データ活用やDXがどんどん解る用語集　　　　
データ連携 / データ連携基盤

データ連携とは、異なるITシステムの間をデータの受け渡しにより「つなぐ」取り組みや、複数のデータソースから取得したデータを組み合わせて活用するような、データの連携処理を用いた様々なIT利活用のことを言います。
異なるシステムやデータソースを互いに連携させることは、企業に導入されたITシステムをうまく活躍させるためにも、昨今盛んに取り組まれているデータ活用を成功させるためにも、クラウドの導入と活用などにおいても重要です。データ連携基盤とは、このようなデータ連携の利活用がうまく機能するよう整備された基盤のことです。

「データ連携」とは、データを介して異なるITシステム同士を連携させることや、散在するデータを組み合わせて活用することなど、データの連携処理を様々なIT利活用のために用いることです。

データ連携、言葉そのものの意味が解らない人はあまりいないのではないかと思いますが、「データ連携がなぜ話題になっているのか」については、どうしてなのかがイメージしにくいところがあるかもしれません。

身近にも多くあるデータ連携のニーズ

世の中にはデータ連携が必要とされる状況が大量にあります。直観的に解りづらいので意識されていないことが多いだけで、身近なことですらデータ連携のニーズが沢山あるくらいです。

勤務先のITについて考えてみてください。自社に導入されているITシステムやクラウドが、「たった一種類だけしかない」ということはまず無いと思います。もしそうなら、それらシステムやクラウドの間でのデータ連携のニーズがたいていの場合あります。

例えば、営業部が営業活動を管理するシステム（SFA）としてSalesforceを導入しており、経理部門が注文を受けた後の処理や会社のお金の管理をするシステムを導入しているなら、それらシステム間でもデータ連携のニーズがあります。例えば営業が仕事を取ってきたら、営業部門のシステムに入っているお客さんの情報を、経理部門のシステムにも入力する必要があります。受注したものを工場で生産するために生産管理システムにもデータを連携するなど、システム間でのデータの受け渡しが必要になることは良くあります。

「利用したいデータがあちこちにある」こともデータ連携のニーズの元になります。例えば、月次の経営会議で発表する資料を作るために、社内のあちこちからデータを集めてきてExcelに入れて集計してグラフを作り、パワーポイントに貼り付けて資料を作成するようなことは良くあることだと思います。資料作成そのものの作成作業以外に、「必要なデータを集めてきて、データを前加工して集計する作業」に多くの手間がかかっていることは珍しくないはずです。

「クラウドを導入しました」のような状況でもデータ連携のニーズが生じていることがあります。例えばkintoneを導入して部門で活用することにしたとします。kintoneには最初から自社で必要なデータが入っているわけではないので、必要なデータを外部から持ってきてまず入れる必要があります。さらには、kintoneに入っているデータを他のシステムで利用したいと思ったなら、そのデータを外部に連携するニーズが生じます。つまりkintoneの導入や活用においてもデータ連携も必要になってきます。

もっと身近で小さいことでもデータ連携のニーズはたくさんあります。Excelファイルを使って何か作業をしているときに、別のExcelファイルに入っているデータが必要になるとか、必要なデータが電子メールで届いている添付ファイルの中に入っている、みたいな状況はよくあると思います。こういう日常的によくある状況も「今すぐ手元にないデータを参照したい」わけで、実は「データ連携」の問題です。

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そうやって考えてみると、世の中はデータ連携のニーズに満ちあふれています。しかしその割には普段、データ連携について意識することは多くないと思います。ニーズがあるのにどうして話題にならないのかというと、以下のように「不健全な形で意識されないままになっている」ことがよくあるためです。

手作業で何とかしている（二重入力の問題）

上記で挙げたデータ連携のニーズの例を読んで、「確かにそういう手間がかかることはあって、面倒な状況があるなあ」と思った人もいるかもしれません。実際のところ、データ連携のニーズは、「雑用（面倒）の一種」とみなされ、当然のように手作業で処理されていることがありがちです。

営業管理システムから受注情報を出力して生産管理システムに手入力しなおしているとか、毎月大量のExcelとにらめっこして気合と根性で経営会議の資料を作っているとか、kintoneから何回もCSVファイルをエクスポートしたりインポートしたりするみたいなことは、現実にはよくあることです。しかし、本質的に人がやらなければいけないことではありません。

ITとは本来、業務を効率化して便利にするために導入されているはずです。ITが導入された結果、手作業での雑用が増えたみたいなことは、本当は本末転倒です。しかし、「こういうことは手作業で処理するものである」と思い込まれ、問題であること自体が認識できなくなっていることが珍しくありません。

IT活用が進まなくなる原因

データ連携にかかる手間が、IT利活用が進まない原因になることがあります。

新システム（例えば、営業部にSalesforce）を導入したとします。しかし導入したそのまま業務で活用できるわけではありません。業務に関するデータや過去のデータを新システムに入れなおす必要があり、これまでは業務の手順と一体化してあちこち（紙や現場のExcelなど）に記録されてきたデータを、新システムに入力する必要も出てきます。

データ連携に関する状況が良くないままだと、新しいITの導入は現実的に「手間が増えた」「新システムにも二重入力することになった」「以前のままなら面倒じゃないのに」と厄介ごとになり、導入したのに活用が進まない原因になることがあります。

IT活用が小さな成功から広がらない原因

データ連携の問題が、IT利活用の活用の広がりを制限してしまうこともあるのではないかと思います。

例えば、kintoneを導入して、現場での活用されるようになった状況を考えてみましょう。部内で多くのアプリが作られるようになり、kintoneが便利であることは深く理解されました。しかし、活用が浸透した割には、業務全体を大きく変えるような取り組みでの活用は、今ひとつになってしまうことがあります。

そのクラウドサービスで完結できるような活用方法なら問題なくても、IT活用が本当に広がること、例えば業務の広い範囲を変えるような取り組みを行おうとすると、外部にある様々なデータやITシステムとの「データ連携」が実現のための必須要素になってきます。そうなると、そちらでの面倒さが活用の広がりを制限してしまうことがあります。

社長が「ITで業務を飛躍させたい」と思っているような期待に応えられる成果を出すためには、本質的に社内外のデータやシステムとのデータ連携が必要になることが多いはずです。小さく成功したIT活用が大きく広がらないのは「データ連携」に原因があるかもしれません。

同じデータがあちこちにあり、内容が不整合を起こしている

社内に複数のITシステムやクラウドが導入されている場合、違うシステムに同じデータが重複して格納されていることが良くあります。解りやすいのは「従業員一覧のデータ」などがそうです。

例えば、営業管理システムには営業部門の全員の情報が登録されているはずです。経理部門が管理する経費精算システムにも、従業員全員のデータ、誰が居て部署はどこで、という情報が登録されている必要があるはずです。スケジュール管理でGoogleカレンダーを利用しているならそちらにも従業員全員のデータがあり、全社でkintoneを使っているのならそちらにも従業員全員のデータがあるはずです。

このように、同じデータがあちこちに登録されていることがあります。例えば「取引先一覧」とか「製品一覧」などです。このような状況自体は、システムが複数あるのなら仕方のないことでもあります（データを入力することなく動かすことはできないからです）。しかし問題なのは、そのまま運用するとどうなるかです。

例えば「従業員一覧のデータ」なら、誰かが入社するとか所属部署が変わったりするたびに、全システムで登録情報を変更する必要が生じます。手間であるだけではなく、そのうちに「入力ミスをする」とか「一部のシステムのデータ更新を忘れる」ことが起こりがちです。その結果、システム間でデータの整合性が保たれなくなってくることがあります。

データの整合性が取れていないと事故も起こります。例えば、「取引先一覧」に間違いが生じているなら、移転前の住所に商品を送付してしまって届かないみたいなことが起こります。システムAとBでデータがあちこち食い違ってしまい、どちらを信用して良いのか解らなくなってしまったなら、事故を防ぐために担当者が出荷前に毎回データを人手で確認するようなことすら必要になってきます。

こういうデータの混乱も「データ連携」が整備出来ていないから発生する問題だと言えます。

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このように、データ連携のニーズは、気が付きにくいこともあるだけで「あちこちにたくさん」あります。データ連携の問題が「ITがうまく行かない」「ITがしんどい」ことの原因になっていることも良くあります

では、「データを連携させる」だけでこれらの問題は解決するのかというと、実はそうではなかったりします。

「自動データ連携」を開発すると発生しがちな新たな問題

「データ連携」が出来ていない、どうしたらいいでしょうか。すぐに思いつく解決策は、ITなのですから「プログラミングをして解決しよう」ではないかと思います。「システムAからBに自動でデータ連携をする」プログラムを書けば、それにより「自動データ連携システム」を作って解決するように思えます。

確かにそれで、個別のデータ連携ニーズは満たすことができます。ただ問題なのは、ここまで説明してきたように「データ連携のニーズは沢山ある」ことから、たちまちに多数のデータ連携処理が作られがちなことです。結果として、社内の各システムや各データソース同士が、多数のデータ連携により、スパゲッティのように複雑に絡み合った状態になってしまうことがあります。

皮肉なことに、現場に沢山あるデータ連携のニーズをしっかり汲み取って解決すればするほど、そのようなことになってしまいがちです。そうなってしまうと、「どのシステムのデータがどのシステムと連携しているか」が、多数ある連携処理を解読しなければ理解できないような状況に陥ってしまうことがあります。

そうなると、システムやデータに関する一か所の変更が、他にどのような影響を及ぼすのか理解が難しくなってくるため、システム変更やデータ構造の変更が迂闊に出来なくなり、身動きの取れないITが出来上がってしまうことがあります。

「巨大な一枚岩システム」への刷新（による失敗）

各システム間がデータ連携で複雑に絡み合ってしまった、各システムの改修が積み重なって全体が良くわからなくなってきたときに、解決策として提案されがちに思えるのが、「巨大な一枚岩システム」への刷新です。

問題の本質を「ITの全体最適が出来ていない」ことであるとみなし、企業の業務全体をカバーするような巨大なクラウドサービスやITパッケージへと一気に移行し、それにより問題を解決する提案がなされることがあります。

しかしながら「データ連携のニーズ」は、ITが最適になっていれば無くせるものというより、業務やITが日々進化し変化することに伴って自然に発生しつづけるニーズでもあるはずです。刷新したシステムにおいて、刷新以降は全てが想定内に抑えられるとは期待しがたいはずです。データ連携のニーズには、向き合い続けなければいけないまずです。

「データを全部一か所に」（による未解決）

似た提案として、データを一か所に一元的に溜めれば、データ連携の必要がなくなってデータ活用が効率的になるという主張があるように思います。

しかしながら、社内で多数のITシステムがあるのは部門ごとの業務の本質が違ったりするからであり、データについても、本質的にそれらシステムにおいて、異なった考え方で異なったタイミングで発生するもののはずです。格納場所だけ一か所に寄せても、データの本質まで同一に揃うわけではありません。

分析用のデータの長期保管場所を一か所にまとめることなどはできるかもしれませんが、業務に関わるライブなデータについて、あるいはデータの持つ本質そのものについて、多種多様なデータソースごとに違う事情があり、それを踏まえてのデータ連携は変わらず必要になるはずです。

データの事務作業ではない（RPAブーム）

データ連携のニーズが、「手作業でのPC上での雑用」であると不適切に認識されがちであることを紹介しました。その認識が改められないまま、データ連携が起こしている問題を解決しようとすると導入されるものが、一時期流行した（がその後下火になった）PC上の操作を自動化する手段「RPA（Robot Process Automation）」ではないかと思います。

RPAは、一時期はブームになりましたが、現時点ではITシステムの定番にはなっていません。むろんRPAも適切な用途に利用すれば、きちんと活躍して有用な成果を出せるものであると思います。しかし、解決すべき問題の本質が「データ連携」（データの問題の解決）であるケースでは、うまく問題を解決できなかったことが多かったのではないかと考えています。

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世の中にはデータ連携のニーズが多々あること、連携すれば解決するだろうと何となく連携処理を自動化しても、うまく行かなかったりすることを紹介しました。

データ連携のニーズはある、しかしうまく解決することが難しい、そこまで至ってようやく切実に必要だとわかってくるのが、これら諸問題を解決する「データ連携基盤」です。

「つなぐ」ための専用基盤（「EAI」「iPaaS」などと呼ばれるもの）

データ連携はIT活用にとって必須に必要なものですが、しかしながらニーズに応じて個別に作ってしまうと全体では混乱しやすいことを紹介しました。そこでそのような混乱を避けるために、以下のような「連携処理を専門に担う基盤」を整備します。

• 「データ連携」を集中的に担う連携基盤を導入し
• そこに、社内のITシステムや様々なデータソースへの連携処理を一元化する

これにより、連携処理は連携基盤上に集約され、社内で散在しなくなります。

多種多様なシステムやデータソースに接続できること

データ連携基盤は、様々な手段やテクノロジーにより実現することができます。しかしながら、「RDBにしか接続できない（RDB系のインタフェースでの連携のみで構成する）」とか、「決められた形式のREST APIでしか連携できない（APIのみで構成する）」ような手段の場合、現実のITが抱える多種多様なニーズを吸収しきれないことがあります。

現実問題として現場のExcelファイルの中身は読み書きしなければいけないでしょうし、昔から定番の業務アプリの内部にあるデータへの直接アクセス、古くから利用され続けているメインフレーム（AS/400など）の中のデータを参照する必要も現実にはよくあることです。そういう多種多様な接続ニーズに問題なく対応できる必要があります。

もちろん、最新のクラウドサービスや日々登場する新技術（生成AI関係など）に関連したデータアクセスにも幅広く対応できなければなりません。

ノーコードで連携処理を開発できること

データ連携処理は、IT利活用の現実から生じるものです。様々な業務をこなすITシステムがあり、それらは本質的に多様であり、ITは技術そのものとして日々進化し、なによりITが関わっている業務やビジネスも日々変化してゆくものです。

新しいクラウドが登場すれば新しい連携ニーズが、ビジネスで日々新しいことに取り組むなら新しい連携ニーズが生じます。つまりデータ連携は、日々変化するITやビジネスの状況に応じて作り直し、より良く改良し続けることが求められるものです。

そのような事情から、データ連携基盤には「データ連携をノーコードで開発できる」ことが求められることになります。何かあるたびにITエンジニアに要求をまとめてプログラミングを依頼していてはビジネスの速度が落ちてしまいます。ビジネスの現場が、自分たちで素早く解決可能であることは、これからのIT利活用では重要になります。

ビジネスをしっかり担えるだけの性能と安定性

しかしその一方で、業務を担うITシステムですから、本格的なデータ処理を担えるだけの高い処理性能が必要になります。さらには、システムが落ちたりせずに安定動作し、ハードウェア障害などがあっても収拾不能にならずに復旧できるような、企業の業務を安心して担わせられるだけの「安全安心確実」な「プロユースに耐えるIT」であることが求められます。

ノーコードで使いやすいだけの製品なら世の中には沢山ありますが、ITシステムが停止すれば業務が止まってしまうような状況でもビジネスを任せられるIT製品となると、なかなか選択肢は限られてくるはずです。

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データ連携のニーズが世の中には多々あること、データ連携をうまく進めるためには「データ連携基盤」の整備が必要で、データ連携基盤にはどんなことを求められるかを紹介しました。理解はできたが、そんな要求を満たすデータ連携基盤をどうやって用意するん、と思われたかもしれません。

実は、ここまで書いてきたような要求を満たすことのできるデータ連携基盤製品がすでにあります。

「つなぐ」技術を活用ください

多種多様なシステムやクラウド上にあるデータに連携し、必要に応じでデータを読み取り、加工し、転送処理を行い、データ環境を整備する取り組みを、「GUIだけ」で効率的に開発できる手段が存在します。「EAI」や「ETL」、「iPaaS」と呼ばれる、「DataSpider」や「HULFT Square」などの「つなぐ」技術です。

GUIだけで利用できる

通常のプログラミングのようにコードを書く必要がありません。GUI上でアイコンを配置し設定をすることで、多種多様なシステムやデータ、クラウドサービスへの連携処理を実現できます。

「GUIで開発できる」ことは長所でもある

GUIだけでのノーコード開発は、本格的なプログラミングに対して簡易で妥協的な印象を受けるかもしれません。しかしながら、GUIだけで開発できることは「業務の現場の担当者が自分たち自身で主体的にクラウド連携に取り組む」ことを可能にします。ビジネスのことを一番良くわかっているのは現場の担当者です。

本格的処理を実装できる

「GUIだけで開発できる」ことを謳っている製品は沢山ありますが、そういう製品に簡易で悪い印象を持っている人もおられるかもしれません。

確かに、「簡単に作れるが簡易なことしかできない」「本格的処理を実行しようとしたら処理できずに落ちてしまった」「業務が始まる朝までにデータ処理が終わらない」「業務を支えられるだけの高い信頼性や安定稼働能力がなくて大変なことになってしまった」ようなことは起こりがちです。

「DataSpider」や「HULFT Square」は、簡単に使うこともできますが本格的プログラミングと同等のレベルの処理の作りこみもできます。内部的にJavaに変換されて実行されるなど本格的プログラミングと同様の高い処理能力があり、長年にわたって企業ITを支えてきた実績もあります。「GUIだけ」の良さと、本格的能力の両方を兼ね備えています。

iPaaSなので自社運用不要

DataSpiderなら自社管理下のシステムでしっかりと運用できます。クラウドサービス（iPaaS）のHULFT Squareなら、このような「つなぐ」技術そのもの自体もクラウドサービスとして自社運用不要で利用でき、自社での導入やシステム運用の手間がなく利用できます。

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データ連携やシステム連携に関係するキーワード

• EAI
  • -システム間をデータ連携して「つなぐ」考え方で、様々なデータやシステムを自在につなぐ手段です。IT利活用をうまく進める考え方として、クラウド時代になるずっと前から、活躍してきた考え方です。
• ETL
  • -昨今盛んに取り組まれているデータ活用の取り組みでは、データの分析作業そのものではなく、オンプレミスからクラウドまで、あちこちに散在するデータを集めてくる作業や前処理が実作業の大半を占めます。そのような処理を効率的に実現する手段です。
• iPaaS
  • -様々なクラウドを外部のシステムやデータと、GUI上での操作だけで「つなぐ」クラウドサービスのことをiPaaSと呼びます。

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オンプレミスにあるITシステムからクラウドサービスまで、様々なデータやシステムを自在に連携し、IT利活用をうまく成功させる製品を実際に試してみてください。

「つなぐ」ツールの決定版、データ連携ソフトウェア「DataSpider」および、データ連携プラットフォーム「HULFT Square」

当社で開発販売しているデータ連携ツール「DataSpider」は長年の実績がある「つなぐ」ツールです。データ連携プラットフォーム「HULFT Square」はDataSpiderの技術を用いて開発された「つなぐ」クラウドサービスです。

通常のプログラミングのようにコードを書くこと無くGUIだけ（ノーコード）で開発できるので、自社のビジネスをよく理解している業務の現場が自ら活用に取り組めることも特徴です。

DataSpider / HULFT Squareの「つなぐ」技術を試してみてください：

簡易な連携ツールならば世の中に多くありますが、GUIだけで利用でき、プログラマではなくても十分に使える使いやすさをもちつつ、「高い開発生産性」「業務の基盤（プロフェッショナルユース）を担えるだけの本格的な性能」を備えています。

IT利活用の成功を妨げている「バラバラになったシステムやデータをつなぐ」問題をスムーズに解決することができます。無料体験版や、無償で実際使ってみることができるハンズオンも定期開催しておりますので、ぜひ一度お試しいただけますと幸いです。

「HULFT Square」で貴社のビジネスが変えられるか「PoC」をしてみませんか：

貴社のビジネスで「つなぐ」がどう活用できるのか、データ連携を用いた課題解決の実現可能性や得られる効果検証を行ってみませんか？

• SaaSとのデータ連携を自動化したいが、その実現可能性を確認したい
• データ利活用に向けて進めたいがシステム連携に課題がある
• DXの実現に向けてデータ連携基盤の検討をしたい