ETLとは？抽出・変換・格納の意味と商品情報の連携への生かし方

ETL（Extract, Transform, Load：抽出・変換・格納）とは、複数のシステムに散らばったデータを取り出し、使いやすい形に整えてから、目的のシステムに届ける仕組みのことです。
「基幹システムのデータをECサイトに載せたい」「取引先ごとに違う形式で商品データを渡している」といった場面では、データの形をそろえる作業が欠かせません。この作業を手作業やExcelのマクロで続けていると、手間とミスが増え、作れる人も限られていきます。
本コラムでは、ETLの意味と3つの処理、ELT・EAIとの違い、ツールの選び方を解説します。そのうえで、商品情報の連携にETLをどう生かすかを、PIM（商品情報管理システム）「HANABI Data」を開発・提供する株式会社エルテックスの視点から、導入企業の事例とあわせて紹介します。

ETLとは？データを「抽出・変換・格納」する仕組み

ETLは、データを扱う3つの処理の頭文字をとった言葉です。もともとは、売上や在庫などのデータを分析用のデータベース（データウェアハウス）に集めるための仕組みとして広まりました。今では、分析に限らず、システムの間でデータを受け渡すときの基本的な考え方として使われています。

3つの処理のうち、手間と知識が集中するのは「変換」です。取り出すことと書き込むことは、一度つなげば同じ手順の繰り返しになります。一方で変換は、届け先ごとにルールが違い、届け先が増えるたびに作業が増えていきます。ETLの良しあしは、この変換をどれだけ確実に、少ない手間で続けられるかで決まります。

ETLが必要とされる理由

企業の中には、基幹システム、販売管理システム、ECサイト、部署ごとのExcelなど、多くのデータの置き場があります。それぞれが別の目的で作られているため、同じ商品でも項目の名前や持ち方が違うのが普通です。ETLが求められる背景には、次のような事情があります。

• データの置き場が増えた：ECサイトやECモール、店舗、カタログなど、商品情報を届ける先が増え、システムの間の受け渡しが日常の業務になった
• 届け先ごとに形式が違う：取引先やECモールは、それぞれ独自の項目と書き方を決めている。こちらの都合で統一してもらうことは難しい
• 手作業では追いつかない：商品点数と届け先の数を掛け合わせた分だけ作業が増え、ミスや作業の遅れが起きやすくなる
• 作業が特定の人に偏る：Excelの関数やマクロで変換していると、中身を作った本人しか直せず、その人がいないとデータを渡せなくなる

たとえば、文具・雑貨の卸売を営む株式会社エムディーエス様では、得意先ごとに異なるフォーマットへの対応をExcelとVBAで行っていました。「A社のデータ作成は◯◯さんしかできない」という属人化が起き、担当者が不在だとデータを提供できないことが課題でした（株式会社エムディーエス様の導入事例）。データの受け渡しを仕組みにすることは、作業の効率だけでなく、業務を止めないための備えでもあります。

ETLとELT・EAIの違い

ETLとよく比べられる言葉に、ELTとEAIがあります。どれもデータをつなぐための考え方ですが、変換をどこで行うか、何を目的にするかが違います。

商品情報のように「届け先が決めた形式どおりに渡さなければ受け取ってもらえない」データでは、届ける前に形を整えるETLの考え方が合っています。ELTは分析が目的のときに、EAIは業務の流れを自動化したいときに、それぞれ力を発揮します。

商品情報の連携で役立つETLの考え方

商品情報は、ETLの考え方がとくに生きるデータです。取り込み元も届け先も多く、しかも届け先ごとに求められる形が細かく違うためです。

自社の商品マスタを「真ん中」に置く

取り込み元と届け先を1対1でつなぐと、組み合わせの数だけ変換のルールが必要になります。そこで、いったん自社の商品マスタに集めてから各届け先に合わせる形にすると、ルールの数を抑えられます。仕入先から受け取るデータは自社の形に変換して取り込み、取引先やECモールには、自社の形から相手の形に変換して渡します。

「項目のマッピング」と「値の変換」を分けて考える

変換には2つの段階があります。1つは、どの項目の値をどの項目に入れるかを決める「項目のマッピング」です。もう1つは、相手が決めた書き方に合わせて、値そのものを変える「値の変換」です。項目名を対応づけるだけでは、相手のシステムに受け取ってもらえないことがよくあります。商品情報のETLを考えるときは、値の変換までを仕組みに含めることが大切です。

関連コラム：取引先ごとに異なる商品マスタフォーマットへの対応方法と自動化

画像などのファイルも一緒に届ける

ECサイトやカタログでは、商品情報と一緒に商品画像やPDFの仕様書も必要になります。文字のデータだけをつないでも、画像を別の手順で探して送っていては、手間が残ります。商品情報と画像をひもづけて管理し、まとめて届けられるかどうかも、商品情報のETLでは重要な点です。

ETLツールを選ぶときの6つのポイント

ETLの仕組みを作る方法には、汎用のETLツールを使う、システム会社に作ってもらう、PIMなどの業務システムに備わった機能を使う、といった選択肢があります。どれを選ぶ場合も、次の6つの点を確かめると、導入後に困ることを減らせます。

汎用のETLツールは、つなげる相手が多く、どんなデータにも使える反面、変換のルール作りにデータ連携の専門知識が要ることが少なくありません。商品情報が中心であれば、商品情報の管理と変換を一緒に行える仕組みを選ぶと、業務の担当者が自分たちで運用しやすくなります。

商品情報のETLならPIMと一体のHANABI Data

株式会社エルテックスが開発・提供するHANABI Dataは、PIM・DAM・ETLをひとつにまとめた、国産のクラウド型商品情報管理サービスです。商品情報と画像などのファイルを1か所で管理し、そのまま各届け先の形式に変換して届けられます。

• 値の変換まで自動で行う：商品項目のマッピングを事前に設定すると、取引先やECサイトの商品マスタのフォーマットに合わせて、項目と値を自動で変換します。設定にプログラムの知識は要りません
• 受け取りと提供の両方に使える：仕入先から受け取った商品情報を自社の形に変換して取り込み、自社の商品情報を取引先の形に変換して渡せます。取引先がHANABI Dataを使っていなくても使えます
• AIが設定と取り込みを助ける：自社と取引先の商品マスタ項目のマッピングは、AIが候補を作ります。オプションのドキュメントAI変換を使うと、規格書やカタログをAIが読み取り、自社の商品マスタ項目に合わせて商品情報を一括で作れます
• APIで外部システムとつなぐ：基幹システムからの商品情報の取り込みや、ECサイト・外部システムへの商品情報と商品画像の配信を、APIで自動化できます

株式会社エムディーエス様は、約100万SKUの商品データをHANABI Dataで管理し、取引先との商品項目マッピング機能で得意先へのデータ作成を仕組みにしました。複雑なプログラムの知識がなくても誰でもデータを作れるようになり、VBAに頼った属人化から抜け出しています（株式会社エムディーエス様の導入事例）。アシックスジャパン株式会社様でも、6人がかりで行っていた商品データのつなぎ合わせ作業を、フォーマット変換機能で大幅に効率化しました（アシックスジャパン株式会社様の導入事例）。

料金は、ユーザー追加課金のない定額制です。営業やマーケティングなど、商品情報を使う人が増えても費用を気にせず使えます。変換の詳しい内容は、資料でご紹介しています。資料請求はこちら

関連コラム：PIMとは？商品情報管理の基礎知識から機能・メリット・選び方まで、導入事例つきで解説

まとめ

• ETLは、データを抽出（Extract）・変換（Transform）・格納（Load）して、システムの間で受け渡す仕組み。手間と知識が集中するのは変換
• 届け先が増え、形式が届け先ごとに違うことで、手作業やマクロでの変換は手間・ミス・属人化を生みやすい
• 届ける前に形を整えるETLは、届け先の形式が決まっている商品情報の連携に向いている
• 商品情報では、自社の商品マスタを真ん中に置き、項目のマッピングと値の変換の両方を仕組みにすることが大切

HANABI Dataは、商品情報の管理とETLをひとつのサービスで行えます。30日間の無料トライアルで、実際の商品データを使って、取引先やECサイトの形式への変換をお試しいただけます。初期設定は無料のオンライン個別相談でサポートしますので、お気軽にお申し込みください。

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