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ETLツールおすすめ12選|タイプ別の選び方ガイド

更新:2026/4/17
ETLツールとは、社内外に散らばるデータを「抽出・変換・読み込み」の3ステップで統合する製品です。近年はSaaSの爆発的な普及でクラウド間のデータ連携ニーズが急増し、コネクタを選ぶだけでノーコードで連携できる製品や、AIが変換ルールを自動提案してくれる製品も登場しています。かつてはエンジニア専用の開発ツールでしたが、今では業務部門でも扱える製品が増え、導入のハードルは大きく下がりました。 しかし「ETLツール」と一括りにしても、SaaSデータの集約が得意な製品から基幹DBの大量バッチ処理に特化した製品、ファイル加工専用のものまで性格はまったく異なります。 このガイドでは「どんなデータを・どこから取り込むか」という起点の違いに着目し、ETLツールを4タイプに整理しました。タイプ別の主要製品紹介から要件定義、製品選定の進め方まで順を追って解説します。
FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

目次

1
タイプ別おすすめ製品
SaaSデータをDWHに集約するコネクタ型タイプ🔌
trocco
/ Workato
/ Reckoner
基幹DB・社内データベースをDWHに集約するタイプ🏢
DataSpider Cloud
/ HULFT Square
/ IBM InfoSphere DataStage
CSV・Excelなどファイルデータを加工・連携するタイプ📄
ASTERIA Warp
/ krewData
/ Waha! Transformer
ログやイベントをリアルタイムに取り込むCDC型タイプ⚡
AWS Database Migration Service
/ Qlik Replicate
/ Oracle GoldenGate
その他
無料
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タイプ別お勧め製品

SaaSデータをDWHに集約するコネクタ型タイプ🔌

このタイプが合う企業:

マーケティングや営業など複数のSaaSを活用しており、散在するデータを一か所に集めて分析したい企業の情報システム部門やデータ分析チームの方です。

どんなタイプか:

SalesforceやGoogle Analyticsなどのクラウドサービスから、あらかじめ用意されたコネクタでデータを自動取得し、BigQueryやSnowflakeなどのDWH(データウェアハウス)にまとめるタイプです。APIの専門知識がなくても、画面操作だけでデータの流れを構築できます。

このタイプで重視すべき機能:

🔗プリセットコネクタ
主要なSaaSやDWHへの接続設定があらかじめ用意されており、APIの仕様を調べることなくすぐにデータ連携を開始できます。
スケジュール自動実行
日次・時間単位などのスケジュールでデータ取得を自動で繰り返し実行でき、常に最新のデータをDWHに蓄積し続けられます。

おすすめ製品3選

trocco
おすすめの理由
SaaSデータの取り込みからDWHへのロードまで、コネクタ型ETLに求められる機能をほぼ網羅しており、このタイプで総合力を重視する企業の第一候補です。FitGapの要件対応率はおすすめ12製品中1位タイ(28項目中26件対応)で、スキーマ変更検知に○(対応)しているのはこのタイプ3製品中この製品のみです。SaaS側の項目追加や型変更でパイプラインが止まるリスクを抑えたい運用には有利に働きます。FitGapの連携評価はおすすめ12製品中1位、操作性・導入容易性・料金・サポート・セキュリティの各評価もすべて2位以内で、導入から運用定着までのバランスが取れています。日本のSaaSとの接続を中心にデータ基盤を構築したい情報システム部門に向きますが、データ品質・監査重視ETLは追加オプションでの対応となるため、監査証跡やデータ品質管理を標準機能で求める企業はWorkatoとの比較が必要です。
価格
0円~
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
おすすめの理由
ETLだけでなくSaaS間の業務自動化まで1プラットフォームで担えるため、データ連携と業務フロー自動化を同時に進めたい企業で候補になる製品です。FitGapの要件対応率はおすすめ12製品中1位タイ(28項目中26件対応)で、データ品質・監査重視ETLに○(推奨)と判定されているのはこのタイプ3製品中この製品のみです。監査対応やデータ品質管理を標準機能で確保したい企業には優位性があります。FitGapの操作性評価はおすすめ12製品中単独1位で、ローコードのレシピ設計により非エンジニアでもパイプラインを構築しやすい点が評価されています。一方、スキーマ変更検知は×(非対応)のため、SaaS側のスキーマ変更が頻繁な環境ではジョブ停止時の手動対応が発生します。また料金評価は12製品中4位で、コネクタ型3製品の中では最も低いため、データ連携のみの用途ではコストが割高になる場合があります。
価格
0円~
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
おすすめの理由
日本語UIのノーコードETLで、専任のデータエンジニアを置かずにSaaSデータをDWHへ集約したい中小〜中堅企業で候補になる製品です。FitGapの操作性評価はおすすめ12製品中2位、料金評価も2位で、導入コストと学習コストの両面で始めやすい設計です。要件対応率は12製品中2位タイ(28項目中25件対応)で、GUI変換・増分ロード・CDC・ワークフロー分岐など実務で必要な機能は一通りカバーしています。大企業シェアはおすすめ12製品中3位と採用実績もあります。一方、データ品質・監査重視ETLは×(非推奨)で、スキーマ変更検知も×(非対応)のため、監査証跡の管理やSaaS側のスキーマ変更への自動追従が必要な環境では対応が不足します。データガバナンス要件が厳しい企業はWorkatoを、スキーマ変更の自動検知まで求める企業はtroccoとの比較を推奨します。
価格
80,000円
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能

基幹DB・社内データベースをDWHに集約するタイプ🏢

このタイプが合う企業:

ERPや販売管理など複数の基幹システムを運用しており、それらのデータを横断的に分析・活用したい中堅〜大企業の情報システム部門の方です。

どんなタイプか:

社内のOracle・SQL Server・PostgreSQLなどのデータベースや基幹システムのデータを抽出・変換し、DWHやデータレイクに集約するタイプです。数億件規模のバッチ処理や複雑な変換ロジックにも耐えられる堅牢性が特徴です。

このタイプで重視すべき機能:

🗄️幅広いDB接続アダプタ
Oracle・SQL Server・MySQL・PostgreSQLなど主要なRDBMSに標準対応しており、既存の社内データベースをそのまま連携元として利用できます。
大量データのバッチ処理
数百万〜数億件規模のデータを一括で効率よく処理する仕組みを備えており、夜間バッチなどの定型処理を安定的に稼働させられます。

おすすめ製品3選

DataSpider Cloud
おすすめの理由
2025年8月に販売終了が告知されており、新規導入についてはサポート継続性の観点から慎重な判断が必要です。FitGapの要件対応率はおすすめ12製品中3位タイ(28項目中24件対応)で、GUI変換デザイナ・自動マッピング・並列実行制御のいずれも○(対応)しており、基幹DBからDWHへの集約に必要な機能は一通りそろっています。セキュリティ評価もおすすめ12製品中3位と、社内データを扱う用途での信頼性は確保されています。ただしデータリネージが×(非対応)のため、変換経路の追跡が求められる監査・内部統制案件には向きません。既存ユーザーで移行先を検討中の場合は、同タイプのHULFT SquareやIBM DataStageとの要件差分を比較したうえで移行計画を立てることをおすすめします。
価格
-
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
おすすめの理由
データリネージとデータ品質・監査重視ETLの両方に○(対応)しており、変換経路の追跡や内部統制が求められる企業で第一候補になる製品です。サポート・セキュリティ・連携の3評価でおすすめ12製品中いずれも1位を獲得しており、SOC2 Type2取得済みである点は金融・運輸など規制業種での採用判断に直結します。使いやすさ評価も2位で、GUIベースの変換設計により専任エンジニア以外でもフロー構築に参加しやすい設計です。一方、並列実行制御が×(非対応)のため、数億件規模のバッチを短時間で処理する要件がある場合は処理時間の検証が欠かせません。また料金評価は12製品中5位で、Starterプランでも月額24万円〜の価格帯のため、連携対象が少ない小規模案件ではコスト対効果が合わない場合があります。
価格
240,000円
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
IBM InfoSphere DataStage
おすすめの理由
スキーマ変更検知に○(対応)しているのはこのタイプ3製品中この製品のみで、基幹DBのテーブル構造が頻繁に変わる環境でもETLジョブの保守負荷を抑えられる点が最大の差別化要素です。要件対応率はおすすめ12製品中2位タイ(28項目中25件対応)、機能性評価は単独1位で、並列実行制御にも○(対応)しているため数億件規模のバッチ処理を並列分散で高速に回す大規模案件に向きます。情報通信・電気ガス水道・金融など大量トランザクションを扱う業種でのシェアが高い点も選定の判断材料になります。ただしセットアップ評価は12製品中6位、料金評価も6位で、中小企業シェアは0と、導入・運用のハードルは高めです。基幹DB統合の対象テーブルが少なく変更頻度も低い中堅企業では、同タイプの他製品のほうがコストと立ち上げ期間の両面で有利になる可能性があります。
価格
USD 1.75
CUH
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能

CSV・Excelなどファイルデータを加工・連携するタイプ📄

このタイプが合う企業:

日常的にExcelやCSVでデータの受け渡しが発生しており、手作業でのコピー&ペーストやVLOOKUP処理を自動化したい業務部門や情報システム部門の方です。

どんなタイプか:

CSVやExcel、固定長ファイルなどの表形式データを取り込み、フォーマット変換やデータクレンジングなどの加工を施してから他のシステムやデータベースへ連携するタイプです。プログラミング不要のGUI操作で処理フローを組めるものが多いです。

このタイプで重視すべき機能:

🖱️ノーコードGUIデザイナー
ドラッグ&ドロップの画面操作でデータ変換フローを設計でき、プログラミングの知識がなくても複雑な加工処理を実現できます。
📋多様なファイル形式の読み書き
CSV・Excel・XML・JSON・固定長など業務で使われる主要なファイル形式に標準対応しており、相互変換の設定も柔軟に行えます。

おすすめ製品3選

おすすめの理由
SaaS連携からDB統合、リアルタイム処理、データ品質管理まで4つの利用シナリオすべてに対応しており、導入後に連携先が増えても1基盤でカバーできる点がこの製品を選ぶ最大の理由です。FitGapの要件チェック(28項目)ではおすすめ3製品中1位の23件対応で、連携先の評価もこのタイプで単独1位。全体シェアでも1位タイのため、接続先アダプタの更新頻度やナレッジの入手しやすさを重視する企業には判断材料になります。一方、ロード最適化や並列実行制御は一部プランに限られるため、夜間バッチで数千万件規模のファイルを一括処理する用途では、処理性能がプラン選定のボトルネックになる可能性があります。まず連携先の多さと拡張余地で絞り、次にデータ量と処理時間の要件を照合するのが選定の近道です。
価格
30,000円
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
おすすめの理由
kintoneアプリ間のデータ集計・加工を、プラグイン追加だけで即日始められる製品です。汎用ETLではなくkintone専用設計のため、業務SaaS連携や基幹DB統合には非対応ですが、その分だけ導入のハードルが低く、FitGapの使いやすさ・セットアップ・料金の3評価でいずれもおすすめ3製品中1位です。kintone上の複数アプリをまたぐVLOOKUP的な突合やクロス集計を、GUI操作だけでジョブ化できるため、情シス不在の業務部門でも運用が回ります。逆に、kintone外のRDBやクラウドストレージへデータを出し入れしたい場合は対象外になるため、連携先がkintone内で完結するかどうかが採否の分岐点です。
価格
¥13,200
月額/ドメイン
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
Waha! Transformer
おすすめの理由
CSVや固定長ファイルのフォーマット変換・クレンジングをバッチ処理で大量にさばく用途に照準を合わせた製品です。リアルタイム連携やストリーム処理には非対応ですが、ロード最適化と並列実行制御の両方に○(対応)しており、夜間バッチで基幹系データを一括変換するシナリオでは処理性能面の要件を満たしやすい構成です。中堅企業シェアではおすすめ3製品中2位で、製造業や金融業での採用比率が高い点も選定の参考になります。FitGapの使いやすさ評価は同タイプ2位、要件チェックでも21件対応と上位に入ります。ただしリアルタイム連携が将来必要になる場合は別製品との併用が前提になるため、連携要件がバッチ中心か否かを先に整理することをおすすめします。
価格
¥40,000
月額
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能

ログやイベントをリアルタイムに取り込むCDC型タイプ⚡

このタイプが合う企業:

ECサイトの在庫同期やリアルタイムダッシュボード、不正検知など、データの鮮度がビジネス成果に直結するシーンを抱えるデータエンジニアやインフラ担当の方です。

どんなタイプか:

データベースの変更ログやアプリケーションのイベントを即時にキャプチャし、ほぼリアルタイムで別のシステムやDWHへ反映するタイプです。CDC(Change Data Capture)技術で変更分だけを転送するため、バッチ処理では実現できない即時性が求められるシーンで威力を発揮します。

このタイプで重視すべき機能:

🔄CDC(変更データキャプチャ)
データベースのトランザクションログを監視し、挿入・更新・削除の変更分だけを即座に検出して転送することでリアルタイム同期を実現します。
🚀低レイテンシ配信
データの発生から転送先への反映までの遅延を秒〜数分以内に抑える仕組みを備えており、鮮度の高いデータ活用を可能にします。

おすすめ製品3選

AWS Database Migration Service
おすすめの理由
AWSのデータベースをほぼリアルタイムで別環境へ複製したいとき、最もコストを抑えて始められる製品です。料金評価はおすすめ12製品中1位、セキュリティ評価も1位で、IAMやKMSとの統合によりAWS環境内の権限管理をそのまま活かせます。CDC機能に加え、増分ロード・スキーマ変更検知・エラーリカバリにも○(対応)しており、DB間のレプリケーション用途では過不足がありません。一方、GUI変換デザイナ・SQL変換編集・データクレンジングはいずれも×(非対応)で、取り込み後に複雑な加工を挟むETLパイプラインには向きません。RDSやAuroraからDWHへの変更データ同期など、AWS基盤内で移行・複製を完結させるシナリオに向きますが、SaaSデータの抽出やマルチクラウド連携が必要な場合は別製品の検討が必要です。
価格
$0.075
vCPU-時
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
Qlik Replicate
おすすめの理由
異なるベンダーのデータベースやSaaSをまたいでCDCレプリケーションを組みたい場面で、接続先の幅広さが強みになる製品です。業務SaaS連携・基幹DB統合・リアルタイムETLの3グループ要件すべてに○(推奨)と判定されており、CDCタイプ3製品の中で唯一この3用途をカバーしています。SaaSデータ抽出・ストリームデータ抽出にも○(対応)で、連携評価はおすすめ12製品中2位です。使いやすさ評価も3位と、GUIベースでレプリケーションタスクを設計できる点が評価されています。ただし料金評価は7位と低く、価格面のハードルが高い点は注意が必要です。また、データクレンジング・ELT変換は×(非対応)のため、取り込んだデータを製品内で整形・加工する工程が多い案件には向きません。複数ソースからリアルタイムにデータを集約し、変換処理は後段のDWH側で行うELT構成と組み合わせるシナリオに向きます。
価格
要問合せ
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
Oracle GoldenGate
おすすめの理由
CDC型でありながら本格的なデータ変換まで一製品で完結させたい大規模案件に向く製品です。28項目中24件に○(対応)し、要件対応数はおすすめ12製品中3位タイ、CDCタイプ内では最多です。SQL変換編集・ELT変換実行・ワークフロー分岐・正規化にすべて○(対応)しており、変更データを取り込みながら複雑な加工を挟めるのはこのタイプ内で唯一です。機能性評価は12製品中2位、セキュリティ評価は1位で、大企業シェアも高い水準です。一方、使いやすさ評価は5位、セットアップ評価も5位と、導入・運用の学習コストは高めです。料金評価も6位で、中堅・中小企業のシェアはほぼゼロのため、小規模環境では投資対効果を得にくい構造です。基幹DBの変更データをリアルタイムに取り込みつつ、途中で正規化やフィルタリングを加えてDWHへ反映するような複合要件のあるシナリオに向きます。
価格
0円~
OCPU-時間
シェア
ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能

要件の優先度のチャート:比較すべき機能はどれか

要件の優先度チャートとは?

製品の機能は多岐にわたりますが、選定の結果を左右するのは一部の機能です。 FitGapの要件の優先度チャートは、各機能を"必要とする企業の多さ"と"製品ごとの対応差"で4つに整理し、比較の優先順位をわかりやすく示します。

選定の決め手

🔌プリビルトコネクタの対応範囲
接続先のSaaSやデータベースにあらかじめ対応しているかどうかで、導入直後の立ち上がりスピードが大きく変わります。製品ごとに得意な接続先が異なるため、自社が使っているサービスがカバーされているかを最優先で確認してください。
🖱️GUI操作によるノーコード変換
コードを書かずにドラッグ&ドロップでデータの加工・変換ができるかどうかです。エンジニア以外の担当者が運用する場合は必須ですが、製品によって対応範囲にかなり差があります。
☁️デプロイ形態(クラウド専用かオンプレ対応か)
クラウド専用のSaaS型と、自社サーバーにも設置できるオンプレミス対応型に分かれます。社内ネットワーク外にデータを出せない企業ではオンプレ対応が必須になるため、選択肢が大きく絞られます。
💰課金モデルの違い
データ量で課金される製品、フロー数や接続数で課金される製品、定額制の製品など料金体系はバラバラです。データ量が多い企業は定額制が有利になりやすいなど、自社の利用パターンと照らし合わせて比較してください。
大量データの処理性能
数百万行を超えるデータを扱う場合、処理速度や並列実行の仕組みが重要になります。FitGapの経験上、PoC段階では問題なくても本番データ量で急に遅くなるケースがあるため、事前の負荷テストを推奨します。
⏱️リアルタイム連携の対応レベル
バッチ処理(定時一括)のみか、CDC(変更データキャプチャ)やストリーミングに対応しているかで製品の性格がまったく変わります。リアルタイム性が不要であれば比較対象から外してよい要件です。
🔀ジョブ依存関係の管理
複数のデータ連携フローを順番通りに実行したり、前のジョブが成功したら次を動かすといったオーケストレーション機能です。連携フローが増えるほど重要になりますが、製品ごとの作り込みの深さに差があります。

一部の企業で必須

🗺️データリネージ(流れの追跡)
どのデータがどこから来てどこへ行ったかを可視化する機能です。内部統制やデータガバナンスが求められる企業では監査対応のために必須となります。
🔒個人情報のマスキング処理
氏名やメールアドレスなどの個人情報を自動で伏せ字や匿名化する機能です。個人データを分析基盤に流す場合は、プライバシー保護の観点から対応が求められます。
🏢オンプレミスDBへのエージェント接続
社内のデータベースに専用エージェントを置いて、ファイアウォール越しに安全にデータを取得する仕組みです。クローズドなネットワーク環境を持つ企業では不可欠になります。
🛠️REST APIでの自作コネクタ構築
プリビルトコネクタが用意されていないサービスに対して、APIを使って独自に接続を作れる機能です。ニッチな業務SaaSや自社開発システムとの連携が必要な場合に重宝します。
🌐マルチクラウドDWH対応
BigQuery・Snowflake・Redshiftなど複数のクラウドDWHを併用している企業では、一つのツールからすべてに書き出せるかが運用効率に直結します。
📝バージョン管理・CI/CD連携
連携フローの定義をGitで管理したり、テスト環境から本番環境へ自動デプロイする仕組みです。開発チームが複数人でフローを管理する場合に必要になります。

ほぼ全製品が対応

📄CSV・Excelファイルの読み書き
ほぼすべてのETLツールが標準で対応しています。ファイル連携の基本機能であり、製品選定の差別化ポイントにはなりません。
🕐スケジュール実行
毎日○時・毎週○曜日といった定期実行の設定はどの製品でも備わっています。細かい設定粒度に差はありますが、基本的な定時バッチはどれでも対応できます。
🔄基本的なフィルタリングとマッピング
不要な行の除外や、項目名の読み替えといった基本変換は全製品が対応しています。高度な変換ロジックの柔軟性は差が出ますが、基礎部分で困ることはありません。
🔔エラー通知
ジョブが失敗した際にメールやチャットへ通知を送る機能は、ほぼ全製品に搭載されています。通知先の種類に差はありますが、基本的なアラートはどの製品でも利用できます。

優先度が低い

📱モバイルアプリでの操作
スマートフォンからフローを編集・実行できる機能ですが、ETLツールの運用はPC前提がほとんどです。FitGapとしても、モバイル対応を選定基準に入れる必要はないと考えます。
🌍多言語UI切り替え
日本市場で使う場合、日本語UIまたは英語UIのどちらかに対応していれば十分です。多言語対応の豊富さが選定を左右するケースはほぼありません。

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かんたんな質問に答えるだけで、あなたの要件が整理され、解消すべき注意点や導入までに必要なステップも分かります。

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よくある質問

ETLツールを導入する際、どのような点に注意すべきですか?
ツール選定の観点から特に確認しておきたいのが、「既存システムとの適合性」と「導入費用の見積もり」の2点です。既存システムとの適合性については、ETLツールを導入する際には、現在使っているシステムとの適合性を事前に確認することが大切です。一方、導入費用の見積もりについては、ETLツールを導入する際には、必要な費用を正確に見積もることが大切です。このほか「データ移行の計画」「運用体制の整備」「セキュリティ対策の確認」「処理性能の検証」「変更管理の仕組み」「教育と習熟期間の確保」なども、事前に確認しておくことをおすすめします。
ETLツールは、生成AIやAIエージェントの登場でどのように変化していますか?
ETLツールは、生成AIとAIエージェントの登場で急速に進化しています。AWS Glue (Amazon Q): 英語チャットで要件を入力するだけで完全なETLジョブが自動生成される。SnapLogic (SnapGPT): 会話形式でデータパイプラインを設計できるインターフェースを提供。クラウドサービス: AWS Glue や Azure Data Factory など主要クラウドのETLでも生成AI機能を統合し、ノーコードでパイプライン構築が可能になっています。これらの事例は、自然言語で指示するだけでパイプラインが組める新世代ETLツールの登場を示しています。マチリオン社の分析によれば、2025年以降はAIエージェントがETL処理を計画・実行する「自律フェーズ」に移行するとされています。

サービスカテゴリ

AI・エージェント

汎用生成AI・エージェント
LLM・大規模言語モデル
エージェントフレームワーク
エージェントオートメーション基盤

ソフトウェア(Saas)

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データ分析・連携