dlt

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dltとは

dltHubが提供するオープンソースのデータロードライブラリです。PythonベースのETLツールとして、API・データベース・ファイルなど多様なソースからデータを取り込み、スキーマ推論・正規化・増分ロードを自動化することで、DWH・データベース・データレイクへの整形済みデータの配信を支援します。一般的なGUI型ETL/ELTと異なり、パイプラインをPythonコードとして管理できるため、レビューやテスト、再利用がしやすく、ソースの追加や仕様変更にも柔軟に対応できます。検証済みのコネクタやサンプルが用意されており、ノートブック・Airflow・サーバーレス環境など、Pythonが動作する環境であれば同一コードをそのまま実行できる点も特徴です。CI/CDを活用した運用自動化とも親和性が高く、少人数のスタートアップから中堅規模のデータチームまで幅広く活用しやすい設計となっています。小規模な構成から段階的にスケールアップできるため、成長フェーズに応じた柔軟な基盤構築にも適しています。

強み

スキーマ変更に追従しやすい

APIやSaaSのレスポンス構造が頻繁に変わる環境で、テーブル定義の手直しを最小限に抑えたいチームに適しています。dltは初回実行時にスキーマを自動推論し、列の追加や型の変更といったスキーマの変化にも対応できます。これにより、スキーマ調整にかかる作業量を抑えやすくなり、少人数チームでも運用設計を組み立てやすい点が特長です。

インクリメンタルロードの状態管理が内蔵

日次・時間単位での増分取り込みや、再実行・途中からの回復を想定した運用に適しています。dltはパイプラインの状態をPython辞書として内部に保持しており、その状態はデータと同時に原子的にコミットされます。これにより、取り込み位置（watermark）を独自のストレージで管理する実装が不要になり、増分処理にかかる開発の手間を抑えられます。

REST API取り込みを宣言的に書ける

社内外のREST APIを主要なデータソースとして活用しており、エンドポイントの追加や認証方式の変更に迅速に対応したいチームに適しています。dltのREST API sourceでは、取得エンドポイント・エンドポイント間の関係性・ページネーション・認証といった要素を設定として宣言的に定義できます。これにより、APIとの接続処理を共通化しやすくなり、案件ごとに個別実装が増えていくことを抑えやすい点が特徴です。

注意点

エンジニア向けのPythonライブラリ

dltはオープンソースのPythonライブラリとして提供されているため、GUIではなくコードを記述して操作する必要があります。そのため、非エンジニアにとっては導入ハードルが高くなりやすい点に注意が必要です。また、軽量な設計である分、バックエンドやランタイムは別途用意する必要があり、利用環境の整備は開発者自身が行う前提となっています。

自社インフラでの運用が必要

dltは、公式サイトでも「バックエンドやコンテナは不要」と明記されているとおり、ユーザー自身がPython環境（AirflowやサーバーレスなどのAirflowやサーバーレスなど）を準備して実行する設計となっています。運用基盤の構築・管理はすべて利用者側の責任で行う必要があり、SaaSのような一元管理された環境は提供されていません。導入にあたっては、自社インフラの整備状況や運用負荷をあらかじめ考慮しておくことが望まれます。

提供開始時期が新しく実績が少なめ

dltは2024年にバージョン1.0.0が公開されたばかりであり、2026年Q1にも新サービスの提供が予定されているなど、市場への登場からまだ日が浅いツールです。そのため、導入事例や日本語で参照できる情報は現時点では限られており、採用を検討する際には海外ドキュメントや公式リソースを中心に、情報収集の方法を工夫する必要がある点に留意が必要です。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

dltのETLツールマーケットシェア

シェア

事業規模

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dltの利用環境・機能

dltHub Inc.運営サービス一覧

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