【2025年】データ連携ツールのおすすめ10製品（全55製品）を徹底比較！満足度や機能での絞り込みも

データ連携ツールの基礎知識

データ連携ツールの人気おすすめ製品比較表

データ連携ツール(EAIツール)のタイプ別おすすめ製品10選

SaaS・API連携タイプ

ローコード開発タイプ

ファイル転送タイプ

データ連携ツール(EAIツール)のメリット

効率的なデータ共有と一元管理

データの品質向上

安定したデータ連携の実現

柔軟なシステム間連携

経済性の向上

データ連携ツール(EAIツール)のデメリット

導入・設定の複雑性

メンテナンスの手間

初期費用・ランニングコストの発生

セキュリティリスクの増加

依存度の上昇

データ連携ツール(EAIツール)の選び方と比較のポイント

対応するデータソースの種類と数

データ連携の方式と頻度

データ連携の品質とセキュリティ

コストとパフォーマンス

使いやすさとサポート

データ連携ツール(EAIツール)の機能一覧

拡張機能

データ連携ツールでよくある質問｜Q&A

Q. データ連携ツールのライセンス形態にはどのようなものがありますか？

データ連携ツールの人気おすすめ製品比較表

※2025年11月10日時点におけるGrid評価が高い順で表示しています。同評価の場合は、満足度の高い順、レビュー数の多い順で表示しております。

各製品の機能の有無や操作性、サポート品質や料金プランなど、さらに詳しい比較表は「製品比較ページ」から確認することができます。

データ連携ツール(EAIツール)とは、さまざまなアプリケーションやシステム、データソースからデータを受け取り、相互の共有／活用や、一元的な管理を可能にするツールのことを指します。

多くの場合、さまざまなアプリケーションやデータベース製品などと連携するためのアダプター／コネクターを標準装備、もしくは作成する機能を備えており、データの変換やクレンジング、監視などを行いつつ、データ連携を実行します。

また、現在では社内システム間だけでなく、社内システムとクラウドサービス、あるいはクラウドサービスどうしの連携、共創する企業間のデータ連携も企業の重要課題となっています。多くのデータ連携製品はクラウドサービスとの連携アダプター／コネクターを用意しており、近年はWebAPIを使ってシステム間データ連携を実装するケースも増えています。

データ連携ツール(EAIツール)の定義

• システム間の連携／同期を容易に実現する仕組みを提供
• 社内のビジネスデータを一元的に取り扱い、必要に応じて抽出／利用できるようにする
• システム間でデータを受け渡しする際に、任意の操作を行うための機能を備えている
• セキュアかつ高可用性があるデータ連携の仕組みを提供する

データ連携ツール(EAIツール)のタイプ別おすすめ製品10選

SaaS・API連携タイプ

SaaS・API連携タイプは、クラウドベースのアプリケーションやサービス間のデータ連携を容易にするデータ連携ツールです。APIを介した連携をサポートし、異なるSaaSアプリケーション間でのデータ同期や連携ワークフローの構築を支援します。複数のSaaSを組み合わせて業務を効率化したい企業におすすめです。

SaaS・API連携タイプのデータ連携ツールおすすめ4選

• krewData：kintoneと他のクラウドサービスとの連携をノーコードで実現
• ActRecipe：異なるWebサービスやAPIを連携させ、業務プロセスの自動化を支援
• DataSyncer for kintone（データシンカー）：kintoneと基幹システムを繋ぎ、データ連携と移行を支援
• Chatnect：チャットボットと連携し、顧客対応の効率化を実現

ローコード開発タイプ

ローコード開発タイプは、GUIベースの開発環境で、専門知識がなくても比較的容易にデータ連携フローを構築できるデータ連携ツールです。多様なアダプタやコネクタが用意されており、様々なシステムやデータソースとの連携を可能にします。プログラミングスキルが低い方でも、直感的な操作でデータ連携を実現したい場合におすすめです。

ローコード開発タイプのデータ連携ツールおすすめ3選

• ASTERIA Warp：アイコンを組み合わせるGUI開発で、プログラミングの知識がなくてもデータ連携を実現
• Magic xpi Integration Platform：ノーコードで様々なシステムやアプリとの連携が可能
• DataSpider：GUIを用いて直感的にデータ連携が行えるため、専門知識がなくても利用可能

ファイル転送タイプ

ファイル転送タイプは、セキュアなファイル転送に特化し、企業内外のシステム間でのファイル交換を安全かつ確実に行うためのデータ連携ツールです。電子データの交換や大容量ファイルの転送など、信頼性の高いファイル転送が求められる場合に最適です。

ファイル転送タイプのデータ連携ツールおすすめ3選

• HULFT：長年の実績と高い信頼性を誇る企業間ファイル転送のスタンダード
• RACCOON：請求書処理を自動化し、経理業務の効率化を実現
• ACMS Apex：EDIシステムとの連携に強く、受発注業務の効率化が可能

データ連携ツール(EAIツール)のメリット

効率的なデータ共有と一元管理

データ連携ツールの導入により、さまざまなアプリケーションやシステム間でのデータの共有がスムーズになります。これにより、重複したデータの入力や管理が不要となり、データの一元管理が可能となるため、作業効率が大幅に向上します。

データの品質向上

データ連携ツールは、データの変換やクレンジング機能を持つことが多いため、データの品質を維持・向上させることができます。異なるデータソースからのデータの統一性や整合性を保ちつつ、高品質なデータの提供が可能となります。

安定したデータ連携の実現

多くのデータ連携ツールは監視機能を有しており、エラーや異常が発生した際に迅速に対応することができます。これにより、データ連携の安定性が向上し、業務の中断や停止を防ぐことができます。

柔軟なシステム間連携

現在、社内システムとクラウドサービス、またはクラウドサービス同士の連携ニーズが高まっている中、データ連携ツールはこれらのニーズに応える機能を持っています。特に、WebAPIを使ったシステム間のデータ連携を容易に実装できる点は、最新の技術トレンドにも対応できる大きなメリットとなります。

経済性の向上

データの一元管理や効率的なデータ連携により、業務の効率化が実現されることで、企業の経済性も向上します。人的リソースの削減やエラーによる業務停止のリスクを低減することが可能となり、コスト削減の面での利点も享受できます。

以上のメリットを考慮すると、データ連携ツールの導入は企業のデータ活用を加速させ、ビジネスの競争力を高めるための重要なステップと言えます。

データ連携ツール(EAIツール)のデメリット

導入・設定の複雑性

データ連携ツールは、多様なアプリケーションやシステムとの連携を可能にするためのアダプターやコネクターを持つことが多いです。これにより、正確な設定や適切なアダプターの選択が必要となり、導入・設定が複雑となることが考えられます。

メンテナンスの手間

データ連携ツールのアップデートや連携先の変更に伴い、設定の見直しやアダプターの変更が必要になることがあります。これにより、定期的なメンテナンスやモニタリングが求められ、手間が増加する可能性があります。

初期費用・ランニングコストの発生

データ連携ツールの購入や導入には初期費用がかかることが多いです。また、サポートやアップデートに伴うランニングコストも考慮する必要があります。

セキュリティリスクの増加

データをさまざまなアプリケーションやシステム間で連携することにより、セキュリティの脆弱性が生じる可能性があります。特にクラウドサービスとの連携時に、データの流出リスクが高まることも懸念されます。

依存度の上昇

データ連携ツールを導入することで、企業の業務がそのツールに大きく依存するようになる可能性があります。ツールの障害やサービスの停止時に、業務に大きな影響が出ることも考えられます。

データ連携ツールの導入を検討する際には、これらのデメリットも十分に考慮し、最適な選択を行うことが必要です。適切なリスク管理とコスト対効果の分析を通じて、最適なツール選定を行うことが推奨されます。

データ連携ツール(EAIツール)の選び方と比較のポイント

データ連携ツールは、企業のデジタルトランスフォーメーションに欠かせないツールです。しかし、データ連携ツールにはさまざまな種類や特徴があり、自社のニーズに合ったものを選ぶことが重要です。ここでは、データ連携ツールを比較する際に考慮すべきポイントを紹介します。

対応するデータソースの種類と数

データ連携ツールは、さまざまなデータソースと連携することができますが、その対応範囲はツールによって異なります。例えば、社内システムやデータベースだけでなく、クラウドサービスやWebAPIなどの外部データソースとも連携できるかどうか、また、その数はどれくらいかなどです。自社が利用している、または利用予定のデータソースとの互換性を確認することも必要です。そのほか、将来的に新たなデータソースとの連携を考えている場合は、その拡張性も重視するとよいでしょう。

データ連携の方式と頻度

データ連携ツールは、データのやり取りをする方式や頻度によっても異なります。例えば、バッチ処理型の場合は、一定の時間間隔やトリガーによって一括でデータを送受信します。リアルタイム処理型の場合は、データが更新されるたびに即時に反映します。また、イベント駆動型の場合は、特定のイベントや条件に応じてデータを送受信します。自社が求めるデータ連携のタイミングや精度に応じて、最適な方式や頻度を選ぶことが重要です。

データ連携の品質とセキュリティ

データ連携ツールは、データの品質やセキュリティにも影響するため、下記の点に気を付けて選定するとよいでしょう。

• データの変換やクレンジングなどの前処理機能があるかどうか、また、その自動化やカスタマイズ性はどれくらいか
• データの暗号化や認証などのセキュリティ対策が十分に行われているかどうか、また、その管理や監視が容易かどうか

自社が扱うデータの特性や重要度に応じて、最適な品質やセキュリティを確保できるツールを選ぶことが重要です。

コストとパフォーマンス

データ連携ツールは、コストやパフォーマンスにも注意する必要があります。
例えば、ライセンス料や初期費用だけでなく、運用費用や保守費用なども含めたトータルコストはどれくらいかなどです。また、データ量や処理速度などに応じてスケーラビリティや可用性が高いかどうかも確認するとよいでしょう。自社の予算や要件に応じて、最適なコストパフォーマンスを提供できるツールを選ぶことが重要です。

使いやすさとサポート

データ連携ツールは、使いやすさやサポートも重視するべきポイントです。例えば、データ連携の設定や管理が直感的に行えるかどうか、また、その学習コストはどれくらいかなどです。その他にも、データ連携に関するドキュメントやFAQなどの情報が充実しているかどうか、また、トラブルシューティングやカスタマイズなどのサポートが迅速かどうかなども重要です。自社のスキルやリソースに応じて、最適な使いやすさやサポートを提供できるツールを選びましょう。

データ連携ツール(EAIツール)の機能一覧

機能	解説
アダプター連携	一般的なアプリケーションや企業内／企業間の様々なシステムとの連携が可能
アダプター作成	独自システムと連携させるためのアダプターの作成が可能
ファイル連携	指定したファイルの入出力、フォルダ内ファイル監視機能によるデータ連携を行う
データの変換／クレンジング	データフォーマットや文字コードの変換や標準化、整理などを行い、データの共有、活用を容易にする
連携フローの設定	GUIベースで処理の手順を設定したり、テンプレートを利用して連携フローの作成やカスタマイズが可能
トリガー起動	ファイル監視、スケジュール実行などのトリガーを使ったデータ連携が可能

拡張機能

機能	解説
Web API連携	Web APIを介したクラウドサービスとのデータ連携、JSON形式のデータ変換が可能
セキュアなデータ連携	エンドポイント間のデータ通信の暗号化、保管データの暗号化など情報漏えいを防ぐセキュアなデータ交換が可能
ユーザ管理	ユーザ単位で利用権限/利用範囲/パスワードの有効期間の指定等細やかな設定が可能
データの変換／クレンジング	データの変換や標準化、整理などを行い、データの共有／活用を容易にする
安定的な稼働	プロセスの2重化やシステムの分散配置、クラスタ構成など可用性の高いシステム構築が可能

データ連携ツールでよくある質問｜Q&A

Q. データ連携ツールのライセンス形態にはどのようなものがありますか？

A. データ連携ツールのライセンス形態は、主に 買い切り型・サブスクリプション型・利用量ベース型 の3つに大別できます。

まず、買い切り型（永久ライセンス） は、初期費用を支払ってソフトウェア利用権を取得し、別途年間保守費用を支払うモデルです。オンプレミス環境での利用が中心で、長期利用を前提とする企業で採用されるケースが多く見られます。

これに対し、サブスクリプション型（期間ライセンス / SaaS型） は、月額または年額で利用料を支払うモデルで、ユーザー数・接続先数・環境数（本番・検証）などを基準に料金が決まることが一般的です。クラウド型のデータ連携プラットフォームでは、こちらが主流になっています。

さらに、利用量ベース型（従量課金） として、データ転送量・実行ジョブ数・APIコール数などに応じて料金が発生するモデルもあります。PoCや小規模スタート時にはコストを抑えやすい一方で、本番稼働後に連携件数が増えると費用が想定以上に膨らむ可能性があるため注意が必要です。多くのベンダーでは、これらを組み合わせたハイブリッドな料金体系を採用している場合もあります。

手順または対応方法

1. 連携対象システム数・ユーザー数・想定データ量を整理します。
   
2. 買い切り型かサブスクリプション型か、運用方針に合うモデルを候補にします。
   
3. 「ユーザー数課金」「接続先課金」「データ量課金」など、料金算定の単位を比較します。
   
4. 3〜5年程度の利用を想定したトータルコスト（TCO）を試算し、複数ベンダーで比較します。
   

注意点・補足

1. 初期費用が安くても、従量課金が重なると長期的なコストが高くなる場合があります。
   
2. 開発・検証環境に別ライセンスが必要かどうかを事前に確認してください。
   
3. ライセンスの上限超過時の課金ルール（自動課金・アラート有無）も必ず確認しておきましょう。