データウェアハウスの活用事例｜導入効果や選定のポイントも解説

公開日：2026.02.19　/　更新日：2026.02.19　/　データ活用/CDP

データウェアハウスを導入すると、業務効率化や部門をまたいだデータ活用を行えます。しかし、データウェアハウスの必要性は感じているものの、実際に導入することでどのような効果が得られるのかがわからず、導入判断が進まない方も多いのではないでしょうか。

本記事では、データウェアハウスの具体的な活用事例や導入による効果、選定する際のポイントを解説します。導入事例を参考に、自社での活用イメージを具体化し、導入判断に役立ててください。

データウェアハウス（DWH）とは

データウェアハウス(DWH)とは、ERPやCRM、各種センサーなど複数のシステムからのデータを集約し、分析しやすい形で一元管理するためのデータ基盤です。主題指向(テーマごとに整理)、統合性(形式の統一)、時系列性(履歴保持)、非揮発性(データの上書きなし)という4つの特性を持ち、意思決定を支援する分析に最適化されています。主題指向(テーマごとに整理)、統合性(形式の統一)、時系列性(履歴保持)、非揮発性(データの上書きなし)という4つの特性を持ち、意思決定を支援する分析に最適化されています。

また、データウェアハウスでは取り込んだデータを上書きせず、時系列で保存できるため、過去から現在までの推移を正確に把握できる特徴があります。

データウェアハウスと似たシステムとの違い

データウェアハウスと似た特徴を持つシステムとして、データベース・データレイク・データマート・データレイクハウスなどが挙げられます。ここでは、それぞれのシステムとの違いについて解説します。

データレイク・データウェアハウス・データマートの違いや特徴を比較

データベースとの違い

データベースとデータウェアハウスは、主に活用する目的に違いがあります。データベースは日常業務の記録や更新処理を重視しており、行指向型の構造によって少数のデータの追加・修正を高速に行えます。

一方でデータウェアハウスは分析の効率化を目的に設計されており、多くの製品が列指向ストレージ(Columnar Storage)を採用しています。これにより、特定カラムのみを読み込む集計クエリを高速化でき、大量データの分析処理に優れた性能を発揮します。

さらに、テーマごとに整理して時系列で保存するため、部門横断の分析や過去データを含めた意思決定を実施しやすいでしょう。

データレイクとの違い

データウェアハウスとデータレイクは、データの整形方法と用途に違いがあります。データウェアハウスは主に構造化データを対象としています。分析しやすい形に加工してから蓄積するため、売上分析やレポート作成など、日常的な業務分析に最適です。

一方でデータレイクは、画像・動画・ログといった非構造化データも含めて生データのまま保存できるため、将来的な分析やAI活用の基盤として使われます。

効率的な集計やレポート作成にはデータウェアハウスが、さまざまなデータを広く蓄積して後から活用するならデータレイクの使用が適しています。

データマートとの違い

データウェアハウスとデータマートは、扱う範囲と用途に違いがあります。データウェアハウスは全社のデータを統合する分析基盤であり、営業・人事・生産など複数部門の情報を横断的に分析可能です。

一方、データマートは特定の業務や目的に絞って構築する小規模な分析用データベースであり、マーケティング分析や売上管理など限定的な用途に特化しています。必要な項目のみを抽出して構成されるため、構築が比較的容易であり、コストも抑えやすい特徴があります。

ただし、データマートは全社を横断する分析や他部門との連携には向いていません。

データレイクハウスとの違い

データウェアハウスとデータレイクハウスは、扱えるデータの範囲と基盤設計に違いがあります。データウェアハウスは構造化データを整理して保存し、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールによる集計やレポート分析に特化した分析基盤です。

一方、データレイクハウスはデータレイクの柔軟性とデータウェアハウスの分析性能を統合した次世代データ基盤です。

Delta Lake、Apache Iceberg、Apache HudiなどのオープンテーブルフォーマットによってACID保証を実現し、構造化・非構造化を問わずあらゆるデータを一元管理できます。

トランザクション処理と分析処理の両方に対応できる柔軟性に優れています。

さらに、安価なオブジェクトストレージを活用することで、大量のデータを低コストで保持できる点も特徴です。

従来のオンプレミス型データウェアハウスは専用ストレージやクエリエンジンが必要で初期コストが高額でしたが、2026年現在主流のクラウド型は従量課金制により、使用量に応じた柔軟なコスト管理が可能です。

一方、データレイクハウスはオブジェクトストレージを活用することで、大量データの保存コストを抑えられますが、クエリエンジン(Spark、Trino等)の実行コストは別途発生します。

データウェアハウスを活用した事例

データウェアハウスを自社で活用するには、実際の事例を参考に、どのように活用できるかを把握しておくことが重要です。ここでは、データウェアハウスを活用した事例について、以下の4つを紹介します。

クラウド移行によるコスト削減とデータ活用の実現
全社データ統合による意思決定の高速化
データを全社横断で活用できる状態を実現
クラウド型データウェアハウスとBIツールの活用による意思決定の高速化

事例を確認することで、自社での活用イメージを具体化してみてください。

クラウド移行によるコスト削減とデータ活用の実現

株式会社ユナイテッドアローズでは、分散していたオンプレミスとクラウドのデータ基盤をクラウド型データウェアハウスへ統合し、コスト削減とデータ活用を両立しました。

基盤を一本化したことで、現場ユーザーが自らデータを取得・加工・出力できる運用体制を整備でき、分析スピードの向上に成功しています。

クラウド型への移行により、従量課金型となったことで保守費用や更新負担を削減し、処理能力も需要に応じて柔軟に調整可能となりました。また、システムの処理能力を調整できる柔軟性によって、ピーク時でも安定稼働ができるようになっています。

現在では部門横断でのデータ活用が進んでおり、レポーティング強化や自動化にも取り組んでいます。

現在の主要クラウド型データウェアハウスには、生成AI機能が標準搭載されています。

自然言語でのクエリ実行、自動インサイト抽出、異常検知などにより、SQLの専門知識がなくてもデータ分析が可能です。これにより、データ活用の裾野が広がり、全社的なデータドリブン文化の醸成につながります。

参考：ZEAL｜導入事例_株式会社ユナイテッドアローズ

全社データ統合による意思決定の高速化

ヤンマー建機株式会社では、開発・製造・品質などのデータをデータウェアハウスに集約し、ダッシュボードでの可視化によって全社横断の分析環境を構築しました。従来のExcel中心だった手作業の集計を削減でき、経営判断や現場での意思決定のスピード向上に成功しています。

また、可視化や集計は現場で内製し、システム連携やビュー設計はベンダーが行うといった、分業する体制も確立しました。その結果、社員が自らデータを活用する業務スタイルへと移行でき、データドリブンなDXの社内浸透を加速させています。

参考：ウイングアーク1st株式会社｜導入事例_ヤンマー建機株式会社

データを全社横断で活用できる状態を実現

富士通株式会社では、分散していた各部門のデータ基盤をAWS上の共通プラットフォームに統合し、全社横断でデータを活用できる環境を構築しました。アクセス権限の管理や監視機能が強化され、セキュリティとガバナンスを確保しながら安全なデータ活用を実現しています。

基盤は約140部門・27,000人が利用する規模へと拡大し、ダッシュボードやデータカタログを整備することで、現場が自らデータを検索・分析できるセルフ運用を推進しました。その結果、部門を越えた情報共有と意思決定を支える体制が確立しています。

参考：AWS｜導入事例_富士通株式会社

クラウド型データウェアハウスとBIツールの活用による意思決定の高速化

日清食品ホールディングス株式会社では、データドリブン経営を推進するため、全社で利用できるクラウド型データウェアハウスを構築しました。BIツールと連携し、現場担当者が自らデータを取得・分析できる環境を整備したことで、外部への依存を減らし、分析スピードと内製化の向上に成功しています。

また、データの可視化によって週次・日次での状況把握が可能となり、意思決定のタイムラグも解消しました。既にデータウェアハウスに統合されているAI/ML機能を活用し、需要予測や顧客行動分析など、より高度なデータドリブン経営を推進する計画です。今後はデータ基盤の整備と並行して、さらにデータ人材の採用・育成を進めています。

参考：ZEAL｜導入事例_日清食品ホールディングス株式会社

データウェアハウスの導入で得られる効果

データウェアハウスの導入によって、以下の3つの効果が得られます。

業務効率化ができる
部門をまたいだデータ活用ができる
意思決定のスピードが上がる

実際に得られる効果を把握しておくことで、自社での導入判断や推進に役立てられます。

1. 業務効率化ができる

データウェアハウスを導入すると、分散していたデータを一元管理でき、情報検索にかかる工数を削減できるため、業務効率化につながります。ERPや各種業務システムとの連携によってデータ収集を自動化できるため、手作業での集計・転記が不要となり、担当者の負担を削減できます。

また、データウェアハウスに格納されたデータは形式を統一して整理できるため、重複や不整合が少ない状態で、信頼性の高い情報をすぐに取得可能です。その結果、必要なデータを探す時間が減り、業務スピードと生産性の向上につながります。

2. 部門をまたいだデータ活用ができる

データウェアハウスを活用すると、営業・生産・マーケティングなど複数部門のデータを統合し、横断的な分析が可能になります。従来ではシステムごとに分断されていた情報を一元化できるため、業務全体の流れや因果関係などを可視化しやすくなります。

全社で同じデータを共有することで、全体最適の視点で施策を検討できるようになり、意思決定のスピードアップにもつながるでしょう。

さらに、データウェアハウスではExcelや各種データベースの情報もまとめて扱えるため、データクレンジングにかかる工数も削減できます。結果として、管理負担を抑えられるだけでなく、共有の遅れや伝達ミスの防止にもつながります。

3. 意思決定のスピードが上がる

データウェアハウスには必要なデータが集約・整理されているため、意思決定に必要な情報をすぐに取り出せるようになります。また、過去から現在までの時系列データや部門を横断している情報も同時に確認できるため、現状把握だけでなく、傾向分析や将来の予測も迅速に行えます。

根拠となるデータを共通の基盤で共有できることで、経営層や関係部門の合意形成も進みやすくなり、判断にかかる時間を削減可能です。

データウェアハウスを選定するポイント

データウェアハウスはそれぞれのベンダーによってさまざまな種類が提供されています。そのため、どの製品が自社に最適であるかを判断するのが難しいと感じる方も多いでしょう。

ここでは、データウェアハウスを選定する際に押さえておくべきポイントについて、以下の4つを紹介します。

処理速度とデータ容量の拡張性
外部システムとの連携のしやすさ
システムの形態とコスト
操作性とインターフェースのわかりやすさ

ポイントを押さえて選定することで、導入による失敗を予防できます。

1. 処理速度とデータ容量の拡張性

データウェアハウスを選ぶ際は、処理速度とデータ容量の拡張性を確認しましょう。とくに大量のデータを扱う場合、集計や検索に時間がかかるとレポート作成や分析に工数を要し、意思決定の遅れによる機会損失につながるリスクが生じます。

また、データ量は運用とともに増え続けるため、容量を追加しても性能が落ちにくいスケーラブルな設計かどうかも重要です。そのため、導入時点のデータ量ではなく、将来的なデータの拡張性を考慮しましょう。

さらに、無料トライアルを活用し、デモ環境で実際の処理速度を確認しておくことで、導入による失敗を防ぎやすくなります。

2. 外部システムとの連携のしやすさ

データウェアハウスは外部システムと連携してこそ効果を発揮するため、接続のしやすさは重要なポイントです。CRMやERP、MAツールなど複数のデータソースと自動連携できれば、情報を一元管理できるため、部門を横断した分析が可能です。

また、BIツールやダッシュボードと連携する際は、API対応やデータ形式の柔軟性も確認する必要があります。連携性が低ければ都度データを手動で加工・移行する手間が増え、運用負荷も高まってしまうでしょう。

導入前には想定している外部システムとの連携実績や、設定の容易さを確認しておくことで、導入による失敗を防げます。

3. システムの形態とコスト

データウェアハウスを選定する際は、システムの形態やコストを比較することが重要です。主にオンプレミス型とクラウド型があり、それぞれセキュリティ性やコスト、柔軟性に違いがあります。

オンプレミス型は自社サーバーで運用するため、セキュリティやカスタマイズ性は高い一方で、初期コストや保守の負担が大きくなるでしょう。一方でクラウド型は初期費用を抑えて導入でき、データ量の増減にも柔軟に対応できるため、スモールスタートする場合に適しています。また、ベンダーが保守運用も実施してくれるため、自社での負担を軽減できます。

ただし、クラウド型はカスタマイズ性に制限がある場合もあるため、自社の要件に適合するかを事前確認することが重要です。