既存システムを活かしてサイロ化を解消！散在するデータを連携・可視化する手法

本記事の結論は次の4点にまとめられます。

• 全面リプレースなしでの課題改善
  データの散在に伴う転記の二重入力、入力ミス、部門間の集計待ちという課題は、一括刷新を行わなくても、データ連携と可視化の仕組みを部分導入することで大幅に改善できます。
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• クラウド上の統合ハブの構築
  営業SFAや経理システムなど使い慣れたツールはそのまま維持します。クラウド上に統合ハブ（ノーコードデータベースなど）を用意してデータを集約し、経営層や情シス部門が参照するダッシュボードを配置する設計が現実的です。
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• CSVとAPIによる段階的連携
  レガシーシステム、SaaS、Excelなど、データ形式に合わせてCSVファイル連携とWeb API連携を組み合わせた、段階的連携を採用します。情シス部門の工数を抑えつつ、短期間での稼働が可能です。
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• 一気通貫の設計による負荷軽減
  データの取り込み、検証、更新、ダッシュボードへの可視化までを一気通貫で設計します。自動検証ルールを組み込むことで、管理職の判断スピードを高めると同時に、情シス部門のシステム改修負荷を軽減します。

散在したデータの棚卸しから始め、優先的に連携すべきデータの選定、CSVやAPIの設計、統合ハブを用いた可視化まで、段階的な実践方法を確認していきましょう。

例えば、営業担当者が営業SFAに受注情報を入力したとします。しかし、営業SFAと経理システムが連携していない場合、経理担当者は営業SFAの画面や印刷された申請書を見ながら、同じ受注情報を経理システムへ手作業で再度入力しなければなりません。

倉庫や製造の現場では、出荷管理や在庫確認のために、独自のExcel台帳へ同じ受注内容を三度目の入力として記録しているケースもあります。業務システム間でデータが流れる経路が遮断されている状態が、データのサイロ化です。

サイロ化がもたらす弊害は、システム同士が物理的につながっていないことだけに留まりません。日々の業務運用面において、以下のような問題を引き起こします。

• 正本が不明確：
  同じ名前のデータが複数のシステムに異なる内容で存在し、どれが最新か判断できません。
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• 締め日ごとの回収・加工：
  月末や週次の締め日になると担当者がCSVデータを抽出し、メール等で回収して手作業で結合するため、膨大な時間と労力を要します。
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• KPI定義の不一致：
  部門ごとに計算ルールや売上認識のタイミングが異なり、会議で数字の食い違いが発生します。

二重入力はミスや遅延を招き、企業のコンプライアンスや監査におけるリスクを増大させます。また、バケツリレー式の集計は経営判断のスピードを低下させる要因にもなり得ます。

一方で、全面的なクラウド化やERPへの一括移行は、コストや業務停止リスク、現場に根付いたExcel運用などを考慮すると容易ではありません。だからこそ、既存システムを活かしながらデータをつなぐ「連携」の視点が不可欠です。

管理職が意思決定に使う指標として、例えば以下の情報が挙げられます。

• 予算対実績の管理：
  会計の実績データとExcelの予算データを自動で突き合わせるビュー
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• 受注・売上サマリ：
  SFAの案件進捗と経理の確定売上から着地を予測するダッシュボード
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• 経費・在庫・債権債務の横断ビュー：
  部門ごとの仕入・販売債権、在庫状況を一画面で確認する仕組み
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• 部門横断の顧客・取引先マスタ：
  各部門で個別に管理されている顧客や取引先の名称やコードを統一し、顧客ごとの取引履歴を正しく算出するための基盤

こうしたデータ統合の実現には、情シス部門と業務部門の明確な役割分担が必要です。情シス部門は、認証・権限管理、接続方式の設定、ログ管理、障害発生時の代替手順といった技術領域を担います。一方、管理職や業務部門は、どの数字を正とするかといったルール策定や締め日の統一、例外承認フローの定義といった運用領域を担います。

こうしたデータ統合の基盤として活用できるのが、NTTデータビジネスブレインズのノーコード・クラウドデータベース「Slopebase（スロープベース）」です。社内に分散する業務データをノーコードのクラウドデータベース上で統合・可視化し、購買・販売、経費、債権債務などのデータをひとつの基盤で扱えます。既存の会計システムや営業SFAなどの外部サービスとAPI・ファイルで柔軟に連携しながら、予実管理やダッシュボードによる経営向けのビューを迅速に構築できます。

なお、データの散在を放置すると、内部統制の形骸化やコンプライアンス違反を招く恐れがあります。変更履歴やアクセス証跡が残る統合基盤を整備することは、企業の社会的信用を維持するためにも重要です。

既存システムを活かしつつ、社内の散在データを統合・可視化する具体的なアプローチは、以下のページで詳しく解説しています。ノーコードで実現できるDXの第一歩として、ぜひ参考にしてください。
➡分散したデータをシステムを入れ替えずにデータ統合

CSVとWeb API連携の比較表

CSV・ファイル連携が向く場面

Web APIに未対応の古いオンプレミス基幹システムや、現場が毎日更新するExcel台帳などは、CSVファイルを用いた連携が有効です。また、システムベンダーによる改修が難しい夜間バッチ出力のシステムなども連携対象となります。

CSV連携において、転記ミスや二重入力を確実に減らすためには、データの出力タイミング、文字コード（Shift-JISやUTF-8など）、および項目定義の不一致をあらかじめ解消しておく設計が必要です。統合ハブ側へファイルが配置された際に、自動で取り込みを行い、さらにデータ検証までを自動で実行するルールを定義します。

例えば、「必須項目が空欄になっていないか」「既存のデータと重複していないか」「数量と単価の掛け算が合計金額と整合しているか」といったチェックを、システム側で自動化することにより、手作業による確認工程を削減することが可能です。

また、CSVファイルの命名規則（例えば、yyyymmdd_shukka.csv）や、ファイルを配置する共有フォルダのパスに関する配置ルールを厳格に定めておくことで、処理の自動化が容易になります。万が一、自動処理がエラーになった場合や、担当者が不在の際にも、システムがエラーを検知して管理者に通知する代替手順を運用設計に組み込んでおくことで、業務の属人化を防ぐことができます。

Web API連携が向く場面

近年導入が進んでいるクラウド型のSaaS（例えば、クラウド型の営業SFA、経費精算システム、クラウド会計ソフトなど）同士、あるいはクラウドシステムと統合ハブを連携させる場合は、Web API連携が適しています。

Web API連携とは、インターネットを経由してシステム間で直接データを送受信する仕組みです。主にREST APIと呼ばれる標準的な方式や、システム側でデータが更新された瞬間を検知して通知を送るWebhookという技術が用いられます。また、OAuthやAPIキーによる認証を用いることで、安全な通信を実現できます。

Web APIを活用すると、バッチ処理を待つことなく、リアルタイムに近い速度でデータを同期できます。例えば、営業SFAで案件が「受注」にステータス変更されたことをトリガーに、自動的に統合ハブへデータが書き込まれるイベント駆動型の連携も可能です。

情シス部門がWeb APIの連携設計を行う際には、通信エラーが発生した際の自動再送処理（リトライ機能）、相手方システムの負荷を考慮した通信回数の制限、テスト環境（Sandbox）での事前検証、および詳細な通信ログの取得設計をあらかじめ整理しておく必要があります。

CSVとAPIの使い分けと段階移行

すべてのシステムを一斉にWeb APIで接続しようとすると、開発コストや工数が膨大になり、プロジェクトが頓挫する原因となります。現実的なアプローチとしては、「まずはCSV連携と自動検証ルールを組み合わせて早期に横断ビューを構築し、投資対効果が見込める重要なシステムから順次Web API連携へと切り替える」という段階的な移行ロードマップを描くことが推奨されます。

また、データ連携を補完する手段として、iPaaS（クラウド統合プラットフォーム）やRPA（ロボットによる業務自動化）の活用も考えられます。ただし、RPAは画面UI（ユーザーインターフェース）が変更されただけでロボットが停止してしまうという弱点を持っています。そのため、短期的な効果と、保守運用の手間というトレードオフを慎重に評価しなければなりません。

最終目標として、業務のリアルタイム化やAPI連携の比率を高めていく方針を持ちつつも、現場のExcel運用やレガシーシステムの出力をそのまま許容し、CSVとAPIが無理なく併存する現実的な設計に落とし込むことが、情シス部門の負担を最小限に抑えながら成果を得るための重要なポイントです。

二重入力をなくすための原則は、入力の正本をひとつに決め、他システムへは連携で反映することです。バケツリレー集計を減らすために、これまで担当者が行っていたCSV加工を、統合ハブ側の自動取込・変換・集計処理へ移行すると良いでしょう。

クラウド上で連携する際のセキュリティとして、通信暗号化、職責に応じた権限設定、個人情報マスキング、監査ログの保存を情シス部門が設計します。さらに、承認・通知・しきい値アラートなどの業務プロセス自動化と可視化をセットで設計することで、「手元の数字が古く、意思決定に活用できない」という経営課題の解消につながります。

マスタと指標の「正本」を決める

複数のシステムを連携する際、最も衝突が起きやすいのがマスタデータの不一致です。例えば、Aシステムでは「株式会社NTTデータビジネスブレインズ」、Bシステムでは「NTTデータビジネスブレインズ（株）」と登録されている場合、システムは同一の企業として認識できません。

このような表記揺れを防ぐために、顧客、取引先、商品、部門、勘定科目のコード対応表（マッピングテーブル）を統合ハブ内に作成します。その上で、どのシステムをマスタの登録元（正本）とするか、情報の更新頻度はリアルタイムか日次か、さらにマスタの正確性を維持する責任者は誰かを明確に定義します。

管理職は部門間の利害調整やルール合意を担い、情シス部門は合意に基づいた接続実装を担うという、明確な協力体制を敷くことが重要です。

ダッシュボードと経営判断の設計

可視化の画面を作る際に多くの情報を詰め込みすぎると、かえって重要な変化を見落とす原因になります。管理職や経営層が日次や週次でチェックすべき指標は、多くても3〜5個程度に絞り込むべきでしょう。

指標を選定する際には、データの鮮度要件（リアルタイム性が必須か、前日深夜の日次バッチで十分か）を指標ごとに定義する必要があります。また、ダッシュボード上で異常な数値を特定した際、その原因となっている個別の取引明細や担当者レベルまで原因を掘り下げて追跡できるドリルダウンを、どの範囲まで許可するかもあらかじめ設計しておきましょう。

単に数字を綺麗に見せる可視化で終わらせず、異常値を検知した際の担当者への確認依頼や承認フローへの連携を自動化することで、可視化したデータを迅速なアクションへと結び付けられます。

• ステップ1：散在データの棚卸し
  まずは社内にあるすべてのデータとシステムの現状を把握します。システム名、データの入力元、出力先のシステム、現在手作業で行っている加工や転記の有無、データの締め日、およびその業務の担当者を一覧表に洗い出します。
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• ステップ2：連携優先度の決定
  棚卸しした一覧表を基に、手作業による転記ミスが頻発している業務や、二重入力の件数が多く集計のボトルネックとなっている処理を特定し、どこから連携を着手するか優先順位を決定します。
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• ステップ3：パイロット連携の実施
  優先度の高い特定のデータ（例えば「受注データ」など）を対象に、CSVまたはWeb APIを用いた部分的なパイロット連携を実装します。実装の段階で、データ検証ルールが正しく機能するか、エラーログが適切に出力されるか、および万が一連携が失敗した際の手動フォールバック手順が機能するかをテストします。
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• ステップ4：統合ハブでの可視化のトライアル
  連携されたパイロットデータを活用し、統合ハブ上で横断ビューや簡易的なダッシュボードを試作します。管理職に実際に画面を見てもらい、経営判断に必要な数字が正しい鮮度で確認できる状態になっているかを検証します。
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• ステップ5：連携範囲の拡張と定期見直し
  パイロット連携での成功体験と効果を確認できたら、対象となるデータの範囲を在庫データや経費データへと順次拡張し、業務プロセスの自動化を進めます。また、ビジネス環境の変化に合わせて、連携ルールや指標の定期的な見直しを行います。

プロジェクトを円滑に進めるためには、情シス部門から業務部門に対して、あらかじめ以下の資料の提出を依頼するチェックリストを作成しておくことが有効です。これにより、要件定義のスピードが格段に向上するでしょう。

1. 現行の業務フロー図（データの発生から最終集計までの流れ）
2. 実際に現場で使用しているサンプルCSVファイルやExcel台帳の実物
3. 各データの項目定義書（何を意味する数値かの一覧）
4. 対象データを利用・入力している担当者数および閲覧するユーザー数

また、プロジェクトの効果を測定するために、「手作業時間の削減率」「転記ミス件数」「集計リードタイム」「データ鮮度」の4つを主要指標として設定し、管理職と情シス部門の間で事前に評価基準を合意しておくことが重要です。

従業員約180名で、産業用機器の販売とメンテナンスを手掛けるある中堅卸売業C社では、営業部門ではクラウドSFAを、経理部門では長年運用しているオンプレミスの会計ソフトを、倉庫部門では出荷や保守部品の在庫管理を行うExcel台帳をそれぞれ独立して運用していました。その結果、データのサイロ化が深刻な課題となっていました。

【Before：連携導入前の課題】

経理担当者は、営業担当者がSFAに登録した受注情報に基づき、手作業で会計ソフトへ売上データを再入力していました。さらに、倉庫の担当者は出荷指示を出すために、同じ情報をExcel台帳へ入力しており、同一データの重複入力が発生していたといいます。

また、同一顧客であってもシステムごとに名称表記が異なり、マスタの不一致が常態化していました。経営層が現在の正確な予実や受注残を把握しようとしても、毎月末の締め日から1週間をかけて集計担当者が各部門からCSVを回収し、バケツリレー式に手作業で加工した「過去の数字」を見るしかなかったのです。

情シス部門の担当者は、現場から「数字が合わない」「CSVの出力レイアウトが変わったから修正してほしい」という都度の改修要求に追われ、本来取り組むべきIT戦略の立案に全く時間を割けない状況に陥っていました。

【After：連携導入後の効果】

課題解決のためC社では、既存の使い慣れたSFAや会計ソフト、Excelの運用はそのまま維持しながら、クラウド上にSlopebaseを導入し、データ統合ハブとして活用することにしました。

SFAとはWeb APIを活用してリアルタイムに近いイベント駆動での連携を構築しつつ、オンプレミスの会計ソフトや現場のExcel台帳とは、毎日深夜に自動でCSVファイルを出力・取り込みするという「ハイブリッド型」の段階的な連携方法を採用しました。

また、統合ハブ内にマスタのマッピングテーブルを整備し、顧客コードの共通化を実現。その結果、経営層や管理職は、いつでも最新の予実・受注残・拠点の在庫状況を日次で確認できるダッシュボードを利用できるようになっています。

データ連携プロジェクトを主導した情シス部門のマネージャーは、「システムの一括入れ替えなしで、3か月という短期間で稼働できました。都度の改修対応から解放され、本来注力すべきIT戦略やガバナンス強化に集中できます」と評価しています。

また、営業部門の管理職も「数字の鮮度が劇的に上がり、週の途中で先手を打った経営判断が可能になりました」とコメントしています。

※本事例は実際のケースを基に、特定できない形に加工して紹介しています。

事例のように大掛かりなシステム刷新を避け、ノーコードで実現できるDXを推進したい方は必見です。現場の負担を抑え、経営データの可視化を叶えるデータ連携の全貌は、こちらのページからご確認いただけます。

➡分散したデータをシステムを入れ替えずにデータ統合

Q. 既存システムをそのまま使ってデータ連携はできますか。

A：はい、可能です。システムがCSV出力に対応しているか、外部接続用のWeb APIを提供していれば、システム自体を改修せず統合ハブ側でデータを受け取って連携できます。

Q. サイロ化を解消するにはシステムの入れ替えが必要ですか。

A：いいえ、必要ありません。既存システムや現場のExcel運用は残したまま、必要なデータだけを抽出して統合ハブに集約することで解消できます。

Q. CSV連携とAPI連携はどちらを先にすべきですか。

A：まずは短期間で構築できるCSV連携と自動検証ルールを活用し、早期に横断ビューを構築することをおすすめします。その後、効果を確認したシステムから順次API連携へ移行する段階的なアプローチが現実的です。

Q. Excelや現場の台帳は連携後も残してよいですか。

A：はい、残しても問題ありません。ただし、手作業での二重入力を防ぐため、統合ハブからデータを自動反映させるか、Excelの入力を統合ハブへ自動取り込みする設計が必要です。

Q. データ連携と可視化を進めるとき、情シス部門と管理職はどう役割分担すべきですか。

A：情シス部門は、接続方式の設計、認証・権限管理、セキュリティ対策、エラー監視といった技術実装を担います。管理職は、どの数字を正本とするかのルール策定、部門間調整、KPIの定義を担います。

Q. データをクラウドの統合ハブに集約して、セキュリティ面は大丈夫ですか。

A：通信の暗号化、職責に応じたアクセス権限の設定、個人情報のマスキング、監査ログの保存といった対策を組み合わせることで、安全に運用できます。むしろ、データが各システムやExcelに散在したまま変更履歴も残らない状態のほうが、内部統制やコンプライアンス上のリスクは高くなります。アクセス証跡が残る統合基盤へ集約することは、セキュリティガバナンスの強化にもつながります。

Q. 連携・可視化の仕組みは、稼働までどのくらいの期間がかかりますか。

A：対象データの範囲や連携方式によって異なります。まずは優先度の高いデータだけをCSV連携でつなぐスモールスタートであれば、短期間での稼働が可能です。最初から全システムをAPIで一斉接続しようとせず、効果の高い領域からパイロット連携で始め、段階的に拡張していくことが、早期に成果を出すポイントです。

業務で利用しているツールはそのまま活かしつつ、データの正本ルールを定めて段階的に連携を拡張していくことで、情シス部門の改修負荷を抑えながら、管理職の経営判断スピードを飛躍的に高める仕組みを構築できるでしょう。