複数システム間の手作業データ連携をなくしエンドツーエンドの業務自動化を実現する方法

多くの企業でRPA（パソコン上の操作を自動で実行するソフトウェア）の導入が進んでいます。しかし、個別の業務を自動化しても、システムとシステムの間でデータを受け渡す部分が手作業のまま残っているケースが非常に多いのが実情です。基幹システムからデータを取り出し、Excelで加工・整形し、別のシステムに手入力する。この一連の作業が人手で行われている限り、業務全体の効率化は進みません。

この記事は、従業員50〜500名規模の企業で、情報システム部門や経理・総務などの管理部門を兼務しながらデータ連携の実務を担っている方を想定しています。読み終えると、基幹システムからのデータ抽出、変換・整形、別システムへの投入までを一気通貫で自動化するワークフローの全体像と、各ステップで使うツールの役割が理解できます。大規模エンタープライズ向けのEAI基盤構築や、個別ツールの網羅的な機能比較は扱いません。

なお、本記事で紹介するツールの組み合わせは代表的な一例です。同じ役割を果たす別の製品でも、同様のワークフローを構築できます。

読み終えた時点で、自社のデータ連携業務を3ステップに分解し、どのツールをどの順番で組み合わせれば手作業を排除できるかの設計図を手にしている状態になります。

Workflow at a glance: 複数システム間の手作業データ連携をなくしエンドツーエンドの業務自動化を実現する方法

• Step 1: 基幹システムからデータを自動抽出する (UiPath) (RPA)
• Step 2: データの変換・整形・品質チェックを自動実行する (Asteria Warp) (RPA)
• Step 3: 変換済みデータの投入と承認フローを実行する (UiPath ＋ ジョブカンワークフロー)

なぜRPAを入れても手作業のデータ連携が残り続けるのか

部分最適の自動化が乱立する構造

RPAは画面操作の自動化に強みがあります。請求書の入力、勤怠データの転記など、1つのシステム内で完結する作業を自動化するには最適です。しかし、多くの企業ではシステムAからデータを取り出す作業、データを加工する作業、システムBに投入する作業がそれぞれ別のRPAロボットや手作業として設計されています。結果として、個々の作業は速くなっても、作業と作業の間をつなぐ部分が手動のままになります。

たとえば、販売管理システムから売上データをCSVで出力し、Excelで日付形式や金額の桁数を整え、会計システムに手入力するという流れを考えてください。CSVの出力をRPAで自動化しても、Excelでの加工は担当者の判断が入るため手作業が残ります。会計システムへの入力もRPAで自動化したとしても、加工済みファイルを所定のフォルダに置くのは人の手です。このように、各工程をバラバラに自動化しても、工程間の受け渡しが手作業で残る限り、全体のスピードは上がりません。

手作業が残ることで生じるビジネスリスク

手作業のデータ連携が残ると、3つの問題が発生します。1つ目は転記ミスです。人がデータを移す以上、コピー漏れや貼り付け先の間違いは避けられません。2つ目はタイムラグです。担当者が不在のときはデータ連携が止まり、後続の業務が遅延します。3つ目は属人化です。どのファイルをどの形式に変換してどこに置くかという手順が特定の担当者の頭の中にしかなく、異動や退職で業務が回らなくなるリスクがあります。

重要な考え方：抽出・変換・投入を1本のパイプラインとして設計する

データ連携の手作業をなくすには、個別の作業を自動化するのではなく、データの流れ全体を1本のパイプライン（データが流れる一連の処理経路）として設計することが重要です。

3つの工程を分離しつつ接続する

データ連携は、抽出（システムからデータを取り出す）、変換（データの形式や内容を整える）、投入（別のシステムにデータを入れる）の3工程に分解できます。この3工程をそれぞれ得意なツールに任せ、ツール間の受け渡しを自動化することで、人手を介さないエンドツーエンドの連携が実現します。

具体的には、RPAツールで画面操作が必要なシステムからのデータ抽出と投入を担い、ETLツール（データの抽出・変換・格納を自動で行うソフトウェア）でデータの変換・整形を担い、ワークフローシステムで全体の実行順序と例外処理の管理を担います。この3つの役割を明確に分けることで、どこで問題が起きたかの切り分けも容易になります。

例外処理を最初から組み込む

手作業のデータ連携では、エラーが起きたときに担当者がその場で判断して対処しています。自動化する際にこの例外処理を設計に含めないと、エラー発生時に自動化が止まり、結局人が介入することになります。データの欠損や形式不正を検知したら処理を止めて担当者に通知する、というルールを最初から組み込むことが、安定した自動化の鍵です。

抽出・変換・投入の3ステップで手作業ゼロのデータ連携を構築する

ステップ 1：基幹システムからデータを自動抽出する（UiPath）

最初のステップは、基幹システムからデータを取り出す作業の自動化です。基幹システムの多くはAPIを公開していないため、画面操作でデータをエクスポートする必要があります。ここでUiPathを使います。

UiPathでロボットを作成し、基幹システムにログインしてデータ抽出画面を開き、対象期間を指定してCSVファイルをエクスポートし、所定のフォルダに保存するまでの一連の操作を自動化します。実行スケジュールは業務の要件に合わせて設定します。たとえば毎日の売上データ連携であれば、翌朝の業務開始前に前日分のデータを抽出するように設定するのが一般的です。

ここでのポイントは、抽出したファイルの命名規則を固定することです。日付と対象データの種類をファイル名に含める形式（例：sales_20250101.csv）にしておくと、後続の変換処理で対象ファイルを自動的に特定できます。

担当者はロボットの実行結果を翌朝確認するだけで済みます。抽出が正常に完了したかどうかはUiPathのログで確認でき、失敗した場合はメール通知を受け取る設定にしておきます。

ステップ 2：データの変換・整形・品質チェックを自動実行する（Asteria Warp）

抽出されたCSVファイルを、投入先のシステムが受け入れられる形式に変換します。この工程をAsteria Warpで自動化します。Asteria Warpはノーコード（プログラミング不要）でデータの変換処理を設計できるETLツールで、日本の企業で広く使われています。

具体的な変換処理の例を挙げます。日付形式の統一（YYYY/MM/DDからYYYY-MM-DDへの変換）、金額の桁数調整（税込・税抜の計算）、コード値の変換（販売管理システムの商品コードを会計システムの勘定科目コードに変換）、不要な列の削除や列順の並べ替えなどです。

Asteria Warpでは、これらの変換ルールをフロー（処理の流れを図で表したもの）として保存できます。一度フローを作成すれば、同じ変換処理を毎回自動で実行できます。さらに、データの品質チェックもこの工程に組み込みます。必須項目が空欄のレコードや、金額がマイナスになっているレコードなど、明らかに異常なデータを検知したら、そのレコードをエラーファイルに分離し、正常なデータだけを次のステップに渡します。

この工程はUiPathによるデータ抽出が完了した直後に自動で開始されるように設定します。Asteria Warpのスケジューラーで、所定のフォルダに新しいファイルが配置されたことをトリガーにしてフローを実行する形です。

ステップ 3：変換済みデータの投入と承認フローを実行する（UiPath ＋ ジョブカンワークフロー）

変換・整形が完了したデータを投入先のシステムに自動で取り込みます。投入先のシステムにCSVインポート機能がある場合は、Asteria Warpから直接データを投入できます。画面操作が必要な場合は、再びUiPathのロボットを使って投入を自動化します。

ただし、すべてのデータを無条件に投入するのはリスクがあります。ここでジョブカンワークフローを組み合わせます。ステップ2でエラーとして分離されたレコードや、一定金額以上の取引データなど、人の判断が必要なデータについては、ジョブカンワークフローで承認フローを回します。

運用の流れはこうなります。Asteria Warpの変換処理が完了すると、正常データは自動でUiPathによる投入処理に進みます。同時に、エラーデータや要確認データの一覧がジョブカンワークフローに自動で申請として起票されます。担当者はジョブカンワークフロー上で内容を確認し、修正して承認するか、差し戻すかを判断します。承認されたデータは修正後に再度Asteria Warpの変換フローを通り、UiPathで投入されます。

このように、正常系は完全自動、例外系は人が判断するという設計にすることで、安全性を保ちながら手作業を最小限に抑えられます。

この組み合わせが機能する理由

UiPath：画面操作が必要なシステムとの接続を担う

基幹システムの多くはAPIを持たず、データの出し入れに画面操作が必要です。UiPathはこの画面操作の自動化において最も実績のあるRPAツールの1つです。日本語環境での動作安定性が高く、国内の導入事例も豊富なため、トラブル時の情報収集がしやすいという利点があります。一方で、画面のレイアウト変更やシステムのバージョンアップでロボットが動かなくなるリスクがあります。基幹システムの更新スケジュールを事前に把握し、更新後にロボットの動作確認を行う運用ルールを設けておく必要があります。ライセンス費用は安くないため、自動化する業務の工数削減効果と比較して導入判断をしてください。

Asteria Warp：ノーコードでデータ変換ルールを設計・管理できる

データの変換・整形は、プログラミングで実装すると属人化しやすい領域です。Asteria Warpはノーコードのフロー設計画面でデータ変換ルールを視覚的に作成できるため、情報システム部門の専任エンジニアがいなくても運用できます。日本製のツールであり、日本の業務で頻出するデータ形式（全角半角変換、和暦西暦変換など）への対応が充実しています。ただし、非常に複雑な変換ロジック（複数テーブルの結合や条件分岐が多数ある場合）では、フローが複雑になり可読性が下がることがあります。変換ルールが10ステップを超える場合は、フローを分割して管理することをおすすめします。

ジョブカンワークフロー：例外処理の判断を確実に記録に残す

自動化の中で人の判断が必要な場面を管理するのがジョブカンワークフローの役割です。エラーデータの修正承認や、高額取引の確認といった例外処理を、メールやチャットではなくワークフローシステムで管理することで、誰がいつ何を判断したかの記録が残ります。これは内部統制の観点からも重要です。ジョブカンワークフローは中小企業向けの価格設定で導入しやすく、申請フォームのカスタマイズも直感的に行えます。ただし、大量の申請が同時に発生する場合は処理が集中するため、承認者の負荷を分散する設計（金額帯ごとに承認者を分けるなど）が必要です。

Recommended tool list

結論：データの流れを1本のパイプラインにまとめれば手作業は消える

複数システム間のデータ連携で手作業が残る根本原因は、抽出・変換・投入の各工程がバラバラに設計されていることです。UiPathで画面操作が必要なデータの出し入れを自動化し、Asteria Warpでデータの変換・整形を自動化し、ジョブカンワークフローで例外処理の判断を管理する。この3つを1本のパイプラインとしてつなげることで、人手を介さないエンドツーエンドのデータ連携が実現します。

まずは自社で最も頻度が高く、かつ手作業の負荷が大きいデータ連携業務を1つ選び、その業務の抽出・変換・投入の3工程を書き出すところから始めてください。全体像が見えれば、どの工程にどのツールを当てはめるかの判断は自然とできるようになります。

Mentioned apps: UiPath, Asteria Warp, ジョブカンワークフロー

Related categories: RPA, ワークフローシステム

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