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2025年10月14日
AI・DX室 dx
こんにちは
データの集計や解析を自身のイメージ通りにカスタマイズし、想定したデータの流れを把握したい --------そんなふうに思ったことはありませんか？
近年、Workato（ワーカート）のような iPaaS（Integration Platform as a Service）プラットフォーム でも、AIエージェントの構築により、高度な自動化と業務のAI化の実現が可能になってきます。
今回の記事では、「Workatoでサイロ化された社内データをBigQueryに格納する活用事例」と、「他の自動化ツールと比較した時のWorkatoの優位性」を紹介します。
< 目次 >
これまでリックソフトでは、社内アプリを通じてデータの確認や集計を行ってきました。
しかし利用が進むにつれ、次のようなニーズが高まっていきました。
しかし既存アプリでは、機能追加や変更に大きな工数を要し、スピーディーな対応が難しいという課題を抱えていました。
この課題を解決するため、BIツール（Looker Studio）の導入と、社内ツールにサイロ化したデータを一つにまとめる「社内データHub」構想です。
このデータHubを軸にすることで、日々の業務に必要な最新データを正確に連携し、Looker Studioで自由に可視化できる環境が整います。
実現するにあたり、最も大きな課題は「社内ツールからデータHub（BigQuery） へのデータ連携方法」が標準では存在しないことでした。
この課題を解決する手段として、外部の自動化ツールを活用し、連携機能を構築する方法を検討し、限られたリソースとスピード感を考慮した結果、外部ツールとして「Workato（ワーカート）」を選択しました。
ツール選定にあたっての要件は以下です。
この要件を全て満たすツールとして選ばれたのが、エンタープライズ統合プラットフォームである Workato（ワーカート）です。
Workato（ワーカート）は、米国Workato社が提供するエンタープライズ仕様のクラウド型アプリケーション統合プラットフォームです。
クラウドやオンプレミス上のアプリケーションを接続し、アクションを定義することでビジネスプロセスの自動化と統合を実現します。
Workato採用の決め手となった優位性は3つあります。
Workatoは公式ドキュメントが充実しており、実装例やベストプラクティスも数多く公開されています。
コーディング不要でありながら、複雑な条件分岐やSQLの実行にも対応可能です。
近年では、OpenAI API との連携によって、自然言語での自動化フロー生成やデータ解析など、よりインテリジェントな操作も実現可能になっています。
1,000以上のコネクタが用意されており、リックソフトで使用している社内標準ツールとの接続も対応可能。
こうした特徴が、私たちが目指すデータHub構築にマッチしていました。
SQL を実行し、バッチ処理で社内システムに蓄積されたデータを自動連携、日次で更新される仕組みを Workatoで構築しました。
標準コネクタと HTTP連携を組み合わせることで、社内ツールから BigQuery にデータをエクスポート／インポートする作業を完全に自動化しています。
これにより、手作業での更新やデータ整形作業が不要となり、安定したデータ更新サイクルを実現可能になりました。
既存社内システムから BigQueryへデータ連携をする流れ
Workatoを使わず、手作業でデータ連携を行おうとした場合、以下の工程が必要となります。
この作業は毎日30分としても、年間およそ120時間の工数が見込まれます。
しかし、Workatoによる自動化で、データ移行の工数をゼロに削減し、更新漏れや入力ミスなどのヒューマンエラーを未然に防げるようになります。
Workatoを活用した社内データHub構築により、主に3つの成果を得ることができました。
データHub の構築完了に至るまで、模索する時間もありましたが、完了後のカスタマイズのスムーズさや、抜本的な改革によりこれまでの煩雑な作業が減った効率化の効果も得られています。
今回は、Workatoを活用してサイロ化したデータを統合し、効率的なデータ連携を実現した事例をご紹介しました。
今後は、この基盤をもとに AIエージェントとしての Workato活用にも取り組み、データ活用と意思決定のさらなる自動化・高度化を目指します。
ご一読いただきありがとうございました。
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Rovoについてもっと詳しく知る本情報はブログを公開した時点の情報となります。
ご不明な点はお問い合わせください。
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