〈 トピックス 〉
現代のビジネスにおいて、企業が保有するデータは重要な経営資源といえます。しかし、多くの会社ではこのデータが、部門ごとに導入されたシステムや、担当者のパソコン上のExcelファイルの中に分散し、十分に活用されていないのが実情です。こうした状態は「データのサイロ化」と呼ばれ、経営のスピードを鈍らせる要因となります。データが分散したままでは、経営状況を正しく把握できず、現場では手作業による転記や修正といった非効率な作業も発生します。
データ統合ツールは、社内に点在する情報を収集・整形し、一元管理するためのソフトウェアです。活用することで、分散していたデータを意思決定に活かせる形に変え、データに基づいた素早い経営判断に役立てることが可能です。
本記事では、データ統合ツールの役割や種類、失敗しない選び方、無理のない導入ステップを詳しく解説します。
01
データ統合ツールとは、異なるシステムに保存されているデータを、自動で収集・変換・統合するための仕組みです。従来は専門のエンジニアによる複雑な開発が必要でしたが、現在は画面操作やコネクタの選択だけで、スムーズに連携基盤を構築できます。
データ統合ツールを導入することで得られる主な効果は、以下の3つです。
これにより、データを起点とした意思決定と業務改善を継続的に回せる体制を構築できます。
02
03
会社の規模が拡大すると、営業部・製造部・経理部といった各部署では、それぞれの業務を効率よく進めるために、自分たちに都合の良いシステムを導入するようになります。例えば、営業部は顧客管理システムを使い、製造部は在庫管理システムを使うといった具合です。このように、特定の目的のために作られたシステムが、他の部署と繋がっていない状態を「データのサイロ化」と呼びます。
情報処理推進機構（IPA）が示す「DX動向2025」によると、日本企業は海外に比べ、部門間の協力が遅れているとされています。経営者・IT部門・現場の3者が協力できている会社は、日本全体で約4割にとどまっており、アメリカの約8割、ドイツの約6割5分と比較して、大きな差が開いているのが現状です。
また、部門ごとに情報が分断されると、全社でのデータ活用も難しくなります。経済産業省が2018年に公表した「DXレポート ～ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開～」では、こうした分断や老朽化したシステムを放置すると、2025年以降に、年間最大12兆円もの巨額の経済損失が生じる恐れがあると指摘されています。
※出典：独立行政法人情報処理推進機構（IPA） 「DX動向2025」日米独比較で探る成果創出の方向性「内向き・部分最適」から「外向き・全体最適」
※出典：経済産業省 「DXレポート ～ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開～」
システムが分断されている場合、部署間でデータをやり取りするために、現場の担当者が手作業でデータを加工する必要があります。例えば、複数のシステムからCSVファイルを取り出し、ExcelのVLOOKUP関数やコピー＆ペーストを駆使して、何時間もかけてひとつのレポートを作るような運用です。
こうした手作業には、以下のようなコストとリスクが潜んでいます。
膨大な時間の浪費:
ある製造業の事例では、担当者2名が月次報告のために、データの突き合わせ作業だけで毎月40時間も費やしていました。別の会社でも、営業ステータスを確認するためだけに、月40時間の工数が発生していた事例があります。
判断の遅れと間違い:
手作業で集計していると、レポートが完成するまでに数日かかってしまいます。また、人間が作業する以上、転記ミスは避けられません。間違った数字をもとに経営判断を下してしまうことは、会社にとって非常に大きなリスクです。
経済的なダメージ:
日本国内だけで、データの整理不足や手作業による生産性の低下によって、年間約1.6兆円もの損失が出ているという分析もあります。
さらに、こうした作業は特定の担当者にしかできない仕事になりやすく、担当者が休んだり辞めたりした途端に業務が止まってしまう「属人化」の問題も引き起こします。データの散在は、単なる効率の悪さだけでなく、会社の経営基盤を揺るがす深刻な問題です。
04
散らばったデータをまとめる方法は、ひとつではありません。データの量や、どれくらい速く反映させたいかによって、最適なツールは変わります。ここでは、代表的な3つのデータ統合ツールとそれぞれの特徴を詳しくみていきましょう。
EAI（Enterprise Application Integration）は、社内の複数のシステムをリアルタイムに繋ぐためのツールです。例えば、受注システムに注文が入ったら即座に在庫管理システムに反映させるといった、システム同士のリアルタイム連携を得意とします。
EAIは、各システムを繋ぐハブのような役割を果たします。データが発生した瞬間に、別のシステムへメッセージを飛ばして自動で動かすことができるため、業務の流れをスムーズにする用途に向いています。
分析しやすい形に加工してから保存するという一連のプロセスの頭文字をとった言葉です。主に、経営分析を行うための巨大なデータ保管庫（データウェアハウス）を作る際に使われます。
最近では、まずデータを保管庫に入れてから、保管庫の中で加工を行う、ELTという手法も注目されています。
| 項目 | ETL（加工してから入れる） | ELT（入れてから加工する） |
|---|---|---|
| 処理タイミング | データを移す途中で形を整える。 | 移し終わった後に形を整える。 |
| メリット | 入れる前に不要な情報を消せるため、安全性が高い。 | データの取り込みが速く、後から分析方法を変えやすい。 |
| デメリット | 準備に時間がかかり、データの追加が少し大変。 | 保管庫の容量をたくさん使うため、費用がかさむ恐れがある。 |
ETLは、「バッチ処理」と呼ばれる、決められた時間にまとめて行う処理に強みがあります。昔ながらの基幹システムを整理したい場合はETL、最新のクラウド環境で大量のデータを高速に分析したい場合は、ELTが適しています。
iPaaS（Integration Platform as a Service）は、クラウド上で提供される連携ツールです。昨今では、「Slack」「Salesforce」「Zoom」など、さまざまなクラウドサービス（SaaS）が、多くの企業で活用されていますが、iPaaSはこうしたクラウドサービス同士を簡単に繋ぐためのサービスです。
iPaaSの最大の特徴は、インターネット経由で手軽に利用できる点にあります。プログラムを自分で書かなくても、「Aというサービスにデータが入ったらBに送る」といったルールを設定するだけで、すぐに使い始めることが可能です。クラウド中心の業務スタイルを持つ会社には、最も相性の良いツールといえます。
05
どれだけ高機能なツールでも、自社が今使っているシステムから、データを吸い出せなければ意味がありません。まずは、以下の点を確認しましょう。
コネクタの種類:
使っているクラウドサービスやデータベースに対応しているか
古いシステムへの対応:
CSVや独自方式で接続できるか
ネットワーク:
クラウドか社内のサーバへ安全にアクセスできるか
IT部門に依存しすぎると、改善スピードが落ちてしまいます。実際に、情報シス部門は多くの業務を抱えていることが多く、現場からの突発的な依頼にすぐ対応できないこともあります。
そのため、専門知識がなくても直感的に操作できる、ノーコード/ローコードのツールを選ぶことが重要です。現場の担当者が自分で少しの修正を行えるようになれば、活用のスピードが上がり、IT部門の負担軽減にもつながります。
★★★★★
情報システム部門の業務負荷を抑えつつ、現場主導でデータ統合を成功させるための実践的なノウハウをまとめました。情シス担当者が押さえておくべき全社DXに向けた次の一手は、ぜひこちらをご一読ください。
〉〉〉情報システム部門でデータ連携、レガシー対策、セキュリティの課題を解決！
★★★★★
データを集約することで利便性は高まりますが、その分リスクも集中します。経済産業省のガイドラインなども参考にしつつ、自社のセキュリティポリシーに適合しているかとチェックしましょう。
・暗号化: 通信中・保存中のデータが保護されているか
・アクセス制御: 権限管理や二要素認証に対応しているか
・監査ログ: 操作履歴を記録・検証できるか
特にクラウドサービスを利用する場合は、ログが適切な期間保存され、いつでも確認できるかどうかも重要なポイントです。
現時点の要件だけでなく、将来的なデータ量や利用範囲の拡大も見据える必要があります。大量のデータを一気に処理しても安定稼働するか、データ量が増えたときに柔軟に性能を拡張できるかを確認しましょう。
また、以下のように、リアルタイム処理とバッチ処理のどちらが自社の目的に合っているかも見極める必要があります。
クラウド型のツールであれば、必要に応じて処理能力を柔軟にスケールアップできるため、将来の拡張性も確保しやすいでしょう。
目先の導入費用だけでなく、導入後の5年間で合計いくらかかるのかというTCO（Total Cost of Ownership）も確認しましょう。
総コストの計算式は、以下の通りです。
TCO = 初期導入費用 + (年間ランニングコスト ✕ 使用年数) + 廃棄・更新コスト
例えば、ライセンス料が安くても、設定が難しくて外部の会社に高いコンサル料を払い続けなければならないツールは、結果として高くつきます。また、トラブル時に迅速に対応してもらえるサポート体制、特に日本語での対応可否も、業務を止めないための重要な判断材料です。
06
まず、何のためにデータを統合するのかを明確にする必要があります。「売上の予測を正確にしたい」「顧客への連絡ミスをなくしたい」といった具体的なゴールを決め、それらを達成するためのKPI（重要業績評価指標）を設定しましょう。
社内のどこに、どのようなデータがあるかをリストアップします。このとき、データの品質も確認しましょう。
例えば、住所が全角と半角で混ざっていたり、名前に間違いがあったりすると、そのまま統合しても使い物になりません。こうしたデータを綺麗にする「データクレンジング」には、多くの手間やコストがかかります。そのため、まずは「売上データだけ」といったように、効果の出やすい領域から優先順位を決めて着手すると良いでしょう。
データ統合プロジェクトにおいて、最も多い失敗例のひとつが、いきなり全社規模で導入しようとすることです。全社的な導入はコストが高額になるだけでなく、各部署から膨大な要望が寄せられるため、それらを調整して要件をまとめるだけで、数年を費やしてしまう恐れがあります。
確実な成功を収めるための秘訣は、特定のひとつの部署や、ひとつの業務プロセスだけに限定して使い始める「スモールスタート」で進めることです。
具体的には、営業部における週次実績レポートの作成を自動化するといった、早期に成果が目に見えるクイックウィンを狙いましょう。このように小さな成功を早く形にすることで、データ統合による利便性が社内に伝わり、他部署からの協力や理解も得やすくなります。
小さな成功を確認できたら、対象を他部署へ広げていきます。同時に、データの扱いに関する社内ルールの整備も進める必要があります。更新権限やデータの正本管理を明確にし、ガバナンスを徹底することで、統合データの価値を継続的に維持できます。
07
データ統合ツールは、社内に分散した情報をつなぎ、ビジネスに活かせる形へと変えるための有効な手段です。サイロ化による情報の分断を解消し、Excel中心の手作業から脱却することで、組織全体の生産性向上につながります。
導入には一定の費用や準備が必要ですが、自社に合ったツールを見極め、スモールスタートで進めることで着実に成果を得ることが可能です。
経済産業省も警鐘を鳴らしている通り、データ活用はこれからの時代を生き残るための不可欠な戦略です。まずは身近なデータの棚卸しから始め、データに基づく迅速な意思決定ができる体制を整えていきましょう。
★★★★★
社内のデータ散在を根本から解消し、次世代のシステム基盤を構築したい情報システム部門向けの専門ガイドを公開中です。データ統合プロジェクトを確実に成功へ導くための具体的なヒントは、こちらからご覧ください。
〉〉〉情報システム部門でデータ連携、レガシー対策、セキュリティの課題を解決！
★★★★★
08
バックオフィス業務の
支出管理を支援する、
ノーコード・クラウドデータベース
※バックオフィス業務とは経理や総務、人事、法務、財務などといった直接顧客と対峙することの無い社内向け業務全般を行う職種や業務のこと
この記事を書いた人
デジタルマーケティングやIT領域を中心に、年間200本超のライティング、100本以上の編集を担当。特に基幹業務系ソリューションやITインフラ、情報セキュリティに関する技術解説や導入メリット、導入事例に精通し、企業のDX推進や業務効率化に関する専門記事を多数執筆。行動経済学の知見をベースに、専門的なテーマでも初心者から専門職層まで伝わる記事作成・編集を実施。
