システム間のデータ連携、EAIとETLどちらを選ぶべき？
企業のDX推進が加速する中、「既存システム間のデータ連携をどう実現するか」は多くの企業にとって重要な課題となっています。
データ連携を実現する技術として代表的なのが、EAI（Enterprise Application Integration）とETL（Extract-Transform-Load）です。しかし、「この2つは何が違うのか」「自社にはどちらが適しているのか」と悩む方も多いのではないでしょうか。
この記事では、EAIとETLの技術的な違いを明確にし、ユースケース別の使い分けの指針をお伝えします。
この記事のポイント:
- EAIはリアルタイム連携向き、ETLは大量データのバッチ処理向き
- データ量と処理タイミング（イベント指向かバッチ指向か）の2軸で使い分ける
- 両者は併用可能であり、それぞれの強みを活かすのが理想的
- ノーコード・ローコードツールの普及により、非エンジニアでも導入・運用が可能に
1. なぜ今EAIとETLの理解が重要なのか
(1) DX推進とデータ連携の課題
多くの企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する中で、最大の課題の一つが「データのサイロ化」です。部門ごとに異なるシステムを使用しており、データが分断されている状態では、全社的なデータ活用は困難です。
よくある課題:
- 顧客情報がCRMとECサイトで別々に管理されている
- 受注データと在庫データがリアルタイムで連携されていない
- 経営レポートの作成に数日かかる
こうした課題を解決するためのデータ連携技術として、EAIとETLが注目されています。
(2) 2025年の崖とレガシーシステム問題
経済産業省が警告する「2025年の崖」では、レガシーシステムがDXの障壁となり、2025年以降に年間最大12兆円の経済損失が発生する可能性があると指摘されています。
レガシーシステムの刷新には時間とコストがかかるため、既存システムを維持しながらデータ連携を実現するEAI・ETLの活用が現実的な解決策として注目されています。
2024年時点で、国内企業の23.66%がETL/データ連携ツールを活用しており、1,000名以上の大企業では38.16%に達しているという調査データもあります。
2. EAI（Enterprise Application Integration）とは
(1) EAIの基本定義と仕組み
EAI（Enterprise Application Integration）とは、企業内の異なるシステム間をリアルタイムで連携させる技術です。
EAIの仕組み:
- 各システムの間にEAI基盤（ハブ）を配置
- システム間のデータ連携をEAI基盤が仲介
- 特定のイベント（データ更新等）をトリガーに処理を実行
従来、システム間連携には個別のインターフェース開発が必要でしたが、EAIを導入することで、1対nの連携を効率的に実現できます。
(2) リアルタイム連携の特徴とメリット
EAIの特徴:
- データの変更を即座に他システムに反映（リアルタイム性）
- イベント駆動型の処理（データ更新をトリガーに連携）
- 双方向のデータ連携が可能
EAIのメリット:
- 業務処理のリアルタイム化（受注→在庫引き当てが即時に）
- 二重入力の削減（一度入力すれば関連システムに自動反映）
- システム改修の影響範囲を局所化（EAI基盤で吸収）
(3) EAIが適したユースケース
EAIは、リアルタイムでのデータ連携が必要な業務に適しています。
適したユースケース:
- マスター連携: 顧客マスター、商品マスターを複数システムで同期
- 受注処理: ECサイトの受注データを基幹システムに即時連携
- 在庫引き当て: 受注時に在庫システムと連携し、リアルタイムで引き当て
- CRM/MA連携: 顧客情報をCRMとMAツール間で即時同期
3. ETL（Extract-Transform-Load）とは
(1) ETLの基本定義と3つのプロセス
ETL（Extract-Transform-Load）とは、データを抽出・変換・ロードする3つのプロセスを指すデータ統合手法です。
ETLの3つのプロセス:
- Extract（抽出）: 各システムからデータを取り出す
- Transform（変換）: データの形式やフォーマットを統一・加工する
- Load（ロード）: 統合先のシステム（DWHなど）にデータを格納する
ETLは、大量のデータを一括で処理するバッチ処理型のアプローチです。
(2) バッチ処理の特徴とメリット
ETLの特徴:
- 大量のデータを一括で処理できる（数百万〜数億件）
- 処理のスケジュール設定が可能（日次、週次、月次など）
- 複雑なデータ変換・クレンジングに対応
ETLのメリット:
- 大容量データの効率的な処理
- データの品質向上（変換・クレンジング処理）
- 分析用データの準備を自動化
(3) ETLが適したユースケース
ETLは、大量データを定期的に集約・分析する用途に適しています。
適したユースケース:
- DWH構築: 複数システムのデータをデータウェアハウスに集約
- 請求データ集計: 月次の請求データを集計・加工
- データ分析: 経営ダッシュボード用のデータ準備
- データ移行: レガシーシステムから新システムへのデータ移行
4. EAIとETLの違い：比較表で理解する
(1) 処理タイミング（リアルタイム vs バッチ）
EAIとETLの最も大きな違いは、処理タイミングです。
- EAI: リアルタイム・イベント駆動型（データ更新を即座に反映）
- ETL: バッチ処理型（定期的にまとめて処理）
(2) データ量（少量・高頻度 vs 大量・定期）
- EAI: 少量〜中量のデータを高頻度で処理（トランザクション単位）
- ETL: 大量のデータを定期的に処理（数百万〜数億件のバッチ）
(3) 設計思想（プロセス指向 vs エンティティ指向）
- EAI: プロセス指向（業務プロセスの流れに沿ったデータ連携）
- ETL: エンティティ指向（データそのものの抽出・変換・格納）
EAI vs ETL 比較表:
| 観点 | EAI | ETL |
|---|---|---|
| 処理タイミング | リアルタイム | バッチ（定期実行） |
| データ量 | 少量〜中量 | 大量（数百万件〜） |
| 設計思想 | プロセス指向 | エンティティ指向 |
| 主な用途 | システム間連携 | データ統合・分析基盤構築 |
| 適したシーン | 受注処理、マスター同期 | DWH構築、経営レポート |
5. 代表的なツールと選定ポイント
(1) EAIツールの例と選定基準
EAIツール選定時のチェックポイント:
- 対応しているシステム・アプリケーションの種類
- リアルタイム処理の性能（スループット、レイテンシ）
- 運用監視機能の充実度
- ノーコード・ローコード対応の有無
※具体的なツールの比較は、ITトレンドやLISKULなどの比較サイトで最新情報を確認することを推奨します。
(2) ETLツールの例と選定基準
ETLツール選定時のチェックポイント:
- 対応しているデータソースの種類
- 変換・クレンジング機能の充実度
- スケジュール実行・ジョブ管理機能
- クラウド型 vs オンプレミス型の選択
(3) ノーコード・ローコードツールの活用
2024年以降、ノーコード・ローコードのEAI/ETLツールが主流となり、非エンジニアでも導入・運用が可能になっています。
ノーコードツールのメリット:
- プログラミング不要で設定・運用が可能
- 導入期間の短縮
- IT部門以外でも運用できる
ノーコードツールのデメリット:
- 複雑な処理には対応できない場合がある
- カスタマイズの自由度が限定的
- ベンダーロックインのリスク
※ツール選定時は公式サイトで最新の料金・機能を確認してください。仕様は頻繁に更新されるため、この記事は2024年12月時点の情報です。
6. まとめ：ユースケース別の選び方
EAIとETLは、どちらか一方を選ぶものではなく、用途に応じて使い分ける（または併用する）のが理想的です。
EAIを選ぶべきケース:
- リアルタイムでのシステム間連携が必要
- 受注処理、在庫引き当て、マスター同期などの業務
- データ量は少〜中量だが、即時性が求められる
ETLを選ぶべきケース:
- 大量データの定期的な集約・加工が必要
- DWH構築、経営ダッシュボード、データ分析基盤の構築
- データ量は大量だが、リアルタイム性は不要
併用が効果的なケース:
- 日々の業務データはEAIでリアルタイム連携
- 分析用データはETLで夜間バッチ処理
次のアクション:
- 自社のデータ連携の現状を把握する（どのシステム間で、どんなデータを連携したいか）
- リアルタイム性の要否を整理する（即時連携が必要か、定期バッチで十分か）
- 3〜5社のツールベンダーに問い合わせ・デモ依頼する
- 公式サイトで最新の料金・機能を確認する
自社の業務要件に合ったデータ連携手法を選択し、DX推進を加速させましょう。
よくある質問:
Q: EAIとETLは併用できる？ A: 可能です。リアルタイム連携が必要な業務（受注処理、マスター同期など）はEAIで、データ分析基盤構築（DWH、経営レポート）はETLで、というように、それぞれの強みを活かして使い分けるのが理想的です。
Q: どちらを先に導入すべき？ A: 業務要件によって異なります。日常業務のシステム連携（受注、在庫、CRM連携など）が急務であればEAIを先に導入し、データ分析基盤の構築が優先であればETLを先に導入するのが一般的です。
Q: EAIとETLの導入コストはどのくらい違う？ A: ツールや規模により大きく異なりますが、クラウド型であれば月額数万円〜で始められるケースもあります。EAIは連携するシステム数、ETLはデータ量によって費用が変動する傾向があります。正確な見積もりは各ベンダーに問い合わせてください。