ETLツールの成功事例8選｜手作業の転記・止まるデータ連携・数字が合わない壁をどう越えたか

「基幹システムからデータを抜き出して、Excelで加工して、別のシステムに入れ直す作業が毎月なくならない」「データ連携がよく止まり、夜や週末も監視している」「部署ごとに数字が合わず、問い合わせのたびに何時間も調べている」。ETLツール（データの抽出・変換・書き込みを自動化するツール）やデータ連携ツールを検討する会社の多くが、どこかでこうした壁に当たります。

この記事では、同じような壁を越えた8社のETL・データ連携の成功事例を集めました。ツールの機能紹介ではなく、「どんな課題があり、担当者が何を原因と考え、何から手を付け、どうなったか」をストーリーで追います。カレーチェーン、模型・玩具の卸、ガラスメーカー、ネット銀行、医療ヘルスケアのIT企業、増毛・ウィッグの会社、介護事業者、化粧品のD2Cと、業種も規模も、使ったツールの種類もばらけるように選んでいます。

先に結論を言うと、8件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• 「毎月・毎日くり返す手作業」から自動化している：棚卸データの変換、EDIの注文データの取り込み、営業レポートの集計、アンケートの集計など、決まった周期でくり返される作業を最初の対象にしていました。効果が時間で測りやすく、現場にも伝わりやすい対象です。
• データを「1か所に集める場所」を先に決めている：kintone、BigQuery、Snowflake、MySQLなど、正しいデータを置く場所を決め、そこから各システムへ流す形にした事例が目立ちました。
• 非エンジニアや少人数でも回せる形を選んでいる：ノーコード・画面操作のツールを選ぶ、設定をコードで管理する、AIに修正案を作らせて人が承認するなど、限られた人数で運用し続けられる工夫がありました。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・編集しています。有償の掲載がある場合は「PR」と明記します。

この記事の読み方

• 成果の数字は、すべてツール提供会社の事例ページに載っている数字です（顧客の担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者が「なぜそうしたか」を語っている内容だけを書いています。語られていない部分は「編集部の読み解き」と明記し、事実と分けています。
• ETLツールとiPaaS（クラウド型のデータ連携サービス）、データ連携ミドルウェアは、できることが重なっています。この記事では、システム間のデータの抽出・加工・連携を自動化して成果を出した事例を広く扱っています。
• 事例ページは2026年11月12日に確認しました。調べ方の詳細は記事の最後にまとめています。

ETLツールの成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

8件の事例を、読者の悩みの型ごとに並べました。前半の3件は「くり返しの手作業をなくしたい」、続く2件は「現場と基幹のデータをつないで使いたい」、最後の3件は「データ基盤を少人数で安定して回したい」です。成果の数字は各社の事例ページの表記で、比較の基準や定義は事例ごとに違います。

事例1：店舗の棚卸データを毎月手入力で変換していた。基幹システムとkintoneをつないで自動化し、直営店全体で月約180時間を削減｜カレーチェーン

状況

壱番屋は、「カレーハウスCoCo壱番屋」を国内外に展開する会社です。本部や店舗の業務を効率よくするために、基幹システムのデータを活用していました。全国に約120の直営店舗があり、工場ではカレーの生産も行っています。

壁

データの抽出と加工に時間がかかっていました。特に棚卸では、袋単位の発注データを人数単位に変換する作業を手入力で行っていて、1店舗あたり毎月約2時間を費やしていました。工場では、生産計画に使う入出荷データを作るのに1回約15分かかり、毎日の作業のため、休日にも出勤するシフトを組む必要がありました。社内では、基幹システムのマスターデータをkintoneに取り出したいという要望もありました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、データ活用のためにkintoneを入れ、基幹システムの入れ替えも検討していた時期だったため、柔軟にデータをつなげる仕組みが必要だと考えていました。kintoneやExcelとつなぐための部品があらかじめ用意されているツールなら、データの連携や変換を簡単にできると判断しています。

打ち手

1. 製品のトライアルやセミナーで導入後の使い方を具体的にイメージしてから、ASTERIA Warpを選ぶ。
2. 直営店の棚卸データの作成を自動化する。
3. 工場の入出荷データの作成を自動化する。
4. 基幹システムのマスターデータをkintoneに連携する。
5. 基幹システムを刷新するときも、既存の周辺システムとの連携をWarpで作る。導入・運用は販売パートナーの支援を受ける。

1店舗あたり月2時間の作業が、全国の店舗ではどれくらいの量になっていたのでしょうか。

結果

アステリアの事例ページによると、棚卸データの作成は1店舗あたり月2時間から約30分に短くなり、直営店全体では棚卸業務の時間を月約180時間減らしました。工場の入出荷データの作成も自動化したことで、休日のシフトを組む必要がなくなったといいます。担当者は、想定外のエラーも起きず安定して動いていること、業務システムをSaaSに移す変化にもすぐ対応できることを評価しています。

ここが効いた

• 1店舗ではわずか1.5時間の差でも、約120店で積み上げると月180時間になる作業を選んだ。
• データ連携の仕組みを、基幹システムの刷新にも使い回した。

支援：ASTERIA Warp（ASTERIA Warpの評判・口コミ）／出典：ASTERIA Warp 株式会社壱番屋の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例2：取引先ごとに形式が違う注文データのために早朝出社していた。変換と連携を自動化し、納品データ送信が1時間から5分、残業ゼロに｜模型・玩具の卸

状況

東海模型は、模型・玩具の総合卸商社です。30万〜40万点の商品を、約500社と取引しています。コロナ禍以降、取引が広がる一方で、人手不足も同時に進んでいました。

壁

取引先ごとに形式が違うEDI/EOSの注文データを、手作業で変換していました。注文データを取り込むために早朝出社が当たり前になり、作業が特定の担当者に偏っていました。夕方も納品データを送るために残業が欠かせませんでした。さらに、基幹システム（SuperCocktail）と会計システム（勘定奉行クラウド）の間でマスターの更新タイミングがずれ、取り込みエラーやデータの不整合が起きていました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、取引先ごとに違うデータを自動で変換し、今の基幹システムにそのままつなげられれば、早朝の作業と属人化をなくせると考えました。取引先の追加やデータの形式の変更にも柔軟に対応できる国産のツールで、導入パートナーの伴走支援があれば、短期間で効果を出せると判断しています。

打ち手

1. ASTERIA Warpを導入し、取引先ごとのEDI/EOSデータの変換を自動化する。
2. 基幹システム、会計システム、帳票、分析ツール、メールを連携し、受注から出荷・会計・分析までを一気通貫でつなぐ。
3. 基幹システムのマスターの変更を、会計システムに自動で反映させる。
4. 導入パートナーの支援を受けながら、2か月で開発する。

人手不足のなか、毎朝の取り込み作業はなくせたのでしょうか。

結果

アステリアの事例ページによると、業務を始める前に注文データの取り込みが終わる運用になり、早朝出社と属人化が解消しました。納品データの送信は作業時間が1時間から5分に短くなり、残業時間はゼロになったといいます。マスターの不整合も防げるようになり、メンテナンスの工数も大きく減りました。担当者は、限られた人数でも安定して運用でき、経理業務の精度の向上や決算の早期化にもつながっていると話しています。

ここが効いた

• 取引先ごとに違うデータの形式を、人ではなくツールが吸収する形にした。
• 受注から会計までをつなぎ、マスターのずれという「後で効いてくる問題」も同時に解消した。

支援：ASTERIA Warp（ASTERIA Warpの評判・口コミ）／出典：ASTERIA Warp 東海模型株式会社の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例3：購入者アンケートを手作業で集計し、分析まで手が回らなかった。集計からAI分析までをつなぎ、作業時間を約70%削減｜化粧品メーカー

状況

鈴木ハーブ研究所は、天然成分を生かしたスキンケア化粧品を研究・開発・販売するメーカーです。社員数は1〜49名規模で、販促事業部には約17名、そのうちWeb広告チームは5名です。広告のランディングページでは、購入時に簡単なアンケートをとり、購入の理由や決め手、使う人、性別や生年月日などのデータがたまっていました。

壁

アンケートはCSVで手作業で集計していて、分析まで十分に生かせていませんでした。自由回答の分析は手間がかかるうえ、担当者によって結果にばらつきが出ていました。集計と分析には毎月3〜4時間かかっていました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、AIによる分析を含めたデータ活用の流れを自動化できれば、購入者の傾向を継続的に見て、広告の訴求やコンテンツづくりに生かせると考えました。専門知識がなくても画面操作でワークフローを作れるツールであれば、少人数のチームでも運用できると判断しています。

打ち手

1. ノーコード型のETLツール「Reckoner」を導入する。
2. 購入者アンケートのデータの加工、AIによる分析、結果の出力までを一つのワークフローとして自動化する。
3. お客様の声を分析するワークフローも作り、CRMの改善や顧客対応の見直しに使う。
4. 提供会社の伴走支援を受けながら、AI活用や自動化のアイデアを広げる。

少人数の広告チームが、分析の仕組みまで自分たちで作れたのでしょうか。

結果

Reckonerの事例ページによると、アンケートのデータからAI分析・結果の出力までを自動化し、作業時間を約70%減らしました。以前は集計から分析まで3〜4時間かかっていたのが、今は分析結果の出力まで含めて約1時間で終わるといいます。購入者の傾向を継続的に見られるようになり、訴求の検討やコンテンツづくりに使っています。担当者は、今後は化粧品の広告で欠かせない表現のチェックにも使えないか考えていると話しています。なお、ワークフローの一部は取材時点ではまだ試作段階でした。

ここが効いた

• 「集計して終わり」ではなく、AI分析と出力までを一つの流れにした。
• 広告の訴求づくりという、チームの本業に直結する使い道から始めた。

支援：Reckoner（Reckonerの評判・口コミ）／出典：Reckoner 株式会社鈴木ハーブ研究所の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認）。2026年6月の取材）

事例4：エリアごとに形式が違う営業レポートの作成に追われていた。基幹データを自動で集めてkintoneに連携し、月約270時間を効率化｜建築ガラスメーカー

状況

AGCグラスプロダクツは、AGCグループで日本・アジア地域の建築ガラスの中心的な役割を担う会社です。省エネに役立つ複層ガラスや合わせガラスなどを製造・開発しています。全国の営業は5つのエリアに分かれています。

壁

人口減少や顧客ニーズの多様化で、経験やノウハウに頼った営業から、データにもとづくマネジメントへの転換が急がれていました。ところが、基幹システムを含むデータが社内に散らばっていて、営業会議の資料づくりのためのデータ集めや、Excelでのレポート作成に多くの工数がかかっていました。エリアごとにレポートの形式もそろっていませんでした。

仮説（事例ページで語られていること）

DX推進の担当者は、日常的に使う入れ物をkintoneで作っても、毎日更新される情報を営業が手で入れていては運用が回らないと考えました。内部の仕組みから自動で情報を集めて加工するETLの機能が欠かせず、kintoneと同じくクラウドで使えるiPaaSが最適だと判断しています。基幹システムがあるAWSの環境に、安全に接続できることも条件でした。

打ち手

1. 5つのエリアの営業の主要メンバーでプロジェクトを立ち上げ、標準的な業務の進め方を議論する。エリアの特色は残しつつ、分析に必要な情報はそろえる。
2. kintoneを日々の営業活動の基盤にする。
3. 安全な接続ができ、kintoneとの連携部品があり、大きな基幹データを処理できる点を評価して、iPaaSの「HULFT Square」を選ぶ。
4. 基幹システムなどのデータを自動で集めて加工し、kintoneに連携する。

レポートづくりの時間が減ったとして、その時間は何に使えるようになったのでしょうか。

結果

セゾンテクノロジーの事例ページによると、データを活用できる新しい業務基盤を整えたことで、月に約270時間の効率化を実現しました。レポートづくりに使っていた時間を、顧客への提案などの業務に回せるようになったといいます。営業の担当者は、若手メンバーがデジタル技術でどう楽にできるかを考えるようになり、DXの文化が現場に根づいてきたと話しています。

ここが効いた

• ツールを決める前に、エリアをまたいで「あるべき営業の姿」と標準の進め方を話し合った。
• 現場が入力する仕組みではなく、基幹から自動で流れてくる仕組みにした。

支援：セゾンテクノロジー（HULFT Square）（DataSpiderの評判・口コミ）／出典：セゾンテクノロジー AGCグラスプロダクツ株式会社の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例5：4つのシステムに利用者情報を重複して登録し、記録漏れが起きていた。正しいマスターを1か所に置いて自動連携し、記録漏れの対応が不要に｜介護事業者

状況

あおぞらケアグループ（ACG）は、訪問介護・訪問看護、障がい者グループホーム、サービス付き高齢者向け住宅などを展開する介護事業者です。社員数は500〜999名規模で、人材不足や業務効率化といった業界の課題に、DXで取り組んでいます。

壁

訪問看護、訪問介護、付帯サービスの記録、施設のスケジュール管理という4つの主なシステムに、利用者情報が分かれていました。同じ利用者の情報をシステムごとに登録する必要があり、事務スタッフが手作業で入力していたため、全角と半角、ひらがなとカタカナの表記ゆれがよく起きていました。登録漏れがあると、現場スタッフが記録システムで利用者を見つけられず、記録が後回しや未入力になることもありました。記録漏れが見つかると、原因を調べて直すのに1〜2日かかっていました。

仮説（事例ページで語られていること）

代表と外部のDXコンサルタントは、利用者情報を1か所で管理し、そこから各システムへ自動で流せば、重複登録と記録漏れをなくせると考えました。SQLが前提のツールよりも、画面操作で直感的に扱えるツールのほうが運用しやすく、データの抽出と書き込みの両方に対応していることも必要だと判断しています。

打ち手

1. ノーコード型のETLツール「Reckoner」を導入する。
2. AppSheetで入力した利用者情報をMySQLにまとめ、「正しいマスターデータ」の置き場にする。
3. そのマスターを、Reckonerで1日3回、訪問看護・訪問介護・付帯サービス記録・施設スケジュール管理の各システムへ自動で連携する。

マスターを1か所にまとめると、現場の記録業務はどう変わったのでしょうか。

結果

Reckonerの事例ページによると、マスターのメンテナンスにかかっていた作業時間は月あたり約10時間減りました。代表は、それ以上に大きかったのは、記録漏れが見つかったときに1〜2日かけて対応していた作業そのものが不要になったことだと話しています。事務スタッフも、4つのシステムそれぞれに同じ情報を入れる手間が1回で済むようになりました。

ここが効いた

• 「どこに正しいデータを置くか」を先に決め、そこから各システムへ一方向に流す形にした。
• 削減時間だけでなく、記録漏れという「後始末の仕事」をなくすことを狙った。

支援：Reckoner（Reckonerの評判・口コミ）／出典：Reckoner 株式会社ACG（あおぞらケアグループ）の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認）。2025年12月の取材）

事例6：外貨送金の審査を、短期間で高度化する必要があった。ノーコードツールと生成AIをiPaaSでつなぎ、3か月で新しい審査フロー、年間952時間を削減｜ネット銀行

状況

住信SBIネット銀行は、2007年に開業したインターネット専業銀行です。事例ページによると、2025年8月に預金総残高が11兆円を超えています。業務部の業務管理グループは、業務部の課題解決や委託先の管理を担い、コスト削減をテーマに業務の内製化と、紙を中心とした業務のデジタル化を進めていました。

壁

外貨送金・外貨受取のサービスでは、マネー・ローンダリングなどの対策を強めるため、審査の高度化が求められていました。紙の業務はお客様とのやり取りに時間がかかり、証跡として紙を保管する必要もあります。FAXで届く資料がどの取引のものかを、担当者が「職人技」でひもづけていたといいます。審査を高度化すれば、口座数の増加とあわせて業務の負担が増えるおそれもありました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、紙の業務には災害時に他拠点から支援しにくいといった課題もあるため、内製開発で業務プロセス全体をデジタル化すべきだと考えていました。ノーコードツールだけでは完結しない業務も、周辺のサービスとつなげば短期間で高度な審査フローを作れると判断しています。

打ち手

1. 複数のノーコードツールと生成AI（Azure OpenAI Service）を組み合わせた審査フローを、自社で作ると決める。
2. それらをつなぐデータ連携の基盤として、クラウドで使えるiPaaS「HULFT Square」を使う。約3週間でスクリプトを作る。
3. 受付番号と資料がひもづいた形で取得できるようにする。
4. 委託先からの改善要望に、自分たちで継続的に対応する。

内製で作るとなると、時間がかかりそうです。どれくらいの期間で移行できたのでしょうか。

結果

セゾンテクノロジーの事例ページによると、プロジェクトの開始から新しい審査フローへの移行までを約3か月で実現し、月平均79時間、年間952時間の業務を減らしました。口座数が増えるなかでも、審査の高度化による負担の増加を抑えられているといいます。担当者は、以前は改修費用の負担が大きくて実現できなかった要望も、今ではコストをかけずに自分たちで解決できるようになったと話しています。

ここが効いた

• 審査の高度化（守り）と業務の削減（効率）を、内製化という一つの取り組みで両立させた。
• ノーコードツールの「つなぎ目」をiPaaSで埋め、外注しなくても改善を続けられる形にした。

支援：セゾンテクノロジー（HULFT Square）（DataSpiderの評判・口コミ）／出典：セゾンテクノロジー 住信SBIネット銀行株式会社の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例7：新しいプロダクトのたびにデータ連携の設定が増え、手作業が限界に。設定をコードで管理し、ズレの修正案はAIが作る形にして、連携の準備が1〜2日から1〜2時間に｜医療ヘルスケアのIT企業

状況

メドレーは、医療介護の人材採用システム「ジョブメドレー」などの人材プラットフォーム事業と、医療機関と患者をつなぐ医療プラットフォーム事業を展開する会社です。人材プラットフォーム事業の会員数は333万人にのぼります。会議資料に数値を出したSQLまで添えるような、データにもとづいて判断する文化が根づいていました。人材プラットフォームのデータチームは、マネジャーを含めて3名です。

壁

プロダクトのデータベースやkintoneのデータを、TROCCOでBigQueryに送る基盤を使っていました。ところが、新しいプロダクトや機能が立ち上がるたびに、事業側から「すぐに数字を見たい」という要望が出て、一度に40〜50テーブル規模の連携が必要になることもありました。画面での手作業の設定は、担当者ごとのブレや、まとめて直す手間の増加、ワークフローの画面が重くなるといった限界に直面していました。カスタマーサクセスでは、顧客対応の記録と利用データが分かれていて、支援の効果を正しく追えていませんでした。

仮説（事例ページで語られていること）

データ担当のマネジャーは、設定をコードで管理すれば、方針の統一やまとめての修正ができると考えました。ただし、新しいパターンの連携や、個人情報などの扱いの判断はAIに任せきりにはできないため、AIには判断材料を整理して示すところまでを任せ、最終的な判断は人が担うべきだと考えています。

打ち手

1. TROCCOの転送設定を、Terraformでコードとして管理する形に移す。
2. 設定と実際のデータのズレをシステムが自動で検知し、AIが修正案を作る。人はそれを確認して承認する。
3. kintoneの顧客対応の履歴と、サービスの利用データを統合する。

連携の準備を速くしたことで、事業側の数字の見え方は変わったのでしょうか。

結果

primeNumberの事例ページによると、以前は40テーブルの連携に丸1〜2日かかっていたのが、今は1〜2時間程度で本番に反映できるようになりました。新しいプロダクトの立ち上げ直後から、事業の数字を追える状態を作れるようになったといいます。カスタマーサクセスでは、データをつないだことで、支援期間の終了後に利用が伸び悩むお客様が一定数いることが分かり、その後のフォローに資源を配分し直すきっかけになりました。

ここが効いた

• 「全自動」にせず、AIと人の役割の境界をはっきり決めた。
• データの連携を、カスタマーサクセスの戦略を見直す材料にまで使った。

支援：TROCCO（primeNumber）（TROCCOの評判・口コミ）／出典：primeNumber 株式会社メドレーの導入事例（2026年11月6日公開）

事例8：データ連携がよく止まり、数字の調査に最大7時間かかっていた。クラウドのETLとDWHで基盤を刷新し、問い合わせ対応が数分〜10分に｜増毛・ウィッグ、頭皮ケア

状況

スヴェンソンは、増毛サービスやウィッグを提供するヘアケア事業と、白髪染めや育毛剤などのコスメ事業を中心に展開する会社です。現場主導でkintoneや外部のSaaSの導入が進んだ結果、情報システム部門がツールを管理しきれない状態になっていました。

壁

データがシステムごとに散らばり、「正しい数字がどこにあるか」もはっきりしませんでした。以前のデータ転送ツールはオンプレミスで動いていて、処理が集中するとよくフリーズし、データ連携が止まっていました。サーバーが止まるリスクがあるため、夜間や週末も監視が必要でした。数字の食い違いについての問い合わせには、1回の調査に最大7時間以上かかることも珍しくなかったといいます。

仮説（事例ページで語られていること）

2022年にSnowflakeを入れて検証を進めるなかで、担当者は、生データさえ格納できれば、その後の加工や集計は自社で自由に作れると分かってきました。そうなると最大の問題は、生データをどうやって効率よくSnowflakeに運ぶかでした。Pythonで自作する案は属人化のリスクが高いとして見送り、運用し続けられるツールを選ぶべきだと判断しています。

打ち手

1. Snowflakeと正式に連携でき、使いやすいETLツールとしてTROCCOを選ぶ。
2. 散らばったデータをSnowflakeに集め、BIツールとkintoneを組み合わせた基盤を作る。
3. 30分おきの自動実行と、失敗時の自動リカバリーで、監視の手間を減らす。
4. 浮いた時間で、生成AIのコーディングツールを使ったデータ調査の自動化や、基盤の設計の改善に取り組む。

監視と調査に追われていたチームが、改善に時間を使えるようになったのでしょうか。

結果

primeNumberの事例ページによると、TROCCOの導入でフリーズが解消し、監視・保守の負担が大きく減りました。数字の食い違いの問い合わせ対応は、最大7時間かかっていたのが数分〜10分程度に短くなったといいます。全国の店舗スタッフやマネージャーを含む約450名、社員の6割以上がデータを日常的に見る「データの民主化」も進んでいます。

ここが効いた

• 「守りの運用（監視と調査）」の時間を減らし、「攻めの改善」に人を振り向けた。
• 生データを1か所に集めれば、集計は自社で作れるという見通しを先に持った。

支援：TROCCO（primeNumber）（TROCCOの評判・口コミ）／出典：primeNumber 株式会社スヴェンソンの導入事例（2026年9月28日公開）

8つの成功事例を並べて見えた「勝ちパターン」

ここからは、8件の事例に書かれている事実だけをもとに、共通点を整理します。8件からの観察なので、「こうすれば必ず成果が出る」という法則ではありません。

勝ちパターン1：「毎月・毎日くり返す手作業」から自動化している

くり返しの作業は、削減できた時間が積み上がって見えやすく、現場にも効果が伝わりやすい対象でした。

勝ちパターン2：「正しいデータを置く場所」を先に決めている

• あおぞらケアグループは、MySQLに「正しいマスターデータ」を置き、そこから4つのシステムに流しました。
• スヴェンソンとメドレーは、SnowflakeやBigQueryにデータを集め、集計や分析はそこから作る形にしました。
• AGCグラスプロダクツと壱番屋は、kintoneを現場が使うデータの置き場にしました。
• 東海模型は、基幹システムのマスターを会計システムに自動で反映させ、置き場のずれをなくしました。

勝ちパターン3：少人数・非エンジニアでも回せる形を選んでいる

• 鈴木ハーブ研究所とあおぞらケアグループは、画面操作で扱えるノーコードのツールを選びました。
• 住信SBIネット銀行は、ノーコードツールのつなぎ目をiPaaSで埋め、内製で改善を続けています。
• メドレーは3名のデータチームで、設定をコードで管理し、修正案をAIに作らせる形にしました。
• 東海模型と壱番屋は、導入パートナーの支援を受けて短期間で立ち上げています。

勝ちパターン4：時間の削減だけでなく「次の仕事」に時間を回している

• AGCグラスプロダクツは、レポートづくりの時間を顧客への提案に回しました。
• スヴェンソンは、監視と調査の時間を、基盤の改善に回しました。
• メドレーは、連携したデータからカスタマーサクセスの戦略を見直しました。
• 鈴木ハーブ研究所は、浮いた時間を広告の訴求づくりに使っています。

明日から試せるチェックリスト｜自社に当てはめる8つの問い

1. 毎月・毎日くり返している「抜き出して、加工して、入れ直す」作業を、3つ挙げられますか？（壱番屋、東海模型）
2. その作業は、拠点や店舗の数をかけると、全社で何時間になりますか？（壱番屋は約120店で月180時間）
3. 社内で「正しいデータ」は、どのシステムにありますか？（あおぞらケアグループはMySQLに置いた）
4. 同じ情報を、複数のシステムに手で入れていませんか？（あおぞらケアグループは4つのシステムに登録していた）
5. データ連携が止まったとき、誰が、何時間かけて調べていますか？（スヴェンソンは最大7時間）
6. 運用する人は、エンジニアですか、それとも現場の担当者ですか？（鈴木ハーブ研究所は5名の広告チーム）
7. AIに任せる部分と、人が判断する部分の境界を決めていますか？（メドレー）
8. 浮いた時間を、何に使うかを決めていますか？（AGCグラスプロダクツは顧客への提案に回した）

ETLツールの成功事例についてよくある質問

ETLツールとiPaaS、データ連携ミドルウェアは何が違いますか？

どれもシステム間のデータの抽出・変換・連携を自動化する点では重なっています。一般には、ETLツールはDWHなどへデータを集めて分析に使う用途、iPaaSはクラウド上でさまざまなSaaSをつなぐ用途、データ連携ミドルウェアは社内の基幹システムをつなぐ用途で語られることが多いです。今回の事例でも、住信SBIネット銀行とAGCグラスプロダクツはiPaaS、壱番屋と東海模型はデータ連携ツール、メドレーとスヴェンソンはクラウドのETLを使っています。用途に合わせて選ぶのが近道です。

エンジニアがいない会社でも使えますか？

今回の事例では、鈴木ハーブ研究所（社員1〜49名、Web広告チーム5名）やあおぞらケアグループ（介護事業者）が、ノーコードのツールで成果を出しています。導入パートナーや提供会社の支援を受けた事例も多くありました。ただし、どのデータをどこに置くかといった設計は、ツールを入れる前に社内で決めておく必要があります。

効果は時間の削減しか測れませんか？

今回の事例では時間の削減を成果として示したものが多いですが、それだけではありません。あおぞらケアグループは記録漏れの解消、住信SBIネット銀行は審査の高度化、メドレーはカスタマーサクセスの戦略の見直し、スヴェンソンは約450名がデータを使う状態を成果に挙げています。「何がなくなったか」「何ができるようになったか」も一緒に記録しておくと、効果を説明しやすくなります。

事例の数字は、そのまま自社の目安にしてよいですか？

おすすめしません。今回の数字はすべて事例ページに載っているもので、比較の基準や数字の定義が事例ごとに違います。壱番屋の月約180時間は直営店全体の合計、AGCグラスプロダクツの月約270時間は新しい業務基盤全体の効果、鈴木ハーブ研究所の約70%は一部が試作段階のワークフローを含みます。数字は「どのくらい動き得るか」の参考にとどめ、打ち手の順番や考え方を持ち帰るのがよいでしょう。

プロに頼むなら｜ETLツールを比べる

自社に合うETLツールを選ぶときは、つなぎたいシステム（接続先）・使いやすさ・料金・支援体制を同じ基準で比べるところから始めるのが近道です。Abinでは、ETLツールを比べた記事を公開しています。

• ETLツールおすすめ8選｜ASTERIA Warp・TROCCO・Reckonerなどを接続先・使いやすさ・料金で比較

今回の事例に登場したツールの評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• ASTERIA Warpの評判・口コミ（事例1 壱番屋、事例2 東海模型）
• Reckonerの評判・口コミ（事例3 鈴木ハーブ研究所、事例5 あおぞらケアグループ）
• DataSpiderの評判・口コミ（提供会社のセゾンテクノロジーについて。事例4 AGCグラスプロダクツ、事例6 住信SBIネット銀行はHULFT Square）
• TROCCOの評判・口コミ（事例7 メドレー、事例8 スヴェンソン）

課題の型ごとに、近い記事もあります。

• 集めたデータを顧客ごとの施策に使いたい：CDPの成功事例8選
• 集めたデータを見える化したい：BIツールの成功事例
• 画面操作の自動化から始めたい：RPAの成功事例

ツギノテ編集部（運営：株式会社Abin）にマーケティング・DXについて相談したい場合や、事例・掲載についてのお問い合わせは、お問い合わせフォームから受け付けています。

調査方法と出典

確認日：2026年11月12日。

調べ方：「ETLツールおすすめ8選」の記事に掲載したツールの公式の事例ページを読みました。比較サイトの事例紹介は使っていません。DataSpiderの提供会社であるセゾンテクノロジーの事例は、同社のiPaaS「HULFT Square」の事例です。Fivetran、AWS Glue、Informatica、Qlik Talendは、日本企業の顧客名と成果の数字がそろった公式の事例を今回は見つけられませんでした。

選び方：顧客名が公開されていて、成果の数字が載っている事例だけを候補にしました（匿名の事例は除外）。ほかの成功事例記事で紹介した顧客の事例は除き、1つの提供会社から2件までとしました。業種と規模、使ったツールの種類がばらけるように8件を選んでいます。事例の並び順は悩みの型の順で、優劣を表すものではありません。

数字の扱い：成果の数字は、すべて事例ページの表記です（顧客担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。住信SBIネット銀行の預金総残高は事例ページの記載にもとづきます（同社は2026年8月に商号変更を予定していると事例ページに記載があります）。

出典

• ASTERIA Warp 株式会社壱番屋の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• ASTERIA Warp 東海模型株式会社の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• Reckoner 株式会社鈴木ハーブ研究所の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• セゾンテクノロジー AGCグラスプロダクツ株式会社の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• Reckoner 株式会社ACG（あおぞらケアグループ）の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• セゾンテクノロジー 住信SBIネット銀行株式会社の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• primeNumber 株式会社メドレーの導入事例（2026年11月6日公開）
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