で、レポートのデプロイも手動かつ技術的な負荷が大きく、カスタムスクリプトやAzureサービスへの依存度が高まってしまいます。

その結果、アプリ本体と分析機能の間に一貫性のない“分断された体験”が生まれてしまいます。「最も手軽そうに見える選択肢」が、最も完成度の高い統合型ソリューションに繋がるとは限らないのです。

 

ブランド制限の問題

完全なホワイトラベル（OEM）型アナリティクスをPower BIで実現するのは、実際には非常に困難です。

Power BIの埋め込みでは、基本的にiframeを利用する構造となっており、Microsoftのブランディング要素を完全に非表示にすることができません。 そのため、ダッシュボードはアプリの一部というより、「Power BIの一部」としての印象が拭えません。

あるユーザーレビューでは、Power BIの埋め込みによって「ユーザー体験のコントロールを失い、パフォーマンス上の問題が発生し、コストの見通しも立たなくなる」と、率直な指摘がなされています。

関連記事： 2025年に必要な組み込みアナリティクスの5つの重要機能

 

複雑なコンテンツのデプロイ

近年のBIソリューションでは一般的になっている自動コンテンツ配信とは対照的に、Power BIでは各クライアントごとに手動でREST APIによるスクリプトを組む必要があります。

データを使える形に変換する段階でも、複雑さはさらに増していきます。Power BI内蔵の Power Query Editor では高度なデータ変換処理に限界があり、開発者は結局、Azure Data Factoryのような別のデータ連携プラットフォームに手を出す必要が出てきます。学習・運用の負担が増し、開発リソースを圧迫します。

 

わかりにくい価格体系

Power BIの料金体系は、Power BI Pro、Premium、Fabricなど複数の階層が存在しており、その違いや最適なプランの選定が非常に分かりにくくなっています。正確な費用予測も困難であり、将来的なスケーラビリティやROI（投資対効果）の判断を難しくします。

 

Power BIの基本的なプラン構成に加えて、特定のユースケースに応じた独自の料金モデルが存在します。

• 組み込みアナリティクスの価格

  組み込み用途では、利用量に応じた従量課金制が採用されています。具体的には、AzureのSKU（A1〜A6）に基づいて、専用の処理キャパシティを購入する必要があります。この「容量ベース」の課金モデルは、小規模で利用量が一定のアプリには適していますが、ユーザー数の急増や急激な成長が発生すると、コストの予測が困難になります。

• 共有ライセンス

  ダッシュボードやレポートを他のユーザーと共有する場合、**Power BI Proライセンス（1ユーザーあたり月額10米ドル）**が必要です。一見リーズナブルに見えても、社内の多くのメンバーにアクセスを提供し始めると、ライセンス費用が急速に積み重なっていきます。

 

製品の複雑さ

Power BIは確かに強力なツールですが、その豊富すぎる機能群が習得のハードルを上げているのも事実です。特に新しいユーザーにとっては、操作画面が圧倒的に感じられ、結果として全社的な定着や習熟が進みにくくなります。

その真価を発揮するには、ドラッグ＆ドロップ操作を超えた使いこなしが必要です。たとえば：

• M言語（データ変換処理に使用）

• DAX（Data Analysis Expressions）（カスタム計算の作成）

といった専門的な言語の習得が不可欠となり、チームに専用のトレーニングやスキル開発の負担が発生します。

 

ベンダーロックインの懸念

Power BIは、Microsoft AzureおよびFabricエコシステムと深く統合された設計となっています。これは、Microsoft環境に完全に依存している企業にとっては大きな利点ですが、逆に言えば、他のクラウドやツールへの移行が難しくなり、強いベンダーロックインが発生するリスクもあります。エコシステムに引き込まれることで、将来的な自由度や技術的選択肢が制限される可能性もあるのです。

 

このような状況により、将来的に他のアナリティクスソリューションへ移行したり、非Microsoft系のテクノロジーと統合したりする際に、時間・コスト・労力の面で大きな障壁が発生します。その結果、テクノロジースタックが進化していく中で、アーキテクチャの柔軟性が制限されるリスクがあるのです。

 

組み込みアナリティクスに最適な Power BI の代替製品

ここまででPower BIの制約を整理してきましたが、ここからは、ソフトウェア製品や社内アプリに組み込める主要なアナリティクスプラットフォームを紹介します。

 

Yellowfin：誰でも使える組み込みBI

Yellowfinは、最初から「ネイティブな組み込みアナリティクス」に特化して設計されたBIプラットフォームです。

ユーザーに違和感を与えず、アプリの中に溶け込むように組み込める設計思想を持っており、あなたの製品ブランドやユーザーからの信頼を損ないません。

さらに、ノーコードで実現できる完全なホワイトラベル化や、すぐに使えるセキュアなマルチテナント基盤も標準装備しています。

 

しかし、Yellowfinのビジョンはさらに先を見据えています。Yellowfinが目指しているのは、アナリティクスを「自然な対話体験」にすることです。たとえば、**自然言語クエリ（NLQ）**では、ユーザーは質問を“話すように”入力するだけで、AIがデータを読み取り、平易な言葉でサマリーを返してくれます。また、データストーリーテリング機能により、単なるグラフではなく、インサイトの背景にあるストーリーや文脈を提示し、ユーザーを“答え”に導いてくれます。

単にBIを「後付けの機能」として扱うのではなく、製品に本質的に溶け込んだ一部としてアナリティクスを体現したい――そんな思想を持つ開発者・企業にとって、Yellowfinは最適な選択肢です。

Tableau：美しさの代償は高コスト

Tableauは、洗練された美しいビジュアライゼーションで高く評価されており、深いデータ分析を好むチームには特に人気です。

その高い表現力により、エンドユーザーが自由にレポートを構築・探索するユースケースでは自然な選択肢となります。

ただし、Tableauをアプリに埋め込む際には、相応のオーバーヘッドが発生します。

• Tableau Serverの運用（または Tableau Cloudの利用）が必須

• ホスティング、セキュリティパッチの管理、ダウンタイム対策 など、他のサービス同様の運用負荷が発生

単に「埋め込むだけ」では済まず、継続的な運用とコスト負担を覚悟する必要があります。

Yellowfin BIとTableauのダッシュボード比較

Tableauは埋め込み用のAPIやテーマ設定機能を提供していますが、ダッシュボードには特有の「Tableauらしさ」が残る傾向があります。実際、多くの開発者が「どんなにCSSでカスタマイズしても完全にはTableau感を消せない」と感じており、アナリティクス部分が製品に統合された体験というより、別の製品が埋め込まれているように見えるという課題があります。

 

コスト面での懸念

コスト面も大きな検討ポイントです。Tableauの従来のライセンス体系は「ユーザー単位」での課金となっており、社内チームでの利用にはまだ現実的でも、数百〜数千人の外部ユーザーにダッシュボードを公開する場合には、極めて高額になります。

また、Tableauが新たに導入した「セッションベース（利用回数に応じた従量課金）」モデルであっても、埋め込み用途で頻繁に利用されるケースではコストの削減効果は限定的です。

こうした背景から、開発チームの中には「スマホで十分な場面で、一眼レフカメラを使っているようなもの」と表現する声もあります。

技術的には優れていても、シンプルな埋め込みニーズには過剰なことが多いのです。

まとめると、Tableauは圧倒的なビジュアル表現力と豊富なチャートオプションを備えていますが、軽量かつ文脈に沿ったインサイト提供を求める埋め込み用途においては、“やりすぎ”に感じられることもあります。

その強みは、あくまで「アナリストが深く掘り下げる」ためのものであり、他の製品に自然に溶け込むようなアナリティクス体験とは方向性が異なります。ライセンス体系にもその設計思想が反映されています。

関連記事： YellowfinがTableauを補完してアナリティクスユースケースを拡大する方法

 

Looker：開発者に支持されるBI

Lookerは、独自のセマンティックモデリングレイヤー「LookML」を中心に設計されている点が特徴です。

これにより、チームがビジネスロジックやKPI定義を一度設定すれば、すべてのレポートで一貫した形で活用できるようになり、データガバナンスの観点で大きな利点があります。

また、Lookerは「APIファースト」な設計となっており、ほとんどの操作をプログラムから制御できる点も魅力です。さらに、Google Cloudとの統合が強力で、開発チームにとっては非常に扱いやすいBIと言えるでしょう。

 

埋め込みアナリティクスにおける課題

ただし、Lookerを埋め込みBIとして使う際には、いくつか明確な課題があります。

• UIカスタマイズの制限：埋め込みダッシュボードは多くの場合、LookerのデフォルトUIを踏襲したiframeで表示されます。テーマ設定の自由度が低く、完全なホワイトラベル化は困難です。

• 学習コストが高い：LookMLを習得するにはかなりの時間と専門知識が求められ、専任のデータエンジニアがいないチームでは、構築・保守に苦労するケースが少なくありません。

• スケーリングコストの高さ：Lookerも基本は「ユーザー単位」の課金モデルであるため、多数の外部ユーザーに分析機能を提供するとコストが急上昇する恐れがあります。

実際、Lookerの埋め込み機能は、高度なデータモデリングが必要で、Google Cloudに深く依存しているエンタープライズ企業に最適とされています。

多数のダッシュボード間でロジックを共通化したいケースでは優れた選択肢ですが、UIの自由度やコスト面では注意が必要です。

 

Sisense：強力なバックエンド、課題のあるフロントエンド

Sisenseは独自の「ElastiCube」エンジンを活用し、大規模データの処理に強いバックエンド性能を持つBIツールです。

クラウド・オンプレミス・ハイブリッドなど柔軟なデプロイ方式に対応しており、JavaScript API や Compose SDK を活用した“ヘッドレス”な埋め込みも可能です。ブランドに合わせたホワイトラベルにも対応しており、開発者にとっては扱いやすい選択肢です。

 

埋め込みBIの現実チェック

とはいえ、Sisenseを使って本当に“ネイティブな埋め込み体験”を実現するには、いくつかのハードルがあります。

• ノーコードとは言い難い：Gartnerのレビューによると、「カスタムビジュアライゼーションの追加」や「UIの装飾」といった比較的シンプルな操作ですら、大量のJavaScript記述（ウィジェット含む）が必要になるケースが多いとのこと。

  標準機能でまかなえない場合、エンドユーザーのUI要件を満たすには開発者の工数負担が大きくなる可能性があります。

• 頻繁なアップデートが運用に影響：多くのレビューで指摘されているのが、「アップデートの頻度が高く、既存の埋め込み実装が壊れることがある」という問題です。定期的な保守作業が必要になり、安定した稼働を維持するには運用面での労力がかかります。

• パフォーマンスの懸念：大規模データへの対応力はある一方で、iframe経由でのダッシュボード読み込みに時間がかかるとの声もあります。ユーザー数やダッシュボードの複雑度が上がると、第三者製ツールを使っている感覚をユーザーに与えてしまう可能性があります。

総じて、Sisenseは高性能な組み込み分析基盤を提供しますが、「ドラッグ＆ドロップで素早く導入できる」「UIを柔軟にカスタマイズしたい」といったニーズが強い場合は、導入前にこれらの点を慎重に見極める必要があります。

 

ThoughtSpot：検索ドリブンのパワー、ただし課題も

ThoughtSpotは、「検索ベースのアナリティクス」アプローチで独自のポジションを築いており、AIによるインサイト探索とThoughtSpot Embeddedという専用組み込みソリューションを提供しています。

ローコードAPIでインタラクティブなダッシュボードをアプリに簡単に組み込める点は、ソフトウェア製品の付加価値を高めたい開発チームにとって大きな魅力です。

 

埋め込みのしやすさに潜む落とし穴

「検索してインサイトを得る」という体験は魅力的ですが、開発面では以下のような制約があります。

• ビジュアライゼーションの制限：ThoughtSpotは自然言語クエリから素早くビジュアライズを生成する点では優れていますが、PeerSpotのレビューでは、他のベンダーと比較してカスタマイズ性が低く、独自の見た目やブランド表現を実現しにくいとの声が多数挙がっています。UIの細かい調整には工夫が必要です。

• データモデリングの難しさ：エンドユーザーからは「使いやすい」と評価される一方で、開発者側からは「データソースの変更やモデル修正がしにくい」という不満が出ています。たとえば、データの読み込みに中間レイヤーが存在しないため、DB側で障害が起きるとダッシュボード全体が不安定になるといった指摘があります。

• 従量課金制のコスト不安：ThoughtSpotの料金モデルは従量課金型で、ユーザーが行ったクエリやアクセスしたデータ量に応じて課金されます。適度な利用なら理想的ですが、数百の外部顧客に利用される高トラフィック環境では、コストが一気に跳ね上がるリスクがあります。

総じて、セルフサービスで検索型のインサイトを提供したい場合には有力な選択肢です。しかし、ビジュアライズのカスタマイズ、柔軟なデータモデリング、予測可能なコストといった観点では、導入前に慎重な検討が必要です。

 

ボーナス：組み込みアナリティクスを選ぶ前に自問すべき3つの質問

単に「技術的に動くか」ではなく、「戦略的に正しい選択か」を見極めるために、以下の3つの質問を自問してみてください。

 

1. ユーザーが“賢くなった”と感じられるか？

分析プラットフォームは、エンドユーザーにとってどんな体験を提供するか？

ただ静的なダッシュボードを提示して「見るだけ」の受け身な体験にとどまっていないか？

それとも、ユーザーが自ら探索し、問いを立て、会話できるようなツールになっているか？

目的は単なる「表示」ではなく、「ユーザーの力を引き出す」ことです。

 

2. 実装・運用にかかる“本当のコスト”は？

ライセンス費用だけを見ていませんか？

実際には、以下のような隠れたコストも重要です：

• 開発者の学習コスト

• インフラの維持管理

• 長期的な運用の手間や対応工数

開発者にとって快適な体験（DX）であるかどうかは、トータルコスト（TCO）に直結します。

関連記事： 組み込みアナリティクスでTCOを削減し、ROIを向上させる方法

 

3. 既存の技術スタックと共存できるか？

そのプラットフォームは、あなたの技術基盤に自然に馴染むでしょうか？あるいは、ベンダーロックインを生み出し、技術選定の自由を奪う“モノリシックな存在”になっていないでしょうか？

理想的なのは、柔軟に組み合わせられる“コンポーザブルな構成要素”として機能すること。

既存のシステムとスムーズに統合でき、将来の進化にも対応できる必要があります。

 

決断のとき

組み込みアナリティクスを導入するにあたり、Microsoftの標準BIツールであるPower BIは、多くの企業にとって馴染み深い出発点かもしれません。

しかし、専用のPower BI Embeddedプランを使ったとしても、できることは基本的な「コンテンツの統合」にとどまります。

ユーザー体験は、あらかじめ作成されたレポートを受動的に閲覧することが中心であり、

本当の意味での自由なセルフサービスBIや、アプリと一体化したブランディングを実現するには限界があります。

開発者にとっても、たとえ“そこそこの一体感”を実現するだけでも、APIとの格闘やAzure周辺サービスの扱いに多大な労力が必要となり、結果としてTCO（総所有コスト）が膨らんでいきます。

アーキテクチャ面でも、Power BIはMicrosoftエコシステムへの依存を強める“モノリシック”な構造を持っており、柔軟性や将来的な進化性を重視する企業にとっては適していません。

関連資料：Power BIの代替手段：Yellowfin 移行ガイド

 

よくある質問（FAQs）

Microsoft Power BIとは？

Power BIは、Microsoftが提供するビジネスインテリジェンス（BI）プラットフォームであり、BIダッシュボードやデータビジュアライゼーションを通じて、業務データの可視化と分析を行う代表的なツールです。

2011年に「Project Crescent」という名称で登場し、2013年のMicrosoft 365との連携や、後のAzure Cloudとの統合によって、今日ではSaaS型アナリティクススイートの中核を担う存在となっています。

現在のPower BIは、**複数のライセンス形態と製品階層（Pro、Premiumなど）で提供されており、最近ではMicrosoftのクラウドベースの新アナリティクスプラットフォーム「Fabric」**にも統合されています。Fabricは、データの保管や加工機能を含む包括的な分析基盤として、Power BIの機能をさらに強化する役割を担っています。

組み込みアナリティクスの観点では、「Power BI Embedded」という専用エディションが用意されており、Power BIのダッシュボードやレポート、タイルを自社アプリケーションに統合することが可能です。

私たちは以前、Power BI Embeddedについてその特徴、課題、活用例を詳しく解説し、Yellowfin BIとの比較記事も公開しています。ご関心のある方は、ぜひ以下をご覧ください。

関連記事：Power BI Embedded は自社に最適？比較ガイド

 

「組み込みアナリティクス」とは？

ツールを比較する前に、まず「組み込みアナリティクス（Embedded Analytics）」が何かを正しく理解することが重要です。

組み込みアナリティクスとは、データ分析機能やビジュアライゼーションを、別のソフトウェアアプリケーション内に直接組み込む技術です。

従来のBIツールは、別画面で専用ソフトを立ち上げる必要がありましたが、組み込み型では、ユーザーが日常的に使用するアプリの中で自然に分析を行えるようになります。

このアプローチは、ソフトウェアベンダーやプロダクトマネージャーにとって、「自社開発するか、外部ツールを組み込むか」という悩み（いわゆるビルド vs バイ問題）を解決します。

自社開発は多くの時間・コスト・専門知識を要しますが、既存のBIプラットフォームを組み込むことで、高機能かつ最新の分析体験を、自社アプリに簡単に統合できるのです。

 

組み込みのレベルには段階があります：

• コンテンツ統合（Loose Integration）：もっとも基本的な形です。あらかじめ作られたダッシュボードやレポートを、iFrameなどでアプリに埋め込む方法です。導入は早いですが、「別アプリの画面を覗いている」ような印象が残ることもあります。

• アプリケーション統合（Tight Integration）：アナリティクスとアプリがナビゲーションや認証レベルで連携し、一体化したユーザー体験を提供できるレベルです。

• コンポーザブルアナリティクス（Composable Analytics）：最先端の統合形態で、APIを使って完全にカスタムなフロントエンドを構築します。

  分析ロジックはBIエンジンが担いますが、UIはすべて自社ブランドに合わせて白ラベル化され、ユーザー体験を完全にコントロールできます。

関連記事：組み込みアナリティクス究極のガイド: 組み込みBIのためのスターターキット