1. 新規追加

1-1.AIエージェント第３弾: ワークフローエラー診断機能（β）を追加

ワークフローの作成・編集時のプレビューでエラーが発生した際に、れこらくちゃん（AIエージェント）がエラー内容を分析し、考えられる原因や対処方法を提示する機能を追加しました。
これまではエラーメッセージの内容を読み解いて自力で解決するか、サポートに問い合わせる必要がありましたが、AI診断により原因の特定や解決までの時間を短縮できます。

【注意事項】

• エラー診断の対象は、変換・分析タスクのみとなります。
• 出力された修正案は、エラー内容から推定したものです。提案通りに修正しても問題が解消しない場合や、意図した結果にならない場合があります。

1-2.Reckoner API: ワークフロージョブのキャンセルを追加

Reckoner APIに、実行中のワークフロージョブをキャンセルするエンドポイントを追加しました。
ワークフローIDとジョブIDを指定することで、実行中のジョブを外部システムからキャンセルできるようになります。
すでにキャンセル済み・完了済みのジョブに対して実行した場合もエラーにはならず、安全に呼び出せます。

1-3.シンク: Amazon Redshiftにテーブルを作成するオプションを追加

シンクAmazon Redshiftにおいて、指定したテーブルが存在しない場合にテーブルを作成するオプションを追加しました。

データ型のマッピングは以下のようにマッピングされます。

※ File型は非対応です。テーブル自動作成時にエラーとなります。

2. 機能拡張

2-1.SQL Server/Oracle Database/MariaDBに書き込みモードを追加

シンク: SQL Server/Oracle Database/MariaDBに洗い替え（Truncate Insert）と削除（Delete）の書き込みモードを追加しました。 また、MariaDBに追加・更新（Upsert）を追加しました。

• Truncate Insert: テーブルの全データを削除してから新しいデータを挿入します。
• Delete: キーフィールドの値が一致する行を削除します。
• Upsert: キーフィールドの値が一致する行があれば更新し、なければ新しい行を挿入します。

これにより、既存データの差分更新や全件入れ替えなど、用途に応じた柔軟なデータ連携が行えるようになります。

2-2.ソース: HTTP（第２世代）にオフセットページネーションの停止条件を追加

ソースHTTP（第２世代）で、オフセットページネーションを利用する際に、レスポンス内の特定の値を条件としてページ取得を停止できるようにしました。

任意入力項目として、「継続条件のパス（JSONPath 記法）」を追加しました。 レスポンスにJSONPathで指定した要素が存在しない、あるいはNullの場合リクエストを停止します。
これにより、データが存在しなくなったタイミングなどで自動的に取得を終了でき、不要なリクエストを防げます。

今後ともReckonerをよろしくお願いいたします。

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株式会社スリーシェイク（本社：東京都中央区、代表取締役社長：吉田 拓真、以下スリーシェイク）は、全国の製造業従事者100名を対象に「製造業におけるデータ連携の実態調査」を実施しました。調査の結果、約6割がExcel・CSVを用いた手作業を含む運用を行っており、依然として人手を介したデータ連携が多く残っている実態が明らかになりました。また、「オンプレミス環境とクラウド環境が混在している」または「オンプレミス環境が中心」と回答した企業は約7割にのぼり、既存システムを含む運用環境の中で担当者負担や属人化といった課題を抱えている実態もうかがえました。

■背景
近年、製造業においてもDX推進やデータ活用への関心が高まっています。
一方で実際の現場では、長年利用されている基幹システム、各種SaaS、Excelによる業務運用などが混在しており、必要なデータを部門横断で連携・活用すること自体が大きな課題となっています。とくに製造業では、既存のオンプレミス環境を維持しながらクラウドサービスを導入するケースも多く、システム構成が複雑化しやすい傾向があります。
こうした背景を踏まえ、スリーシェイクでは、製造業におけるデータ連携の実態について調査を実施しました。

■調査概要

• 調査名称：製造業におけるデータ連携実態調査
• 調査方法：セルフリサーチサービス「サクリサ」によるインターネット調査
• 調査期間：2026年5月
• 回答者：100名

※構成比は小数点以下第2位を四捨五入しているため、合計しても必ずしも100とはなりません。
※本調査を引用・転載いただく際は出典元として「株式会社スリーシェイク」を明記し、下記リンクを設置ください。
URL：https://reckoner.io/news/survey-manufacturing/

■「製造業のデータ連携実態調査」サマリー

• 約7割が「オンプレミス環境を含む構成」で運用
• 約6割が「Excel・CSVなどを用いた手作業を含むデータ連携」を実施
• 約5割が「データ連携は十分に効率化されていない」と回答
• 約5割で「特定担当者への依存」が発生
• 約4割が「データ連携改善の必要性を感じるが未着手」

■調査結果

約7割が「オンプレミスを含む環境」で運用

現在の業務システム環境について調査した結果、「オンプレミス環境とクラウド環境が混在している」：41.2％、「オンプレミス環境が中心」：33.3％となり、約7割の企業がオンプレミス環境を含む構成で運用していることがわかりました。一方、「クラウド環境中心」は約3割にとどまっており、製造業では既存システムを活用しながらDXを進めている企業が多い実態がうかがえます。

Q.現在の業務システム環境について、最も近いものをお選びください。

データ連携方法、「一部自動化＋手作業」が最多に

続いて、システム間のデータ連携方法について調査した結果、最も多かった回答は、「一部自動化されているが手作業も含まれる（CSV出力など）」：36.3％となりました。次いで、「手作業（ExcelやCSVを用いた連携など）が中心」：30.4％という結果となり、多くの企業で、依然として人手を介した運用が残っている実態が明らかになりました。一方で、「データ連携ツールなどによる自動連携」：7.8％、「内製でのスクラッチ開発」：4.9％など、自動化に取り組む企業も一定数見られました。
製造業では、既存システムや業務フローにあわせて段階的にデータ連携を進めている企業も多く、自動化と手作業運用が混在している状況がうかがえます。

Q.システム間のデータ連携は、どのような方法で行っていますか？

データ連携の課題、「手作業負担」「改修コスト」が上位に

現在感じている課題について調査した結果、「手作業による処理が多い」：23％、「改修や変更に時間・コストがかかる」：20％が上位となりました。
また、「データの整合性が取れていない」や「外部ベンダーへの依存度が高い」といった回答も一定数見られ、システム改修や運用変更を柔軟に進めづらい状況もうかがえる結果となりました。

Q.データ連携に関して、現在感じている課題を教えてください

約5割が「データ連携は十分に効率化されていない」と回答

現在のデータ連携について、十分に効率化されていると感じるか調査した結果、「ほとんど効率化されていない」：22.5％、「あまり効率化されていない」：29.4％となり、約5割が効率化に課題を感じていることがわかりました。一方で、「十分に効率化されている」：7.8％にとどまっており、多くの企業で依然として改善余地が残っている実態もうかがえます。また、「ある程度効率化されている」は40.2％となっており、段階的に効率化を進めている企業も一定数存在していることがうかがえます。

Q.現在のデータ連携は、十分に効率化されていると感じますか？

生産実績・売上・在庫・人事など、幅広い業務データが連携対象に

現在連携しているデータについて調査した結果、「生産・製造実績データ」：38.2％、「売上・販売データ」：35.3％、「勤怠・人事データ」：35.3％、「在庫データ」：34.3％、「顧客データ」：33.3％など、幅広い業務データが連携対象となっていることがわかりました。
また、「連携していない」：42.2％という回答も見られ、企業によってデータ活用や連携への取り組み状況に大きな差がある実態もうかがえます。

Q.現在、貴社ではどのようなデータをシステム間で連携していますか？（複数回答）

約5割が「特定担当者への依存あり」

データ連携に関する業務の属人化について調査した結果、「強く依存している」：21％、「一部の担当者に依存している」：33％となり、約5割の企業で担当者依存が発生していることがわかりました。一方で、「特定の担当者への依存はない」：46％という回答も見られ、企業によって運用体制に差があることがうかがえます。

Q.データ連携に関する業務は、特定の担当者に依存していますか？

データ連携改善、「必要性は感じるが未着手」が約4割

今後のデータ連携改善について調査した結果、「必要だが着手できていない」：11.8％、「検討している」：27.5％となり、約4割の企業が改善の必要性を認識していることがわかりました。一方で、「すぐに取り組みたい」：15.7％、「とくに考えていない」：45.1％という結果となり、データ連携改善に対する取り組み状況や優先度には差が見られました。

Q.今後、データ連携の改善に取り組みたいと考えていますか？

■まとめ

今回の調査では、製造業におけるDX推進が進む一方で、その前提となるデータを整備し、つなぐ仕組みに多くの課題が残っている実態が明らかになりました。とくに製造業では、オンプレミスの基幹システムとクラウドサービスが混在するケースも多く、システムごとにデータが分断されやすい傾向があります。
その結果、Excel加工やCSVを用いた連携、手作業による転記といった運用が残りやすく、改修コストの増加や特定担当者への依存につながっている状況も浮き彫りとなりました。
また、「必要だが着手できていない」と回答した企業も多く、データ活用の必要性を感じながらも、実際の改善まで進められていない企業も一定数存在する実態もうかがえます。
今後、AI活用やDX推進がさらに進む中で、製造業においてもデータを整備し、継続的に活用できる状態をどのように実現するかが重要になっていくと考えられます。

スリーシェイクが提供するクラウド型ETLツール「Reckoner」は、ノーコードによる直感的な操作と、コードによる柔軟な拡張性を両立し、製造業における複雑なデータ連携や運用負荷の軽減を支援しています。
オンプレミス環境を含む既存システムを活かしながら、段階的にデータ活用を進めたい企業に向けて、製造業での導入事例も公開しています。
データ活用やDX推進に課題をお持ちの方は、ぜひご覧ください。

• 製造業向け導入事例：https://reckoner.io/voice/case-orec-holdings/
• Reckoner サービス資料：https://lp.reckoner.io/whitepaper1_rec
• Reckoner 無料トライアル：https://reckoner.io/free-trial/

■クラウド型ETLツール「Reckoner（レコナー）」とは
「Reckoner」は、データの集約・加工・連携を、ブロックをつなぐようなマウス操作で構築できるクラウドサービスです。
ノーコードによる直感的な操作に加え、コード実行にも対応し、複雑な条件分岐や独自ロジックにも柔軟に対応可能です。これにより、専門的な知識に依存しない運用と高度な要件への対応を両立し、継続的かつ安定したデータ活用を可能にします。
kintone、Salesforce、奉行クラウド、Google BigQueryなどのSaaSに加え、オンプレミス環境の基幹システムなど100種以上の多種多様なシステムを連携し、データ運用の効率化と高度なデータ活用を実現します。
サービスサイト：https://reckoner.io/

【株式会社スリーシェイク】
スリーシェイクは、ITインフラ領域の技術力に強みをもつテクノロジーカンパニーです。2015年の創業から提供しているSREコンサルティング事業「Sreake（スリーク）」では、AWS / Google Cloud / Kubernetes に精通したプロフェッショナルが技術戦略から設計・開発・運用を一貫してサポートしています。またSRE領域で培ったノウハウをベースに、2020年4月にクラウド型ETLツール「Reckoner（レコナー）」を提供開始し、ビジネス分析やマーケティングへのビッグデータ活用を簡易に実現可能としました。以後、フリーランスエンジニア特化型人材紹介サービス「Relance（リランス）」やセキュリティサービス「Securify（セキュリファイ）」を提供開始し、DX時代における技術戦略設計からセキュアなアプリケーション開発、データ活用までを一貫提供可能な体制を進めています。

会社名 ：株式会社スリーシェイク
代表者 ：代表取締役社長　吉田 拓真
所在地 ：東京都中央区銀座8丁目21番1号  住友不動産汐留浜離宮ビル7F
事業内容 ：SRE特化型コンサルティング事業「Sreake（スリーク）」運営( https://sreake.com/ )
セキュリティサービス「Securify（セキュリファイ）」開発・運営 ( https://www.securify.jp/ )
クラウド型ETLツール「Reckoner（レコナー）」開発・運営 ( https://reckoner.io/ )
エンジニア組織特化型HRパートナー「Relance（リランス）」運営 ( https://relance.jp/ )
会社HP ：https://3-shake.com/

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1. 新規追加

1-1.分析: データチェックを追加

処理結果に対してデータ品質チェックを行う「データチェック」タスクを追加しました。
COUNT・AVG・MAX などの集計指標を算出し、設定した条件式と照合することで、結果に応じてワークフローの挙動（後続タスクのスキップ、異常終了）を制御することができます。

活用例

• 特定のフィールドにNULLが1件以上ある場合に、ワークフローをエラーとして終了させる
• 重複するレコードが1件以上あった場合に、ワークフローをエラーとして終了させる
• ストレージから取得した処理対象のファイルが0件だった場合に、後続の処理をスキップしてワークフローを正常終了させる

1-2.Reckoner API: アクセストークン発行を追加

リフレッシュトークンを利用して、アクセストークンの発行がReckoner APIから行えるようになりました。
アクセストークンの有効期限切れ時に自動で再取得するフローの構築などに活用できます。
アクセストークン発行時にリフレッシュトークンあり、なしを選択して発行することができます。

2. 機能拡張

2-1.ワークフロータスクの上限数を 30 から 40 に引き上げ

内部処理のパフォーマンス改善に取り組んだ結果、1つのワークフロー内に作成できるタスクの上限数を 30 から 40 に引き上げました。
これまで上限に達していたワークフローでも、さらに多くのタスクを追加できるようになります。
より大規模・複雑なデータパイプラインを1つのワークフローにまとめて管理したい場合にご活用ください。

2-2.シンク: MySQL に 削除/洗い替え モードを追加

シンクのMySQLに、洗い替え（Truncate Insert）と削除（Delete）の書き込みモードを追加しました。

• Truncate Insert: テーブルの全データを削除してから新しいデータを挿入します
• Delete: キーフィールドの値が一致する行を削除します

既存のInsert・Upsertと合わせて、用途に応じた書き込み方法を選択できます。

今後ともReckonerをよろしくお願いいたします。

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【製造業DX】オンプレミス基幹とSaaSデータをDWHに集約 
─ 既存環境をそのままに実現したデータ基盤構築とは

株式会社スリーシェイク（本社：東京都中央区、代表取締役社長：吉田 拓真、以下スリーシェイク）は、株式会社オーレックホールディングス（本社：福岡県八女郡、代表取締役社長：今村 健二、以下オーレックホールディングス）様に提供した、クラウド型ETLツール「Reckoner（レコナー）」の導入事例インタビューを公開したことをお知らせします。
オーレックホールディングス様 事例インタビューページ：https://reckoner.io/voice/case-orec-holdings/

■オーレックホールディングス様 Reckoner導入事例の概要
オーレックホールディングスは、1948年の創業以来、乗用・自走式草刈機で国内シェアトップクラス/業界初の独創的な製品を次々と生み出している農業機械メーカー/世の中に「あったらいいな」をカタチにできる会社オーレックの企業グループです。車輪付乗用草刈り機において国内トップクラスのシェアを有するオーレックを中核に据え、高い内製化率と現場主義のものづくりを強みに、食・健康・環境領域へと事業を拡大しています。
近年では、データ基盤の構築をはじめとしたDX推進にも注力し、データの戦略的な活用に取り組んでいます。
本事例では、DX推進を担うソリューションシステム部の岡原 徹さんと、外部コンサルタントとして支援する再春館システム株式会社に、Reckoner（レコナー）導入の背景と成果について詳しくお話を伺いました。

課題と効果

＜課題＞

• 社内に分散したデータを統合・利活用するための共通基盤が整備されていなかった
• オンプレミスの基幹システムとSaaSが混在しており、横断的なデータ連携が難しい状況だった
• 既存構成の制約がある中で、現実的に運用可能な連携方式の検討が必要だった
• 非エンジニアも含めてデータを活用できる環境が求められていた

▼

＜効果＞

• SaaS・オンプレミスに閉じていた基幹システムデータをデータウェアハウスに集約し、データ活用の土台を整備
• リバースETLにより、データウェアハウス上のデータを業務システムへ還元し、二重入力の解消を見据えた運用へ
• データの一元化により、IDの一貫性が担保され、データ品質が向上
• RPAと組み合わせた業務自動化や、人事データ活用など、今後のデータ利活用・高度化に向けた拡張性を確保

オーレックホールディングス様 事例インタビューページ：https://reckoner.io/voice/case-orec-holdings/

■クラウド型ETLツール「Reckoner（レコナー）」とは
「Reckoner」は、データの集約・加工・連携を、ブロックをつなぐようなマウス操作で構築できるクラウドサービスです。
ノーコードによる直感的な操作に加え、コード実行にも対応し、複雑な条件分岐や独自ロジックにも柔軟に対応可能です。これにより、専門的な知識に依存しない運用と高度な要件への対応を両立し、継続的かつ安定したデータ活用を可能にします。
kintone、Salesforce、奉行クラウド、Google BigQueryなどのSaaSに加え、オンプレミス環境の基幹システムなど100種以上の多種多様なシステムを連携し、データ運用の効率化と高度なデータ活用を実現します。
サービスサイト：https://reckoner.io/

■株式会社オーレックホールディングスについて
会社名：株式会社オーレックホールディングス
本社所在地：福岡県八女郡広川町大字日吉548-22
代表取締役社長：今村 健二
URL：https://www.orec.holdings/

【株式会社スリーシェイク】
スリーシェイクは、ITインフラ領域の技術力に強みをもつテクノロジーカンパニーです。2015年の創業から提供しているSREコンサルティング事業「Sreake（スリーク）」では、AWS / Google Cloud / Kubernetes に精通したプロフェッショナルが技術戦略から設計・開発・運用を一貫してサポートしています。またSRE領域で培ったノウハウをベースに、2020年4月にクラウド型ETLツール「Reckoner（レコナー）」を提供開始し、ビジネス分析やマーケティングへのビッグデータ活用を簡易に実現可能としました。以後、フリーランスエンジニア特化型人材紹介サービス「Relance（リランス）」やセキュリティサービス「Securify（セキュリファイ）」を提供開始し、DX時代における技術戦略設計からセキュアなアプリケーション開発、データ活用までを一貫提供可能な体制を進めています。

会社名 ：株式会社スリーシェイク
代表者 ：代表取締役社長　吉田 拓真
所在地 ：東京都中央区銀座8丁目21番1号  住友不動産汐留浜離宮ビル7F
事業内容 ：SRE特化型コンサルティング事業「Sreake（スリーク）」運営( https://sreake.com/ )
セキュリティサービス「Securify（セキュリファイ）」開発・運営 ( https://www.securify.jp/ )
クラウド型ETLツール「Reckoner（レコナー）」開発・運営 ( https://reckoner.io/ )
エンジニア組織特化型HRパートナー「Relance（リランス）」運営 ( https://relance.jp/ )
会社HP ：https://3-shake.com/

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1. 機能拡張

1-1.シンク Azure SQLの書き込みモードに洗い替えと削除を追加

シンクのAzure SQLに、洗い替え（Truncate Insert）と削除（Delete）の書き込みモードを追加しました。

• Truncate Insert: テーブルの全データを削除してから新しいデータを挿入します。
• Delete: キーフィールドの値が一致する行を削除します。

既存のInsert・Upsertと合わせて、用途に応じた書き込み方法を選択できます。

1-2.シンク PostgreSQLの書き込みモードに洗い替えを追加

シンクのPostgreSQLに、洗い替え（Truncate Insert）を追加しました。

• Truncate Insert: テーブルの全データを削除してから新しいデータを挿入します。

1-3.ソース 奉行クラウド: 債権エイジングレポートに集計基準を追加

ソースの奉行クラウドの債権奉行クラウドにて、債権エイジングレポートを取得する際に集計基準を指定できるようになりました。
取得するレポートの集計基準を選択することで、目的に合った債権データを柔軟に取り込めます。

2. 改善・修正

• ワークフロー一覧でジョブ詳細を確認後に一覧画面へ戻った際、検索・絞り込み条件が維持されるよう改善しました。

今後ともReckonerをよろしくお願いいたします。

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〜 レガシー資産をそのままに、エンジニアから現場まで活用できる形へ 〜

株式会社スリーシェイク（本社：東京都中央区、代表取締役社長：吉田 拓真、以下スリーシェイク）が提供するクラウド型データ連携ツール「Reckoner（レコナー）」は、AS/400（IBM i）とのデータ連携機能をリリースしたことをお知らせします。本機能により、AS/400（IBM i）のデータをノーコードで各種クラウドサービスやデータウェアハウスへ連携し、実用的なデータ活用を可能にします。
「Reckoner」サービスサイト：https://reckoner.io/

■背景
製造業や流通業を中心に、AS/400（IBM i）は現在も多くの企業において基幹システムとして稼働しています。一方で、クラウドサービスや分析基盤の普及により、これらのシステムとのデータ連携の必要性は年々高まっています。
しかしながら、従来のデータ連携では、エンジニアによる個別開発や専門的な環境構築を前提とするケースが多く、データ連携の実装や立ち上げに多くの工数を要するという課題がありました。さらに、構築後の運用においても、設定変更や改善対応が特定のエンジニアに依存しやすく、現場での柔軟な対応が難しいといった課題が生じていました。
その結果、データ連携を実現した後も継続的な運用や改善が進まず、データ活用の定着を阻む要因となっています。
こうした背景から、容易にデータ連携を構築できることに加え、特定のエンジニアに依存せず継続的に運用・改善できる仕組みが求められています。

■AS/400（IBM i）とのデータ連携機能について
本機能により、「Reckoner」を通じて、AS/400（IBM i）のデータを各種クラウドサービスやデータウェアハウスへノーコードで連携することが可能になります。また、オンプレミス環境に対応した連携構成により、既存のセキュリティポリシーを維持したまま導入できます。

主な特長

• 既存データ基盤とのシームレスな連携
  クラウドサービスやデータウェアハウス、BIツールなどと連携するだけでなく、データの変換・加工やフォーマットの統一などを「Reckoner」上で実行することが可能です。これにより、連携前後の個別処理や手作業を削減し、データ活用までを見据えた連携を実現します。
  
  
• ノーコードとコード拡張を両立した柔軟なデータ連携
  プログラミング不要の直感的な操作により、専門的な知識に依存せず現場主導でデータ連携の構築・運用が可能です。さらに、必要に応じてPythonやJavaScriptによるコード実行機能を組み合わせることで、複雑な処理や独自ロジックにも柔軟に対応できます。
  
  
• オンプレエージェントによるシンプルな連携構成
  アウトバウンド通信のみで構成できるため、複雑なネットワーク構成や特別な環境構築を必要とせず、既存環境に無理なく導入できます。

「Reckoner」は、現場担当者からエンジニアまで幅広いユーザーが活用できるデータ連携基盤を提供し、レガシー環境を含めた継続的なデータ活用を支援します。

■クラウド型ETLツール「Reckoner（レコナー）」とは
「Reckoner」は、データの集約・加工・連携を、ブロックをつなぐようなマウス操作で構築できるクラウドサービスです。
ノーコードによる直感的な操作に加え、コード実行にも対応し、複雑な条件分岐や独自ロジックにも柔軟に対応可能です。これにより、専門的な知識に依存しない運用と高度な要件への対応を両立し、継続的かつ安定したデータ活用を可能にします。
kintone、Salesforce、奉行クラウド、Google BigQueryなどのSaaSに加え、オンプレミス環境の基幹システムなど100種以上の多種多様なシステムを連携し、データ運用の効率化と高度なデータ活用を実現します。
サービスサイト：https://reckoner.io/

【株式会社スリーシェイク】
スリーシェイクは、ITインフラ領域の技術力に強みをもつテクノロジーカンパニーです。2015年の創業から提供しているSREコンサルティング事業「Sreake（スリーク）」では、AWS / Google Cloud / Kubernetes に精通したプロフェッショナルが技術戦略から設計・開発・運用を一貫してサポートしています。またSRE領域で培ったノウハウをベースに、2020年4月にクラウド型ETLツール「Reckoner（レコナー）」を提供開始し、ビジネス分析やマーケティングへのビッグデータ活用を簡易に実現可能としました。以後、フリーランスエンジニア特化型人材紹介サービス「Relance（リランス）」やセキュリティサービス「Securify（セキュリファイ）」を提供開始し、DX時代における技術戦略設計からセキュアなアプリケーション開発、データ活用までを一貫提供可能な体制を進めています。

会社名 ：株式会社スリーシェイク
代表者 ：代表取締役社長　吉田 拓真
所在地 ：東京都中央区銀座8丁目21番1号  住友不動産汐留浜離宮ビル7F
事業内容 ：SRE特化型コンサルティング事業「Sreake（スリーク）」運営( https://sreake.com/ )
セキュリティサービス「Securify（セキュリファイ）」開発・運営 ( https://www.securify.jp/ )
クラウド型ETLツール「Reckoner（レコナー）」開発・運営 ( https://reckoner.io/ )
エンジニア組織特化型HRパートナー「Relance（リランス）」運営 ( https://relance.jp/ )
会社HP ：https://3-shake.com/

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1. 新規追加

1-1.IBM Db2 for i 対応

ソース・シンクとして IBM Db2 for i に接続できるようになりました。
Reckonerから、IBM Db2 for i（旧称AS/400）上のデータを読み込み・書き込みできます。
オンプレエージェントにも対応しています。

2. 機能拡張

2-1.変換: コード実行のコード入力欄のUIを改善しました

変換: コード実行のコード入力欄をエディタに変更しました。
シンタックスハイライト、行番号表示、コード補完などに対応しています。

2-2.シンク Dr.Sum: Truncate Insert に対応

シンク Dr.Sum の書き込みモードに「Truncate Insert」を追加しました。
データ書き込み前にテーブルを一度空にしてから全件挿入するため、毎回クリーンな状態でデータを更新したい場合にご利用ください。

2-3.外部API: 日別ワークフロー利用状況取得を追加

外部APIで、期間を指定して日別のワークフロー利用状況（実行回数・データ転送量）を取得できるようになりました。
利用状況の集計や月次レポートの自動化など、外部システムとの連携にご活用ください。

今後ともReckonerをよろしくお願いいたします。

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AI活用・データ取得・データ品質の各領域で二極化の傾向

株式会社スリーシェイク（本社：東京都中央区、代表取締役社長：吉田 拓真、以下スリーシェイク）は、全国のビジネスパーソン112名を対象に、AI活用およびその前提となるデータ環境に関する実態調査を実施しました。本調査では、AIを継続的に業務や意思決定に活用できる状態をAI-Readyと定義し、その構成要素の一つであるデータの取得や品質といったデータ基盤に焦点を当て、現状の実態を調査しました。
その結果、AI活用の進展には大きな差が見られるだけでなく、AI-Readyの前提となるデータ基盤においても進展にばらつきがある実態が明らかになりました。

■背景
近年、AI活用の重要性が高まる一方で、「必要性は認識しているが、具体的な着手方法が定まらない」「導入したものの活用が広がらない」といった課題を抱えるケースも少なくありません。
AI活用は単にツール導入によって実現するものではなく、データの取得・整備・活用といった基盤に加え、運用や改善を継続できる状態が求められます。こうした状態はAI-Readyとして捉えられますが、実際の現場では、その前提条件がどの程度整っているのかは十分に可視化されていません。そこで本調査では、AI-Readyの前提条件の一部であるデータ基盤に着目し、その実態を明らかにしました。

■調査概要

• 調査名称：AI-Ready に関する実態調査
• 調査方法：セルフリサーチサービス「サクリサ」によるインターネット調査
• 調査期間：2026年3月
• 回答者：112名

※構成比は小数点以下第2位を四捨五入しているため、合計しても必ずしも100とはなりません。
※本調査を引用・転載いただく際は出典元として「株式会社スリーシェイク」を明記し、下記リンクを設置ください。
URL：https://reckoner.io/news/survey-ai-ready/

■「AI-Ready に関する実態調査」サマリー

• AI活用は約4割、未活用も約4割で、進展にばらつき
• データ取得は約3割が自動化、約3割が課題を抱える状況
• データ品質においても活用可能が約5割、活用に課題がある状態が約5割で二極化

■調査結果

AI活用は約4割、未活用も約4割、二極化の傾向

「AIの活用状況として最も近いものをお選びください」と質問したところ、「意思決定に活用している」「業務改善に活用している」と回答した割合は、合計で約4割にとどまりました。一方で、「活用していない」と回答した割合も約4割にのぼり、AI活用の進展には大きなばらつきがある実態が明らかになりました。

データ取得は約3割が自動化される一方、約3割が課題を抱える状況に

「業務や分析に必要なデータを、どの程度スムーズに取得できますか？」と質問したところ、「リアルタイムまたは自動で取得できる」と回答した割合は約3割にのぼりました。一方で、「必要なデータを十分に取得できていない」「部門ごとに分断されており取得が難しい」といった、データ取得に課題を抱えている割合も3割以上にのぼることが判明しました。

AI活用におけるデータ品質も二極化、約5割が活用に課題

「現在のデータは、そのままAIや分析に活用できる状態ですか？」と質問したところ、「ほぼそのまま活用できる」「軽微な加工で活用できる」と回答した割合は約5割となりました。一方で、「大幅な加工・クレンジングが必要」「活用できる状態ではない」といった回答も約5割を占めており、AI活用と同様にデータ品質においても二極化が進んでいることがうかがえます。

■まとめ
本調査の結果、AI活用の進展状況にばらつきが見られるだけでなく、その前提となるデータ取得やデータ品質といった基盤部分においても同様に差が存在することが明らかになりました。これらの結果は、AIを継続的に活用できる状態、すなわちAI-Readyの実現に向けた準備状況が一様ではないことを示しています。
AI活用の成果は、単一の取り組みだけで決まるものではなく、複数の要素が組み合わさることで初めて実現されます。その中でも、データ基盤は重要な構成要素の一つであり、今後の取り組みにおいて継続的な整備と改善が求められます。

スリーシェイクでは、こうした状況を踏まえ、AI活用を見据えたデータ基盤戦略について解説したホワイトペーパーを公開しています。データ活用やAI導入の進め方に課題をお持ちの方は、ぜひご覧ください。

AI-Ready時代のデータ基盤戦略（無料ダウンロード）：
https://lp.reckoner.io/whitepaper_rec37

■クラウド型ETLツール「Reckoner（レコナー）」とは
「Reckoner」は、データの集約・加工・連携を、ブロックをつなぐようなマウス操作で構築できるクラウドサービスです。
ノーコードによる直感的な操作に加え、コード実行にも対応し、複雑な条件分岐や独自ロジックにも柔軟に対応可能です。これにより、専門的な知識に依存しない運用と高度な要件への対応を両立し、継続的かつ安定したデータ活用を可能にします。
kintone、Salesforce、奉行クラウド、Google BigQueryなどのSaaSに加え、オンプレミス環境の基幹システムなど100種以上の多種多様なシステムを連携し、データ運用の効率化と高度なデータ活用を実現します。
サービスサイト：https://reckoner.io/

【株式会社スリーシェイク】
スリーシェイクは、ITインフラ領域の技術力に強みをもつテクノロジーカンパニーです。2015年の創業から提供しているSREコンサルティング事業「Sreake（スリーク）」では、AWS / Google Cloud / Kubernetes に精通したプロフェッショナルが技術戦略から設計・開発・運用を一貫してサポートしています。またSRE領域で培ったノウハウをベースに、2020年4月にクラウド型ETLツール「Reckoner（レコナー）」を提供開始し、ビジネス分析やマーケティングへのビッグデータ活用を簡易に実現可能としました。以後、フリーランスエンジニア特化型人材紹介サービス「Relance（リランス）」やセキュリティサービス「Securify（セキュリファイ）」を提供開始し、DX時代における技術戦略設計からセキュアなアプリケーション開発、データ活用までを一貫提供可能な体制を進めています。

会社名 ：株式会社スリーシェイク
代表者 ：代表取締役社長　吉田 拓真
所在地 ：東京都中央区銀座8丁目21番1号  住友不動産汐留浜離宮ビル7F
事業内容 ：SRE特化型コンサルティング事業「Sreake（スリーク）」運営( https://sreake.com/ )
セキュリティサービス「Securify（セキュリファイ）」開発・運営 ( https://www.securify.jp/ )
クラウド型ETLツール「Reckoner（レコナー）」開発・運営 ( https://reckoner.io/ )
エンジニア組織特化型HRパートナー「Relance（リランス）」運営 ( https://relance.jp/ )
会社HP ：https://3-shake.com/

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■背景
DX推進やAI活用の進展に伴い、SaaSや業務システム間のデータ連携の重要性が高まっています。一方で、実際のデータ連携の現場では、より複雑なデータ加工や条件処理が求められるケースも増えています。「Reckoner」ではこれまで、ノーコードのGUI操作により、非エンジニアでも扱いやすいデータ連携環境を提供してきました。
今回、「Reckoner」のデータ連携フロー内でPythonおよびJavaScriptによる処理を実行できる、コード実行機能を新たにリリースしました。これにより、ノーコードでは対応が難しい処理をコードで実装でき、より高度なデータ連携を実現します。

■コード実行機能について
コード実行機能では、「Reckoner」のデータ連携フロー内において、PythonおよびJavaScriptによるカスタム処理を記述・実行することができます。これにより、標準タスクでは対応できないデータ変換や条件処理などを柔軟に実装できます。

主な特徴

・Python・JavaScriptによるカスタム処理
「Reckoner」のデータ連携フロー内でPythonおよびJavaScriptのコードを記述し、独自のデータ処理を実装できます。

・高度なデータ加工に対応
複雑な条件分岐やロジック処理など、ノーコードでは対応しにくい処理にも柔軟に対応します。

・ノーコードベースのフローとの組み合わせ
「Reckoner」のノーコードベースのタスクと組み合わせることで、運用しやすく柔軟なデータ連携フローを構築できます。

操作画面イメージ

「Reckoner」は今後も、ノーコードとコードの両立を強化し、より高度で柔軟なデータ連携を実現する機能拡張を継続してまいります。

■クラウド型ETLツール「Reckoner（レコナー）」とは
「Reckoner」は、データの集約・加工・連携を、ブロックをつなぐようなマウス操作で構築できるクラウドサービスです。
ノーコードによる直感的な操作に加え、コード実行にも対応し、複雑な条件分岐や独自ロジックにも柔軟に対応可能です。これにより、専門的な知識に依存しない運用と高度な要件への対応を両立し、継続的かつ安定したデータ活用を可能にします。
kintone、Salesforce、奉行クラウド、Google BigQueryなどのSaaSに加え、オンプレミス環境の基幹システムなど100種以上の多種多様なシステムを連携し、データ運用の効率化と高度なデータ活用を実現します。
サービスサイト：https://reckoner.io/

【株式会社スリーシェイク】
スリーシェイクは、ITインフラ領域の技術力に強みをもつテクノロジーカンパニーです。2015年の創業から提供しているSREコンサルティング事業「Sreake（スリーク）」では、AWS / Google Cloud / Kubernetes に精通したプロフェッショナルが技術戦略から設計・開発・運用を一貫してサポートしています。またSRE領域で培ったノウハウをベースに、2020年4月にクラウド型ETLツール「Reckoner（レコナー）」を提供開始し、ビジネス分析やマーケティングへのビッグデータ活用を簡易に実現可能としました。以後、フリーランスエンジニア特化型人材紹介サービス「Relance（リランス）」やセキュリティサービス「Securify（セキュリファイ）」を提供開始し、DX時代における技術戦略設計からセキュアなアプリケーション開発、データ活用までを一貫提供可能な体制を進めています。

会社名 ：株式会社スリーシェイク
代表者 ：代表取締役社長　吉田 拓真
所在地 ：東京都中央区銀座8丁目21番1号  住友不動産汐留浜離宮ビル7F
事業内容 ：SRE特化型コンサルティング事業「Sreake（スリーク）」運営( https://sreake.com/ )
セキュリティサービス「Securify（セキュリファイ）」開発・運営 ( https://www.securify.jp/ )
クラウド型ETLツール「Reckoner（レコナー）」開発・運営 ( https://reckoner.io/ )
エンジニア組織特化型HRパートナー「Relance（リランス）」運営 ( https://relance.jp/ )
会社HP ：https://3-shake.com/

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