データ基盤・基幹連携

数字が合わないのは、システムが悪いのではなくつなぎ方。

業務システムは便利な反面、それぞれが独立したデータ世界を持ちます。「同じ顧客なのに各システムで別人扱い」「マスタの修正が他のシステムに反映されない」「夜間バッチが落ちても気付かない」――その原因は、つなぎの設計が不十分なまま手作業で帳尻を合わせ続けていることにあります。

"Data drift."

マスタデータが、システムごとにズレる。

顧客・取引先・商品・組織マスタが各システムで微妙に異なり、集計が合わない・誤発送・誤請求が発生。"正"がどこにあるか分からなくなる。

"Manual sync."

毎日、誰かが Excel でつなぎ合わせている。

CSV を落として加工し、別のシステムに投入する。"運用担当者の頭の中"でしか繋がっておらず、属人化が進む。

"No alerts."

連携バッチが落ちても、誰も気付かない。

定期実行している連携処理がエラーで止まっていても、翌朝の数字を見るまで気付けない構造。

"Spaghetti."

"A → B" の 1:1 連携が何本も乱立。

個別開発した連携スクリプトが乱立し、どれを直すと何が壊れるか誰も把握できない状態に。

"Black box."

既存の連携基盤が、触れない状態になっている。

過去に外注で作った連携が、保守契約も切れ・ドキュメントもなく、改修できないままビジネスの足枷になっている。

"Locked-in data."

溜まったデータが、検索・分析に使える形になっていない。

業務システムにデータは溜まっているのに、横断検索・絞り込み・分析・AI 活用に出すまでの設計がなく、"見られない資産"になっている。

"つなぎ" を、事業の資産に変える。

各システムの API 仕様を吸収する変換レイヤ、サーバーレスで宣言的に組むワークフロー、エラー検知から復旧までの運用設計。バラバラだった業務基盤を、改修・拡張に耐える形に組み直します。

01

複数システム連携を、変換レイヤで吸収。

販売・会計・人事・CRM・受発注など、各システムの API 仕様（命名・粒度・整合性ルール）はバラバラです。これらを直接結ぶのではなく、データモデルを社内標準に正規化する中間レイヤを設計。連携先システムを入れ替えても変換層だけ差し替えれば対応できる、拡張に強い構造にします。

API 仕様差の吸収：ID 体系・ステータス値・タイムゾーン等のズレを正規化
1:N 連携の整理：正となるデータを中央に置き、N 本の連携を放射状に再設計
ニアリアルタイム同期：Webhook + ポーリングを使い分け、必要な粒度で反映
冪等性の担保：同じイベントを何度受けても結果が変わらない設計

Transform Layer

変換レイヤ

命名・型・整合性ルール

会計

CRM

販売管理

人事勤怠

受発注

サポート

REST / GraphQL Webhook SFTP / CSV DB Sync

#ops-pipeline09:00

[OK] CrmSync 完了 / processed=1,284 / 失敗=0

#ops-pipeline12:15

[OK] SalesToAccounting / posted=312 / 所要 4.2s

#ops-alert14:32

[ERR] MasterSync: 3 件が UpsertToTargets で失敗。Retry (1/3)…

#ops-pipeline14:33

[OK] MasterSync 自動再実行で復旧 / failed=0

02

運用監視まで内製。"落ちている" を、即時検知。

連携処理は「動いている前提」で運用するものではなく、「落ちることを織り込む」設計が必要です。実行履歴・メトリクス・Slack 通知を組み合わせ、エラーや遅延の兆候を即座に検知できる体制を作ります。

Slack 自動通知：エラー発生時にステップ名・入力データ・原因リンクを即時投稿
リトライ & DLQ：一時的失敗は自動再実行、最終失敗は隔離して人間が判断
可視化ダッシュボード：件数・成功率・処理時間を一覧化し、異常の兆候を捕捉
監査ログ："何を・いつ・どこに同期したか" を後から追跡可能に

03

溜まったデータを、検索・分析・活用できる形に。

データベースに溜め込むだけでは、絞り込み・あいまい検索・意味的な類似検索・横断分析は実用に耐えません。データ基盤の延長として、検索エンジン・データレイク・BI・AI 連携まで含めて設計し、"溜まっているだけ" を "使える資産" に変えます。

差分同期パイプライン：更新差分のみを検索基盤・データレイクへ伝搬し、再インデックスコストを最小化
多軸の絞り込み・全文検索：カテゴリ・タグ・属性・期間など、運用に耐えるファセット検索
ベクトル検索：Embedding を組み合わせた意味的類似検索・RAG 用途にも展開
BI・分析基盤への接続：横断分析や経営ダッシュボードに必要なデータを集約

基幹
ERP

SaaS
API

Web
Webhook

CSV
バッチ

Data Hub

統合データ基盤

差分同期 / イベント駆動

同期 12.4k/h

遅延 < 1s

全文検索

ファセット / あいまい一致

ベクトル検索

類似検索 / RAG

BI / 分析

横断ダッシュボード

API 提供

他システム / AI 連携

サーバーレス × データ。

案件の規模・運用要件に応じて、サーバーレス構成を中心に最適な組み合わせを選定します。

Workflow

ワークフロー

AWS Step FunctionsEventBridge SQSSNS S3 イベントLambda Container

Compute

処理実行

AWS LambdaPythonGo Node.jsPlaywright SAM

Data / Search

データ・検索

Aurora MySQLSupabase (PostgreSQL) DynamoDB OpenSearchElasticsearch

Integration

外部システム接続

SaaS 各種 API会計 API 販売管理 APICRM API 人事・勤怠 APIGraphQL / REST

"今、どこで止まっているか" から逆算で設計します。

業務フロー・データの流れ・運用体制を可視化したうえで、つなぐ／統合する／監視するを段階的に進めます。期間は連携対象システムの数とデータ規模によって変動します。

I

Phase 012〜3 週間

業務フロー・データフロー可視化

現在の業務システム群を棚卸しし、データがどこから来てどこへ流れるかを図示。データの正となる場所を特定し、つなぎの優先順位を決めます。

業務システムマップデータフロー図優先順位リスト

II

Phase 022〜4 週間

連携アーキテクチャ設計

変換レイヤのデータモデル、ワークフロー定義、イベント駆動 or バッチの判断、リトライ・冪等性・監査ログの設計。AWS / Cloudflare のどの構成要素で組むかを確定。

アーキテクチャ図データモデル定義運用要件

III

Phase 031〜3 ヶ月

連携基盤の実装

Step Functions / Lambda / SQS / S3 などを組み合わせ、SAM や Terraform で IaC 化しつつ実装。テスト用のサンドボックス環境で本番相当のシナリオを通します。

本番ワークフローIaC コード自動テスト

IV

Phase 042〜3 週間

運用監視・通知の組込み

CloudWatch メトリクス、Slack 通知、エラーの DLQ、復旧フロー。ダッシュボードを整え、運用担当者が"気付ける"状態にします。

監視ダッシュボードSlack 通知設計運用手順書

V

Phase 05継続

運用伴走・拡張

本番運用後の改善、新規システムの追加、検索基盤や BI への拡張。"次のシステムが増えても、変換層だけ足せば対応できる" 状態を維持します。

月次レビュー追加連携の設計内製化トレーニング

業種が違っても、"つなぎ" の構造は同じ。

扱う業務やシステムは違っても、複数システムを束ね直す課題の本質は共通しています。代表的な活用パターンをご紹介します。実際のお取り組みは、貴社の業務に合わせて無料相談で形にしていきます。

CRM / Customer Data

顧客データ統合 — 散在する顧客接点の名寄せ

営業 SFA・問い合わせ・マーケ・課金システムに分散する顧客情報を名寄せし、顧客マスタを中央に集約。「同じ顧客なのに別人扱い」を解消し、ライフタイム単位での可視化を可能にします。

Step FunctionsLambdaCRM API名寄せ処理

Sales / Accounting

販売・会計連携 — 受発注から仕訳までの自動化

販売管理・受発注・請求システムから会計までを一気通貫で接続。月次締めの転記・突合・経費精算といった手作業を排除し、決算サイクルを短縮します。

LambdaAurora MySQL会計 API請求 API

HR / Workforce

人事・勤怠・労務 — 従業員データのハブ化

人事マスタ・勤怠・給与・経費・入退社フローの各システムに散らばる従業員情報を統合。入退社・組織変更を起点とした各システムへの伝搬を自動化し、二重入力をゼロに。

EventBridgeSQS人事 / 勤怠 API

Search Infrastructure

業務検索 — 専用検索基盤への移行

顧客・契約・案件・ドキュメントなど、業務システムにまたがるデータを横断検索可能に。標準 DB の LIKE 検索を、ファセット・あいまい一致・関連度ソートまで備えた検索基盤に置き換えます。

OpenSearch差分同期ベクトル検索

SaaS Integration

SaaS 群の連携 — "サービスの間" を埋める

各部門が独自に導入した SaaS（CRM・MA・チャット・タスク管理・ストレージ等）の間を、Webhook と変換レイヤで接続。点在するワークフローを 1 本の業務プロセスとして整流化します。

API GatewayWebhookStep Functions

BI / Analytics

BI 基盤 — 散在データの横断分析

複数の業務システム・SaaS のデータを Aurora / Supabase に集約し、横断分析用の API・ダッシュボードを構築。経営層が見たい "本当の数字" を、整流化されたデータベース上から提供します。

Aurora MySQLSupabaseEventBridge

まずは現状の連携状況を、お聞かせください。

案件ごとに連携対象システム数・データ量・運用要件が大きく異なるため、定型プランをご提示するよりも、お話を伺ったうえで最適な進め方をご提案する形を取っています。構想段階・要件未確定でも構いません。

フォーム送信後、30〜60 分のオンライン MTG で課題と希望を伺い、体制・期間・スコープを整理したご提案書と概算見積りをお渡しします。守秘義務は契約前から徹底します。

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バラバラの業務システムを、ひとつのデータ基盤 に束ねる。

数字が 合わない のは、システムが悪いのではなく つなぎ方。