ETLとは何か？仕組みと流れをわかりやすく解説

2026年1月28日

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マーケティング担当として日々レポートを作る中で、売上データとアクセス解析の数字が合わず、どこで何が変換されているのか分からずに途方に暮れてしまう場面があります。
そんな「データはあるのに、信じていい数字がどれか分からない」という悩みを解決する考え方と仕組みがETLです。
この記事では、専門用語だらけになりがちなETLを、できるだけ身近な例と図解イメージで整理していきます。

この記事でわかること

・ETLの基本的な意味と役割がイメージできる
・ETLの処理の流れ（Extract／Transform／Load）が分かる
・ETLとELTやデータパイプラインの違いがつかめる
・自社でETLを導入・設計するときの判断ポイントが分かる

ETLとは何かとその役割を整理する

まずは、ETLという言葉が指している範囲と、なぜ必要とされるのかを整理します。
ここがあいまいなままだと、ツール選びや設計の段階で混乱しやすくなります。

結論（要点3つ）

ETLの要点は、次の3つにまとめられます。

1つ目は、バラバラな場所に散らばったデータを1か所に集める仕組みであることです。
基幹システム、SaaS、CSVなど、形式もバラバラなデータを統合する役割があります。

2つ目は、集めたデータを分析しやすい形に整えるプロセスだということです。
単なるコピーではなく、名寄せや型変換、集計などの処理を行います。

3つ目は、最終的にデータウェアハウスやデータマートなどの「分析用の置き場」に格納する流れを一連で扱うことです。
抽出・変換・格納を一体で設計することで、再現性のあるデータ基盤になります。

用語の意味と前提をおさえる

ETLは「Extract（抽出）」「Transform（変換）」「Load（ロード）」の頭文字をとった言葉です。
一般的には、複数のデータソースからデータを取り出し、ビジネスルールに沿って整形し、データウェアハウスなどに格納する一連のプロセスを指します。(IBM)

もう少しかみ砕くと、次のように理解できます。

Extract
もともとあるシステムやファイルから、必要なデータだけを抜き出す
Transform
抜き出したデータを、分析に使えるように加工する
Load
加工済みデータを、使いやすい保存場所に書き込む

「ETL＝特定の製品名」ではなく「処理の考え方・流れ」を指すという前提を押さえておくと、ツールが変わっても迷いにくくなります。

ETLとELT・データパイプラインの違い

近い言葉として「ELT」や「データパイプライン」がよく登場します。
ここを混同すると、設計のゴールがぼやけがちです。

ETL
先に変換（Transform）を行い、その後に格納（Load）する流れ
ELT
いったんデータウェアハウスなどにロードしてから、そこで変換を行う流れ
データパイプライン
データを流れとしてつなぐ仕組み全般を指す、より広い概念

クラウド型のデータウェアハウスが普及してからは、ELTもよく使われるようになっていますが、「抽出→変換→格納」という考え方自体は共通しています。(Informatica)

ETLが使われる代表的なシーン

現場でよく見聞きするパターンとしては、次のようなものがあります。

営業・販売・会計など、複数システムのデータをまとめて経営ダッシュボードを作るとき
オンプレミスの古い基幹システムから、クラウドサービスへデータを移行するとき
ECサイトの行動ログやアプリのイベントログを集約して分析するとき

たとえば、
「受注システムの売上」と「ECサイトの決済データ」と「広告のクリック数」を毎朝自動で集計し、レポートとして配信したい、というようなケースです。
このとき、ETLがうまく設計されていると、担当者はボタン1つ、あるいは自動実行だけで、毎日同じ定義の数字を確認できます。

注意点と誤解されやすいポイント

ETLに関しては、次のような誤解やつまずきがよく起こります。

「ETLツールを導入すれば、どんなデータも勝手にきれいになる」と期待してしまう
「リアルタイムで流していないと意味がない」と考えてしまう
個々のSQLやバッチだけを部分最適で作り、全体の流れとして管理しない

実務では、データの品質ルールや項目定義を決めずにETLだけ作り始めてしまい、後から整合性が取れなくなるケースが多く見られます。
概念としてのETLと、実際のツール・実装を切り分けて考えることが、混乱を防ぐ第一歩です。

ETLの仕組みと流れ・導入のポイント

ここからは、ETLの処理がどのようなステップで動くのか、そして導入するときにどこを判断軸にすべきかを見ていきます。
難しい図をすべて覚える必要はなく、まずは全体の流れをイメージできれば十分です。

ETL全体の流れをイメージする

ETLは、工場のベルトコンベアに例えるとイメージしやすくなります。

原料の受け入れ（Extract）
原料を洗浄・加工・梱包する工程（Transform）
出荷倉庫にきれいに並べる工程（Load）

データも同じで、
「いろいろな原本」から取り出し、
「ルールにそって加工」し、
「決まった棚（データウェアハウスなど）」に格納するという流れになります。

実際の現場では、この流れを1本のパイプラインとして設計し、夜間バッチや定期ジョブとして自動実行しているケースが多く見られます。

抽出（Extract）のステップ

抽出ステップでは、次のような処理が行われます。

データベースに接続して、必要なテーブルやカラムを取得する
SaaSやアプリのAPIを呼び出してデータを取得する
S3やファイルサーバー上のCSV・JSONなどを読み込む

ここで重要なのは、元システムに無理な負荷をかけないことと、抽出したデータのバージョンや取得時刻をきちんと記録することです。
たとえば、営業時間中に大量のデータを一度に抜き出してしまい、本番システムのレスポンスが悪化する、といったトラブルは珍しくありません。

判断基準としては、

抽出のタイミング（リアルタイムか、1時間おきか、夜間か）
抽出対象（すべてのデータか、前回以降の差分か）

といった点を、元システムの負荷や業務の締め時間と合わせて検討することが大切です。

変換（Transform）のステップ

変換ステップでは、ビジネスに合わせたデータ整形が行われます。(bmcsoftware.jp)

代表的な処理は次のとおりです。

型変換（文字列の日付を日付型に変えるなど）
クレンジング（欠損値の補完、異常値の除外など）
マスタとの突合や名寄せ（顧客IDや商品コードの統一）
集計（1明細行を日別・月別・顧客別などにまとめる）
ビジネスロジックの適用（ステータス判定、ランク付けなど）

たとえば、
営業担当者の名前が「山田」「ヤマダ」「山田太郎」などバラバラに入っていた場合、ここで同一人物として扱えるように整えるイメージです。

このステップでは、「どの数字を正式な定義とするか」を関係者と合意しておくことがとても重要です。
実務では、部門ごとに独自の集計ロジックが存在し、それをETLに落とし込む過程で議論が発生することがよくあります。

ロード（Load）のステップ

ロードステップでは、変換済みデータをターゲット（データウェアハウス、データマートなど）に書き込みます。(IBM)

主なパターンは次の2つです。

フルロード
毎回テーブルを一度空にし、最新のデータをすべて入れ直す
増分ロード（差分ロード）
前回以降に増えた・更新された分だけを書き込む

どちらを選ぶかは、データ量や処理時間、履歴をどこまで残したいかによって変わります。
一般的には、履歴を長く持つ基幹データは増分ロード、参照専用で最新だけ見られればよい集計テーブルはフルロードといった使い分けがされます。

判断基準：バッチかリアルタイムかを選ぶ

ETLは、

バッチ処理（決まった時間にまとめて処理）
ストリーミング／リアルタイム処理（届いたそばから処理）

のどちらでも設計できます。(ウィキペディア)

判断の目安としては、

数分〜数時間の遅れが業務上問題ないか
イベントの発生頻度とデータ量はどれくらいか
インフラや運用のコストをどこまで許容できるか

といった観点があります。

現場では、「マスタや売上などの重要データはバッチ」「通知などの即時性が重要な一部イベントはストリーミング」といったハイブリッド構成がよく採用されています。

ETLツール選定と運用のポイント

ETLを実現するツールとしては、クラウドサービスや専用製品、OSSなどさまざまな選択肢があります。

例として、次のようなサービスがよく利用されています。

AWS Glue（クラウド上のサーバーレスETLサービス）(AWS ドキュメント)
Azure Data Factory（クラウドベースのETL／データ統合サービス）(Microsoft Learn)
Informatica PowerCenterなどの専用ETL製品(富士通)

ただし、どの製品が「絶対的に一番」というよりも、次のような評価軸で比較するのが一般的です。

接続したいデータソース・ターゲットへの対応状況
開発のしやすさ（GUI中心か、コード前提か）
スケーラビリティやパフォーマンス要件を満たせるか
監視・ログ・エラー通知など運用機能が十分か
自社のクラウド戦略や既存システムとの相性

実務では、既に採用しているクラウド基盤（AWS／Azureなど）や、社内にいるエンジニアのスキルセットが、ツール選定に大きく影響することが多く見られます。

よくある質問

Q1. スプレッドシートで集計しているだけでもETLと言えますか？
A. 手作業であっても「抽出→変換→格納」の流れがあれば広い意味でETLと呼べます。
ただし、再現性や自動化という点では、専用のパイプラインとして設計した方が安定します。

Q2. 必ずデータウェアハウスが必要ですか？
A. 小規模なうちは、分析用のデータベースやスプレッドシートでも運用できます。
ただし、データ量や利用部門が増えてきたら、データウェアハウスやクラウドDWHを検討するケースが多いです。

Q3. ETLとBIツールは何が違うのですか？
A. ETLはデータを「準備する」ための仕組み、BIツールは準備されたデータを「可視化・分析する」ためのツールです。
両者はセットで使われることが多いですが、役割は分かれています。

Q4. いきなり全部自動化せず、部分的にETLを導入しても意味はありますか？
A. あります。
たとえば「毎週のレポート作成にかかる手作業を減らす」など、効果が分かりやすい部分から始める方が、運用や改善のサイクルを回しやすくなります。

ETLの仕組みと流れについてのまとめ

・ETLは抽出変換ロードの3ステップでデータを整える考え方
・ETLはツール名ではなくデータ統合作業全体を指す用語
・ETLとELTは変換の場所とタイミングが異なる方式
・データパイプラインはETLを含むより広い概念として理解する
・ETLは複数システムのデータを統合分析したい場面で使われる
・Extractでは元システムへの負荷や取得タイミングが重要になる
・Transformでは欠損や名寄せなどデータ品質の確保が中心となる
・Loadではフルロードか増分ロードか設計判断が必要になる
・バッチかリアルタイムかは業務要件とコストで選び分ける
・ETL設計では正式な指標定義を関係者で合意しておくことが重要
・ETLツールは対応ソースや運用機能など複数軸で比較検討する
・クラウドサービスを使うとスケールや運用面の負担を減らしやすい
・現場ではバッチとストリーミングを組み合わせた構成がよく使われる
・小さく自動化して効果を確認しながら範囲を広げる進め方が現実的
・ETLの流れを理解しておくとツールが変わっても迷いにくくなる

業務で扱うデータ量が増え、システムもクラウドやSaaSを含めて複雑になるほど、ETLの設計が「数字を信頼できるかどうか」の土台になります。
この記事をきっかけに、自社のデータの流れを一度書き出してみると、改善のヒントが見つかりやすくなるはずです。

この記事でわかること
・ETLの基本的な意味と役割がイメージできる
・ETLの処理の流れ（Extract／Transform／Load）が分かる
・ETLとELTやデータパイプラインの違いがつかめる
・自社でETLを導入・設計するときの判断ポイントが分かる