BI・DWHの購買行動は企業規模でどう違うのか？従業員1,000名を境にした比較データ【購買行動調査2026】

検討した商材の種類（Q6）

1,000名以上では「BIとDWHのセット検討」が6割を超えて最多なのに対し、1,000名未満では「BIツールのみ」が44.7%で最多でした。

年間の予算規模（Q9）

予算規模は、今回の比較でもっとも差が大きかった項目です。1,000名以上は「3,000万円以上」が52.4%と過半数、1,000名未満は「1,000万円未満」が58.6%でした。中間の「1,000万〜3,000万円未満」だけは、どちらも約2割で同水準です。

検討開始から導入までの期間（Q7）

検討期間が1年以上だった割合は、1,000名以上67.6%、1,000名未満52.0%です。ただし1,000名未満でも半数以上が1年以上をかけており、「規模が小さければ短期で決まる」とまでは言えない結果です。

検討の最大のきっかけ（Q10）

どちらのグループでも最大のきっかけは「情報システム部門からの提案」ですが、その比率は1,000名以上で12.0pt高くなっています。「経営層のトップダウン」は、どちらも約3割で差がありませんでした。

詳細に比較検討した製品数（Q16）

詳細に比較した製品数は、1,000名以上では「3社」が最多（36.2%）で、3社以上が過半数でした。1,000名未満では「2社」が最多（36.8%）です。

候補情報の収集に活用された媒体・経路の複数回答集計です。

1,000名以上ではセミナーが60.0%で1位となり、1,000名未満（31.2%）との差は28.7ptと、このグループの中でもっとも大きな差でした。一方で、1,000名未満で1位の検索エンジンは、1,000名以上では42.2%にとどまり、両グループの差（8.6pt）は誤差の範囲です。
このほか、生成AIの利用率は1,000名以上30.8%／1,000名未満13.5%（差あり）、「特にない／覚えていない」は5.9%／12.2%でした。

製品を候補に選んだ理由（Q17・複数回答、主な項目）

候補に選んだ理由の1位は、両グループとも「専門メディアの記事や比較サイトでの評価の高さ」で共通しています。1,000名以上ではこれに「セミナー・展示会でのデモ」「既存取引先からの提案」が5割台で続きます。

絶対に外せなかった技術的・機能的要件（Q18）

1位は、1,000名以上が「高速処理・セキュリティ」、1,000名未満が「直感的な操作性」と入れ替わっています。ただし「操作性」を挙げた比率自体には差がありません。差が確認できたのは「高速処理・セキュリティ」（1,000名以上が高い）と「コストの安さ」（1,000名未満が高い）の2項目です。

採用の最大の決め手（Q20・主な項目）

採用の決め手の1位は、両グループとも「既存システムとのスムーズな連携」です。比率は1,000名以上の方が9.7pt高くなっています。

ここまでとは対照的に、要件定義・PoC、社内承認（稟議）のフェーズでは、両グループの回答に大きな差は見られませんでした。

要件定義・PoCでの最大の壁（Q19・主な項目）

最大の壁の1位は、両グループとも「経営層の期待とデータ基盤の実力のギャップ」です。差が確認できたのは、1,000名以上で高い「権限設計の複雑化」と「現場と情シスの衝突」の2項目でした。

社内承認（稟議）で最も壁になった点（Q22）

1位の項目は、1,000名以上が「追加費用・工数の指摘」、1,000名未満が「ROIの証明困難」と異なります。ただし、いずれも両グループの差は誤差の範囲です。稟議の壁は、規模を問わず「追加費用」「ROI」「現状維持」「定着への懸念」に分散しているのが実態です。

承認を勝ち取るために最も有効だった材料（Q23）

※Q23はQ22の回答に応じて対象者を絞った設問のため、母数が他の設問と異なります。

承認に有効だった材料は、全項目で差がありませんでした。両グループとも「段階的ロードマップ」と「アセスメント結果」が上位2項目です。

同じく共通：不採用になった理由（Q21）

最終候補に残りながら不採用となった理由の1位も、両グループ共通で「データ基盤構築やデータ整理に対する具体的提案・ロードマップが薄かった」（1,000名以上23.2%／1,000名未満19.1%、差なし）でした。

営業担当者に「もっとこうして欲しかった」支援（Q24・複数回答）

7項目中6項目で、1,000名以上の要望が10pt以上高くなりました。1,000名未満では「特にない」が22.0%で、要望の項目の中では「他社製品との比較データ」（30.3%）が最多です。

「あったら必ずダウンロードしたい」資料（Q25・複数回答）

「失敗事例から学ぶ注意点」は、両グループとも約35%で同水準でした。1,000名未満では1位、1,000名以上でも2位タイです。1,000名以上では「アセスメントシート」と「TCO＆ROI算出テンプレート」が、1,000名未満より約10pt高くなっています。

今回比較を行った項目ごとでそれぞれが1位だった割合をまとめた表になります。

従業員1,000名を境に見直してみると、BI・DWHの購買行動は、検討の規模と情報の集め方で大きく分かれる一方、導入を阻む壁とそれを越えるための材料は、規模を問わずほぼ同じでした。

1,000名以上の企業は、BIとDWHをセットで、年間3,000万円以上の予算をかけ、3社以上を比べて選んでいます。情報はセミナーや展示会、生成AIまで幅広く集め、営業には他社比較データや稟議・ROIテンプレートを求めています。1,000名未満の企業は、BIツール単体での検討が中心で、約6割が年間1,000万円未満の予算です。

こうした違いを踏まえると、BI・DWHのマーケティングでは、「提案の構成と価格帯」「比較・稟議のための材料」「接点となるチャネル」の3つを、ターゲットの企業規模に合わせて設計することが求められます。たとえば1,000名以上を狙うなら、DWHを含めた全体構成を前提に、他社比較データや稟議・ROIテンプレートを営業資料としてそろえておきたいところです。接点としては、セミナーや展示会でのデモに加えて、生成AIの回答に自社製品が挙がるかどうかにも目を配る必要があります。1,000名未満に向けては、BI単体で始められる構成と価格帯を、検討の早い段階で示しておくことが接点になります。

一方で、PoCや稟議でぶつかる壁と、それを越えた材料は、規模を問わず共通していました。承認を後押ししたのは「段階的ロードマップ」と「アセスメント結果」で、不採用理由の1位は「データ整理への具体的提案の不足」です。導入までの道筋とデータの現状を示す支援、そして両グループで需要の高い失敗事例のコンテンツは、企業規模別に作り分けるより、すべての見込み顧客に向けた共通の土台として整えておくのが効率的です。

規模に合わせて変えるべきところは変え、変えなくてよいところは共通化する。全体の集計だけでは見えにくいこの線引きが、今回の切り口から見えてきたポイントです。

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本記事で紹介しきれなかった全体集計や、参考にした専門メディア（Q12）、生成AIの具体的な活用方法（Q15）などは、調査レポート本編でご覧いただけます。
▶ BIツール・データウェアハウスの購買行動調査2026（無料ダウンロード）https://www.it-comm.co.jp/form/survey_bi-dwh_buying-behavior_2026