課題・目的
ERP再構築を機に、遅延・分散・属人化を解消し“誰もが使える基盤”へ
今回、データウェアハウス再構築に至った背景と、以前のシステムが抱えていた課題についてお聞かせください。
山口様（以下、敬称略）： 現在、ERPミドルウェアのサービス終了がきっかけとなり、基幹システムのERP再構築という大型プロジェクトに取り組んでいます。今回、データウェアハウスの再構築の取り組みも併せて実施する事になりました。
当時からデータを活用したいという要望は現場のメンバーからも上がっていました。しかし、実際はERPのデータをコピーしているだけで、SalesforceやNotesなどの他の重要データが集約されていません。
そこで、全てのデータソースを管理できるデータウェアハウスを構築する必要性がありました。
データ活用面での課題はいかがでしたか？
山口： 以前の環境はデータ量が増えたことがきっかけで、レスポンスが非常に悪く、参照に時間がかかっていました。また、現場では必要なデータを得るために、提供されたCSVデータを基にExcelやAccessで二次加工、三次加工をせざるを得ない状況でした。これは、限られたITリソースでデータソースを用意しきれず、その手作業からの脱却が難しかったためです。
佐野様（以下、敬称略）：現場のユーザーは、マクロでは対応しきれない複雑な加工を手作業で行う必要があり、日々の業務に大きな負担となっていました。
今回のデータウェアハウスの再構築において、特に重視した目的や狙いを教えてください。
山口： 目的は、データの民主化、つまり誰でもデータが扱える基盤を作ることです。様々なデータソースからデータを一つに集約し、取り出せるような状況にしたいと思っていました。また、レスポンスの改善はもちろん、将来的にAIや機械学習といった分野にも対応していけるよう、柔軟性の高い基盤が必要だと考えました。
なぜ「TROCCO」を選んだのか
大量データが処理でき、教育コストが低い。GUIで操作可能なETLツール選定
データウェアハウスを比較検討された後、Snowflakeに決定されました。その後、ETLツールとしてTROCCOを選定された経緯と、決め手となった理由を教えてください。
山口： 既存のデータ連携ツールが大量データ処理に向いていなかったため、大量データに対応できることが最大の要件でした。一度に100万、200万件のデータは発生するので、タイムロスなく連携できることが重要でした。
佐野： 私としては、教育コストが低いことがポイントでした。今後、新しい人が入ってきたとしても、すぐに習得し使えるようなツールが良かったからです。
他社製品と比較された時、評価項目として重視された点は何でしょうか？
佐野： 他社製品と比較した際、他の製品と操作性は全く違うという印象です。TROCCOはGUI上のマウスクリックで設定できるのがありがたいと感じました。
また一部処理では、明らかに差が出て処理時間がほぼ半分になりました。特に差分データを持ってくる処理をGUIで作成した場合、TROCCOは裏で性能を考慮した実装がされているため、性能差が出たと思われます。
山口： IT部門は開発系で約15名、今回のプロジェクトに注力できるメンバーも限られる体制で運用していきます。そのため、使いやすさや性能面で優れているTROCCOが我々の要件に合致していると判断しました。
導入までのスケジュール・過程
移行期のつまずきも迅速に解決
導入までのスケジュールと現在の進捗状況についてお聞かせください。
山口： 2023年5月から準備フェーズとして情報収集を開始し、7月からデータウェアハウスの検討に入りました。ベンダー選定を経て、2024年10月からデータウェアハウスの構築フェーズに入っています。現在（2025年9月時点）は検証フェーズに入っており、ベンダーさんのサポートもあって順調に進捗しています。最終的なERPのカットオーバーは2026年5月のゴールデンウィークを予定しており、それに合わせてデータウェアハウスも稼働させる予定です。
佐野： 構築の初期段階で、S3への大量データ転送時にTROCCOで転送ができないという事象が発生しました。ベンダー経由でご依頼いただいたところ、迅速に対応してもらえたことです。そんなに早く解決できるのかと、驚きと感動がありました。
導入後の効果
手作業でのデータ準備を脱却、分析と提案に時間を使える体制へ
新たなデータ基盤導入後、具体的にどのような効果を期待されていますか？
山口： 今回の取り組みで複数のデータソースを集約し、データを一元化することができました。次に重要になるのは、ユーザーに対し、いかに良いデータを提供できるかです。まずはデータ活用を進めるための社内人材育成が課題となるので、これから取り組んでいきたいです。
佐野： 今の現状は集計作業が多いため、経営層にアピールできるような「こういう改善のデータがあるのではないか」という示唆を得られるようなデータ分析ができるようになれば良いと思っています。
今後の展望
営業・生産から全社展開へ、人材育成とAI活用で内製化を加速
今後データ活用を推進していく上で、どの部門や業務から優先的に進めたいと考えていますか？
山口： まずは影響が分かりやすい営業部門や生産部門から進めていくのが現実的だと考えています。数字に直結する部分になるため、まずは成果を出していきたいです。長期的には、AIを活用してデータ提供を自動化できれば最も良いと思っています。
今後、TROCCOに期待する面がありましたらお聞かせください。
佐野： 今後、本番実装に入った時に何か問題が出た際にも、引き続き迅速に対応していただくことを期待しています。
山口：より活用を進めていくためにも、今後の様々なコネクタ開発の進展に期待しています。
TROCCOに興味がある方はぜひお気軽にお問い合わせください。
