EXECUTIVE SUMMARY

エグゼクティブサマリー

企業が利用するシステムの数は平均23.3個に達し、86.9%の企業がSaaSデータの連携に課題を抱えています（出典: BizteX調査 2024年、Sansan調査 2025年10月）。こうした状況下でRPAによるデータ連携が広がりましたが、データ量の増加やSaaS側の仕様変更によって運用が破綻するケースが目立ち始めました。

RPAとETLは解決する問題が違います。UI操作の自動化に強いRPAと、データの抽出・変換・統合を担うETLは、補完関係にある別の技術です。SaaSからDWHへデータを集約する場面では、ETLパイプラインの構築が構造的な解になります。

本ホワイトペーパーでは、RPAとETLの役割の違いを整理し、4業種の実践事例と段階的な導入ステップを通じて、自社に合ったデータ集約の進め方を示します。

CHAPTER 1

なぜ今、SaaSデータの集約が経営課題になっているのか

SaaSの普及がデータの分散をどう加速させたのか。そしてなぜ経営判断のボトルネックになるのか。順を追って整理します。

部門最適が生んだデータサイロ

ここ数年で、企業のSaaS導入は一気に進みました。Sansanが2025年10月に実施した調査によると、企業が利用するシステムの平均数は23.3個に上ります（出典: Sansan「企業のデータ管理に関する実態調査」2025年10月）。営業部門はCRMやSFAを、マーケティング部門はMAツールや広告管理プラットフォームを、経理部門は会計SaaSを、人事部門は労務管理SaaSを、それぞれ独自に選定・導入してきました。

個々の部門にとっては合理的な判断でしょう。自分たちの業務に最も適したツールを選び、業務効率を上げる。ただ、この部門最適の積み重ねが全社レベルでは深刻な問題を引き起こしています。各SaaSにデータが閉じ込められ、部門をまたいだ統合・分析が極めて難しくなっているのです。

数字が示すデータ連携の現実

たとえば月次レポートを作るために3つのSaaSにログインし、CSVをダウンロードし、Excelで突合・加工して、ようやくダッシュボードを1枚更新する。これを毎月、場合によっては毎週繰り返す。担当者が異動すれば手順は属人化し、引き継ぎに苦労する。データの鮮度は落ち、経営判断に必要な情報がリアルタイムで手に入らない。

複数の調査データも、この状況の深刻さを裏付けています。

経営課題としての認識の高まり

こうした状況は、現場の不便にとどまりません。全社横断でのLTV分析、広告投資のROI算出、部門間のファネル可視化――データドリブンな経営判断には、散在するデータを1か所に集約して統一的に扱える基盤が欠かせません。

DWH市場の成長もこの流れを映しています。日本のDWH市場は2033年に約38億米ドルに達すると予測されており、CAGR 9.31%で伸び続けています（出典: IMARC Group「Japan Data Warehousing Market Report 2025-2033」）。SaaSデータの集約先としてDWHを整備する動きは、一部の先進企業だけのものではなくなりつつあります。

CHAPTER 2

RPAとETL ― 役割の違いと使い分けの判断基準

RPAとETLがそれぞれ何を得意とし、SaaSデータの集約でどう違うのかを整理します。

そもそもRPAとは何か

RPAはRobotic Process Automationの略で、人がPC上で行う定型操作をソフトウェアロボットに代行させる技術です。画面上のボタンをクリックする、フィールドに値を入力する、ファイルをダウンロードして保存する。UI操作の再現がRPAの本質です。

日本のRPA市場は2024年度に1,034億円に達し、2025年度には1,183億円に拡大する見込みです（出典: ITトレンド「RPAの市場規模」）。経理部門の請求書処理、人事部門の勤怠データ転記、営業部門のレポート配信など、幅広い業務で使われています。

普及の理由は明確で、既存のシステムを改修せずにUIを通じて業務を自動化できるからです。APIが用意されていないレガシーシステムとの連携や、ブラウザ上での定型入力作業など、人がやっていた操作をそのまま引き継ぐユースケースでRPAは大きな価値を発揮します。

ETL/ELTとは何か

ETLはExtract（抽出）・Transform（変換）・Load（格納）の略で、異なるデータソースからデータを取り出し、分析に適した形に変換して、DWHなどの集約先に格納する処理を指します。近年はELT（抽出→格納→変換）のアプローチも広がっており、まずDWHにデータを取り込み、DWH側で変換処理を行う形です。

グローバルのETLツール市場は2025年の88.5億米ドルから2030年には186.0億米ドルへ成長すると予測されており、CAGR 16.01%という高い伸びを示しています（出典: Mordor Intelligence「Extract, Transform, and Load Market」）。SaaS普及に伴うデータ統合ニーズの拡大がそのまま数字に表れています。

ETLの特徴は、データの中身を理解し、構造的に処理する点にあります。APIやデータベース接続を通じてデータソースにアクセスし、型変換やクレンジング、結合といった変換をパイプラインとして定義する。UIの見た目や操作手順ではなく、データそのものを対象としている点がRPAとの根本的な違いです。SaaS間のデータ統合やDWHへの集約が求められる場面で採用が進んでいるのは、この構造的なデータ処理能力が理由です。

特性比較と適用領域

RPAとETLの違いを6つの軸で整理すると、得意領域がはっきり見えてきます。

データ連携にRPAを使うときの構造的な課題

RPAでSaaSからデータを取得するアプローチは、短期的には機能します。ブラウザでSaaSにログインし、レポート画面を表示し、CSVダウンロードボタンをクリックし、ローカルに保存する。この流れをロボットに設定すれば、毎日自動で回せます。

ただ、この方法にはいくつかの構造的な課題が伴います。

これはRPAが劣った技術だという話ではありません。UIベースの定型操作自動化においてRPAは依然として有力なツールです。ただ、SaaSからDWHへのデータ集約という課題に対しては、データを構造的に扱えるETLのほうが適合します。

SaaS型ETLツールの台頭

ETLパイプラインの構築には大きく2つの選択肢があります。AWS GlueやApache Airflowのようなフレームワークで自前構築する方法と、SaaS型のETLツールを利用する方法です。

自前構築は柔軟性が高い反面、開発工数やインフラ運用の負担が大きくなります。SaaS型ETLツールは、主要なSaaSやデータベースへのコネクタがあらかじめ用意されており、ノーコードまたはローコードでデータパイプラインを構築できます。TROCCOはこの領域の代表的なツールの1つで、SaaSコネクタの設定からデータパイプラインの運用・監視までをノーコードで完結できる設計です。

どちらを選ぶかは、自社のエンジニアリングリソースや要件の複雑さ次第ですが、データエンジニアが潤沢でない組織では、SaaS型ETLツールのほうが立ち上がりが早いケースが多いでしょう。