データ連携が鍵！基幹システムとSaaSをつなぐDX実践法

はじめに：基幹システムとSaaSのデータ連携がDXの成否を決める理由

中小企業がDXに取り組む際、必ずといっていいほど直面するのが 「データがつながらない」 という問題です。
勤怠管理はSaaS、販売管理はオンプレミスの基幹システム、顧客情報はExcel——。
このように情報があちこちに散らばっている状態では、分析も改善も進まず、DXは“部分最適”のまま止まってしまいます。

特に最近は、クラウドサービス（SaaS）の急速な普及によって、 便利なツールが増えている一方でデータの分断が深刻化 しています。
業務は効率化したはずなのに、「結局Excelで集計しないと全体像が分からない」「システム間でデータを二重入力している」という声は多くの企業で聞かれます。

本記事では、こうした課題の根本原因と、その解決方法としての 基幹システム × SaaS のデータ連携 をわかりやすく解説します。
「うちは規模が小さいから難しいのでは？」という不安を抱える企業でも、無理なく始められる“ミニマム連携”の方法を提示し、実際にDXを前に進めるきっかけになる内容を目指します。

なぜデータが分断されるのか？

システムが増えれば増えるほど、「便利」よりも先に「データがつながらない」問題が表面化します。この章では、中小企業でよく起きるデータ分断の4つの典型パターンを整理します。

① レガシー基幹システムによる“情報の孤島化”

中小企業では、10年〜20年以上前に導入した基幹システムを今も使い続けているケースが少なくありません。これらのシステムは当時の技術を前提に作られており、現在主流のAPI連携を想定した設計にはなっていません。

たとえば次のような状況が起きています：

• 外部システムとデータを交換するための仕組みが存在しない

• CSV出力しかできず、取り込みや加工はすべて手作業

• 改修しようにもベンダーが既に撤退していたり、仕様書が残っていない

• カスタマイズしすぎて内部構造がブラックボックス化している

その結果、基幹システム内にデータが閉じてしまい、「情報の孤島（Information Island）」 が発生します。
これにより、次のような問題が連鎖的に生まれます。

• データの二重入力

• 数値が一致しない

• 担当者によって管理方法が変わる

• ミスが発生するたびにフォロー作業が増える

特に経理・販売・購買など、企業運営の中核を担う領域でこの問題が発生すると、DXが大きく遅れます。

• “全社データ”がないため分析ができない

• 改善のための意思決定に必要な数字が揃わない

• システムが古いため拡張ができない

このように、レガシー基幹システムは中小企業のDX推進にとって最大級のボトルネックになりやすいのです。

② SaaS導入の急拡大によるデータの散在

クラウドサービス（SaaS）は、中小企業にとって非常に導入しやすいツールです。初期費用が低く、IT部門がなくてもすぐに使い始められるため、勤怠管理、経費精算、顧客管理（CRM）、タスク管理など、用途別に多数のSaaSを組み合わせて利用する企業が増えています。

しかし、ここに 「データ散在」 という新たな課題が潜んでいます。
便利なSaaSを次々と導入した結果、

• 従業員データは勤怠SaaS

• 顧客データはCRM

• 案件データは営業管理ツール

• 経理データは会計ソフト

• 販売データはオンプレ基幹システム

というように、業務ごとにデータがバラバラに存在する状態が生まれます。

たとえば現場でよくあるケースがこちらです。

●「顧客名がSaaSごとに微妙に違う」
●「案件IDと売上データが紐づかない」
●「勤怠システムのデータを毎月経理へ手作業で渡している」

さらに、SaaS同士は「標準連携」が提供されている場合もありますが、
連携項目が足りない／カスタム項目が同期できない／費用が高い
という制約が多く、期待したほど自動化できない企業がほとんどです。

とくに起きがちなのが次のような状況です：

• 各部門が独自にSaaSを導入してしまい、統一ルールがなくなる

• 社長・管理部門から見える数字がSaaSごとに違う

• 同じデータを毎回別のシステムへ転記する「二重入力」作業が増加

• 月末の集計がExcel頼りになり、ミスが多発

このように、SaaSの導入自体はメリットが大きいものの、システム間がつながっていない限り「部分最適化」で止まってしまう のが実情です。

③ 手作業によるデータ管理がボトルネック化

多くの中小企業では、基幹システムから出力したCSVや各SaaSのレポートをダウンロードし、それらをExcelで結合・加工し、月次レポートや管理資料を作成しています。

一見すると「手作業でもなんとかできている」ように見えますが、実際には次のような深刻な問題が存在します。

• 人によるコピペ作業が膨大で、毎月数時間〜数十時間が失われている

• 転記ミスが起きても気づきにくく、誤った数字で意思決定してしまう

• 担当者が休むと業務が止まり、属人化が進む

• 手順がブラックボックス化し、新しい担当者が引き継げない

特に「データの整形」「列の統合」「日付形式の修正」「不要行の削除」など、細かい作業が多く、担当者の負担は大きくなる一方です。

さらに問題なのは、こうした手作業が続くと “分析や改善の時間が奪われる” ことです。

実際の現場ではこんな声がよく聞かれます。

「毎月の報告資料作りで時間が終わってしまい、改善施策を考える時間がない」
「数字が正しいか確認する作業に追われ、前に進まない」

DXとは、本来 「改善のための仕組みづくり」 を意味しますが、
手作業の負荷が大きい企業ほど、DXが進む余裕がなくなる、という悪循環に陥ります。

④ データ形式・項目名の不一致で連携できない問題

システム間連携を試みた際に、ほぼ確実にぶつかるのが データ形式の違い・項目名の違い です。

たとえば、

• Aシステムでは「顧客ID」

• Bシステムでは「取引先コード」

• Cシステムでは「顧客コード」

といったように、同じ意味の項目でも名称が異なり、形式も統一されていません。

さらに厄介なのが、

• 全角／半角の混在

• 日付形式（YYYY/MM/DD と YYYY-MM-DDなど）が違う

• カスタム項目がSaaSごとにバラバラ

• 文字コードが異なる

といった細かな差異です。

結果として、

• そのままではシステム間でデータが紐づかない

• 変換作業が必要になり、担当者の負担が増える

• 連携ルールの設計に工数がかかる

• ちょっとした仕様変更でも連携が壊れる

という問題が起きます。

つまり 「データが揃っていない」ことそのものが、DXの障壁になる のです。

API／ETLを活用したシステム連携の基本

APIとETLは、中小企業のデータ連携を実現するうえで中心となる技術です。「技術的で難しそう」と感じる方も少なくありませんが、実は 手作業の削減・業務効率化・ミス防止 を実現するための非常に実用的な仕組みです。

まずは、APIとETLがどのように違うのかを理解することで、どの場面でどちらを使うべきかが明確になります。以下に、担当者でも直感的に理解できる比較表を用意しました。

API と ETL の違い（比較表）

この特徴を踏まえたうえで、それぞれの仕組みを詳しく見ていきます。

① API連携とは何か？仕組みとメリットをわかりやすく解説

API（Application Programming Interface）は、
「異なるシステム同士がデータをやり取りするための入り口」 です。

イメージとしては、システムとシステムをつなぐ“データの通り道”を作るようなものです。

たとえば、次のような連携が可能になります。

• 勤怠SaaSに登録された出勤データが、そのまま給与システムに反映される

• CRMで変更した顧客情報が、販売管理にも自動で同期される

• 注文データが入ると即座に在庫システムへ反映される

これらはすべてAPI連携によって実現します。

API連携がもたらす主なメリット

• 手入力・転記作業が不要になるため、人的ミスが激減する

• データがリアルタイム同期され、数字のズレが発生しない

• 更新情報が即反映されるため、業務スピードが上がる

• 担当者レベルの作業負担が大幅に減り、属人化が解消される

また、近年ではAPI連携を簡単に利用できるサービスも増えており、
IT担当者ではない人でも、ノーコードで連携を作成できる時代 になっています。

実際の企業からも、次のような声が聞かれます。

「勤怠データの手入力がなくなり、給与計算の前処理時間が半分以下に」
「案件情報の転記作業がゼロになり、営業と管理部門で数字が一致するようになった」

APIは難しそうに見えて「一度つなげば自動で動く」ため、効果も大きく安定性も高いのが特徴です。

② ETLツールで実現するデータ変換・統合の効率化

ETLとは、
E（抽出）→ T（加工）→ L（書き込み）
の3つのステップでデータ連携を行う仕組みです。

APIが「システム同士の道路」なら、ETLは
データを仕分けし、正しい形に整えて届ける“データ処理センター” のイメージです。

ETLが得意なこと

• 異なる形式のデータを一つにまとめる

• 日付形式や文字コードを統一する

• 不要な列を削除したり、条件で絞り込んだりする

• 複数のSaaS・基幹システム・Excelからデータを集めて加工する

中小企業の多くは、「システムごとにデータ形式が違う」という問題を抱えています。
ETLはこの課題を根本から解決します。

ETLツールのメリット

• APIがなくても連携できる（CSVやExcelもOK）

• 複雑な加工処理を自動化できる

• 一度つくったルールは毎日・毎時自動実行

• “月次集計の自動化”が現実になる

具体例：ETLでできる業務自動化

ETLは「形がバラバラなデータをどう扱うか」という課題をまとめて解決できるため、
“データの土台を整える”ために欠かせない技術 といえます。

③ バッチ連携とリアルタイム連携の使い分け

データ連携には大きく分けて 「リアルタイム連携」 と 「バッチ連携」 の2つがあります。
どちらが優れているというものではなく、業務に合わせて使い分けることが重要 です。

中小企業では「全部リアルタイムにすれば良い」と考えられることもありますが、コストや工数を考えると適材適所が最適解です。

▼2つの連携方式の違い（比較表）

▼リアルタイム連携が向いている業務例

• 在庫情報（EC・店舗・倉庫）

• 顧客情報（CRM→販売管理）

• 勤怠データ（打刻→反映）

リアルタイムにすることで、
「数字が合わない」「反映されていない」 という現場のストレスを解消できます。

▼バッチ連携が向いている業務例

• 売上・仕入の 月次／日次集計

• 各SaaSからの レポートデータ取り込み

• 大量データを扱う 請求処理・支払処理

特に月次処理では、リアルタイムにする必要はほぼないため、
バッチの方が低コストで安全 です。

▼おすすめの組み合わせ（中小企業に最適）

• リアルタイム：顧客・勤怠・在庫

• バッチ：売上・計上・請求・財務データ

この組み合わせが “効果が高く、コストが無理なく収まる” 黄金バランスです。

④ ノーコード／ローコード連携ツールで実現する“内製化”

近年、中小企業でも データ連携を内製化できる時代 になりました。
その大きな理由が ノーコード／ローコード連携ツールの進化 です。

従来は、

• プログラマーに依頼しないとAPI連携を作れない

• システム改修に数十万円〜数百万円かかる

• 一度作っても仕様変更に弱い

といった課題が大きく、連携は“外注前提”でした。

しかし現在は、次のような変化が起きています。

▼ノーコード連携ツールの進化ポイント

• 画面上で ドラッグ＆ドロップ で連携が作れる

• SaaSごとに 事前テンプレート が多数用意されている

• APIキーを入力するだけで接続できる場合が多い

• 条件分岐・データ加工・マッピングがGUIで完結

• IT担当者でなくても扱えるユーザビリティ

▼できることの代表例

従来はプログラミングが必要だった処理も、
今では ノーコードでクリック操作だけで完成する ケースも増えています。

▼ノーコード導入で期待できる効果

• 作業ミスの大幅減少

• 月間数十時間分の手作業削減

• 属人化していたExcel作業が自動化

• 現場の「本来の業務」に時間を割けるようになる

• 将来の業務変更にも柔軟に対応できる（改修が楽）

▼実際の現場で聞かれる声

「CSV加工に毎月10時間使っていたが、連携後はゼロになった」
「担当者が休んでも処理が止まらないので、部門全体の安定性が上がった」
「Excel地獄から抜け出せた」

中小企業にとって、ノーコード・ローコードは コストを抑えつつDXの基盤を整える最適解 といえます。

中小企業でも実現できるデータ連携アーキテクチャ

中小企業がデータ連携に取り組む際、「本当にうちでもできるのか？」という不安を抱かれることが多いです。しかし、実際には 段階的に進めることで無理なく実現できるアーキテクチャ（仕組み） がいくつもあります。

この章では、最小限の構成から始められる“ミニマル連携モデル”から、将来的に拡張できる“スモールスタート型アーキテクチャ”まで、規模や目的に応じた最適解を紹介します。

① 小規模企業向け「ミニマル連携モデル」

まずは、必要最低限のデータだけをつなぐ シンプルな連携モデルです。
「一気にすべてを連携するのではなく、最も効果が出る部分だけ」を対象にするのがポイントです。

▼ミニマル連携で得られる効果

• 経理の月末処理が早くなる

• 転記ミスがゼロに近づく

• 勤怠〜給与〜会計の流れがスムーズになる

• 担当者の負荷が減り、現場全体の余裕が生まれる

▼ミニマル連携に適したケース

「まずは1つだけでもつなぐ」
これがミニマル連携の最大の意義です。

② 段階的に拡張できる“スモールスタート型アーキテクチャ”

次に、ミニマル連携を踏まえて 徐々に拡張していくモデル です。
一度に全社最適を目指すと失敗しやすいため、中小企業ではこちらのアプローチが最も現実的です。

▼スモールスタート型の進め方（ステップ式）

1. 段階1：手作業の多いデータを連携
   　・勤怠 → 給与
   　・販売 → 会計
   　ここで業務負荷を一気に軽くする。

2. 段階2：主要SaaS・基幹システムを中心に連携範囲を拡大
   　・CRM → 販売
   　・MAツール → CRM
   　・在庫 → 販売管理

3. 段階3：データ基盤（簡易DWH）で全社データを統合する
   　分析やダッシュボード活用へ進む。

▼スモールスタートが成功しやすい理由

• 体制・予算の負荷が小さい

• 変化が少ないため現場が受け入れやすい

• 連携の価値を早期に実感できる

• 問題があっても影響範囲を限定できる

中小企業に最適なアーキテクチャ設計の王道パターンと言えます。

③ CRM／ERP／会計など主要システムの連携パターン

次に、基幹系・業務系システムを中心とした 代表的な連携パターン を整理します。
これらは実際に多くの中小企業で採用されている連携モデルです。

▼代表的な連携パターン一覧

▼どの順番で連携するべき？

一般的には 経理周り → 営業周り → 生産／在庫 の順が最も効果的です。

1. 経理（会計）領域
   　→ 月次の工数削減効果が大きい

2. 営業／顧客領域（CRM）
   　→ 属人化が多く、データ連携の効果が出やすい

3. 在庫・受発注
   　→ リアルタイム連携で大きな業務改善を期待できる

DXの初期段階ほど、“すぐ効果が見える領域” から進めることが重要です。

④ データ基盤（DWH）を使った高度な連携も手の届く範囲に

以前は大企業だけのものだった データ基盤（DWH：データウェアハウス） が、
クラウド化によって中小企業でも手が届く時代になりました。

▼DWHを使うメリット

• すべてのシステムのデータを1か所に集約できる

• BIツールで分析が簡単にできる

• 過去データ（売上・在庫など）を長期間蓄積できる

• 多拠点・多店舗データを統合しやすい

▼DWHの活用例

• 販売 × 在庫 × 顧客データを一つにして分析

• 月次レポートを自動生成して経営会議へ

• KPIダッシュボードをリアルタイムで閲覧

▼クラウドDWHは中小企業でも導入しやすい

AWS、Azure、GCPなどのDWHは、従量課金で使えるため、
大規模な初期投資をしなくても導入可能です。

特に、
「BIを使いたい」「複数店舗の売上を統合したい」
といった企業には大きなメリットがあります。

 

まとめ：基幹システムとSaaS連携がDXのスタートライン

中小企業のDXが進まない最大の原因は、「データがつながっていない」ことにあります。
本記事で紹介したように、レガシー基幹システムの孤島化や、SaaSの乱立、Excelによる手作業など、データ分断は業務のあらゆる場面で非効率を生み出します。

しかし、APIやETLを活用したシンプルな連携でも、
業務負荷の軽減・数字の正確性向上・属人化の解消 といったDX効果を確実に生み出せます。

特に中小企業におすすめなのは、
「ミニマル連携」→「段階的なスモールスタート」 の進め方です。
一度にすべてをつなぐ必要はありません。まずはひとつの業務フローを整えるだけで、現場の手間は大幅に軽くなります。

データがつながれば、業務は必ず変わります。
そして、その先にBI活用や分析基盤整備といった“次のDX”が見えてきます。

もし「どこから始めるべきかわからない」と感じたら、
お気軽にご相談ください。貴社の業務に合った最適な連携方法をご提案します。