ETLでコストダウンできる3つの費用（採用・開発・データ取得）と相場
データドリブンな組織を目指すには、データが整理された環境を構築することが不可欠です。そこで注目を集めているのが「ETLツール」です。ETLの目的は、蓄積しているデータを整備し、システムやアプリなどですぐに活用できるようにすることです。
もしこの整備作業を人の手（手動コーディング）で行うとなると、手間や時間がかかるだけでなく、採用・開発・データ取得の3つのコストが大きくのしかかります。今回の記事では、手動コーディングとETLを比較した場合、具体的にどれくらいコストダウンできるのかを解説します。
実際にETLツール「Reckoner」を導入した企業では、業務工数40%削減・コスト年間100万円削減を実現した事例もあります。ぜひ導入検討の判断材料にしてください。
目次
スクラッチ開発でデータ連携を行う場合にかかるコストは大きく3つ
スクラッチ開発でデータ整備をする場合、以下の3つの点でコストがかかります。それぞれ解説していきます。
データエンジニアの採用コスト
データ整備を行うのであれば、当然データエンジニアを採用しなければなりません。データの取り扱いはシステムエンジニアの通常の作業領域とは異なる専門性が求められるため、データ基盤やパイプラインの設計・運用に精通した人材が必要になります。
こうした専門人材は今も国内で不足しており、採用市場では相対的に給与水準が高くなる傾向にあります。経験者であれば年収500〜1,000万円程度を見込んでおくとよいでしょう。
人材紹介会社を通じて採用する場合、一般的に年収の30〜40%程度を手数料として支払う必要があります。よって、データエンジニアを1人採用するのにかかる採用コストは以下のとおりです。
給与500万円の30〜40% → 150万円〜200万円
給与1,000万円の30〜40% → 300万円〜400万円
採用段階だけで数百万円のコストを見込まねばなりません。しかもこの費用には、面接や書類審査などの選考プロセスに役員・従業員が割く時間は含まれていないため、見えないコストを含めたトータルの費用はさらに高くなります。
データ整備のための開発コスト
続いて、データ整備にかかる開発コストについても見ていきましょう。
連携先のサービスに十分なAPIが用意されていたとしても、サービスごとにAPIの仕様やデータ形式、認証方式、取得方法などは異なります。そのため、連携するデータソースごとに仕様を調査し、それに合わせた実装が必要になります。
近年では生成AIを活用した「バイブコーディング」によって、コードを書く作業自体のスピードは以前より格段に上がりました。しかし、データ連携において本当にコストがかかるのは「コードを書く時間」ではなく、データソースごとのフォーマット差異の調査、エラーハンドリングの実装、そして本番運用に耐えられるかのテスト・検証です。ここはAIが書いたコードであっても、結局エンジニアが1つひとつ精査・修正する必要があり、大きく工数を削減できる部分ではありません。
実際には、コーディング自体は1データソースあたり数日〜1週間程度で終わったとしても、仕様の調整・テスト・本番投入までを含めると1データソースあたり1人月前後の工数がかかることは珍しくなく、データソースが複数になればなるほど、その分だけ人件費は積み上がっていきます。採用コストと合わせて考えると、決して小さな費用では済みません。
データの取得・プログラム変更にかかるコスト
手動コーディングはETLと違い、データの取得対象の仕様変更や追加があるたびにプログラムを書き換える必要があります。複雑な変更になればなるほど工数はかかり、テストに費やす時間も増します。また手動コーディングで行なうケースでは、単純なデータの取得に関してもエンジニアに任せることが多く、エンジニアの他業務を圧迫します。
ETLを使用している場合、データに精通していない一般社員でも扱えるように設計してあることがほとんどで、工数がかかりにくいというメリットがあります。その点も考慮すると、「データ取得のバッチ作成」「都度対応が必要なデータ取得」「プログラムの変更・追加」などが日常的に発生することが容易に考えられます。
手動コーディングの場合、作業自体が属人化してしまうこともあるため、担当者がいなくなったタイミングや休暇のタイミングで膨大な時間とコストが追加でかかることもあります。
ETLを使用した場合にかかるコスト
先述のとおり、ETLを使用すればこれらのコストを大幅に抑えられます。
| 手動コーディング | ETL（Reckonerを例に） |
|---|---|
| エンジニア採用手数料 | 追加の採用コスト不要 |
| エンジニア給与 | エンジニア給与不要 |
| 書類選考・面接対応工数 | 採用工数不要 |
| データソースの変更対応 | 変更工数不要 |
| 合計で1,000万円超 | 月額10万円から |
この試算だけで比較すると、手動コーディングにかかる年間1,000万円超のコストに対し、Reckonerなら月額10万円（年間120万円）程度から導入可能です。単純計算でも約88%のコストダウンにつながる可能性があります。
実例：ETL導入でコストダウンに成功した企業
実際にReckonerを導入した企業では、以下のようなコストダウン効果が報告されています。
au コマース＆ライフ株式会社様
業務工数40%削減、管理コスト年間100万円の削減を実現。コスト削減効果は売上増加にも寄与し、「Reckonerが無い状態には戻れない」というほど継続的に活用されています。
このように、Reckonerの導入は初期の開発・採用コストを抑えるだけでなく、運用フェーズに入ってからの人件費・作業工数の継続的なコストダウンにもつながります。
導入事例の詳細はこちら：au コマース＆ライフ株式会社様 導入事例
株式会社グリーンエナジー＆カンパニー様
スプレッドシートやExcelでのデータ管理から、Reckonerを介したPostgreSQL・Google Driveとの連携へ移行。最小限の既存システム改修でデータ活用基盤を構築し、売上拡大・DX推進につなげています。ノーコードで直感的に扱えるため、エンジニアにとっても導入・運用のしやすいツールとして評価されています。
導入事例の詳細はこちら：株式会社グリーンエナジー＆カンパニー様 導入事例
最後に：ETL導入で3つのコストをまとめてダウンさせよう
最後にETLを使用するメリットをまとめます。
- 点在するデータを集約して管理できる
- システムの開発コストを抑えられる
- GUIで簡単な操作を実現できる
- データの品質・整合性を維持できる
採用コスト・開発コスト・運用コストの3つを個別に削減しようとするのではなく、ETLを導入することでまとめてコストダウンできる点が最大のメリットです。
ETLツールについてより詳しく知りたい方は「ETLとは？必要性や選び方、ETLがないと生じる問題をわかりやすく解説」の記事もご覧ください。
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