iPaaS(アイパース)とは

iPaaSは多くの企業で関心を持たれており、ガートナー社やフォレスター社により定期的な調査レポートも行われています。そのうちガートナー社では、iPaaSの特徴として「マルチテナントで弾力性の高いサービス」「セルフプロビジョニングが可能なシステム」の2つを挙げています。そのため、データ連携だけでなく、上記2つの要素を兼ね備えたサービスをiPaaSと定義します。

iPaaSの機能

iPaaSの主要な機能は、サービスやデータの連携です。ここでは連携によって、どのようなことが可能になるのかを解説します。

サービス間の連携

iPaaSでは、異なるクラウドサービスを連携して1つのプラットフォーム上で管理することが可能です。たとえば、昨今のクラウドサービスには、「Slack」「Chatwork」「Teams」といったコミュニケーションツールや、「ERP」「CRM」「SFA」「MA」といった企業の各部門や主要データを管理するツールなどさまざまにあります。
こうしたサービスを別々で使用していると企業内部でデータが孤立するため、確認作業だけで大きなリソースが取られます。そこでiPaaSを使用して別々のサービスを連携することで、データの受け渡しや確認によるコミュニケーションを省いて業務を効率化するわけです。
クラウドサービスの連携には、各クラウドサービスが公開しているAPI（Application Programming Interface）が使用できます。APIは、アプリケーション同士を橋渡しするための仕組みで、有名なものでは「Google Maps API」があります。このAPIは、自分の作成したサービスにGoogleマップを導入するためのものです。
たとえば、車などのナビゲーションシステムやWebサイトなどに利用されており、アプリケーションの詳しい仕組みを知らなくても、簡単にサービスを転用できます。iPaaSでは、このAPIを利用することにより、複数の異なるクラウドサービスを連携させて1つの場所で管理します。

データの連携

iPaaSのデータ連携の活用方法に、データの自動転記があります。たとえば、SFAに顧客情報を取り込んだときに、連絡先などの関連したデータにそのまま転記されるという仕組みです。
これを利用すれば、営業が受け取った名刺を顧客データに取り込むことで、関連したシステムに即座にデータを反映できます。もしその顧客と契約が成立して納期などの情報を営業が入力すれば、その情報を生産管理部門にすぐに伝えることも可能です。
このようにデータ連携を行うことで業務の効率化だけでなく、データのリアルタイム性の向上や転記ミスの防止にもつながります。タイムラグが減少すれば質の高いデータ分析とリードタイムの短縮が可能となり、ミスがなくなることによってトラブルの解消といったメリットが生まれます。

業務フローの連携

企業は、さまざまな部門が密接に絡み合って運営をしています。このとき業務の中で発生する一連の流れは業務フローと呼ばれ、フローの改善は生産性や業務効率化の向上にかかせません。
しかし、業務フローはさまざまな部門をまたぐことが多く、データが別々に管理されていた場合には業務効率や生産性が大きく減少してしまう傾向にあります。そこでiPaaSを使用することで、これまで別々で運用していたデータを連携して業務フローの改善も行います。例えば、SharePoint上に投稿されたタイミングでSlackに通知し、ToDoツールにタスクとして登録するという一連の業務フローを自動化することが可能です。
業務フローの見直しには可視化が必要ですが、業務内容が膨大であればあるほど全体の把握が難しくなります。その点、iPaaSによってデータを1つのプラットフォームで管理すれば、現在の状況を即座に把握できます。
また、iPaaSによる業務フロー連携は、RPA（Robotic Process Automation）の利用にも役立ちます。iPaaSを介してRPAを使用するとデータが内部で処理されるため、システムの実行速度が向上します。RPAでは、クラウドサービスの仕様変更によってシステムが動作しなくなることがよくありますが、iPaaSで自動化処理を組めば仕様が変わってもシステム内部で自動化処理が走るのでRPAが動作しなくなることを防げます。

iPaaSとSaaS・PaaS・IaaSの違いとは？

現在の主要なクラウドサービスにはSaaS（サース）・PaaS（パース）・IaaS（イアース/アイアース）の3つがあり、それぞれ以下のようなサービスとなっています。

1. SaaS（Software as a Service）：ソフトウェアをクラウド経由で提供するサービス
2. PaaS（Platform as a Service）：プラットフォームをクラウド経由で提供するサービス
3. IaaS（Infrastructure as a Service）：インフラ環境をクラウド経由で提供するサービス

SaaSはソフトウェアをPCにインストールせずに、Web上で利用できるクラウドサービスです。「Chatwork」「Zoom」「Salesforce」「マネーフォーワードクラウド」などがSaaSに当たります。一方PaaSは、ミドルウェア、データベース、OSといったプラットフォームがWeb上で使用できるクラウドサービスで、アプリケーション開発などに利用されます。「AWS」や「Microsoft Azure」「Google Cloud」といったサービスが有名です。
また、IaaSは、インフラ環境がWeb上で提供されるクラウドサービスで、サーバーレスでインフラが構築できます。PaaSと同様に、「AWS」「Microsoft Azure」「Google Cloud」が有名です。
iPaaSは、プラットフォームが提供されるサービスなのでPaaSと似ていますが、目的はSaaSの統合です。そのため、アプリケーション開発などに利用されるPaaSとは用途が異なります。

iPaaSとRPAとの違いとは？

これまでRPAは、ある1つの業務において自動化処理を作成することが一般的でした。ところが近年のAI・機械学習の発達やiPaaSのようなデータ連携ツールの誕生により、業務フローの自動化が可能となったのです。このような部門横断的で複数の業務が絡む自動化処理をハイパーオートメーションと呼び、2020年に発表されたガートナー社の戦略的テクノロジートレンドのトップ10に選出されました。
現在も企業戦略を大きく変革させる技術として取り上げられており、ハイパーオートメーションによる大幅な業務効率化とコスト削減が期待されています。

iPaaSが注目される背景

令和2年に総務省が発表した情報通信白書では、2019年の企業のクラウドサービス利用状況が64.7%となっています。（参考：https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/html/nb000000.html）クラウドサービスは、ソフトウェアの購入やインストールをする必要がなくコストや手間がかからないため、大小問わずさまざまな企業で利用されていることがわかります。しかし、こうした状況により浮上した問題が、企業データの孤立です。
各部門が別々のクラウドサービスを導入することでデータが孤立してしまい、企業内でデータの連携が取れないという問題が起きます。これにより業務効率の悪化や管理コストの増大が懸念されており、問題解決のためにiPaaSという仕組みが考え出されました。現在の企業運営では、社内データを統合して運用する手法が主流となっており、サイロ化の問題もiPaaSが解決すると期待されているのです。

拡大を続けるiPaaSの市場規模

iPaaSの市場規模はCAGRが30.3%となっており、2021年の37億ドルが2026年には139億ドルにまで成長する見込みです。（出典 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000002809.000071640.html）市場をリードしているのは北米で、サービスの多様化やクラウドサービスの台頭、ハイブリッドクラウドでのデータ・プロセスの統合といった状況が成長を後押ししています。
また、iPaaSの成長を大きく後押ししているのが、新型コロナウイルスの流行です。2020年から始まったパンデミックにより、多くの企業は事業方針や運営方法の変更を余儀なくされました。その1つが、リモートワークです。対面での業務が感染を引き起こす可能性があるため、在宅ワークや遠隔操作といったシステムの導入が増えました。特に遠隔操作では複数のシステムを一元的に管理しなくてはいけないため、iPaaSのような統合プラットフォームが必要不可欠です。
IoTや5Gといった新しい技術も広がっており、こうしたシステムとの連携にも活用が期待されています。

iPaaSの特徴とメリット

iPaaSを導入することで、どのようなメリットがあるのでしょうか。ここではiPaaSの特徴とメリットを解説します。

ローコードで業務の効率化ができる

iPaaSを使用するには統合のためのプラットフォームを開発しなければいけません。開発というと難しいイメージを持たれる方も多いかと思いますが、「ノーコード・ローコード」を売りにした製品も多く簡単にシステムの統合が可能です。
たとえば、ノーコードは文字通り、コードを必要としないでプラットフォームを作成できます。ノーコードの製品は、連携したいサービスや機能をコネクターとしてパズルのようにドラッグ&ドロップで組み立ててシステムを形作ることが可能です。そのため、ITの知識がない人材でも、簡単に開発ができるのです。
また、ローコードとあるのは、コードを改変して細かい修正やより複雑なシステム連携を可能にするための機能です。そのため、作成方法はノーコードと変わりませんが、エンジニアであればより細かい部分まで開発できます。

クラウドネイティブですぐに使える

クラウドネイティブは、「クラウドサービスをフルに活用してシステムを構築する」という意味があります。これまで多くのクラウドサービスが提供されていますが、前述しているようにデータが孤立することもよくあります。
そこでiPaaSのような統合プラットフォームを使用することで、クラウドネイティブとしてクラウドをフルに活用したサービスが展開できるわけです。iPaaS自体もクラウドで提供されるので、サーバーやインフラ環境の整備は必要なく、契約後すぐに使用できます。
シングルサインオン機能の付加もできるので、複数の認証が発生するサービスを1回の認証で使用できます。
また、自社での運用の場合は、セキュリティ維持にコストがかかりますが、ベンダーが堅牢なシステムを提供しているのでセキュリティの問題も少ないのです。気をつけなければいけない点が、API接続部分の認証ですが、OAuthなどを使用すれば、不審なデータアクセスの防止が可能です。

自社サーバーに負荷をかけにくい

iPaaSを使用することで、業務運用を自社サーバーからクラウド上に移すことが可能です。これにより自社サーバーの負荷が減るため、コストやリソースの削減や、セキュリティの問題もクリアできます。APIによりデータ通信も高速になるため、作業時のストレスが軽減されるでしょう。
また、開発環境やインフラ環境の構築の幅が広がります。たとえば、これまでは製品の都合上、特定のベンダーのみでシステムを構築することもあったかと思います。しかし、iPaaSを利用すれば、異なるサービスでシステム連携ができるため、アプリケーション、開発プラットフォーム、インフラ環境において、自社に合わせたサービスを選択することも可能です。そのため、サーバーに対する負荷や分散を最適なサービスで選択できます。

多角的に分析できる

企業のデータを使用するには、企業内の情報を集約して分析する必要があります。このとき各部門がサイロ化している場合は、必要なデータを管理部門に確認して取得しなければならず大きな手間がかかります。
iPaaSでは、企業内のデータが1つのプラットフォームで管理できるため、このような問題は起こりません。また、ツールによっては、統合されたデータのクレンジング・エンリッチングを自動化する高度な機能が付属していることもあります。
データクレンジングは、データの中にある不正確な情報を正すための処理です。わかりやすい例で言えば表記揺れの統一がよく行われる処理で、「齋藤さん」「斎藤さん」のように同じ名字でも記載が間違っていたりする場合があるため、このような揺れを修正します。
一方、エンリッチングは、ローデータを補完して増強する仕組みです。たとえば、メールリストに名前だけ登録してある顧客がいた場合、CRMから顧客情報を参照して「住所」「電話番号」「勤務先」といった情報を追加する仕組みです。
この2つの作業が自動化されることで、正確で有用な情報を使用して多角的な分析が可能となります。

新しいシステムと既存システムの連携をしやすい

iPaaSの登場以前にも、クラウドサービスを連携させる方法はありました。しかし、これらの手法では、開発に時間やコストがかかるという問題があったため、ITエンジニアが在籍している企業や規模の大きな企業以外では導入が難しいという側面がありました。
その点、iPaaSは、APIを用いて簡単にシステムの連結・統合ができるため、誰でも簡単に統合プラットフォームが作成できるのです。この利点は、新しいシステムを導入したときにも活かせます。既存のシステムに新しいシステムを追加したい場合、iPaaSがデータの移行・連携に活用できるため簡単に追加が可能です。
また、前述している通り、AIによるデータ連携の自動化といった機能が付属しているサービスもあります。こうしたサービスを活用すれば、新しいシステムの追加がより簡単に行えます。

iPaaSの種類

iPaaSの機能を分けると、以下のように分類が可能です。

1. レシピ型：データ連携をイベントドリブンで行うiPaaSで、アプリケーション間を簡単に連携できます。
2. ETL/ELT型：主にデータ分析に使用されるサービスで、データレイクやデータウェアハウスにデータを読み込んで使用します。「ETLはデータの抽出・加工後にロード」「ELTはデータを抽出後にロードして加工」というように違いがあります。
3. EAI型：データ連携ツールとして日本版のiPaaSという位置付けの製品です。ETLの機能を組み込んでいるためETL型と呼ばれることがありますが、多機能で連携に関わる機能がすべて可能なサービスです。
4. ESB型：データ連携をバスによって疎結合で行うサービスです。SOAでのサービス連携ができます。

同じiPaaSでも、「レシピ型」「EAI型」「ESB型」の3つと「ETL/ELT型」は主となる目的に多少の違いがあります。前者3つはデータ統合が主となり（データ分析も可能）、後者は主がデータ分析です。iPaaSの導入目的によって選択するサービスも異なるため注意が必要です。

iPaaSを選ぶときのポイント

iPaaSのサービスにはさまざまなものがあるため、自社にあったサービスを選択しなければいけません。ここではポイントとなる事項を3つご紹介します。

多種多様なアプリに連携できるか

iPaaSにさまざまな製品があるように、製品によっても連携できるアプリケーションに違いがあります。たとえば、ELT/ETL型では、SFA、MA、検索エンジン、SNS、Googleアナリティクスなど、分析に関わるサービスに強みを持っています。
一方、レシピ型、EAI型、ESB型は、連携を目的の主としているため、さまざまなSaaSとの連携が可能です。特にレシピ型は、定型処理でデータ連携をするため、対象となるアプリケーションがどのくらいあるのかを確認しておきましょう。
また、EAI型は多くの機能を有していることが多く、カスタムマッピングを重視しています。そのぶんさまざまなサービスやアプリケーションとの接続が可能です。

サポート体制は充実しているか

iPaaSは海外産のツールが多く、サポート対応も千差万別です。困ったときにしっかりとした対応が受けられるかを、あらかじめ確認してからサービスを選択する必要があります。
また、環境構築にコーディングが必須な場合は、ある程度IT関連の知識が必要です。自社にIT関連のノウハウがない場合は構築が難しい場合もあるので、日本産の製品やサポート体制が整っている製品の使用を考えましょう。

使いやすく、自社の目的を果たせるか

iPaaSを導入する目的が、アプリケーションの統合、データ分析のどちらを主にするかによって選択するサービスが変わります。アプリケーション統合を第一に考えている場合は、レシピ型やESB型、EAI型の選択がおすすめで、データ分析を目的としている場合はETL/ELT型の選択となります。このうちEAI型は、複数の機能を備え付けていることが多く、アプリケーション統合とデータ分析の両方に向いている製品が多くなります。
また、レシピ型は定型処理を使用してデータ連携をするため、一番わかりやすく使いやすいという特徴があります。「ITの知識に自信がない」「複雑な連携を必要としていない」場合は、レシピ型が最適です。逆に「複雑なデータ連携を行いたい」「データをバルク&バッチでまとめて処理したい」など、より深い使用方法を考えている場合は、EAI型やETL/ELT型が向いています。
これらとは別に、「連携するサービス数が多い」「サービス同士の組み合わせが無数にある」といった状況の解消にはESB型のサービスが利用できます。前述している通り、ESB型はサービス間にバスを介して疎結合するので、複雑な組み合わせの解消に使用可能です。

NTTコミュニケーションズのデータ統合を支援するiPaaS

NTTコミュニケーションズでは、データ統合と分析を双方から支援するiPaaS「データ統合インフォマティカ ソリューション」を提供しています。インフォマティカはETL/ELT型のiPaaSで、3,000を超える豊富なコネクターとデータベースからの高速データ収集が特徴です。「さまざまなアプリケーション」「複数のクラウドサーバー」「オンプレミス」との連携や素早く収集したデータの同期、加工、分析も思いのままにできます。
インフォマティカの基本機能は、「API統合・管理」「アプリケーション統合」「データの効率的な取り込みとリアルタイム分析」「自動化によるデータ品質の向上」「包括的なトラッキング・監視」です。たとえば、Microsoft Azure、AWS、GCPといったクラウドサービスからERP、SFA、CRMといったシステム、各種SaaSを統合的に管理して、データ連携が可能です。
これらのデータは自動的にクレンジング、エンリッチングされて、使用しやすいように加工されます。データ品質の向上と連携によって、業務効率向上や質の高いデータによる分析が可能です。

データ統合インフォマティカソリューションによるデータ統合と分析にご関心のある方は、
こちらからお気軽にお問い合わせください

iPaaS「データ統合インフォマティカ ソリューション」の導入事例

実際にインフォマティカを導入して、自社の問題を解決した事例をご紹介します。

鹿島建設株式会社

鹿島建設株式会社の業務では、「工程管理」「計画・実績の差異比較」「要因分析」「残工事工程」「費用計画見直し」といったデータが建設現場ごとに発生しており、複数のクラウドサービス上にまたがってデータが管理されていました。このような状況では管理・分析が複雑化してしまい、状況がわかりにくく効率の悪化が懸念されます。
そこでNTTコミュニケーションズ株式会社による「Smart Data Platform」をデータマネジメント基盤として、「Flexible InterConnect」によるクラウドへの接続と「インフォマティカ」を活用することで、社内外のデータを一元的に連携・統合することが可能となりました。これにより組織横断的なデータの利活用が可能となり、管理・分析が容易になったのです。
関連ページ　https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2021/0901.html