--- title: 鴻池組が大量データの集約と分析基盤などとして「LaKeel BI」を導入 description: 大手法人向けセルフサービスBIツール・ソフトウェア「LaKeel BI」を、株式会社鴻池組（以下、鴻池組）が、社内にある各種基幹システムの大量データの集約と分析基盤などとして導入したと、同システム提供元の株式会社ラキール（以下、ラキール）が、12月1日に発表しました。 image: https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Google%20Drive%20Integration/83_%E9%B4%BB%E6%B1%A0%E7%B5%84%E3%81%8C%E5%A4%A7%E9%87%8F%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%AE%E9%9B%86%E7%B4%84%E3%81%A8%E5%88%86%E6%9E%90%E5%9F%BA%E7%9B%A4%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%81%A8%E3%81%97%E3%81%A6%E3%80%8CLaKeel%20BI%E3%80%8D%E3%82%92%E5%B0%8E%E5%85%A5.png --- [![BI-LAB_01](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/BI-LAB_01.png?width=800&height=220&name=BI-LAB_01.png) ![BI-LAB_01](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/BI-LAB_01.png?width=800&height=220&name=BI-LAB_01.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi) [![ご相談・お問い合わせ](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/interactive-160578501294.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs/cta/wi/redirect?encryptedPayload=AVxigLLT4c%2F1RBzySOWoyZf40prcS4QYdSU7lmnvmAb8ceB7VJ93Tyi6bXnsdwbMi1ZWim4secosvi%2Bz%2B5DoDM4%2F4phmA%2Bg14uTpju4oGjIRBGcokukNf6TBAi2m5dCaZcuPL9O7TA3BtN6h6bNn1ZRRZBqSs6QBlOi1U5QmYTwCt6wFtjnr5utfSefL&webInteractiveContentId=160578501294&portalId=5935783) - サービス紹介 - [DATA-TERASU](https://service.insight-lab.co.jp/data-terasu) - [DATA-CONPASS](https://service.insight-lab.co.jp/data-conpass) - [Data Analytics Dojo](https://service.insight-lab.co.jp/data-DOJO) - 取り扱い製品 - [Snowflake](https://service.insight-lab.co.jp/snowflake) - [dbt](https://service.insight-lab.co.jp/dbt) - [TROCCO](https://service.insight-lab.co.jp/TROCCO) - [Qlik](https://service.insight-lab.co.jp/Qlik) - [Vizlib](https://service.insight-lab.co.jp/Vizlib) - [Sisense](https://service.insight-lab.co.jp/sisense) - [Tableau](https://service.insight-lab.co.jp/Tableau) - [導入事例](https://solution.insight-lab.co.jp/bi/download-case-studies) - [お役立ち資料](https://download.insight-lab.co.jp/bi/download) - [ニュース](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/tag/%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%B9) ###### 1 分で読むことができます。 # [鴻池組が大量データの集約と分析基盤などとして「LaKeel BI」を導入](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/nws-lakeel-bi-konoike) 執筆者 [BI LAB編集室](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/author/bi-lab) 更新日時 2022年1月4日 ###### Topics: [ニュース](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/tag/ニュース) ![鴻池組が大量データの集約と分析基盤などとして「LaKeel BI」を導入](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Google%20Drive%20Integration/83_%E9%B4%BB%E6%B1%A0%E7%B5%84%E3%81%8C%E5%A4%A7%E9%87%8F%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%AE%E9%9B%86%E7%B4%84%E3%81%A8%E5%88%86%E6%9E%90%E5%9F%BA%E7%9B%A4%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%81%A8%E3%81%97%E3%81%A6%E3%80%8CLaKeel%20BI%E3%80%8D%E3%82%92%E5%B0%8E%E5%85%A5.png) ## **勤怠状況を可視化し分析するツールとして導入** 大手法人向けセルフサービスBIツール・ソフトウェア「LaKeel BI」を、株式会社鴻池組（以下、鴻池組）が、社内にある各種基幹システムの大量データの集約と分析基盤などとして導入したと、同システム提供元の株式会社ラキール（以下、ラキール）が、12月1日に発表しました。 鴻池組はサステナブルな企業価値向上を目指して、「ビジネスプロセスのDX化による生産性向上」と、「人財データの活用による働き方改革」に着手しています。 それにあたり今回、社内にある各種基幹システムの大量データの集約と分析基盤や、経営戦略に連動した人財戦略を実現するうえでの「個のマネジメント」などを目的として、「LaKeel BI」を導入しました。 ![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Google%20Drive%20Integration/83_%E9%B4%BB%E6%B1%A0%E7%B5%84%E3%81%8C%E5%A4%A7%E9%87%8F%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%AE%E9%9B%86%E7%B4%84%E3%81%A8%E5%88%86%E6%9E%90%E5%9F%BA%E7%9B%A4%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%81%A8%E3%81%97%E3%81%A6%E3%80%8CLaKeel%20BI%E3%80%8D%E3%82%92%E5%B0%8E%E5%85%A5.png?height=360&name=83_%E9%B4%BB%E6%B1%A0%E7%B5%84%E3%81%8C%E5%A4%A7%E9%87%8F%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%AE%E9%9B%86%E7%B4%84%E3%81%A8%E5%88%86%E6%9E%90%E5%9F%BA%E7%9B%A4%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%81%A8%E3%81%97%E3%81%A6%E3%80%8CLaKeel%20BI%E3%80%8D%E3%82%92%E5%B0%8E%E5%85%A5.png) ### **各種テンプレートで経営分析における手作業を最小化** 鴻池組が「LaKeel BI」を導入したポイントとして、各種テンプレートで経営分析における手作業を最小化し、各部門の業務負荷の削減によって、戦略経営にシフトできることや、人財データ分析業務をWeb上で可視化できることなどを挙げています。 また、顧客に対する営業活動のアプローチから受注までの営業活動を可視化・分析して、予算と実績のモニタリングや、顧客、建設、土木、用途セグメントごとに収益性の傾向の分析なども可能になるため、業務の効率化につなげられます。 （画像はプレスリリースより） ▼外部リンク 株式会社ラキール プレスリリース [https://www.lakeel.com/](https://www.lakeel.com/) BIツールを体験してみませんか？ INSIGHT LABでは、BIツールの無料紹介セミナー（動画）を配信しています。初めてBIツールをご利用される方を対象に、BIツールの概要や、複数あるBIツールの違いについて分かりやすくご説明いたします。 [![セミナー一覧はこちら](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/28023fdf-0a76-48bf-9815-43744ce7a2b2.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/5935783/28023fdf-0a76-48bf-9815-43744ce7a2b2) - [Tweet](https://twitter.com/share) ![BI LAB編集室](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/image%20(3)-3.png) #### 執筆者 [BI LAB編集室](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/author/bi-lab) BI LAB（データ活用研究所）編集室です。 BI、AI、DWHなどデータ活用に関するトレンドやニュースやコラムをほぼ毎日配信しています。押さえておきたい基本知識から、最新ニュース、事例インタビューやお役立ち情報・セミナーレポートまで、データ活用の専門家ならではの視点と情報量でお届けします。 ###### [前の投稿](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/news/world-bi-market2022-2030-growth-forecast-survey-report) [![世界のBI市場に関する2022-2030年の成長予測調査レポート公開](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Google%20Drive%20Integration/90_%E4%B8%96%E7%95%8C%E3%81%AEBI%E5%B8%82%E5%A0%B4%E3%81%AB%E9%96%A2%E3%81%99%E3%82%8B2022-2030%E5%B9%B4%E3%81%AE%E6%88%90%E9%95%B7%E4%BA%88%E6%B8%AC%E8%AA%BF%E6%9F%BB%E3%83%AC%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88%E5%85%AC%E9%96%8B.jpeg)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/news/world-bi-market2022-2030-growth-forecast-survey-report) ###### [世界のBI市場に関する2022-2030年の成長予測調査レポート公開](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/news/world-bi-market2022-2030-growth-forecast-survey-report) ###### [次の投稿](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/news/oro-data-driven-crm) [![オロがCRM分野でデータ利活用＆環境整備・収集支援サービスを開始](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Google%20Drive%20Integration/92_%E3%82%AA%E3%83%AD%E3%81%8CCRM%E5%88%86%E9%87%8E%E3%81%A7%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%A9%E6%B4%BB%E7%94%A8%EF%BC%86%E7%92%B0%E5%A2%83%E6%95%B4%E5%82%99%E3%83%BB%E5%8F%8E%E9%9B%86%E6%94%AF%E6%8F%B4%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%E3%82%92%E9%96%8B%E5%A7%8B.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/news/oro-data-driven-crm) ###### [オロがCRM分野でデータ利活用＆環境整備・収集支援サービスを開始](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/news/oro-data-driven-crm)   ## 最新記事 ###### 5 分で読むことができます。 #### [【2026年6月版】ビジネス視点で紐解くDatabricks最新機能！現場のデータ運用が劇的に楽になるポイント解説](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/databricks-update-june) ###### 2026年 7月 5日 ###### 2 分で読むことができます。 #### [AI Reality Tour Tokyo 2026にブース出展いたします！](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/ai-reality-tour-tokyo-2026) ###### 2026年 6月 8日 ###### 7 分で読むことができます。 #### [ゲーム運営でのデータ分析を次のステージへ。KPI共通化と定義管理の効率化を実現する「セマンティックレイヤー」の重要性](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/semantic-layer-game-kpi) ###### 2026年 5月 29日 ##### サービス サービス - [DATA-CONPASS](https://service.insight-lab.co.jp/data-conpass) - [DATA-TERASU](https://service.insight-lab.co.jp/data-terasu) - [DATA-ANALYTICS-DOJO](https://service.insight-lab.co.jp/data-analytics-dojo) - [Data Knowledge Library](https://knowledge.insight-lab.co.jp/) - [セミナーアーカイブ](https://download.insight-lab.co.jp/seminar-archive) ##### データ活用ツール データ活用ツール - [Snowflake](https://service.insight-lab.co.jp/snowflake) - [dbt](https://service.insight-lab.co.jp/dbt) - [TROCCO](https://service.insight-lab.co.jp/TROCCO) - [Qlik](https://service.insight-lab.co.jp/Qlik) - [Vizlib](https://service.insight-lab.co.jp/Vizlib) - [Sisense](https://service.insight-lab.co.jp/sisense) - [Tableau](https://service.insight-lab.co.jp/Tableau) ##### 実績・事例 実績・事例 - [トヨタ自動車北海道](https://download.insight-lab.co.jp/bi/case-studies/toyota) - [テレビ東京コミュニケーションズ](https://download.insight-lab.co.jp/bi/case-studies/tv-tokyo) - [プラントフォーム](https://download.insight-lab.co.jp/bi/case-studies/plantform) - [スタイルブレッド](https://download.insight-lab.co.jp/ja/bi/case-studies/style-bread) - [協和企画](https://download.insight-lab.co.jp/bi/case-studies/kk) - [Jマテ．カッパープロダクツ](https://listen-web.com/story/isao-tooyama2/) ##### 運営会社 運営会社 - [会社概要](https://insight-lab.co.jp/about/) - [サイト運営責任者](https://twitter.com/Kajiwara81) - [お問い合わせ](https://contact.insight-lab.co.jp/main) [![Logo_yoko_C+W-1](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Logo_yoko_C+W-1.png?width=500&height=133&name=Logo_yoko_C+W-1.png "Logo_yoko_C+W-1")](https://www.insight-lab.co.jp/) - [個人情報保護方針/個人情報の取り扱いについて](https://insight-lab.co.jp/privacy/) Copyright © ＩＮＳＩＧＨＴ ＬＡＢ, Inc．All Rights Reserved. ```json { "@context" : "https://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "BI LAB編集室", "url" : "https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/author/bi-lab" }, "dateModified" : "2022-01-04T03:46:42.208Z", "datePublished" : "2022-01-04T03:46:42.000Z", "headline" : "鴻池組が大量データの集約と分析基盤などとして「LaKeel BI」を導入", "image" : [ "https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Google%20Drive%20Integration/83_%E9%B4%BB%E6%B1%A0%E7%B5%84%E3%81%8C%E5%A4%A7%E9%87%8F%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%AE%E9%9B%86%E7%B4%84%E3%81%A8%E5%88%86%E6%9E%90%E5%9F%BA%E7%9B%A4%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%81%A8%E3%81%97%E3%81%A6%E3%80%8CLaKeel%20BI%E3%80%8D%E3%82%92%E5%B0%8E%E5%85%A5.png" ], "mainEntityOfPage" : { "@id" : "https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/nws-lakeel-bi-konoike", "@type" : "WebPage" }, "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "url" : "https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Logo_tate-2.png" }, "name" : "INSIGHT LAB" } } ```