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データベース設計対応のノーコード・ローコード開発(シェア上位)

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SmartDB
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株式会社ドリーム・アーツが提供するノーコード・ローコード開発です。Webデータベースと強力なワークフローを組み合わせることで、プログラミングの知識がなくても業務に最適なデータモデルを設計・運用することができます。 特に注目すべきは、データベース設計への手厚いサポートです。エンティティとリレーションといったデータベース設計の基本概念を、学習コンテンツを通じて分かりやすく解説してくれるため、データベース初心者でも安心して取り組めます。現場の業務プロセスをそのままデータ構造として表現しやすく、実際の運用に即したシステムを構築できるのが大きな魅力です。 他のツールと比較すると、kintoneの機動力やNotionの使いやすさが部門単位での活用に向いているのに対し、SmartDBは全社規模での本格的な運用を想定しています。厳密な権限管理や承認フローと、しっかりとしたデータベース設計を一体で実現できるため、大規模な組織での利用に適しています。 豊富なテンプレートや運用ガイド、API連携機能も用意されており、既存システムとの連携もスムーズです。Azure基盤を採用するなど企業利用を意識した設計となっているほか、概念設計から論理設計、物理設計まで体系的なナレッジが提供されるため、将来の拡張性も考慮したデータベース設計が可能です。
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マジックソフトウェア・ジャパン株式会社が提供するノーコード・ローコード開発プラットフォームです。このツールの大きな特徴は、メタデータ駆動のデータリポジトリを使って、テーブルや列、インデックス、外部キーといったデータベース要素を一箇所で管理できることです。データベース設計への対応では、定義した内容と実際のデータベースを常に同期させながら、しっかりとしたデータモデルを作り上げることができます。 特に注目したいのがAPG(自動生成)機能で、テーブル定義を行うだけで、データの作成・読み取り・更新・削除を行う画面やリレーショナル操作が自動的に作られます。最新版では「リレーショナルAPG」も追加され、複数のテーブルをまたぐような複雑な処理にも対応できるようになりました。1対多のような関係性を考慮した設計を元に、帳票やWebクライアント画面もスピーディに作成できます。 設計変更があった際の対応力や、共通モジュールの再利用性も優秀で、企業規模での開発においても統制の取れた管理が可能です。中堅企業から大企業をメインターゲットとしており、現場主導で手軽に始められるAppSheetやRapidTableとは異なり、全社レベルでの基盤構築と長期運用を重視したエンタープライズ向けの設計思想が特徴的です。
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株式会社Rapid Tableが提供するノーコード・ローコード開発です。最大の特徴は「ノーコードでデータベース設計」を実現している点で、プログラミング知識がなくても本格的なデータベースシステムが構築できます。画面上の簡単な操作だけで、テーブルの作成からデータ型の設定、選択肢の定義まで行えるため、データベース設計への対応が非常にスムーズです。後からのスキーマ変更も柔軟にできるので、運用しながら改良を重ねていけます。 テーブル同士の関連付けもコーディング不要で設定でき、フォームやカレンダー、タスク管理、グラフ、ダッシュボードといった様々な機能を一つのプラットフォームで構築可能です。画像・動画・文書ファイルもまとめて管理でき、サーバープッシュによってリアルタイムでデータが更新されるのも便利な機能です。 実行環境はパブリッククラウドとプライベートクラウドから選べ、API連携やユーザー権限の細かい設定にも対応しています。小規模チームから中堅企業まで幅広く利用でき、「表を作って関係を結ぶ」というシンプルなアプローチで現場での導入がしやすいのが魅力です。紙やExcelでの業務から始めて、徐々に社内のデータ基盤として発展させていけるため、各部門が主導する内製開発にぴったりです。
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NTTデータ イントラマート株式会社が提供するノーコード・ローコード開発ツールです。intra-mart基盤のクラウド環境を活用し、ノーコードの「Quick」とローコードの「Plus」を、開発スキルや要件に応じて選択できます。 業務テンプレート機能では、必要なテーブルや画面、データの受け渡し処理が自動で生成されるため、マスタ管理や表・グラフの自動作成機能と組み合わせることで、業務に必要なデータベース設計を迅速にスタートできます。Office 365やSlack、電子契約サービスといった外部システムとの連携や、既存のオンプレミス環境との接続も、開発者ポータルに用意された手順に従って簡単に実装できます。 ワークフロー・BPM機能との統合により業務プロセス全体が見える化され、段階的な内製化をしっかりとサポートします。表の項目やプロセスの変更もGUIで直感的に行えるため、迅速な修正・改善が可能です。利用規模の拡大に対応したスケーリングやテナント運用も柔軟に対応でき、共通マスタやテナント管理といった基盤機能を最大限活用して、部門単位のアプリケーションを他部門へ展開したり、全社共通のデータモデルへと段階的に統合していけます。部門レベルから全社規模まで幅広く対応可能です。
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株式会社ジャストシステムが提供するノーコード・ローコード開発プラットフォームです。このツールを使えば、プログラミング知識がなくてもドラッグ&ドロップだけでテーブルや入力画面を直感的に作成できます。豊富なフィールド種類とビュー機能により、どんな業務データも思い通りに管理・表示が可能です。 データベース設計の自由度が高く、ルックアップによる参照設定やデータの編集・移動・統合を部品として組み込むことで、従来RPAに頼っていた業務の自動化まで一つのシステム内で完結できるのが大きな強みです。 新たに追加された「JUST.DB Blueprint」機能は特に注目で、既存のExcelファイルなど複数の表形式データを読み込むだけで、システムが最適なデータベース構造を提案してくれます。これにより初期構築の手間が大幅に削減されます。 他社製品と比較すると、kintoneの現場主導の導入しやすさや、SmartDBの全社統制機能に対し、JUST.DBはデータベース設計の柔軟性とデータ処理能力に長けており、バックオフィス業務を横断的に効率化したい企業に最適です。API連携により既存システムやBIツールとの連携も簡単で、ワークフローや帳票機能も標準搭載されているため、テンプレートを活用しながら標準化と内製化を同時に実現できます。
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住友電工情報システム株式会社が提供するノーコード・ローコード開発ツールです。Excelファイルを取り込むだけで、簡単にWebデータベースを作成できます。列の並び順や入力制御といった設定も、直感的なGUI操作で行えるため、専門知識がなくても安心です。 収集したデータは同一アプリ内はもちろん、別のアプリとも連携して活用でき、ワークフロー機能と組み合わせることで承認や回覧の仕組みもスピーディに構築できます。従来のシート共有では困難だった行単位でのアクセス制御や、データ間の関連付け管理も、Webデータベースを前提とした設計により確実に実現します。 機能面では、履歴表示や集計・グラフ作成、クロス集計、Excel出力など、データ活用に必要な機能を一通り搭載。クラウドとオンプレミスの両方に対応しているため、企業の情報ガバナンス要件に合わせて柔軟に選択できます。ユーザーや組織の管理機能、きめ細かな権限設定により、データレベルでのアクセス制御も万全です。 普段からExcelを使い慣れた現場の方でも迷わず操作でき、データベース設計から情報収集、共有まで、まさに「Excelの弱点を補うWebデータベース基盤」として力を発揮します。豊富なテンプレートを活用すれば短期間での導入も可能で、小規模企業から大企業まで幅広いニーズに対応できます。
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月額1,650
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データベース設計対応のノーコードローコード開発とは?

ノーコード・ローコード開発とは、プログラミングの専門知識がなくても、視覚的な操作でシステムを構築できる開発手法です。従来のプログラミングと比べて、短期間でアプリケーションやシステムを作成できるため、多くの企業で注目されています。 データベース設計対応のノーコード・ローコード開発では、データの保存や管理を行うデータベース部分も視覚的に設計できます。テーブル構造やデータの関係性を図形やドラッグ・アンド・ドロップで設定でき、専門的なSQL(データベース操作言語)の知識がなくても、効率的なデータ管理システムを構築できます。このため、業務に最適化されたデータベースを持つアプリケーションを、迅速に開発することが可能になります。 ### データベース設計対応とは? データベース設計対応のノーコード・ローコード開発とは、データの保存・管理を行うデータベース部分を、プログラミングコードを書くことなく視覚的に構築できる開発手法です。従来のデータベース設計では、専門的なSQL言語やデータベース管理システムの深い知識が必要でしたが、この手法では直感的な操作でデータベース構造を作成できます。 ドラッグ・アンド・ドロップやフォーム入力を使って、テーブル作成やデータ項目の設定、テーブル間の関係性の定義を行えます。一例として、顧客管理システムを作る際に、顧客情報テーブルと注文履歴テーブルの関連付けを、線で結ぶだけで設定できます。また、データ型の指定や制約条件の設定も、選択肢から選ぶだけで完了します。この手法により、データベースの専門家でなくても、業務に適したデータ構造を持つシステムを短期間で構築できるようになります。
pros

データベース設計対応のノーコードローコード開発を導入するメリット

データベース設計対応のノーコード・ローコード開発を導入するメリットには、開発速度の向上や専門知識不要での構築などがあります。この段落では、具体的な導入メリットを紹介します。

開発期間の大幅短縮

従来のプログラミングによるデータベース開発と比較して、システム構築にかかる時間を大幅に短縮できます。視覚的な操作でデータベース設計が行えるため、複雑なSQL文を記述する時間が不要になります。一例として、従来であれば3か月かかっていた在庫管理システムの開発が、ノーコード・ローコード開発では数週間で完成できます。テーブル設計から画面作成、データ連携の設定まで、すべて統合された開発環境で効率的に進められます。開発期間の短縮により、システムの稼働開始時期を早められ、業務効率化の効果をより早期に享受できます。市場の変化に対する対応速度も向上するため、競争力の強化につながります。

専門的なプログラミング知識が不要

データベースの専門知識やプログラミングスキルを持たない業務担当者でも、直感的にシステムを構築できます。ドラッグ・アンド・ドロップ操作や選択肢からの設定により、複雑なデータベース構造も簡単に作成できます。例として、経理部門のスタッフが会計データ管理システムを自分で構築する場合、SQLやプログラミング言語を学習することなく、業務フローに最適化されたシステムを作成できます。業務の実情を最も理解している現場担当者が直接システム設計に関わることで、実用性の高いシステムが完成します。外部の開発者とのコミュニケーションコストも削減でき、要件定義から運用まで一貫して担当できます。

柔軟なシステム変更と拡張

業務要件の変化に応じて、システムの機能追加や変更を容易に行えます。従来のシステムでは、仕様変更に伴うプログラム修正に時間とコストがかかりましたが、視覚的な操作で迅速に対応できます。具体的には、顧客管理システムに新しい項目を追加する場合、設定画面で項目を追加するだけで、関連する画面や帳票にも自動的に反映されます。データベーステーブルの構造変更も、既存データの整合性を保ちながら安全に実行できます。段階的なシステム拡張も可能で、最初は小規模なシステムから始めて、必要に応じて機能を追加していくことができます。この柔軟性により、長期的なシステム活用と投資効果の最大化が実現できます。

開発コストの削減

外部のシステム開発会社への依頼費用や、専門エンジニアの採用コストを大幅に削減できます。社内の業務担当者がシステム開発を行えるため、人件費を抑えながら高品質なシステムを構築できます。たとえば、従来であれば数百万円かかっていたデータ管理システムの開発が、ノーコード・ローコード開発では初期費用と月額利用料のみで実現できます。保守運用も社内で対応できるため、継続的なコストも削減できます。また、システムの仕様変更や機能追加の際も、追加開発費用をかけることなく社内で対応できます。限られた予算内で効果的なシステム化を進められるため、中小企業でもデジタル変革を推進できます。

データの一元管理と活用促進

各部門や業務で個別に管理されていたデータを、統一されたデータベースで一元管理できるようになります。データの重複や不整合を解消し、組織全体でのデータ活用を促進できます。一例として、営業部門の顧客情報と経理部門の売上データ、物流部門の配送情報を統合することで、包括的な顧客分析が可能になります。リアルタイムでのデータ更新により、常に最新の情報に基づいた意思決定を行えます。データの可視化機能も充実しており、複雑な業務データもグラフや表で分かりやすく表示できます。データに基づいた客観的な業務改善が可能になり、組織全体の生産性向上につながります。

運用保守の簡素化

システムの日常的な運用や保守作業を、専門知識なしで行えるようになります。データベースのバックアップや復旧、パフォーマンス監視などの作業が、管理画面から簡単に実行できます。例として、システムの動作が遅くなった場合の対処や、データの不整合が発生した際の修正作業を、業務担当者自身で行えます。定期的なメンテナンスも自動化されており、システム管理者の負担を大幅に軽減できます。問題が発生した際のトラブルシューティングも、分かりやすいガイダンスに従って対応できます。外部のシステム保守会社への依存度が下がり、迅速な問題解決と安定したシステム運用を実現できます。
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データベース設計対応のノーコードローコード開発を導入する際の注意点

データベース設計対応のノーコード・ローコード開発を導入する際の注意点には、機能制限や拡張性の課題などがあります。この段落では、具体的な注意点を紹介します。

機能やカスタマイズに制限がある

ノーコード・ローコード開発プラットフォームでは、提供されている機能の範囲内でのシステム構築となるため、高度にカスタマイズされた機能を実現することが困難な場合があります。従来のプログラミングであれば自由に実装できる複雑な業務ロジックや特殊な処理が、プラットフォームの制約により実現できない可能性があります。たとえば、独自の計算アルゴリズムを必要とする分析システムや、特殊な外部システムとの連携が必要な場合、期待する機能を実装できない場合があります。プラットフォーム固有の仕様に依存するため、将来的に他のシステムへの移行が困難になるリスクも考慮する必要があります。導入前に、必要な機能がプラットフォームで実現可能かどうかの詳細な検証が重要です。

大規模システムでの性能課題

データ量が非常に多い環境や、同時利用者数が多いシステムでは、性能面での制約が発生する可能性があります。ノーコード・ローコード開発プラットフォームは、一般的な業務システム向けに最適化されているため、大量のデータ処理や高負荷な処理には適さない場合があります。一例として、数十万件以上の顧客データを扱うシステムや、リアルタイムでの大量取引処理が必要なシステムでは、応答速度の低下やシステム停止のリスクがあります。また、複雑なデータ分析や機械学習処理などの高度な計算処理も、パフォーマンスの制約により実用的でない場合があります。システムの利用規模や処理要件を事前に十分検討し、プラットフォームの性能限界を把握することが必要です。

データセキュリティとコンプライアンス対応

クラウド型のノーコード・ローコード開発プラットフォームを利用する場合、企業の機密データを外部のサービスに預けることになるため、セキュリティ面での懸念があります。データの暗号化や アクセス制御、監査ログなどのセキュリティ機能が、企業の要求水準を満たしているかの確認が必要です。具体的には、個人情報保護法や業界固有の法規制への対応が、プラットフォーム標準機能だけでは不十分な場合があります。データの保存場所や処理プロセスが海外にある場合、国内法との整合性の確認も重要です。また、プラットフォーム提供企業のセキュリティ体制や、データ漏洩時の責任範囲についても事前に確認し、適切なリスク管理体制を構築する必要があります。

専門知識不足による設計品質の低下

業務担当者がシステム設計を行う際、データベース設計の基本原則や最適化手法を十分理解していないため、非効率なシステム構造になる可能性があります。正規化(データの重複を避ける設計手法)の概念やインデックス設定などの知識不足により、データの整合性問題や性能劣化が発生するリスクがあります。たとえば、顧客情報と注文情報を適切に分離せずに1つのテーブルで管理してしまい、データの重複や更新時の不整合が生じる場合があります。また、将来の拡張性を考慮しない設計により、システムの成長に伴って大規模な設計変更が必要になる可能性もあります。基本的なデータベース設計の知識習得や、設計段階での専門家によるレビューが重要になります。

プラットフォーム依存による運用リスク

特定のノーコード・ローコード開発プラットフォームに依存したシステム構築により、プラットフォーム提供企業のサービス終了や仕様変更の影響を受けるリスクがあります。プラットフォームの利用料金体系の変更や、機能制限の追加により、継続的な運用コストが予想以上に増加する可能性があります。例として、プラットフォーム企業の経営状況悪化によるサービス終了や、買収による仕様の大幅変更が発生した場合、既存システムの移行や再構築が必要になります。また、プラットフォーム固有の機能を多用したシステムでは、他のプラットフォームへの移行が技術的に困難になる場合があります。長期的な運用を考慮し、プラットフォーム選定時にはベンダーの安定性や、データのエクスポート機能の充実度を確認することが重要です。
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データベース設計対応のノーコードローコード開発の選び方

ノーコード・ローコード開発プラットフォームの選び方には、機能要件との適合性や拡張性の確認などのポイントがあります。この段落では、具体的な選び方について紹介します。

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業務要件との機能適合性の確認

導入を検討するプラットフォームが、自社の業務要件を満たす機能を提供しているかの詳細な検証が最も重要です。必要な機能がプラットフォーム標準で提供されているか、カスタマイズで実現可能かを事前に確認する必要があります。一例として、製造業であれば品質管理機能や工程管理機能、小売業であれば在庫管理や売上分析機能など、業界特有の要件への対応状況を調査します。デモ環境での実際の操作確認や、類似業種での導入事例の調査により、実用性を判断できます。また、将来的な業務拡張や制度変更にも対応できる柔軟性があるかも重要な選定基準となります。

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データ処理能力と拡張性の評価

現在の業務規模だけでなく、将来的な事業成長を見据えたデータ処理能力の確認が必要です。扱うデータ量や同時利用者数の増加に対して、システムが安定して動作し続けられるかを評価します。たとえば、現在は数百件の顧客データでも、将来的に数万件に増加する可能性がある場合、その規模でも快適に動作するプラットフォームを選択する必要があります。負荷テストの結果や、大規模導入事例での実績を確認することで、性能面での適合性を判断できます。また、機能追加や システム統合の容易さも、長期的な運用を考慮した重要な選定ポイントです。

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セキュリティとコンプライアンス対応

企業が扱うデータの機密性レベルや、遵守すべき法規制に対応したセキュリティ機能を備えているかの確認が不可欠です。データの暗号化、アクセス制御、監査ログなどの基本的なセキュリティ機能に加え、業界固有の規制要件への対応状況も評価します。具体例として、医療機関であれば個人情報保護に関する厳格な要件、金融機関であれば金融庁の監督指針への準拠が必要になります。データの保存場所や処理過程の透明性、インシデント発生時の対応体制なども重要な判断材料です。第三者機関による セキュリティ認証の取得状況や、定期的なセキュリティ監査の実施状況も確認すべきポイントです。

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導入運用サポート体制の充実度

プラットフォーム導入時の技術支援や、運用開始後のサポート体制の質が、成功的な導入の重要な要因となります。初期設定や データ移行の支援、ユーザー研修の提供など、導入プロセス全体でのサポート内容を確認します。例えば、既存システムからのデータ移行作業での技術支援や、業務担当者向けの操作研修プログラムの充実度を評価します。運用開始後も、障害対応やシステム最適化のアドバイス、新機能の活用提案など、継続的なサポートが受けられるかが重要です。サポート窓口の対応時間や言語対応、オンサイト支援の可否なども、業務継続性を確保する上で重要な選定基準となります。

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総所有コストの詳細分析

初期導入費用だけでなく、長期的な運用に必要な総所有コストを詳細に分析し、投資対効果を評価する必要があります。ライセンス費用、保守費用、カスタマイズ費用、ユーザー研修費用など、すべてのコスト要素を含めた検討が重要です。たとえば、月額利用料が安価でも、必要な機能を追加すると高額になる場合や、データ使用量に応じて料金が大幅に増加する場合があります。また、システムの拡張や移行時に発生する追加コストも考慮に入れる必要があります。同等機能を持つ複数のプラットフォームで、3年から5年の期間でのコスト比較を行い、最も経済的な選択肢を特定することが賢明です。
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大企業
個人事業主
中小企業
業種
その他

サービスカテゴリ

AI・エージェント

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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)

オフィス環境・総務・施設管理
開発・ITインフラ・セキュリティ
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