EAIとは？仕組みやAPI連携との違いをわかりやすく解説

社内で複数のシステムを使用している企業では、それぞれのデータがバラバラに管理されていることは珍しくありません。

EAIは、バラバラになっているシステム同士をつなぎ、データを一元的に活用できるようにするための仕組みです。EAIを活用することで、業務全体の効率化が期待できます。

本記事では、EAIの基本的な意味や仕組みから、API連携・ETL・iPaaSとの違い、導入メリットや注意点までわかりやすく解説します。

目次

• EAIとは「企業内システムを連携する仕組み」のこと
• EAIとAPI連携・ETL・iPaaSとの違い
• EAIを導入する3つのメリット
• EAI導入時に押さえておきたい3つの注意点
• EAIツールの選定時に確認しておきたいポイント
• システム連携の効率化には統合型プラットフォームの活用も重要
• EAIを踏まえて自社に適したシステム連携を検討しよう

EAIとは、社内で個別に動いている複数のシステムをつなぎ合わせ、データ連携や処理の流れを一元的に管理しやすくする仕組みです。「Enterprise Application Integration」の略称であり、日本語では「企業内アプリケーション統合」などと訳されます。

たとえば、販売管理・在庫管理・会計システムが別々に動いている場合、担当者が手作業でデータを転記したり、二重入力が発生したりするなどの非効率が生じやすくなります。EAIを活用することで、こうしたシステム間のデータのやり取りを自動化し、業務全体をスムーズに連携させることが可能です。

DX推進が求められる現代において、こうした非効率を解消する手段としてEAIへの注目が高まっています。

EAIによるシステム連携は、大きく分けて3つのステップで行われます。

1. 「アダプター」と呼ばれる接続口を通じて、連携元のシステムからデータを取得
2. システムごとに異なるデータ形式を、連携先が受け取れる形式に変換
3. 変換済みのデータを、目的のシステムへ送り届ける

この一連の流れをEAIが自動で処理するため、手作業によるデータのやり取りが不要になるのです。

EAIと混同されがちな用語に、API連携・ETL・iPaaSがあります。

ここでは、それぞれの違いについて解説します。

API連携とは、APIを用いてシステム同士を接続し、データをやり取りする連携方法です。近年では、複数のシステムやクラウドサービスを連携する手段として広く活用されています。

一方EAIは、複数のシステムを横断的に連携・統合し、データや業務の流れを一元的に管理することに特化した仕組みです。

API連携がデータのやり取りを実現するための接続手段であるのに対し、EAIは複数のシステムを統合的に連携するための仕組みです。

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ETLとは「Extract（抽出）・Transform（変換）・Load（格納）」の略です。複数のシステムからデータを集め、まとめてから分析用のデータベースなどに格納することを目的とした仕組みを指します。

大量のデータをまとめて処理することが得意であり、主にデータ分析基盤やデータ活用基盤へのデータ統合に利用されます。

一方でEAIは、業務システム間でリアルタイムまたは定期的にデータ連携を行える点が特徴です。

データを蓄積・分析したい場合はETL、業務システム同士を即時につなぎたい場合はEAIといった、目的に応じて使い分けることが重要です。

iPaaSとは「Integration Platform as a Service」の略であり、クラウド上でシステム間のデータ連携を行うサービスです。クラウド上で動作するため、複数のクラウドサービスをシームレスにつなぐことが得意です。

一方でEAIは、もともとオンプレミス環境のシステム連携を目的として発展してきた仕組みです。従来のEAI製品は社内システム同士の連携を得意とする一方で、クラウドサービスとの連携には制約が生じるケースがあります。

そのため、オンプレミス環境とクラウド環境の両方を利用している企業では、EAIとiPaaSを組み合わせて活用するケースもあります。

EAIを導入することで、企業はどのようなメリットを得られるのでしょうか。

ここでは、代表的な3つのメリットについて解説します。

EAIを導入する大きなメリットの一つが、システム間のデータ連携を自動化し、業務効率向上につなげられる点です。

従来は、あるシステムから出力したデータを別のシステムへ手作業で入力し直すといった作業が発生しがちでした。こうした転記作業は時間と手間がかかるだけでなく、入力ミスなどのヒューマンエラーも起きやすくなります。

EAIによってデータのやり取りを自動化することで、担当者の作業負担を減らしながら、正確なデータ連携を実現できます。

EAIの活用によって、複数のシステムに散らばっていたデータをまとめて管理しやすくなる点もメリットです。

複数のシステムで顧客情報などを個別に管理している場合、販売管理システムと顧客管理システムで同じ顧客の情報が食い違うといったデータの不整合が発生することがあります。

EAIがシステム間のデータ連携を自動的に仲介することで、どのシステムでも常に同じ情報を参照できる環境を整えられるため、データの精度や信頼性の向上につながります。

EAIでシステム同士の連携状況やデータの流れを可視化することで、業務改善や最適化につなげられることもメリットです。

これまでバラバラに動いていた各システムの連携状況が見えるようになるため、どこで処理が滞っているかといったボトルネックを発見しやすくなります。

業務の全体像を把握できることで、非効率な部分の改善にも取り組みやすくなり、業務プロセス全体の最適化につなげられます。

EAIは業務効率化に役立つ一方で、導入前に把握しておくべき注意点もあります。

ここでは、導入を検討する際に特に意識しておきたい3つのポイントを解説します。

EAIは、連携するシステムが増えるほど構成が複雑になりやすい点に注意が必要です。

連携するシステムが多くなると、どのシステムが、どこに、どのように影響しているかを追いにくくなります。その結果、あるシステムに障害や仕様変更が発生した際、影響範囲の特定や復旧対応に時間がかかるリスクが生じかねません。

また、場当たり的に連携を追加し続けると、全体像が見えにくくなり、運用・保守の負担が増加する可能性があります。そのため、導入時には、システム全体を見据えた連携設計が欠かせません。

EAIの導入にあたっては、ツールのライセンス費用に加え、既存システムとの接続設定や初期構築にかかる費用も発生するため、事前にコストを把握しておきましょう。

初期費用のみならず、連携先のシステムに仕様変更やバージョンアップが生じるたびにEAI側の設定修正が必要になるケースもあり、運用フェーズでもコストがかかり続けます。

特に高機能なツールでは、ライセンス費用が高額になりやすいだけでなく、設定や運用を担う人材の確保・育成にもコストがかかる場合があります。

EAIはオンプレミス環境での利用を前提とした設計のツールもあるため、クラウドサービスとの連携に課題が生じる場合があります。

たとえばクラウドサービス同士をつなぐ場合でも、一部のオンプレミス型EAIでは、自社環境を経由する構成になる場合があり、運用管理が複雑になることがあります。クラウド活用が進む現在においては、この点が運用上の課題になることは少なくありません。

なお、近年ではクラウド上で動作するクラウド型EAIも普及してきており、こうした課題を解消できる選択肢も増えています。自社の環境や用途に応じて、オンプレミス型にこだわらず幅広い選択肢を視野に入れることが重要です。

ESBツールの効果を引き出すには、自社のシステム環境や運用体制に適した製品を選定することが重要です。

以下では、ESBツールを比較・検討する際に確認したいポイントを紹介します。

EAIツールを選ぶうえでまず確認したいのが、自社の既存システムに対応したアダプターが用意されているかどうかです。

対応しているアダプターの種類が少ないと、せっかく導入しても肝心のシステムと連携できない事態が生じてしまいます。

特に、長年使い続けている基幹システムや独自にカスタマイズされたシステムは、標準のアダプターでは対応できないこともあります。

事前に連携したいシステムをすべてリストアップしたうえで、各ツールのアダプター対応状況を確認することが大切です。

クラウドサービスの活用が当たり前になった現在、EAIツールを選ぶ際にはAPI連携機能やクラウド環境への適応状況も確認しておきましょう。

オンプレミス型のEAIツールの場合、クラウドサービスと連携する際に自社のサーバーを経由しなければならない構成になることがあります。こうした課題の解決にはクラウド型のEAIツールや、オンプレミスとクラウドの両方に対応したハイブリッド型のツールを選ぶことが効果的です。

自社が現在利用しているクラウドサービスをあらかじめ整理したうえで各サービスとの対応状況を比較し、スムーズに連携できるかをチェックしましょう。

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EAIツールは日々の運用・保守のしやすさも重要な選定ポイントです。

たとえばノーコードやローコードに対応しているツールであれば、専門的なプログラミングの知識がない担当者でも設定変更や連携フローの修正を行いやすくなります。

また、データの連携状況がダッシュボード上でわかりやすく表示される機能が付いているツールもおすすめです。エラーが発生した際にすぐ気づけるような通知機能や、問題の原因を追いやすいログ管理機能が備わっているかも併せてチェックしておきましょう。

EAIツールは一度導入すると長期間にわたって使い続けるケースが多いため、将来的なシステム拡張への対応力も必要です。事業の成長に伴い、新しいシステムやクラウドサービスを追加したい場面で既存のEAIツールが新しい連携先に対応していなければ、大規模な改修が必要になる場合があります。

ツール選定の際には、現時点で必要な連携だけでなく、将来追加が想定されるシステムにも対応できるかを確認しておくことが大切です。

併せて、連携システムの数が増えてもパフォーマンスが落ちないか、ライセンス体系が拡張しやすい形になっているかといった点も、長期的な運用コストを左右する要素として見ておきましょう。

EAIの導入では、既存システムとの連携性やクラウド対応、運用性、将来的な拡張性といった複数の要件を同時に満たすツール選びが重要です。

こうした課題をまとめて解決できる選択肢として注目されているのが、MuleSoftの統合APIプラットフォーム「MuleSoft Anypoint Platform」です。

オンプレミス・クラウド双方に対応するハイブリッド型で、Salesforce製品をはじめとする主要なシステムやサービスとの連携をサポートしています。API管理・ガバナンス機能も備えており、連携の構築から日々の運用管理までをひとつのプラットフォームで進められる点が特長です。

EAIの導入を検討する際には、ぜひ選択肢のひとつとして比較してみてください。

EAIは、社内に散らばった複数のシステムをつなぎ、データ連携を自動化することで業務の効率化や一元管理を実現できる仕組みです。

一方で、システム構成の複雑化や導入・運用コスト、クラウドとの連携といった課題もあるため、ツール選定では自社環境や将来的な拡張性を見据えた検討が欠かせません。

MuleSoft Anypoint Platformのような統合型プラットフォームは、こうした課題への対応にも有効な選択肢です。自社に適したシステム連携の実現に向けて、ぜひ一度検討してみてください。