データベース連携とは？メリット・方法・選び方をわかりやすく解説

「顧客データはSFA（営業支援システム）、売上データは販売管理システム、在庫データはまた別のDB…」 このように、複数のシステムにデータが分散し、月次の集計や分析のためにExcelを使った手作業で転記やデータの突合を行っていませんか？

組織内でデータが分断されている状態、いわゆる「データのサイロ化」は、単に担当者の手間が増えるだけではありません。業務効率を著しく低下させるだけでなく、転記ミスによるデータ品質の悪化や、経営判断に必要なレポート作成の遅延など、ビジネスにおいて重大な損失を生む原因となります。

本記事では、総務省後援「ASPIC クラウドアワード」にて「サービス連携賞」を受賞したデータ連携プラットフォーム『Reckoner（レコナー）』の視点で、データベース連携の基礎知識から、主要な3つの連携方法（手動、スクラッチ開発、ETLツール）の徹底比較までを解説します。

数百社以上のデータ連携プロジェクトを支援してきた我々の知見をもとに、現場の担当者が直面しやすい「よくある失敗パターンと対策」や、「Reckonerを使った具体的な実装例」など、明日から使える実践的なノウハウをご提供します。

目次

• データベース連携とは？
• データベース連携4つのメリット
• データベース連携の3つの方法
• 最適なデータベース連携方法の選び方
• データベース連携の事例
• データベースを連携させるならReckoner

データベース連携とは？

データベース連携とは、「異なるシステムや場所に散在するデータベース同士を接続し、データを統合的に活用できる状態にすること」です。

単にデータを「移動」させるだけではありません。異なる形式のデータを整形・加工し、分析基盤や別のアプリケーションで即座に使える形にして同期させる一連のプロセス（抽出、変換、格納）を指します。

※データ連携基盤に関する解説記事もあわせてお読みください。
参考記事：データ連携基盤とはなにか

データベース連携が必要な理由（データサイロ問題）

なぜ多くの企業でデータベース連携が急務となっているのでしょうか。その最大の理由は、システムごとにデータが分断され、互いに連携が取れていない状態、いわゆる「データのサイロ化」が引き起こす深刻な問題にあります。

各部門が業務効率化のために最適なツール（SFA、MA、会計ソフトなど）を個別に導入した結果、「組織全体でのデータ活用」が阻害されてしまうケースは少なくありません。このサイロ化は、具体的に以下の3つのリスクをもたらします。

1. 手作業による転記リスク

システムが連携されていない場合、AシステムのデータをBシステムに移すために、CSVでダウンロードし、Excelで加工して手入力するといったアナログな作業が発生します。 これは膨大な工数を要するだけでなく、入力ミスやデータの取り違えといったヒューマンエラーを誘発します。「誰かが手作業で更新しないと最新にならない」データは、信頼性が低い上に、担当者の退職などで属人化のリスクも抱えることになります。

2. データの不整合

データが各所に散らばっていると、同じ指標でも参照する場所によって数値が異なるという事態が起こります。 例えば、営業会議で「SFA上の今月の売上見込み」と「販売管理システムの受注額」が合わず、「どの数字が正しいのか」の確認作業だけで会議が終わってしまうような状況です。データの定義や更新タイミングがバラバラでは、組織として統一された指標を持つことができません。

3. 意思決定の致命的な遅れ

ビジネス環境の変化が激しい現代において、意思決定のスピードは競争力の源泉です。 しかし、経営層が「先月の製品別利益率を見たい」と要望しても、複数のシステムからデータを集め、統合・集計するのに数日〜1週間かかっていては、手元にレポートが届く頃には状況が変わっている可能性があります。「データはあるのに、使いたい時に使えない」状態は、大きな機会損失に直結します。

※複数のデータソースの一元管理に関する解説記事もあわせてお読みください。
参考記事：複数のデータソースを一元管理する際に注意すべき3つのポイント

データベース連携4つのメリット

データサイロを解消し、データベース連携を実現することで、企業は単なる「作業の自動化」以上の価値を享受できます。 連携基盤が整うことは、経営のスピードと質を劇的に向上させることにつながります。データベース連携によって得られるメリットは多岐に渡りますが、大きく分けると下記の4点に集約されます。

• データの更新漏れを防げる
• データ品質を向上する
• リアルタイムな情報更新ができる
• システムリスクを回避できる

具体的にこれらがどのように業務を変革するのか、それぞれの詳細を次項で解説します。

データの更新漏れを防げる

データベース連携により、システム間のデータ同期が自動化されるため、人手による更新忘れやタイムラグを確実に防ぐことができます。在庫数や顧客情報などが常に最新の状態に保たれるため、現場は安心してデータを利用できます。

また、複数のシステムへ同じ情報を入力する「多重入力」の手間が不要になることで、入力ミスを根絶できるだけでなく、業務効率の大幅な向上が期待できます。

データ品質の向上する

データベース連携は、手入力や手動加工のプロセスを自動化するため、転記ミスやデータ欠損といったヒューマンエラーを劇的に削減します。

また、同一のデータを複数部門で共有・活用することで、多角的な視点からデータの整合性がチェックされるようになります。誤りの早期発見と修正のサイクルが自然と回ることで、結果として組織全体のデータ品質が底上げされるのです。

リアルタイムな情報更新ができる

データベース連携により情報の更新がリアルタイムに行われるため、常に「今」の状況に基づいた業務遂行が可能になります。

手動更新が不要となることでヒューマンエラーが大幅に抑えられるほか、古い情報を参照することによる判断ミスも防げます。最新データに基づいた迅速な対応は、機会損失や伝達ミスを減らし、結果として顧客満足度の向上に直結します。

システムリスクを回避できる

全てのアクセスを単一のデータベースに集中させると、負荷増大によるレスポンス低下や、障害時に全業務が停止するリスクが生じます。

用途ごとにデータベースを分散稼働させ、必要なデータのみを「連携」して同期させる構成なら、システムごとの負荷を分散できます。万が一の障害発生時も影響範囲を最小限に抑えられるため、システム全体のリスク回避として極めて有効です。

参考記事：データ統合における3つのメリットと基本戦略を理解する

データベース連携の3つの方法

企業の規模、予算、社内のエンジニアリソース、そしてデータの更新頻度によって、最適な手段は全く異なります。

自社に適した連携手法を選定するには、ツールを探し始める前に、まず現在の業務プロセスを棚卸しし、「解決したい課題」と「連携の目的」を明確にすることが不可欠です。ここが曖昧なままだと、オーバースペックなシステムを導入してコストが無駄になったり、逆に簡易すぎてやりたいことが実現できないといった失敗に陥ります。

目的が定まった上で、主要な連携方法の特徴とメリット・デメリットを具体的に把握しておけば、自社の状況にマッチした最適な選択がスムーズに行えます。ここでは、代表的な3つのアプローチについて解説します。

方法①：API連携によるリアルタイム連携

API連携とは、システムが外部に向けて公開している接続窓口（API：Application Programming Interface）を利用して、プログラム同士が直接データをやり取りする方法です。主にインターネット標準の通信プロトコルであるHTTPベースで行われます。

最大の特徴は「リアルタイム性」です。ファイル連携のように「1日1回まとめて」ではなく、「データが発生した瞬間」に連携先に通知を送ることができます。 また、提供されているAPI仕様に従って接続するため、データベース内部の複雑な構造を意識する必要がなく、ゼロから連携機能を開発（スクラッチ開発）する場合に比べて、開発コストを低く抑えられる点もメリットです。

主なAPIの種類

・REST API（RESTful API）

現在の主流。軽量で柔軟性が高く、Webサービスとの相性が良いため、多くのSaaSで採用されています。

・SOAP API 

従来からある規格。厳格なルールがありセキュリティや堅牢性が高いため、一部のエンタープライズシステムや金融系で利用されます。

具体的な活用例

典型的な例は、「ECサイトと在庫管理システムの連携」です。 ECサイトで注文（購入）が発生した瞬間に、APIを通じて在庫管理システムへデータを送信し、在庫数を「-1」します。これにより、タイムラグによる「売り越し（在庫がないのに注文を受けてしまうトラブル）」を回避できます。

※バッチ処理とリアルタイム処理の違いに関する解説記事もあわせてお読みください。 
参考記事：ETLの2つの処理「バッチ」と「リアルタイム（ストリーミング）」を理解する

方法②：ファイル連携によるバッチ処理

ファイル連携は、システム間で直接通信を行うのではなく、データをCSVやExcelなどのファイル形式で出力し、受け渡しを行う方法です。古くから利用されている、最も一般的な連携手法の一つです。

仕組みとしては、転送用のサーバー（FTPやSFTPサーバー）を介してファイルを移動させ、受け手側のシステムがそれを定期的に取り込む形をとります。そのため、処理はリアルタイムではなく、夜間や業務終了後にまとめて行う「バッチ処理」が基本となります。

メリット

汎用性が極めて高い点です。APIを持たない古いメインフレームやレガシーシステムであっても、テキストファイル（CSVなど）の入出力さえできれば連携が可能です。また、高度な通信プログラムを書く必要がないため、比較的低コストで実装できます。

デメリット

リアルタイム性に欠ける点です。「1日1回」「1時間に1回」といったサイクルでの更新となるため、常に最新データを参照したいシーンには向きません。

方法③：データベース直接連携（DB連携）

データベース直接連携は、その名の通り、あるシステムのデータベース（DB）から別のシステムのDBへ、SQLなどのクエリを用いて直接アクセスし、データを読み書きする方法です。 「DBリンク」機能による外部テーブル参照や、ストアドプロシージャ（一連の処理をまとめたプログラム）を活用して、中間ファイルを介さずにデータを移動・同期させます。

メリット

最大の強みは、圧倒的なパフォーマンスと即時性です。 ファイル生成やAPI通信のオーバーヘッドがないため、数百万〜数千万件といった大量データ処理であっても高速に実行できます。また、更新が即座に反映されるため、タイムラグなしで常に最新のデータを分析基盤などで利用可能です。

デメリット

一方で、導入のハードルは最も高い手法と言えます。 異なるネットワーク間（例えばオンプレミスとクラウド間）でDBポートを直接開放する必要があるため、VPNや専用線の敷設など、セキュアな通信環境の確立・維持に莫大なコストがかかります。また、DB構造への深い理解と高度なSQLスキルが必要とされ、システムのバージョンアップ時に連携部分が動かなくなるリスクがあるなど、技術的な難易度と運用負荷が高い点も考慮しなければなりません。

最適なデータベース連携方法の選び方

多くの解説記事では、各手法のメリット・デメリットをまとめた「比較表」が掲載されています。しかし、現場の担当者にとって本当に知りたいのは「比較」ではなく、「結局、うちの会社はどれを選べば正解なのか？」という結論ではないでしょうか。

最適な連携手法は、「データの鮮度（リアルタイム性）」「社内リソース（技術力）」「データ量」の3つの軸を組み合わせることで見えてきます。 以下の判断基準（フローチャート）を参考に、自社のプロジェクトがどこに当てはまるかを確認してみてください。

【保存版】30秒でわかる！データベース連携「最適解」診断チャート

以下の質問に答えて進むだけで、貴社の要件に合致する最適な連携手法が見つかります。
各項目の詳細な説明は次項に記載します。

Q1. 【量と頻度】秒単位のリアルタイム連携が必要ですか？

• YES（今すぐデータが必要 / 1件ずつ連携）→ Q2-A へ
• NO（1日1回などのバッチ処理でOK / 大量データを一括連携）→ Q2-B へ

Q2-A. 【システム】連携先はAPIを公開していますか？

• YES（APIあり）→ Q3 へ
• NO（APIなし・レガシー）→ 残念ながらリアルタイム連携は困難です。「ファイル連携」でのバッチ処理を検討してください。

Q2-B. 【システム】DBへの直接接続やCSV出力は可能ですか？

• YES（ポート開放可能 / CSV出力あり）→ Q3 へ
• NO（機能なし・セキュリティで不可）→ 連携自体が困難です。RPAツールでの画面操作など、別のアプローチが必要です。

Q3. 【リソース】社内に保守運用できるエンジニアはいますか？

• YES（専任チームがいる）
  • リアルタイム派なら … 【APIスクラッチ開発】 柔軟性は最強です。ただし、将来的なAPI仕様変更のたびに改修工数がかかり続ける可能性が高いです。
  • バッチ処理派なら … 【DB直接連携・シェルスクリプト】 パフォーマンスを極限までチューニングできます。ただし、属人化しないようドキュメント管理を徹底してください。
• NO（いない・兼務のみ）
  • 【ETLツール / データ連携ツール】が最適です。 Reckonerのようなノーコードツールを使えば、エンジニアがいなくてもAPI連携やDB連携を直感的に設定できます。 「技術はないが、やりたいことは高度」という現代の多くの企業の課題を解決する最適な選択肢です。

診断結果のまとめ

1.「APIスクラッチ開発 / DB直接連携」

• 向いている企業： 技術力のあるテック企業、大規模な開発予算があるプロジェクト
• 注意点： 「作った人しか直せない」属人化リスクが非常に高い。

2.「ファイル連携（手動・簡易バッチ）」

• 向いている企業： とにかくコストゼロで始めたい、データ頻度が低くても困らない場合
• 注意点： 手間が残り続け、リアルタイムな経営判断には使えない。

3.「ETLツール（Reckonerなど）」

• 向いている企業： 社内にエンジニアが少ないが、DXを推進したい9割の企業
• メリット： プログラミング不要で「API連携」も「DB連携」も実現可能。仕様変更にもマウス操作だけで追随でき、メンテナンスコストを劇的に下げられる。

選択基準①：連携するデータの量と頻度

最初の判断基準は、「どれくらいのデータ量」を「どのくらいの頻度」で送るかです。 「大は小を兼ねる」と考えがちですが、データ連携においてそれは当てはまりません。少量のデータを頻繁に送るのに適した方法と、大量のデータを一度に送るのに適した方法は明確に異なります。

Reckonerが推奨する具体的な目安（数値基準）

数多くの支援実績に基づくと、以下の数値が方法を切り替える一つの分岐点となります。

1回あたり数万件以下なら「API連携」

APIはリアルタイム性に優れますが、一度に大量のデータを送ると通信タイムアウトやAPIリミット（回数制限）に抵触するリスクが高まります。データ量が数万件レベル、かつ即時性が必要な場合はAPIが最適です。

1回あたり10万〜100万件以上なら「ファイル連携（バッチ）」または「DB連携」

分析用のログデータや全量バックアップなど、データ量が膨大になる場合は、APIでの逐次処理は現実的ではありません。処理時間が長引き、業務時間内に終わらない「突き抜け」が発生する恐れがあります。この規模では、夜間にまとめて処理するファイル連携や、高速処理が可能なDB直接連携を選ぶべきです。

「本当にリアルタイム連携が必要か？」と疑うことも重要です。 「経営会議は週に1回」「在庫確認は朝イチだけ」であれば、高コストなリアルタイム連携ではなく、安価で安定した夜間バッチ処理（ファイル連携）で十分なケースが大半です。

選択基準②：連携先システムの対応状況

「リアルタイム連携がしたい」と考えても、連携先のシステムがそれを受け入れる窓口を持っていなければ実現できません。 実は、連携方法選びで最も決定的な要因となるのが、この「接続先のシステムが何に対応しているか」という技術的な制約です。

連携したいシステムが「クラウド（SaaS）」か「オンプレミス（レガシー）」かによって、選べる選択肢は大きく異なります。以下の基準で、実現可能性をチェックしてください。

1. クラウドサービス・SaaS（Salesforce, kintone, Shopifyなど）の場合

主流は「API連携」

現代のSaaSのほとんどは、外部連携を前提としたWeb API（REST APIなど）を標準で公開しています。これを利用するのが最も標準的かつスムーズです。

注意点

逆に、クラウドサービスの裏側にあるデータベースへ直接接続させてもらえるケースは稀です（セキュリティ上の理由）。そのため、「DB直接連携」は基本的に選択できません。

2. レガシーシステム・オンプレミス（自社運用の基幹システムなど）の場合

現実解は「ファイル連携」

10年以上稼働している古いシステムの場合、API自体が存在しないことが多々あります。APIを後付けで開発するには、システム改修に数百万円〜数千万円規模のコストがかかることも珍しくありません。
そのため、既存機能として備わっている「CSV出力/取込」を利用したファイル連携が、最も低コストで確実な選択肢となります。

3. セキュリティポリシーによる「DB直接連携」の壁

「DB直接連携」は技術的に可能であっても、セキュリティポリシーが壁になることがあります。 特に金融機関や大企業では、外部ネットワークからのデータベースポートへの直接アクセスをファイアウォールで厳格に遮断しているケースが大半です。この場合、VPN構築などの高額なインフラ投資が許容されない限り、ファイル連携などの代替手段を選ぶ必要があります。

選択基準③：社内の技術リソースとコスト

データ連携プロジェクトの失敗原因で最も多いのが、「作ってみたものの、担当者が退職して誰も直せなくなった（属人化）」というケースです。 技術的に理想的な方法だとしても、それを実装・維持できる「人（スキル）」と「予算」が社内にあるかを冷静に見極める必要があります。

各手法のコスト感と求められる技術レベルは以下の通りです。

API連携（中〜高コスト）

プログラム開発（スクラッチ開発）が必須です。社内にAPI仕様（JSONや認証）を理解できるエンジニアがいれば内製も可能ですが、外注する場合は数百万円単位の初期開発費がかかることがあります。また、相手側のAPI仕様変更（バージョンアップ）に合わせて、定期的な改修メンテナンスが必要です。

ファイル連携（低コスト）

最も安価で、技術的なハードルも低い手法です。高度なプログラミングができなくても、簡単なスクリプトやExcelマクロ、既存のツールで実装可能です。「予算を抑えて、まずは小さく始めたい」という場合に適しています。

DB直接連携（高コスト・高スキル）

最も難易度が高い選択肢です。高度なSQLスキルを持つDBA（データベース管理者）が必須な上に、セキュリティを担保するための専用線やVPN構築といったインフラコストが重くのしかかります。

選定の際は、「構築にかかる初期コスト」だけでなく、エラー時の対応や仕様変更への追随といった「運用保守にかかる人的コスト」も含めて判断することが重要です。

データベース連携の事例

「自社の環境で実際にどう連携すればいいのか？」を具体的にイメージしていただくために、データベースとETLツール（データ連携ツール）を組み合わせて課題を解決した、成功事例をご紹介します。

株式会社マイナビ様の事例

69組織のDXを加速。作業時間を90%削減し「データの民主化」を実現

導入の目的

グループ全体のDX推進に向け、エンジニアに依存せず、職種を問わず全社員が安心・安全かつ簡単にデータを活用・分析できる「データの民主化」を実現する基盤を構築すること。

導入前の課題

• 非エンジニア社員が自らデータを扱える環境がなく、データ活用が進んでいなかった。
• データの抽出や連携を行うたびにエンジニアへ開発を依頼する必要があり、リードタイムが発生していた。
• エンジニアのリソースがデータ連携作業に割かれ、本来注力すべきコア業務への集中を阻害していた。

連携ワークフロー

マーケティング部門のWebサイト分析業務において、社内システムから抽出したデータをGoogle Driveに格納し、Reckoner上で実行ボタンを1回クリックするだけで、レポート用データへの加工処理が完了するワークフローを構築。従来Excelで行っていた複雑な手作業を、Google Driveへのデータ格納というシンプルなオペレーションのみに刷新した。

連携の効果

• グループ全体で1,300以上のデータ連携ワークフローが現場主導で構築・稼働した。
• これまで手作業や開発依頼にかかっていたデータ準備・連携の作業時間を90%削減することに成功した。
• 69の組織を巻き込んだ全社的なデータ活用文化が定着し、グループ全体のDX戦略が大きく加速した。

※インタビュー全文は以下からご覧いただけます
参考記事：株式会社マイナビ様導入事例インタビュー

三和建設株式会社の事例

電子契約の毎日運用を安定自動化！頻発するエラーと誤送信から脱却

導入の目的

RPAで運用していた電子契約（注文書）の送付業務において、頻発するシステムエラーや手作業による誤送信リスクを解消し、安定した完全自動化を実現すること。

導入前の課題

• RPAがWindowsのポップアップやブラウザ更新の影響で頻繁に停止し、週2〜3回のエラー対応が発生していた。
• 月末などの繁忙期には処理に最大5〜6時間を要し、他の業務システムへ悪影響を与えていた。
• エラー時のリカバリ（再送付）を手作業で行っていたため、宛先間違いなどの誤送信が発生していた。

連携ワークフロー

注文書データからメールアドレスを含むファイルを抽出し、所属（大阪本店・東京本店）に応じたフラグ付与などのデータ加工を実施。その後、電子契約サービス「WAN-Sign」へ自動アップロード・送付するワークフローを構築。毎朝8時30分に自動実行され、約15〜30分ですべての処理が完結する仕組みとした。

連携の効果

• 最大6時間かかっていた処理時間が15〜30分へと劇的に短縮された。
• RPA特有の画面操作トラブルがなくなり、導入後はエラー発生ゼロの安定運用を実現した。
• 人の手を介さない完全自動化により誤送信が根絶され、業務の正確性と信頼性が向上した。

※インタビュー全文は以下からご覧いただけます
参考記事：三和建設株式会社様導入事例インタビュー

データベースを連携させるならReckoner

ここまでデータベース連携の基礎知識から、APIやファイル連携などの手法比較、具体的な導入事例までを解説してきました。 ビジネスのスピードを加速させ、データ活用の成功を掴むためには、エンジニアリソースに依存せず、ノーコードで連携を自動化できるツールの選定が最も重要です。

もし貴社が「手作業による転記ミスをなくしたい」「低コストかつ迅速にデータ統合を実現したい」「連携業務の属人化を解消したい」とお考えであれば、クラウド型ETLツール「Reckoner（レコナー）」が強力な解決策となります。 データベース連携を検討している方はお気軽にご相談ください。