EAIとは？システム連携を実現する仕組みや導入ツールの選定ポイントまで解説

企業では複数の業務システムが並行して運用されることが多く、データの分断や手作業による連携が課題となりやすい状況にあります。こうした環境を整理し、システム同士を効率的につなぐ手段として注目されているのがEAIです。本記事では、EAIの基本的な仕組みや必要とされる背景、具体的な連携方式の違いに加え、導入によって得られる効果やツール選定のポイントまで整理して解説します。

EATとは

EAIとは、企業内で稼働している複数の異なるシステムを連携させ、データや業務プロセスを効率よく統合するための仕組みです。これまでは個別にインターフェースやプログラムを開発する必要があり、システムの改修や更新のたびに追加対応が求められていましたが、EAIツールの普及によってこうした負担は見直されつつあります。ここでは、EAIの基本機能やEDIとの違いについてお伝えします。

• 基本機能
• EAIとEDIの違い

基本機能

EAIツールは、異なるシステム同士を仲介するミドルウェアとして機能し、複数の機能を組み合わせながらデータ連携を実行します。中核となるのは各システムと接続してデータの受け渡しを行うアダプタ機能であり、従来のように個別の連携処理を構築する手間を抑えられる点が特徴です。

受信したデータはそのままでは扱えない場合も多いため、形式や構造を変換する機能によって整えられます。加えて、データの内容に応じて送信先や処理の順序を自動的に振り分けるフロープロセッサ機能が組み合わされ、処理の流れが整理されます。これらの動作はプロセス制御機能によってまとめて管理され、GUIを用いて設定できる仕組みが一般的です。

EAIとEDIの違い

システム連携に関連する用語としてEDIも挙げられますが、扱う範囲には違いがあります。EDIは企業間でのデータ交換を目的とした仕組みであり、主に受発注に関する情報のやり取りを効率化するために利用されます。

一方のEAIは、企業内部に存在する複数の業務システムを連携させることに焦点が当てられています。社内のデータや処理をまとめて扱う点が特徴であり、用途も異なります。ただし近年では、EDIとEAIの双方の役割を一つの仕組みで担うケースも増えており、両者の境界は以前ほど明確ではなくなっています。

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EAIが必要な理由

既存システムの老朽化や部門ごとのデータ分断が進む中で、従来の個別連携では対応しきれない課題が顕在化しています。特にDX推進が求められる現在においては、システムを全面刷新するか、既存資産を活かしながら段階的に最適化するかの判断が重要になります。こうした状況において、EAIは現行システムを維持しつつ新たなサービスと接続するための現実的な手段として位置付けられています。

レガシーシステムは長年の改修によって複雑化しており、全面的な刷新には多大なコストとリスクが伴います。EAIを活用すれば、既存システムに大きな変更を加えずに外部サービスや新規システムと接続できるため、段階的に環境を更新する選択が可能になります。このアプローチは、いわゆる「2025年の崖」と呼ばれる問題への対応手段としても現実的です。

同時に、部門ごとに分散しているデータを横断的に扱う必要性も高まっています。営業、在庫、財務といった各システムの情報が連携されない状態では、意思決定に時間がかかるだけでなく、入力作業の重複やデータの不一致も発生しやすくなります。EAIを導入することでデータの流れが整理され、複数システム間での自動連携が実現されるため、統一された情報をもとに判断を行える体制が整います。

出典：経済産業省 DXレポート～ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開～
出典：経済産業省 中堅・中小企業等向け デジタルガバナンス・コード実践の手引き2.1

EAIのシステム連携を実現する仕組み

複数のシステムを連携させる際には、単に接続するだけでなく、どのような構造でデータをやり取りするかが運用効率や拡張性に大きく影響します。連携方式によって管理方法や処理の流れが異なるため、全体設計の段階で適切な仕組みを選定することが重要になります。ここでは、EAIにおける代表的な連携方式とデータ変換の仕組みについてお伝えします。

• ハブ・アンド・スポーク型：中央集約による管理の効率化
• バス（ESB）型：柔軟な拡張性と分散処理
• ポイント・ツー・ポイント型：小規模連携の迅速な構築
• データ・マッピングとトランスフォーメーション：異なるフォーマットの自動変換

ハブ・アンド・スポーク型：中央集約による管理の効率化

中央にハブを配置し、各システムとの接続をそこに集約する構成です。個別にシステム同士をつなぐ必要がなくなるため、接続経路の数が抑えられ、全体の構造を整理しやすくなります。

新たなシステムを追加する場合もハブ側で接続設定を行えばよく、既存システムへの影響を最小限に抑えられます。データの流れはハブに集まるため監視や統制がしやすく、障害発生時もハブを起点に原因を特定しやすい運用になります。

バス（ESB）型：柔軟な拡張性と分散処理

ESBを介して各システムを接続し、メッセージベースでデータをやり取りする構造です。個々のシステムが直接依存しない形で連携されるため、構成変更時の影響範囲を限定しやすくなります。

メッセージングによってやり取りの形式が統一され、複雑なデータ変換やルーティングも柔軟に設定できます。サービスの追加や変更にも対応しやすく、負荷を分散させながら処理を行う前提で設計されることが多い構成です。

ポイント・ツー・ポイント型：小規模連携の迅速な構築

システム同士を直接接続するシンプルな構造で、対象となるシステムが少ない場合に導入しやすい方式です。構成が単純なため短期間での立ち上げが可能で、初期コストも抑えやすい傾向があります。

一方で接続数が増えると、システムごとに連携設定が必要になり、全体像が把握しにくくなります。管理負荷が高まるため、用途は限定的な連携や検証用途にとどめる設計が現実的です。

データ・マッピングとトランスフォーメーション：異なるフォーマットの自動変換

異なるシステム間で扱うデータ形式の違いを吸収するために、変換処理を自動化する仕組みです。フィールド名やデータ型の差異はマッピングによって対応され、各システムに合わせた形に整えられます。

数値や日付、文字列などの形式も変換ルールに基づいて処理されるため、手作業での変換は不要になります。連携処理の中核として機能し、データの整合性を保ちながらシステム間でのやり取りを成立させる役割を担います。

EAIを導入するメリット

複数のシステムを個別に運用している環境では、データの重複入力や連携ミス、運用負荷の増大といった課題が発生しやすくなります。こうした状態を整理し、業務全体の流れを整える手段としてEAIの導入が検討されます。ここでは、EAIを活用することで得られる具体的なメリットについてお伝えします。

• 手作業の入力を減らし、データ精度を確保できる
• 繰り返し作業を減らして運用コストを抑制
• データ接続の設定を効率化し、複雑さを解消

手作業の入力を減らし、データ精度を確保できる

手動での転記や集計が前提となる運用では、入力ミスや記載漏れが発生しやすくなります。誤ったデータが混在すると、その後の判断にも影響が及びます。EAIを活用すると、システム間のデータ連携が自動で処理されるため、人の手による入力作業が減少します。結果として、データのばらつきや不整合が起こりにくい状態を維持できます。

繰り返し作業を減らして運用コストを抑制

同じデータを複数のシステムに入力する運用では、作業が重複しやすく、対応にかかる時間と人手が増えていきます。EAIを導入すると連携処理が自動化されるため、日常的な繰り返し作業が減少し、担当者の負担を抑えながら業務を進めやすくなります。さらに専門的な開発を前提としないツールも多く、対応に必要な人材の条件が広がることで、運用にかかるコストの見直しにもつながります。

データ接続の設定を効率化し、複雑さを解消

異なる形式や仕様を持つシステム同士を連携する場合、従来は個別に接続処理を設計する必要があり、構成が複雑になりやすい傾向がありました。EAIを活用すると、あらかじめ用意された機能や設定を使って連携を構築できるため、開発工程を簡略化しながら接続を進められます。複数のシステムを一つの仕組みで扱えるようになり、全体の構造を把握しやすくなります。

EAI導入するならノーコードで豊富に連携できるGENIEE CDP

GENIEE CDPは多様なツールとの接続に対応しており、ノーコードで連携設定を行えるため、専門的な開発を前提としない運用が可能です。複数のデータソースをまとめて扱える環境を構築できるため、顧客データを横断的に把握しやすくなります。

売上や転換率などの分析に対応したテンプレートダッシュボードが用意されており、初期段階からデータの可視化を進められます。さらにAIが分析結果の整理や示唆の抽出を支援することで、データ活用のハードルを下げた運用が可能です。

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EAIを導入する際のツールの選定ポイント

EAIを導入する際は、単に機能の有無だけでなく、自社のシステム環境や運用体制に適合するかどうかを見極める必要があります。連携のしやすさや操作性、サポート体制などは、導入後の運用負荷や成果に直結する要素となります。ここでは、EAIツールを選定する際に確認しておきたいポイントについてお伝えします。

• さまざまなサービスやツールと簡単に連携可能
• コーディング不要で簡単に操作できる
• トラブルや質問にも安心して対応してもらえる体制
• サービス提供方式に柔軟性がある
• 導入・運用コストの明確さ

さまざまなサービスやツールと簡単に連携可能

EAIツールを選ぶ際は、どのアプリケーションやデータベース、クラウドサービスと接続できるかを確認することが重要です。連携インタフェースが豊富なツールほど既存環境に組み込みやすく、運用面でも扱いやすくなります。国産ツールは国内サービスや国産パッケージとの親和性が高く、仕様変更への追随も比較的早い傾向があります。海外製ツールは海外で広く使われるサービスとの接続範囲が広いため、自社の利用環境に合うものを見極める必要があります。

コーディング不要で簡単に操作できる

多くのEAIツールはノーコード開発に対応しており、GUI上で部品を組み合わせながら連携処理を作成できます。使いやすさを見る際は、機能の豊富さに加えて、部品の集約度も確認したいポイントです。

部品の集約度が高いツールは、少ない構成で処理を組めるため画面が煩雑になりにくく、開発効率も上げやすくなります。反対に、集約度が低いツールは柔軟なカスタマイズに向いていますが、扱うにはある程度の理解が必要です。自社のスキル水準に合うかどうかは、正式導入前にトライアルで確かめておくのが適切です。

トラブルや質問にも安心して対応してもらえる体制

ノーコード型でも、実際の運用には一定の知識や慣れが必要です。そのため、マニュアル、教育、トレーニング、問い合わせ対応などの支援体制がどこまで整っているかを確認しておく必要があります。業務部門による内製化を想定する場合は、この差が導入後の運用に直結します。同時に、開発者コミュニティの有無も見ておくと情報収集しやすくなります。

サービス提供方式に柔軟性がある

EAIツールには、サーバに導入して使うパッケージ型と、サービスとして利用するクラウド型があります。クラウド型はサーバ運用を事業者側に任せられるため、連携処理の開発に集中しやすい点が特徴です。ただし、オンプレミス環境と接続する場合はネットワークの確保が必要になるため、その領域まで対応できる事業者かどうかを確認しておく必要があります。

導入・運用コストの明確さ

価格は提供形態によって大きく異なります。パッケージ型は買い切りライセンスに加えて、サーバ準備や初期構築の費用が発生しやすく、運用開始後もサポート費用を別途見込む必要があります。

一方でクラウド型は初期費用を抑えやすいものの、月額固定制と従量課金制があり、課金条件も異なります。従量課金は小さく始めやすい反面、連携先やデータ量が増えると想定以上の費用になることもあるため、利用規模を踏まえて見極めることが重要です。

よくある質問

ここでは、EAIの導入に関してよくある質問についてお伝えします。

• EAIの導入から本稼働まで、一般的にどのくらいの期間がかかる？
• オンプレミスとクラウド、どちらのEAIを選ぶべき？

EAIの導入から本稼働まで、一般的にどのくらいの期間がかかる？

導入期間は、連携するシステムの数や業務要件の複雑さによって大きく変わります。小規模な連携であれば1〜3か月程度で立ち上げられますが、複数部門をまたぐ場合は3〜6か月、大規模かつ複雑なデータ変換が伴う場合は6か月以上かかるケースもあります。

事前に連携対象やデータ仕様を整理しておくことや、テンプレートやノーコードツールを活用することで、開発工程を短縮しやすくなります。GENIEE SFA/CRMのような既存ツールとの連携実績があるサービスを選ぶことも、立ち上げまでの時間に影響します。

オンプレミスとクラウド、どちらのEAIを選ぶべき？

提供形態によって適した運用環境が異なります。オンプレミス型は自社サーバー内に構築するため、セキュリティや内部統制を重視する環境に向いており、業務に合わせた細かなカスタマイズにも対応できます。その一方で、導入や運用にかかる負担は自社側に寄るため、コストは高くなりやすい傾向があります。

クラウド型はインターネット経由で利用でき、初期導入が比較的短期間で済むうえ、アップデートや保守もサービス側に含まれます。運用負荷を抑えながら他サービスとの連携を進めたい場合に適した選択肢です。

まとめ：EAIの導入を検討するなら豊富なサービスと連携でき分析も可能なGENIEE CDP

EAIは、分散しているシステムやデータを接続し、業務の流れを整理するための基盤として位置付けられます。従来のような個別連携では対応しきれない環境において、連携方式やツールの選び方が運用効率や拡張性に大きく影響します。自社のシステム構成や目的に合わせて適切に設計することで、無理のない形でデータ活用を進めることができます。

GENIEE CDPは、多様なツールとノーコードで接続できる仕組みを備えており、複数のデータソースを集約しながら顧客情報を一元的に扱える環境を構築できます。さらに、分析結果から顧客をセグメントし、そのままマーケティングツールへ連携できるため、データに基づいた施策を一連の流れで実行できます。分析から活用までを分断せずに進めたい場合に最適な選択肢となるでしょう。

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