【完全比較】最強のデータ連携プラットフォーム7選！

業務効率化やDX推進の鍵となる「データ連携プラットフォーム」。本記事では、代表的なプラットフォームの種類から、それぞれの特徴・性能を徹底比較し、自社に最適な選び方までわかりやすく解説します。最新の導入事例や今後のトレンドも紹介しているので、導入を検討している方は必見です！

データ連携プラットフォームとは？
データ連携プラットフォームの必要性
主なデータ連携プラットフォームの種類
主要データ連携プラットフォームの比較
選定の際に重視すべきポイント
導入企業の活用事例紹介
今後のデータ連携プラットフォームの動向

データ連携プラットフォームとは？

データ連携プラットフォームとは、複数のシステムやアプリケーション間でデータをスムーズにやり取り・統合できるようにするための仕組みのことを指します。たとえば、営業部が使っているCRM（顧客管理システム）と、経理部が使っている会計システム、それぞれが独立して存在している場合でも、このプラットフォームを使えば、お互いが必要とする情報をリアルタイムで共有できるようになります。

企業では様々な業務システムが導入されているため、情報があちこちにバラバラに散らばっていることがよくあります。私が以前勤めていた企業でも、営業、購買、物流、それぞれ異なるツールを使っていて、「データのコピー＆ペースト」が日常茶飯事でした。そのたびにエラーが起きたり、確認作業が増えたりと、無駄な工数がかかっていたんです。そんな時に導入されたのが、データ連携プラットフォームでした。

このプラットフォームは、API（アプリケーション間のつなぎ役）やETL（Extract, Transform, Load：抽出・変換・格納）といった技術を用い、違う形式・構造のデータ同士を整理して、必要なタイミングで必要な場所に届けてくれます。つまり「橋渡し役」とも言える存在ですね。

また近年では、クラウド型のデータ連携プラットフォームも増えており、オンプレミス環境とクラウド環境のハイブリッド連携も容易になっています。これにより、旧来のシステムからクラウドサービスへの移行においても、スムーズなデータのやり取りが可能になります。

私自身も現場で体感したことがありますが、一度この仕組みが入ると、「データ収集や加工にかけていた時間が半分以下になった」と実感しました。そしてなにより、人の手を介さないことでミスが減り、データに対する信頼性も一気に高まったんです。正確でリアルタイムなデータがいつでも確認できるようになると、意思決定のスピードも段違いに早くなる。それが、このプラットフォームの真の価値だと感じています。

データ連携プラットフォームの必要性

ビジネスの現場では、売上データ、顧客情報、在庫状況、マーケティング分析結果など、様々なツールやシステムに分散した「データ」が日々生成されています。たとえば、営業部やカスタマーサポート部門はCRMを、マーケティングチームはMA（マーケティングオートメーション）ツールを、経理部門は会計ソフトを使用していることが多いですよね。こうした部門ごとの情報がバラバラの状態だと、全体像を正しく把握するのが難しく、判断のスピードや精度にも影響します。

この「データの分断」を解消し、シームレスな情報活用を可能にするのが、データ連携プラットフォームの役割です。私自身、以前マーケティング系のプロジェクトに関わっていたとき、営業チームとマーケティングチームが別々のツールを使っていて、お互いのデータを見るのに毎回CSVで手作業のやりとりをしていたんです。それが集計ミスやタイムラグを生み、結局意思決定も遅れていました。ところが、データ連携プラットフォームを導入したことで、すべてのデータが一元化され、リアルタイムでダッシュボードに集約される環境に変わったんです。正直、業務のスムーズさが劇的に改善されました。

また、最近ではDX（デジタルトランスフォーメーション）の流れもあり、企業の意思決定のスピードと柔軟性がますます重要になっています。そういう意味でも、部門間のデータを自動で統合し、全社的に見える化できるデータ連携プラットフォームは、もはや「あると便利」なものではなく、「なければ始まらない」レベルの必須ツールになってきていると感じます。

特にクラウドサービスが普及している現在では、オンプレミスとクラウドをまたがってデータ連携する必要もあり、自社開発だけでは対応が難しいケースも増加中。そんなとき、柔軟なデータ連携を支援してくれるプラットフォームがあると、スピーディな開発・運用が可能になります。

つまり、データ連携プラットフォームの導入は、単に業務効率を高めるだけでなく、ビジネス全体を「データドリブン」に変革していくための土台となるものなんです。単なるIT投資ではなく、経営判断や顧客体験までも左右する重要なインフラと言っても過言ではありません。

主なデータ連携プラットフォームの種類

データ連携プラットフォームとひと口に言っても、実はさまざまな種類があります。自社の業務に合ったものを選ぶためには、それぞれの特徴や用途を知っておくことが重要です。ここでは、代表的なデータ連携プラットフォームのタイプと、それぞれの違いについてわかりやすくご紹介していきます。

1. ETLツール型（Extract, Transform, Load）

まず代表的なのが、ETLツール型です。これは「データの抽出（Extract）」「変換（Transform）」「ロード（Load）」という3つの工程を通じて、異なるシステム間のデータを統合・整形してくれます。たとえば、営業データをCRMから抽出し、会計用データフォーマットに変換して、会計システムに取り込むといった流れです。InformaticaやTalend、国産だとAsteria Warpなどが有名ですね。

以前、私の職場でもETLツールを導入したのですが、最初は設定や構築にややハードルを感じた一方で、いざ動き始めると毎日のデータ連携業務が自動化されて、メンバーから「手間が激減した！」と評価が上がりました。

2. iPaaS型（Integration Platform as a Service）

次に注目されているのが、iPaaS型。これはクラウドベースで提供されるデータ連携プラットフォームで、SaaS同士のデータ連携を得意としています。クラウドサービスを多用する企業にはぴったりの選択肢です。代表的なiPaaSには、Zapier、Workato、Boomi、国産ではAnyflowなどがあります。

私がスタートアップ支援の仕事で導入をお手伝いした企業では、SlackとSalesforce、Googleスプレッドシートを連携させるのにZapierを使っていました。非エンジニアの方でも直感的に設定ができるので、スピード重視の企業にとってはかなり有効だと感じましたね。

3. データパイプライン型

こちらは特にビッグデータやリアルタイムデータ連携が必要な場面で活躍するタイプです。Apache KafkaやGoogle Cloud Dataflow、AWS Glueなどがこれにあたります。大量データをリアルタイムで処理しながら連携したい企業には強い味方です。

データサイエンス部門のある会社で、数千万件のログデータをKafka経由でBigQueryに連携させる仕組みを見たとき、「こんな規模でもサクサク回るんだ！」と感心した記憶があります。ただし、導入にはエンジニアの関与が不可欠で、専門知識も求められる点は要注意です。

4. EAI型（Enterprise Application Integration）

最後にもう一つ紹介したいのが、EAI型。企業内の既存システム同士を連携させるために使われるプラットフォームです。パッケージソフトやオンプレミス環境とERP、CRMなどをつなげる用途が多く、日本企業に多いレガシー環境への対応にも向いています。代表的な製品にはHULFTやBizTalk Serverなどがあります。

ある老舗企業さんでは、EAIツールを使って基幹システムと新しく導入したSaaSサービスを橋渡ししていました。レガシーだけど完全には切り離せないシステムがある会社には、今も欠かせない選択肢ですね。

ご覧の通り、データ連携プラットフォームにもいろいろな種類があり、それぞれ得意分野や導入難易度が違います。自社の規模やシステム環境、連携したいデータの種類や量をふまえて、最適なタイプを選ぶことが成功への近道です。

主要データ連携プラットフォームの比較

いざ「データ連携プラットフォームを導入しよう」と考えたときにぶつかるのが、「どれを選べばいいの？」という問題。私自身も初めて導入を検討した際、選択肢が多すぎて混乱しました。そこで、よく名前が挙がる主要なデータ連携プラットフォームをいくつかピックアップし、特徴や適した用途を比較しながら紹介します。

1. Talend：オープンソースで拡張性に優れる

Talendは、データ連携だけでなく、データクレンジングや統合も可能な統合型プラットフォームです。オープンソースとして始まり、今ではエンタープライズ向けの有償版も展開されています。IT部門にエンジニアがいる企業なら、自社環境に合わせたカスタマイズがしやすいのが魅力です。ただし、導入・運用にはそれなりの技術力が必要なので、非IT部門が主体となる場合には少しハードルが高いかもしれません。

2. Informatica：大企業向けの高機能ツール

Informaticaは、長年この分野で実績のある企業で、信頼性と機能の豊富さが強みです。リアルタイム連携や高度なデータガバナンスにも対応しているので、業務システムが複雑な大企業で特によく使われています。個人的に以前大手製造業のプロジェクトに関わった際も、Informaticaを導入しており、安心感がありました。ただし、コストはそれなりにかかるため、中小企業にとっては過剰スペックと感じるケースもあります。

3. DataSpider Servista：日本企業に強い国産ツール

DataSpiderは、日本のアプレッソ社が開発する国産のツールで、日本企業の業務やIT環境にフィットしやすいのが特徴です。GUIによるわかりやすい操作性や、日本語でのしっかりしたサポートも魅力です。私のクライアントでも中堅企業の導入実績が多く、「初めてのデータ連携にはちょうど良い」との声も。クラウドとの連携にも柔軟に対応しているので、最近はSaaS利用がメインの企業でも人気です。

4. Microsoft Power Automate：手軽に始めたい人向け

手軽に業務自動化とデータ連携を始めたいなら、Microsoft Power Automateもおすすめです。Microsoft 365との連携はもちろん、SalesforceやGoogle Appsともつなげられます。ノーコードで使えるので、「エンジニアがいない会社」でもスタッフが自分たちで業務フローを構築できます。ただし、複雑なデータ変換や大量データの処理には限界があるため、用途をしっかり見定めることが大切です。

それぞれのプラットフォームには向き不向きがあります。企業規模、ITスキル、予算、連携したいデータの種類など、自社の状況に合ったツールを選ぶのが成功のカギです。「できること」ではなく、「自社に本当に必要なこと」を基準に比較する、という視点が大切だと私は感じています。

選定の際に重視すべきポイント

データ連携プラットフォームを導入するにあたって、「どれが一番いいの？」と迷う方は多いと思います。それぞれのプラットフォームには特徴があるので、目的や社内の体制によって選ぶべきものは変わってきます。ここでは、実際に導入や比較検討をしてきた経験も踏まえながら、選び方のポイントを分かりやすくご紹介します。

① 連携可能なデータソース・システムとの対応力

まず見るべきは、「自社が使っているツールやシステムと本当に連携できるか？」という点です。SaaS、オンプレミス、クラウドストレージなど、自社のデータが存在する場所に対応しているかは必須確認事項です。たとえば、SalesforceやGoogle Analytics、ERPなど業務で頻繁に使うツールが接続対象外だと、大きな手戻りが発生します。

② 操作性とユーザーインターフェース

「現場でも使いやすいか？」も重要です。私が以前関わったプロジェクトでは、機能が豊富でも操作が難しいツールを導入した結果、IT部門しか使いこなせず、現場とのデータ活用連携がうまくいかなかった経験があります。ノーコードやローコードで操作できるUIを備えているかも、現場定着のカギになります。

③ セキュリティとデータガバナンス機能

データを連携する以上、セキュリティ対策は避けて通れません。通信の暗号化、アクセス権限の詳細設定、ログの記録など、組織のセキュリティポリシーにマッチするかどうかを要チェックです。特に大企業では、社内の情報システム部門がセキュリティ面への要件を厳しく定めていることが多いので、事前にすり合わせておきましょう。

④ 拡張性とスケーラビリティ

今は小さなデータ連携だけで十分でも、半年後には別の部署でも使いたい、もっと処理量が増える、といったケースが出てくるかもしれません。そうなった時、柔軟に対応できるプラットフォームでないと、また一から見直すことになります。私も以前、小規模用途で導入したツールがあったのですが、事業拡大のタイミングでスケールできず、再選定に多くの工数をかけるハメになったことがあります。

⑤ コストとサポート体制

最後に、費用対効果も見逃せません。初期費用・月額費用だけでなく、オプション料金や従量課金制モデルなども細かく確認しましょう。また、日本語でのサポートがどれくらい手厚いかも、導入定着に大きく影響します。トライアル期間がある場合は、期間中にどれだけサポートしてくれるかを見て、将来的な運用の安心感を測るのもアリです。

まとめると、選定時には「自社の業務とデータ構造にマッチするか」「現場で使いやすいか」「セキュリティや将来的な拡張性に対応できるか」という軸で冷静に評価しましょう。ただの“流行り”で選ばず、実業務にフィットするかどうかを現場目線で見極めるのが、失敗しないコツです。

導入企業の活用事例紹介

事例①：製造業A社 – 部門間の「データサイロ」を解消

ある大手製造業のA社では、開発部門・生産管理部門・営業部門といった各組織が独立してシステムを持ち、部署間での情報共有がスムーズにいっていませんでした。たとえば、営業が顧客からの大量注文を受けても、生産部門にその情報がリアルタイムで伝わらず、納期遅れが発生するというようなことが度々起こっていたそうです。

そこでA社は、iPaaS（インテグレーション・プラットフォーム・アズ・ア・サービス）型のデータ連携プラットフォームを導入しました。各部門のシステムをAPI連携で繋ぎ、リアルタイムでデータが行き来できるようになった結果、注文から生産・出荷までの対応スピードが平均30％改善。業務全体の効率化につながったうえ、顧客満足度の向上にも大きく貢献したそうです。

事例②：小売業B社 – ECと実店舗データの統合による施策強化

B社は全国に複数店舗を展開するアパレル企業で、ECと実店舗のデータをバラバラに管理していました。店舗スタッフが顧客データを把握しておらず、接客にも個人差が大きく出てしまう課題があったとのことです。また、在庫管理もECと実店舗で別体系だったため、売り逃しや過剰在庫が課題になっていました。

そこでB社は、クラウド型データ連携プラットフォームを導入し、POSシステム、ECサイト、CRMなどのデータを一元化。顧客の購入履歴や在庫状況がリアルタイムで見えるようになったことで、よりパーソナライズされた接客や在庫最適化が可能に。特にCRM機能との連携が功を奏し、リピート率は導入前より15％増加したという結果も出ています。

事例③：IT企業C社 – 異なるクラウド間の連携で開発を迅速化

SaaSツールを多く使っているIT企業のC社では、開発チームと営業チームで異なるクラウドを利用していたため、情報共有に時間がかかっていました。営業がヒアリングしてきた顧客要望を開発に伝えるまで数日かかり、プロジェクトの進行が遅れることもあったとか。

C社はデータ連携プラットフォームを導入し、SalesforceとBacklog、さらにはSlackなどのコミュニケーションツールも連携。タスクの自動生成や通知が一元化され、今ではヒアリングから開発タスク着手までが数時間で完了するようになったと言います。私自身、こうしたIT企業の課題には非常に共感できます。かつて私が勤めていた会社でも、部署間の連携ミスで案件遅延が発生することがありました。リアルタイムな情報共有の重要性を、改めて実感させられる事例です。

このように、業界や企業規模にかかわらず、データ連携プラットフォームはさまざまな形で業務課題を解決する力を持っています。導入事例を参考に、自社の課題にフィットする連携方法を考えるとよいでしょう。

今後のデータ連携プラットフォームの動向

ここ数年で、企業のデータ活用はますます複雑になってきました。私自身、業務でさまざまなツールやシステムを使っていますが、それぞれがバラバラに動いていて、情報の一元管理が難しいと感じることが多くありました。そんな中、注目されているのが「データ連携プラットフォーム」の進化です。これから先、この分野はどう変わっていくのか。具体的なトレンドを見ていきましょう。

ノーコード／ローコード対応の加速

まず注目したいのが、ノーコード／ローコードでの連携機能の進化です。従来はエンジニアがコードを書いてAPI連携を組む、というのが主流でしたが、今後はプログラミングの知識がなくてもデータ統合ができるようになります。これにより、現場のマーケティング担当者や営業スタッフでも気軽にデータを扱えるようになるので、業務スピードが格段に上がります。実際、私の周囲でもノーコードツールを利用し始めた非エンジニアが、業務改善の提案を増やしている印象があります。

リアルタイムデータ連携の標準化

もう一つの大きな動向は、リアルタイムデータ連携の需要の高まりです。たとえば、ECサイトの在庫情報がリアルタイムで更新されなかったことによるトラブルなどは、聞いたことがある方も多いのではないでしょうか。今後は、ミリ秒単位での情報更新が当たり前になっていきます。これに対応できるプラットフォームが主流となり、バッチ処理中心だった旧世代の仕組みは徐々に淘汰されていくでしょう。

AI／機械学習との統合

さらに、AIとの統合が進むのも間違いありません。データ連携は「データをつなぐ」ことがゴールではなく、「どう活用するか」が本質です。今後は、連携されたデータをリアルタイムでAIが分析し、仮説や意思決定を自動で提案するような仕組みが当たり前になっていくはずです。私も試験的に使ったことがありますが、AIサジェストは目からウロコでした。「こんな切り口で分析できるのか」と驚いたのを覚えています。