データパイプラインの構築・管理に時間を取られていませんか？
B2B企業のデータエンジニアや分析担当者にとって、ETL（Extract, Transform, Load）パイプラインの構築・管理は大きな負担です。データソースとデータウェアハウスの間でデータを移動させるためのパイプラインを構築し、定期的にメンテナンスし、トラブルシューティングする作業は、多くの時間とコストを必要とします。
2022年のAWS re:Inventで提唱された「ゼロETL（Zero-ETL）」は、このパイプライン構築・管理の負担を大幅に軽減する新しいアプローチです。データソースとデスティネーションの間でシームレスにデータを複製し、パイプライン構築を不要にする仕組みにより、データエンジニアはより本質的な分析業務に集中できます。
この記事では、ゼロETLの基本概念から従来ETLとの違い、AWSでの実装パターン、導入判断基準、移行戦略まで、実務で役立つ情報を体系的に解説します。
この記事のポイント:
- ゼロETLは2022年AWS re:Inventで提唱され、2024年12月時点で全サービスがGA（一般提供）達成
- Extract・Loadは自動化、TransformはDWH側（Redshift等）でSQLを使って実施
- パイプライン構築不要、リアルタイム性向上、コスト削減（年間約75万ドルの事例あり）がメリット
- 主にAWSエコシステム内での統合。マルチクラウド環境では従来ETLも必要
- 新規構築やAWSエコシステム内での活用に向いており、既存資産が多い場合は移行コストとメリットを比較が重要
1. ゼロETLの登場背景：データパイプラインの課題と新しいアプローチ
(1) 従来のETLパイプラインの課題（構築・管理コスト、レイテンシ）
従来のETLパイプラインには、以下のような課題がありました。
課題①：パイプライン構築・管理コストが高い データソース（OLTP：トランザクション処理用データベース）からデータウェアハウス（OLAP：分析処理用データベース）にデータを移動させるためには、専用のパイプラインを構築する必要があります。このパイプラインの設計、実装、テスト、運用には多くの時間とコストがかかります。
課題②：メンテナンスが継続的に必要 データソースのスキーマ変更、データ量の増加、新しいデータソースの追加などに対応するため、パイプラインを継続的にメンテナンスする必要があります。これがデータエンジニアの大きな負担となっています。
課題③：データのレイテンシ（遅延）が発生 ETLパイプラインは通常、バッチ処理で定期的にデータを転送します。そのため、データソースで発生した変更が分析環境に反映されるまでに時間がかかり、リアルタイムな分析が困難でした。
(2) 2022年AWS re:InventでのゼロETL提唱
2022年11月のAWS re:Invent（AWSが毎年開催する年次カンファレンス）で、AWSがゼロETLというコンセプトを提唱しました。
AWSの提唱内容:
- ETLパイプラインの構築・管理を不要にする
- データソースとデスティネーション間でシームレスにデータを複製
- データエンジニアがより本質的な分析業務に集中できるようにする
この提唱以降、AWSは複数のサービス間でゼロETL統合を順次リリースし、2024年12月時点ですべてのゼロETL統合が一般提供（GA）に達しました。
(3) データ統合の新しいパラダイムシフト
ゼロETLは、データ統合における新しいパラダイムシフトを示しています。
従来のアプローチ:
- データエンジニアがパイプラインを構築・管理
- ETLツール（Apache Airflow、Talend、Informatica等）を使用
- バッチ処理による定期的なデータ転送
ゼロETLのアプローチ:
- パイプライン構築が不要（クラウドプロバイダーが統合を提供）
- リアルタイムまたはニアリアルタイムでデータ複製
- データエンジニアは分析・活用に集中
このパラダイムシフトにより、データ基盤の構築・運用コストが大幅に削減され、データの価値をより早く引き出すことが可能になります。
2. ゼロETLの基礎知識：定義・従来ETLとの違い・仕組み
(1) ゼロETLとは：シームレスなデータ複製の仕組み
ゼロETL（Zero-ETL）とは、ETLパイプラインの構築・管理を不要にし、データソースとデスティネーション間でシームレスにデータを複製する仕組みです。
ゼロETLの定義（AWS公式）:
ゼロETLは、データソースとデスティネーション間で手動のパイプライン構築なしにデータを移動・複製するアプローチです。
主な特徴:
- パイプラインコードの記述が不要
- データソースとデスティネーションの設定のみで統合完了
- リアルタイムまたはニアリアルタイムでのデータ複製
- クラウドプロバイダー（主にAWS）がマネージドサービスとして提供
(2) 従来のETL（Extract, Transform, Load）との違い
ゼロETLと従来のETLの違いを整理すると以下の通りです。
従来のETL:
- Extract（抽出）: データソースからデータを取得
- Transform（変換）: データを分析用に加工・変換
- Load（格納）: データウェアハウスに格納
- 特徴: 3つのステップすべてをデータエンジニアが設計・実装・管理
ゼロETL:
- Extract（抽出）: 自動化（クラウドプロバイダーが提供）
- Transform（変換）: DWH側（Redshift等）でSQLを使って実施
- Load（格納）: 自動化（クラウドプロバイダーが提供）
- 特徴: Extract・Loadはパイプライン構築不要。Transformは分析時にSQLで実施
重要なポイント: ゼロETLという名称ですが、「完全に変換（Transform）が不要」というわけではありません。Extract・Loadは自動化されますが、データの変換処理はDWH側でSQLを使って実施する必要があります。
(3) ゼロETLの動作原理（Extract・Loadは自動化、TransformはDWH側で実施）
ゼロETLの動作原理を、Aurora→Redshiftの統合を例に説明します。
ステップ1：統合設定 データソース（Aurora）とデスティネーション（Redshift）の両方で統合を有効化します。
ステップ2：データの自動複製 Auroraで発生したトランザクション（INSERT、UPDATE、DELETE）が、自動的にRedshiftに複製されます。この複製はリアルタイムまたはニアリアルタイムで実行されます。
ステップ3：変換処理（Transform） Redshift側でSQLを使ってデータを変換・加工します。例えば：
- 集計処理（SUM、AVG等）
- データ結合（JOIN）
- フィルタリング（WHERE句）
- カラム追加・削除
ステップ4：分析・可視化 BI ツール（QuickSight、Tableau等）で変換後のデータを分析・可視化します。
この仕組みにより、データエンジニアはパイプライン構築から解放され、より本質的な分析業務に集中できます。
3. ゼロETLのメリットとデメリット：導入前に知るべきこと
(1) メリット：パイプライン構築不要、リアルタイム性、コスト削減
ゼロETLには以下のメリットがあります。
メリット①：パイプライン構築・管理が不要 従来のETLパイプラインに必要だった設計、実装、テスト、運用が不要になります。データエンジニアはより価値の高い分析業務に時間を使えます。
メリット②：リアルタイムまたはニアリアルタイムでのデータ複製 バッチ処理ではなく、データソースでの変更をリアルタイムまたはニアリアルタイムで分析環境に反映できます。これにより、最新データに基づいた意思決定が可能になります。
メリット③：コスト削減 AWSの公式事例では、ゼロETL導入により年間約75万ドルのコスト削減効果が報告されています。パイプライン構築・管理の人件費削減と、ETLツールのライセンス費用削減が主な要因です。
メリット④：スキーマ変更への自動対応 データソースでスキーマが変更された場合も、ゼロETL統合が自動的に対応します（一部のサービスでは手動対応が必要な場合もあります）。
(2) デメリット：AWSエコシステム中心、完全な変換不要ではない、既存資産の移行コスト
一方で、ゼロETLには以下のデメリット・制約もあります。
デメリット①：主にAWSエコシステム内での統合 2024年12月時点で、ゼロETLはAWSサービス間の統合が中心です。マルチクラウド環境（AWS + GCP + Azure等）では、従来のETLツールも併用する必要があります。
デメリット②：完全に変換（Transform）が不要になるわけではない ゼロETLという名称ですが、データの変換処理はDWH側でSQLを使って実施する必要があります。Extract・Loadは自動化されますが、Transformは依然として必要です。
デメリット③：既存資産の移行コスト 既存のETLパイプラインを長年運用している場合、ゼロETLへの移行にはコストがかかります。既存パイプラインの資産（コード、ノウハウ）を活かせないため、移行のメリットとコストを慎重に比較する必要があります。
デメリット④：特定のデータソース・デスティネーションに限定 2024年12月時点で、ゼロETL統合は以下のような組み合わせに限定されています：
- Aurora → Redshift
- DynamoDB → OpenSearch
- RDS → Redshift
すべてのデータソース・デスティネーションで利用できるわけではありません。
(3) ゼロETLが向いている企業・向いていない企業
ゼロETLが向いている企業:
- これから新規にデータ基盤を構築する企業
- AWSエコシステム内で完結するデータ基盤を持つ企業
- 既存のETLパイプラインのメンテナンスコストが高い企業
- リアルタイムな分析ニーズが高い企業
従来ETLを維持すべき企業:
- マルチクラウド環境でデータを管理している企業
- 複雑な変換処理が多く、DWH側でのSQL処理が困難な企業
- 既存のETLパイプラインが安定稼働しており、移行コストが高い企業
- ゼロETLが対応していないデータソース・デスティネーションを使用している企業
4. AWSにおけるゼロETL実装パターン：主要サービスと統合方法
(1) Aurora→RedshiftのゼロETL統合（2024年12月GA達成）
Aurora→Redshiftのゼロ ETL統合は、最も利用されているゼロETLパターンの一つです。
概要:
- データソース: Amazon Aurora（MySQLまたはPostgreSQL互換）
- デスティネーション: Amazon Redshift（クラウドデータウェアハウス）
- 提供状況: 2024年12月時点で一般提供（GA）
主な機能:
- AuroraのトランザクションデータをリアルタイムでRedshiftに複製
- 1つのAuroraクラスターから最大5つのゼロETL統合が可能（2025年3月アップデート）
- スキーマ変更の自動反映
設定手順:
- Aurora側でゼロETL統合を有効化
- Redshift側で統合を承認
- 複製するテーブル・カラムを選択
- 統合が開始され、データが自動的に複製される
(2) DynamoDB→OpenSearch、RDS→Redshiftなど主要統合パターン
2024年12月時点で、以下のゼロETL統合が一般提供（GA）されています。
主要な統合パターン:
| データソース | デスティネーション | 用途 | GA達成時期 |
|---|---|---|---|
| Amazon Aurora | Amazon Redshift | OLTP→OLAP分析 | 2024年12月 |
| Amazon RDS | Amazon Redshift | OLTP→OLAP分析 | 2024年12月 |
| Amazon DynamoDB | Amazon OpenSearch | NoSQL→全文検索・分析 | 2024年12月 |
| Amazon Aurora | Amazon SageMaker Lakehouse | OLTP→機械学習 | 2024年12月 |
各統合パターンの特徴:
Aurora→Redshift: 最も成熟した統合。トランザクションデータをリアルタイムで分析環境に複製。
DynamoDB→OpenSearch: NoSQLデータを全文検索エンジンに複製し、高速な検索・分析を実現。
RDS→Redshift: MySQL、PostgreSQL、MariaDBなどのRDSデータベースをRedshiftに複製。
Aurora→SageMaker Lakehouse: トランザクションデータを機械学習環境に複製し、モデル学習・推論に活用。
(3) 設定手順：データソースとデスティネーションの両方を設定
ゼロETL統合の設定は、データソースとデスティネーションの両方で行います。
一般的な設定手順（Aurora→Redshiftの例）:
ステップ1：前提条件の確認
- Auroraクラスターがサポートされているバージョンか確認
- Redshiftクラスターが同じAWSリージョンにあるか確認
- 必要なIAMロールが設定されているか確認
ステップ2：Aurora側の設定
- AWSコンソールでAuroraクラスターを選択
- 「ゼロETL統合」タブを開く
- 「統合を作成」をクリック
- ターゲット（Redshift）を選択
- 複製するデータベース・テーブルを選択
ステップ3：Redshift側の設定
- Redshiftコンソールで統合リクエストを確認
- 統合を承認
- データベース名を設定
ステップ4：統合開始
- 設定完了後、数分〜数十分でデータ複製が開始
- 初回は全データをコピー（Full Load）
- 以降はCDC（Change Data Capture）でリアルタイム複製
ステップ5：変換処理（Transform） Redshift側でSQLを使ってデータを変換・加工します。
詳細な設定手順は、AWS公式ドキュメントをご確認ください。
5. ゼロETL導入の判断基準と移行戦略：いつ・どう導入すべきか
(1) ゼロETL導入を検討すべきケース（新規構築、AWSエコシステム内）
以下のケースでは、ゼロETL導入を積極的に検討する価値があります。
ケース①：新規にデータ基盤を構築する 既存のETLパイプラインがない場合、ゼロETLから始めることでパイプライン構築コストを削減できます。
ケース②：AWSエコシステム内で完結するデータ基盤 データソースとデスティネーションがすべてAWSサービスの場合、ゼロETL統合を最大限活用できます。
ケース③：リアルタイム分析ニーズが高い バッチ処理ではなく、リアルタイムまたはニアリアルタイムでのデータ分析が必要な場合、ゼロETLが適しています。
ケース④：既存パイプラインのメンテナンスコストが高い 既存のETLパイプラインの運用・メンテナンスに多くの時間とコストがかかっている場合、ゼロETLへの移行でコスト削減が期待できます。
(2) 従来ETLを維持すべきケース（マルチクラウド、既存資産が多い）
一方で、以下のケースでは従来のETLツールを維持する方が適切です。
ケース①：マルチクラウド環境 AWS、GCP、Azureなど複数のクラウドプロバイダーを使用している場合、ゼロETLだけでは対応できません。従来のETLツール（Apache Airflow、Talend等）も併用する必要があります。
ケース②：複雑な変換処理が多い DWH側のSQLでは対応できない複雑な変換処理が多い場合、従来のETLツールの方が適しています。
ケース③：既存資産が多く、移行コストが高い 長年運用してきたETLパイプラインのコード・ノウハウが豊富にある場合、移行コストが高くなります。既存パイプラインが安定稼働しているなら、無理に移行する必要はありません。
ケース④：ゼロETLが未対応のデータソース・デスティネーション 使用しているデータソースやデスティネーションがゼロETLに対応していない場合、従来のETLツールを使う必要があります。
(3) 段階的な移行アプローチとROI評価
既存のETLパイプラインからゼロETLへの移行は、段階的に進めることが推奨されます。
移行アプローチ例:
フェーズ1：パイロット導入（1-2ヶ月）
- 小規模なデータソース1つでゼロETL統合を試験導入
- 動作確認、パフォーマンス測定
- データエンジニアのスキル習得
フェーズ2：ROI評価（1-2ヶ月）
- パイロット導入の結果をもとにROIを評価
- コスト削減効果（パイプライン管理工数、ETLツールライセンス費用）
- データ複製のレイテンシ（遅延時間）
- 既存パイプラインとの比較
フェーズ3：段階的な拡大（3-6ヶ月）
- ROI評価が良好な場合、他のデータソースにも展開
- 既存のETLパイプラインと並行運用しながら段階的に移行
- 問題が発生した場合は既存パイプラインにロールバック可能な体制を維持
フェーズ4：本格展開（6-12ヶ月）
- すべての対象データソースでゼロETL統合を完了
- 従来のETLパイプラインを段階的に廃止
- 運用体制の確立
ROI評価のポイント:
- パイプライン構築・管理の工数削減（人件費）
- ETLツールのライセンス費用削減
- データ複製のリアルタイム性向上による意思決定の速度向上
- 移行コスト（既存パイプラインの廃止、新規学習）
AWSの公式事例では年間約75万ドルのコスト削減効果が報告されていますが、これは特定のユースケースでの事例であり、環境により効果は異なります。自社の環境で実際にROIを測定することが重要です。
6. まとめ：ゼロETLの活用で実現するデータ基盤の未来
ゼロETLは、2022年のAWS re:Inventで提唱され、2024年12月時点で全サービスがGA（一般提供）に達した、データ統合の新しいアプローチです。Extract・Loadは自動化され、TransformはDWH側でSQLを使って実施する仕組みにより、パイプライン構築・管理の負担を大幅に軽減できます。
パイプライン構築不要、リアルタイム性向上、コスト削減（年間約75万ドルの事例あり）といったメリットがある一方、主にAWSエコシステム内での統合であり、マルチクラウド環境では従来ETLも併用する必要があります。
新規にデータ基盤を構築する場合や、AWSエコシステム内で完結する場合は、ゼロETLを積極的に検討する価値があります。既存のETLパイプラインがある場合は、移行コストとメリットを慎重に比較し、段階的な移行アプローチを取ることが推奨されます。
次のアクション:
- AWSアカウントで利用可能なゼロETL統合を確認する
- パイロット導入として小規模なデータソース1つでゼロETL統合を試験的に実施
- データ複製のレイテンシとパフォーマンスを測定
- ROI評価（パイプライン管理工数、ETLツールライセンス費用の削減効果）を実施
- 段階的な移行計画を策定（既存パイプラインとの並行運用期間を設定）
- AWS公式ドキュメントで最新のゼロETL統合情報を確認
ゼロETLは、データ基盤の構築・運用を大幅に効率化する可能性を持っています。自社の環境に適しているかを慎重に評価し、適切に導入することで、データの価値をより早く引き出すことができます。