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オンプレミス型のアプリ解析ツールとは?

アプリ解析ツールとは、スマートフォンやタブレット向けのアプリケーションがどのように使われているかを調べて、改善に役立てるための道具です。利用者の行動パターンや画面の閲覧状況、機能の利用頻度などを記録して、数字やグラフで見える形に変換します。 オンプレミス型のアプリ解析ツールは、企業が自社で管理するサーバーやコンピューターに設置して使う形式のことを指します。インターネット上のサービスを利用するのではなく、社内の設備に専用のプログラムを入れて運用する方法です。自社の情報を外部に出さずに管理できるため、金融機関や医療機関など、取り扱う情報の安全性を特に重視する企業で採用されています。社内の技術担当者が直接設定や管理を行えるため、独自の要件に合わせた調整がしやすい特徴があります。
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オンプレミス型のアプリ解析ツールとは?

更新:2026年01月21日

アプリ解析ツールとは、スマートフォンやタブレット向けのアプリケーションがどのように使われているかを調べて、改善に役立てるための道具です。利用者の行動パターンや画面の閲覧状況、機能の利用頻度などを記録して、数字やグラフで見える形に変換します。 オンプレミス型のアプリ解析ツールは、企業が自社で管理するサーバーやコンピューターに設置して使う形式のことを指します。インターネット上のサービスを利用するのではなく、社内の設備に専用のプログラムを入れて運用する方法です。自社の情報を外部に出さずに管理できるため、金融機関や医療機関など、取り扱う情報の安全性を特に重視する企業で採用されています。社内の技術担当者が直接設定や管理を行えるため、独自の要件に合わせた調整がしやすい特徴があります。

オンプレミス型のアプリ解析ツールの機能

オンプレミス型のアプリ解析ツールの機能には、利用者の行動追跡やデータの集計表示などがあります。この段落では、具体的な機能を紹介します。

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利用者の行動記録機能

利用者がアプリ内でどのような操作をしたかを詳しく記録する機能です。画面のどの部分をタップしたか、どのボタンを押したか、どのくらいの時間その画面を見ていたかなどを自動的に保存します。アプリを起動してから終了するまでの一連の流れを時系列で追跡できるため、利用者がどのような目的で使っているかを理解する手がかりになります。社内のサーバーに記録されるため、データの保管場所を完全に管理できる安心感があります。オンプレミス型では、記録する項目を自由に設定できるため、自社の分析目的に合わせた細かな調整が可能です。

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画面ごとの閲覧状況分析機能

アプリ内の各画面がどれくらい見られているかを調べる機能です。トップ画面や商品紹介画面、設定画面など、それぞれの画面の閲覧回数や閲覧時間を集計します。多くの利用者が訪れる人気の画面と、あまり見られていない画面を区別できます。たとえば、重要な情報を掲載している画面の閲覧数が少ない場合、配置場所や導線に問題があると判断できます。オンプレミス型なら、社内の他のシステムから取得した顧客情報と組み合わせて、属性ごとの閲覧傾向の違いを分析することも可能です。

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利用者の属性別集計機能

年齢層や性別、地域、利用している端末の種類など、利用者の属性ごとにデータを分けて集計する機能です。どの属性の利用者がどの機能をよく使っているか、どの属性で離脱が多いかなどを把握できます。具体的には、20代の利用者と50代の利用者で操作の流れがどう違うか、スマートフォンとタブレットで使い方にどんな差があるかを比較できます。自社で管理している会員情報と連携させることで、より詳細な属性での分析が実現します。外部サービスではデータの組み合わせに制限がある場合も、オンプレミス型なら自由に設定できます。

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エラーや不具合の検知機能

アプリが正常に動作しなかった場合や、予期しない動きをした場合を自動的に検知する機能です。画面が正しく表示されない、ボタンを押しても反応しない、途中で強制終了してしまうなどの問題が発生した際に、その状況を詳しく記録します。一例として、特定の端末や特定の条件下でだけ発生する不具合を発見できます。問題が起きた時刻や利用者の操作内容、端末の状態などの情報が残るため、原因の特定と改善に役立ちます。社内の開発チームと情報を共有しやすく、素早い対応が可能になります。

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利用頻度や継続率の測定機能

利用者がアプリをどのくらいの頻度で使っているか、使い続けているかを測定する機能です。毎日使う利用者がどれくらいいるか、1週間に何回使われるのが平均的か、初めて使った人のうち何割が1ヶ月後も使い続けているかなどを数字で把握できます。実際に、新しい機能を追加した後に利用頻度が増えたか減ったかを確認することで、改善の効果を測れます。長期間のデータを蓄積して傾向の変化を見ることで、季節による変動や、更新による影響を分析できます。オンプレミス型なら、データの保管期間に制限がなく、何年分でも保存して比較できます。

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収益に関連する行動の追跡機能

商品の購入や有料サービスの申し込みなど、売上につながる操作を特に重点的に追跡する機能です。利用者がどの経路で商品ページにたどり着き、どのタイミングで購入を決めたかを詳しく分析できます。たとえば、広告をクリックして訪れた利用者と、検索から訪れた利用者で購入率に差があるかを比較できます。購入に至らなかった場合は、どの段階で離脱したかを調べることで、改善すべき箇所を特定できます。社内の販売管理システムと連携させることで、購入後の配送状況や顧客対応の情報とも組み合わせた分析が可能です。

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独自指標の設定と計算機能

企業が独自に定めた評価指標を設定して、自動的に計算する機能です。標準的な解析ツールには用意されていない、自社の業務に特有の測定方法を実現できます。具体的には、複数の行動を組み合わせて評価する指標や、社内の基準に基づいた得点計算などが該当します。オンプレミス型なら、プログラムを直接変更できるため、複雑な計算式でも自由に実装できます。クラウド型では、提供会社が用意した指標の範囲内での利用が基本となり、独自の要望に応えるには追加の開発費用が必要になる場合があります。

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データの出力と他システムへの連携機能

収集した解析データを他のシステムで使える形式で出力したり、社内の別のシステムに自動的に送信したりする機能です。集計結果を表計算ソフトで開ける形式で保存したり、報告書作成用のシステムに直接データを渡したりできます。一例として、毎週月曜日に前週のデータを自動的に集計して、営業部門の管理システムに送信する設定が可能です。オンプレミス型では、社内ネットワーク内で自由にデータをやり取りできるため、連携の設定が柔軟に行えます。外部サービスとのデータ連携に比べて、安全性が高く、通信の遅延も少なくなります。
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pros

オンプレミス型のアプリ解析ツールを導入するメリット

オンプレミス型のアプリ解析ツールを導入するメリットには、データの管理を自社で完結できることなどがあります。この段落では、具体的な導入メリットを紹介します。

情報の安全性を高められる

収集したすべてのデータを社内のサーバーに保管できるため、情報が外部に漏れるリスクを大幅に減らせます。インターネット上のサービスにデータを預ける場合、通信経路やサービス提供会社のサーバーが攻撃を受ける可能性があります。自社の設備で管理すれば、データへのアクセス権限を細かく設定でき、誰がいつデータを見たかの記録も残せます。金融機関や医療機関など、個人情報や機密情報を扱う業種では特に重要なメリットです。監査や検査の際にも、データの管理状況を明確に説明できるため、法律や規則への対応がしやすくなります。

既存システムとの連携が自由にできる

社内で既に使っている業務システムと直接つなげて、データのやり取りができます。顧客管理システムに登録されている会員情報と、アプリの利用状況を組み合わせた分析が可能です。たとえば、購入履歴の多い顧客がアプリのどの機能をよく使っているかを調べたり、特定の商品を買った人の行動パターンを分析したりできます。社内ネットワーク内での連携なので、データの移動が速く、複雑な処理もスムーズに行えます。外部サービスとの連携では技術的な制約がある場合も、オンプレミス型なら自社の判断で自由に実現できます。

独自の要件に合わせた変更ができる

業種や業務の特性に応じて、ツールの機能を自由に調整できます。標準的な機能では対応できない独自の分析方法や、特殊な指標の計算が必要な場合でも、プログラムを変更して実現可能です。実際に、小売業と製造業では重視する指標が異なるため、それぞれの業種に最適化した設定にできます。クラウド型では、基本的に提供される機能の範囲内での利用となり、大幅な変更は難しい場合が多くあります。社内の技術担当者が直接プログラムに手を加えられるため、要望が出てから実現までの期間も短くできます。

長期的な費用を抑えられる

初期の導入費用はかかりますが、継続的な利用料金が発生しないため、長期的に見ると費用を抑えられる場合があります。クラウド型では、利用者数やデータ量に応じて月々の費用が発生し、規模が大きくなるほど負担が増えます。一方、オンプレミス型は一度設備を整えれば、その後は保守費用のみで運用できます。特に、利用者数が多い大規模なアプリや、長期間にわたってデータを蓄積する場合は、費用面でのメリットが大きくなります。設備の更新時期を自社で決められるため、予算の計画も立てやすくなります。

データの保管期間に制限がない

何年分でも好きなだけデータを保存できるため、長期的な傾向の分析が可能です。クラウド型では、データの保管容量に上限があったり、古いデータは追加費用が必要になったりする場合があります。自社のサーバーなら、容量が足りなくなれば機器を追加するだけで対応できます。具体的には、5年前と現在のデータを比較して、利用者の行動がどう変化したかを調べることができます。季節ごとの変動を何年も追跡することで、より正確な予測も立てられます。法律で一定期間のデータ保管が義務付けられている業種でも、確実に対応できます。

通信環境に左右されない

社内のネットワークだけで動作するため、インターネットの接続状況に影響されません。外部のクラウドサービスを使う場合、インターネット回線に障害が発生すると、データの閲覧や分析ができなくなります。オンプレミス型なら、社内のネットワークが正常であれば、常に安定して使えます。一例として、災害などでインターネット接続が不安定になった場合でも、社内では通常通り業務を続けられます。分析結果の確認や報告書の作成が、外部の状況に左右されずに行えるため、業務の継続性を保てます。
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オンプレミス型のアプリ解析ツールを導入する際の注意点

オンプレミス型のアプリ解析ツールを導入する際には、初期費用の負担が大きいことなどの注意点があります。この段落では、具体的な注意点を紹介します。

初期の導入費用が高額になる

専用のサーバーやネットワーク機器、ソフトウェアのライセンスなど、導入時に必要な設備の購入費用が大きな負担となります。クラウド型は月々の利用料を払うだけで始められますが、オンプレミス型は最初にまとまった予算が必要です。具体的には、サーバー本体の購入費用に加えて、設置場所の準備や電源設備の整備、冷却装置の導入なども必要になる場合があります。企業の規模や分析するデータの量によって必要な設備の規模が変わるため、事前に十分な費用の見積もりを行う必要があります。導入後も、定期的な機器の更新費用を計画に入れておく必要があります。

技術担当者の確保と育成が必要

サーバーの設定や保守、ソフトウェアの更新、トラブル発生時の対応など、専門的な知識を持つ技術担当者が必要です。クラウド型では、これらの作業をサービス提供会社が行ってくれますが、オンプレミス型では自社で対応しなければなりません。既に社内に適任者がいれば良いですが、新たに採用したり、既存の担当者に研修を受けてもらったりする必要がある場合もあります。担当者が退職した場合の引き継ぎや、複数名での対応体制の構築も考えておく必要があります。技術的な問題が発生した際に、外部の専門会社に依頼すると追加の費用がかかることも想定しておくべきです。

定期的な保守と更新の負担がある

サーバーやネットワーク機器の動作状況を定期的に確認し、ソフトウェアの更新や安全対策のための修正を適用する作業が継続的に発生します。機器の故障に備えた部品の交換や、古くなった機器の入れ替えも必要です。たとえば、新しい端末やOSに対応するために、プログラムの修正が必要になる場合があります。こうした保守作業を怠ると、セキュリティ上の危険が高まったり、正常に動作しなくなったりする恐れがあります。クラウド型では、これらの作業が自動的に行われますが、オンプレミス型では自社の責任で計画的に実施する必要があります。

設備の拡張に時間がかかる

アプリの利用者が増えてデータ量が大幅に増加した場合、サーバーの性能を高めたり、保管容量を増やしたりする必要があります。オンプレミス型では、新しい機器の購入から設置、設定まで、ある程度の時間がかかります。クラウド型なら、インターネット上の管理画面で設定を変更するだけで、すぐに容量を増やせる場合が多くあります。急激に利用者が増える可能性がある場合は、あらかじめ余裕を持った設備を用意しておく必要があります。設備の拡張には追加の費用も発生するため、将来の成長を見越した予算計画が重要です。

災害や事故への備えが必要

自社の設備で管理するため、火災や地震、水害などの災害によって機器が損傷すると、データが失われる危険があります。停電が長時間続いた場合も、データの保存や復旧に支障が出る可能性があります。こうした事態に備えて、データを別の場所にも保管する仕組みや、予備の電源装置を用意する必要があります。実際に、本社のサーバーと別の拠点に設置したサーバーの両方にデータを保存することで、万が一の際にも業務を継続できます。クラウド型では、サービス提供会社が複数の場所にデータを保管しているため、こうした対策が最初から含まれています。
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オンプレミス型のアプリ解析ツールの選び方

オンプレミス型のアプリ解析ツールの選び方には、自社の情報管理方針との適合性などがあります。この段落では、具体的な選び方について紹介します。

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必要な分析機能が揃っているか

自社が知りたい情報を得られる機能が含まれているかを確認する必要があります。利用者の行動を追跡する機能、画面ごとの閲覧状況を集計する機能、属性別に分けて比較する機能など、目的に応じて必要な機能は異なります。たとえば、商品の購入につながる行動を重点的に分析したい場合は、収益関連の追跡機能が充実しているツールを選ぶべきです。標準で用意されている機能だけでなく、将来的に独自の指標を追加したい場合に対応できるかも重要です。機能が多すぎても使いこなせないため、自社の分析レベルに合った製品を選ぶことが大切です。

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既存システムとの連携が可能か

社内で既に使っている業務システムと、どの程度スムーズにデータをやり取りできるかを確認します。顧客管理システムや販売管理システム、会員情報を管理するシステムなど、連携したいシステムがある場合は、技術的に対応可能かを事前に調べる必要があります。具体的には、どのようなデータ形式でやり取りできるか、自動的に連携できるか、手作業での処理が必要かなどを確認します。社内のネットワーク環境や、使用しているデータベースの種類によっても、連携のしやすさは変わります。導入前に、実際の環境で動作確認を行うことが望ましいです。

3

自社の技術力で運用できるか

サーバーの設定や日常的な管理、トラブル発生時の対応などを、社内の技術担当者が無理なく行えるかを見極めます。製品によって、必要とされる専門知識のレベルは大きく異なります。一例として、管理画面が分かりやすく、基本的な操作だけで運用できる製品もあれば、高度な技術知識がないと設定できない製品もあります。現在の担当者の技術レベルと、製品が求める知識のレベルを比較して、無理なく運用できるかを判断する必要があります。提供会社から技術サポートを受けられるかも重要な判断材料です。

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将来の拡張性が確保されているか

アプリの利用者が増えたり、分析するデータ量が大幅に増加したりした場合に、システムを拡張できるかを確認します。サーバーの性能を高めたり、保管容量を増やしたりする際に、どの程度の費用と時間がかかるかを事前に把握しておく必要があります。実際に、当初は小規模で始めても、数年後には利用者が10倍になる可能性もあります。そうした成長に対応できる製品を選ぶことが、長期的な視点では重要です。新しい端末やOSへの対応、新機能の追加など、将来的なアップデートの予定についても確認しておくべきです。

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費用対効果が見合っているか

初期の導入費用や継続的な保守費用と、得られる効果を比較して、投資に見合う価値があるかを検討します。高額な製品ほど多機能ですが、自社が実際に使う機能が限られていれば、費用の無駄になります。具体的には、必要最小限の機能に絞った製品を選び、後から必要に応じて機能を追加していく方法も考えられます。クラウド型との費用比較も行い、長期的に見てどちらが経済的かを判断することが大切です。導入によって改善が期待できる業務の範囲や、意思決定の精度向上などの無形の効果も含めて、総合的に評価する必要があります。
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オンプレミス型以外のアプリ解析ツールとの違い

オンプレミス型以外のアプリ解析ツールには、主にクラウド型があります。クラウド型は、サービス提供会社がインターネット上で用意したサーバーを使う形式です。インターネットに接続すれば、どこからでもすぐに利用を始められます。初期費用が少なく済み、サーバーの管理や保守を提供会社が行うため、技術担当者の負担が軽くなります。一方で、収集したデータは提供会社のサーバーに保存されるため、情報の保管場所を自社で完全に管理することはできません。オンプレミス型は自社の設備に導入するため、初期の設置費用やサーバーの準備が必要になります。技術担当者が定期的にプログラムの更新や機器の保守を行う必要があり、運用の手間がかかります。しかし、すべてのデータを社内に保管できるため、情報の取り扱いに厳しい規則がある企業でも安心して使えます。社内の他のシステムとの連携も、自社の判断で自由に設定できる利点があります。クラウド型は手軽さと費用面で優れており、オンプレミス型は安全性と管理の自由度で優れているという違いがあります。企業の規模や業種、取り扱う情報の種類によって、適した形式は異なります。

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オンプレミス型のアプリ解析ツールが適している企業、ケース

オンプレミス型のアプリ解析ツールは、情報の安全管理を重視する企業や、独自の運用環境を持つ企業などに適しています。この段落では、具体的な適用ケースを紹介します。

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厳格な情報管理規則がある企業

金融機関や医療機関、官公庁など、法律や業界の規則で情報の取り扱いに厳しい制限がある企業に適しています。利用者の個人情報や取引記録、診療データなど、外部に漏れてはいけない情報を扱う場合、データを社内に保管できるオンプレミス型が安心です。インターネット上のサービスにデータを預けると、規則違反になる可能性がある業種では特に重要です。自社の設備で管理することで、情報の保管場所や閲覧権限を完全に自社の責任で決められます。監査や検査の際にも、データの管理状況を明確に説明できる利点があります。

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既存システムとの連携が必要な企業

社内で使っている顧客管理システムや販売管理システム、在庫管理システムなど、既存の業務システムと解析ツールを連携させたい企業に向いています。オンプレミス型なら、社内ネットワーク内で自由にデータのやり取りができます。顧客の購入履歴とアプリの利用状況を組み合わせて分析したり、会員情報と行動パターンを照らし合わせたりすることが可能です。クラウド型では、外部サービスと社内システムの間でデータを移動させる必要があり、安全面や技術面での制約が生じる場合があります。社内の技術担当者が直接設定を調整できるため、複雑な連携も実現しやすくなります。

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インターネット接続に制限がある環境

製造工場や研究施設、軍事関連施設など、安全上の理由でインターネット接続が制限されている環境に適しています。外部のネットワークと遮断された環境でも、社内ネットワーク内にツールを設置すれば利用できます。実際に、重要な技術情報を扱う研究開発部門では、外部との通信を遮断した状態で業務を行うことが求められます。オンプレミス型なら、こうした閉じられた環境でもアプリの利用状況を分析できます。データの送受信が社内だけで完結するため、情報が外部に流出するリスクを最小限に抑えられます。

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大量のデータを扱う企業

利用者数が多く、毎日大量の行動データが発生する大規模なアプリを運営している企業に適しています。数百万人規模の利用者がいる場合、収集されるデータ量は膨大になります。クラウド型では、データ量に応じて利用料金が増加する仕組みが一般的です。自社でサーバーを用意するオンプレミス型なら、データ量による追加費用を気にせず運用できます。また、大容量のデータ処理に最適な機器を自社で選定して導入することで、分析の速度を高められます。長期間にわたってデータを保存する場合も、保管容量を自由に拡張できる利点があります。

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独自の分析要件がある企業

業種や業務の特性によって、一般的な解析ツールでは対応できない独自の分析が必要な企業に向いています。たとえば、特殊な指標で効果を測定したい場合や、独自の計算方法でデータを処理したい場合があります。オンプレミス型なら、ツールのプログラムをカスタマイズして、自社の要件に合わせた機能を追加できます。提供会社に依頼せず、社内の技術担当者が直接改修できるため、要望を素早く実現できます。クラウド型では、基本的に提供される機能の範囲内での利用となり、大幅な変更は難しい場合が多くあります。

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オンプレミス型のアプリ解析ツールのタイプ

オンプレミス型のアプリ解析ツールには、対応する端末の種類や、分析の対象範囲、導入する規模などによってさまざまな分類があります。この段落では、主なタイプとその特徴を紹介します。企業の運用環境や分析の目的に応じて、適したタイプを選ぶことが大切です。

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対応端末による分類

まず、対応する端末の種類によって分けられます。スマートフォン専用のタイプは、小さな画面での操作や縦長の表示に特化した分析ができます。利用者がどの指で画面のどの部分に触れたか、スクロールの速度はどうだったかなど、スマートフォン特有の操作を詳しく調べられます。次に、タブレット専用のタイプは、大きな画面を活かした操作の分析に適しています。複数の指を使った操作や、横向き表示での利用状況を詳しく記録できます。さらに、両方の端末に対応したタイプもあります。スマートフォンとタブレットの両方で提供しているアプリの場合、端末ごとの利用傾向の違いを比較できて便利です。

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分析対象による分類

また、何を中心に分析するかによってタイプが分かれます。利用者の行動を追跡するタイプは、アプリ内でどの画面をどの順番で見たか、どの機能をどれくらい使ったかを記録します。利用者がアプリをどのように使っているかの流れを把握できます。一方、技術的な動作状況を分析するタイプは、アプリの起動時間や画面の表示速度、エラーの発生状況などを記録します。アプリが正常に動いているかを監視する目的で使われます。加えて、収益に関連する行動を分析するタイプは、商品の購入やサービスの申し込みなど、売上に直結する操作を重点的に追跡します。どの経路から購入に至ったかを詳しく調べられます。

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導入規模による分類

導入する範囲によっても分類できます。部門単位で使う小規模タイプは、特定の部署やチームが管理する1つのアプリを分析する用途に適しています。比較的小さなサーバーで運用でき、設定や管理の手間も少なくて済みます。これに対して、会社全体で使う大規模タイプは、複数の部門が提供するさまざまなアプリをまとめて分析できます。高性能なサーバーが必要になりますが、全社的な視点でデータを統合して見られる利点があります。また、関連会社を含めたグループ全体で使う超大規模タイプもあります。複数の企業のデータを集約して、グループ全体の傾向を把握できます。

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機能の充実度による分類

提供される機能の範囲によっても種類があります。基本機能に絞ったシンプルなタイプは、利用者数や画面の閲覧数、滞在時間など、最低限の指標だけを記録します。導入や運用が簡単で、初めてアプリ解析を行う企業に適しています。反対に、高度な分析機能を備えた多機能タイプは、利用者の属性ごとの比較や、特定の条件に合う利用者の抽出、将来の傾向予測など、複雑な分析ができます。専門的な知識を持つ担当者が使うことで、深い洞察を得られます。さらに、必要な機能だけを選んで追加できる組み立て式のタイプもあります。最初は基本機能で始めて、必要に応じて機能を増やしていけます。

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データ保管方法による分類

収集したデータをどこに保管するかによっても分けられます。すべてのデータを社内のサーバーに保管する完全自社管理タイプは、最も安全性が高い方法です。データが外部に出ることは一切ありません。他方、基本的なデータは社内に保管しつつ、一部の集計結果だけを外部と連携する部分連携タイプもあります。社内システムとクラウドサービスの良いところを組み合わせて使えます。さらに、複数の保管場所にデータを分散させる分散管理タイプは、万が一の機器故障に備えて、データを複数の場所に保管します。安全性と信頼性を高められます。

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オンプレミス型のアプリ解析ツールをスムーズに導入する方法

オンプレミス型のアプリ解析ツールをスムーズに導入するには、事前の計画をしっかり立てることなどの方法があります。この段落では、具体的な導入方法を紹介します。

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導入目的と分析したい内容を明確にする

何のためにツールを導入するのか、どのような情報を得たいのかを、関係者全員で共有することが最初の重要な手順です。漠然と導入しても、必要な機能が不足していたり、逆に使わない機能が多すぎたりして、効果的に活用できません。たとえば、アプリの離脱率を下げたいのか、特定の機能の利用を増やしたいのか、収益につながる行動を分析したいのかによって、必要な機能は変わります。目的を明確にすることで、適切な製品の選定や、導入後の運用方法の計画がスムーズに進みます。関係する部署の担当者を集めて、期待する効果や優先順位を話し合う場を設けることが有効です。

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現在の環境を詳しく調査する

社内のサーバーやネットワークの状況、既存のシステムとの連携の必要性、技術担当者の人数やスキルレベルなどを詳しく調べます。調査が不十分なまま導入を進めると、後になって技術的な問題が見つかり、追加の費用や時間がかかる場合があります。一例として、サーバーを設置する場所の電源容量が足りない、ネットワークの通信速度が遅いなどの問題が後から判明するケースがあります。既存のシステムで使っているデータベースの種類や、バージョン情報なども確認しておく必要があります。調査結果を文書にまとめることで、製品選定や提供会社との打ち合わせがスムーズになります。

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段階的に導入を進める

いきなり全社的に導入するのではなく、まず小規模な範囲で試験的に運用して、問題点を洗い出してから本格導入する方法が安全です。特定の部署やチーム、または1つのアプリだけで先に使い始めて、操作方法や分析の進め方を確認します。実際に、試験運用の期間中に設定の不備や使いにくい点が見つかり、本格導入前に改善できることが多くあります。少人数で始めることで、操作に慣れた担当者を育成でき、その人たちが他の部署への展開時に指導役となれます。段階的な導入は費用の分散にもつながり、予算の負担を軽減できる利点もあります。

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担当者への教育と練習の機会を設ける

ツールを実際に使う担当者が、操作方法や分析の手順をしっかり理解できるように、十分な教育の時間を確保します。マニュアルを読むだけでなく、実際にツールを操作しながら学ぶ機会を作ることが効果的です。具体的には、サンプルデータを使った練習や、よくある分析パターンの実演などを行います。操作が複雑な機能については、繰り返し練習する時間を設けることで、自信を持って使えるようになります。外部の専門家や提供会社の担当者を招いて、研修会を開催する方法もあります。担当者が不明な点を気軽に質問できる相談窓口を用意することも大切です。

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導入後の運用体制を整える

ツールを導入した後、誰がどのような役割を担うのかを明確にして、継続的に運用できる体制を作ります。日常的な管理を行う担当者、分析結果をもとに改善策を考える担当者、トラブル発生時に対応する技術担当者など、役割を分担します。一例として、毎週月曜日に前週のデータを確認する定例会議を設けるなど、運用のルールを決めておくと継続しやすくなります。機器の保守やソフトウェアの更新などの作業予定を事前に計画し、担当者のスケジュールに組み込むことも重要です。定期的に運用状況を振り返り、改善点がないかを確認する機会を設けることで、より効果的な活用につながります。

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オンプレミス型のアプリ解析ツールのサポート内容

オンプレミス型のアプリ解析ツールのサポート内容には、導入時の設定支援などがあります。この段落では、具体的なサポート内容について紹介します。

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導入時の設定支援

製品を購入した後、社内のサーバーにソフトウェアをインストールして、正常に動作するように設定する作業を支援してもらえます。技術的な知識が必要な初期設定を、提供会社の担当者が代わりに行ったり、一緒に作業しながら教えてもらったりできます。たとえば、サーバーの環境に合わせたプログラムの調整や、ネットワークの接続設定、最初のデータ収集の開始までを手伝ってもらえます。自社の技術担当者だけで作業するよりも、短時間で確実に導入できる利点があります。設定作業中に疑問点があれば、その場で質問して解決できるため、後のトラブルを防げます。

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操作方法の研修

ツールを実際に使う担当者向けに、操作方法や基本的な分析の進め方を教える研修を実施してもらえます。管理画面の見方やデータの集計方法、報告書の作成手順など、実務で必要となる操作を実際に体験しながら学べます。具体的には、よく使う機能を中心に、画面を見せながら順番に説明してもらったり、練習問題を解いたりする形式の研修があります。研修の内容や時間は、受講者のレベルや人数に応じて調整してもらえる場合が多くあります。研修後も、分からないことがあれば質問できる体制が整っていることが重要です。

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技術的な問題への対応

ツールの動作がおかしい、エラーメッセージが表示される、データが正しく収集されないなど、技術的な問題が発生した際に相談できます。電話やメール、専用の問い合わせシステムなどを通じて、問題の内容を伝えると、原因の調査や解決方法の提案をしてもらえます。一例として、特定の端末でだけ動作しない場合、その端末特有の設定に問題があるのか、ツール側のプログラムに不具合があるのかを判断してもらえます。緊急性の高い問題には、優先的に対応してもらえるサービスもあります。定期的な保守契約を結ぶことで、継続的なサポートを受けられます。

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プログラムの更新と不具合修正

新しい端末やOSが登場した際の対応や、発見された不具合の修正など、ソフトウェアの更新プログラムを提供してもらえます。更新プログラムの適用方法や、作業時の注意点なども説明してもらえるため、安全に最新の状態に保てます。実際に、セキュリティ上の危険が見つかった場合は、速やかに修正プログラムが配布されます。定期的に機能の改善や追加が行われる場合もあり、より使いやすくなっていきます。更新作業を提供会社に代行してもらえるサービスもあるため、社内の技術担当者の負担を軽減できます。

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機能の追加や変更の相談

標準的な機能では対応できない独自の要件がある場合、カスタマイズの相談ができます。自社の業務に合わせた特別な分析方法や、独自の指標の計算などを実現するための方法を提案してもらえます。具体的には、どのようなプログラムの変更が必要か、追加の費用や作業期間はどのくらいかなどを見積もってもらえます。オンプレミス型では、自社でプログラムを変更することも可能ですが、提供会社に依頼することで、より確実で安全な方法で実現できます。将来のアップデートとの整合性も考慮した変更を行ってもらえるため、長期的な運用がスムーズです。

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