こんにちは！マーケ担当の加藤です。Salesforce は世界15万社以上で導入され、日本でも導入者数No.1 とされるCRM（顧客管理システム）サービスです。そんなSalesforce ですが、顧客・商談管理や見積・請求書の発行などセールス業務のコアとして利用されるため、多様な外部システムと連携できると便利です。システム間の連携が構築されていないと、業務効率の低下や商談機会の喪失に繋がりかねません。

この記事では、Salesforce を他の業務システムに接続することで得られるメリットから具体的な連携手法の比較、連携を成功に導くためのステップまで詳しく解説します。Salesforce を基幹システムからERP、DWH、MA まで多様なツールと連携してデータのサイロ化を解消することで、皆さんの業務効率化と収益向上に繋がれば幸いです。

Salesforce 連携の3つのメリット

Salesforce 連携とは、Salesforce を他の業務システムやデータベースと接続するプロセスです。データを連携することで、シームレスなデータ同期・活用が可能になり、業務効率の改善に繋がります。Salesforce 連携にはさまざまなメリットがありますが、ここでは多様なSalesforce 連携対応製品を提供するCData によくいただくお問い合わせ内容から3つご紹介します。

データサイロの解消による多角的なデータ分析

データサイロ（データのサイロ化）とは、各部門やシステムが独立してデータを管理しており、各種システムのデータを統合したデータ活用が困難な状況を指します。Salesforce をMA から在庫管理システムまで幅広いツールと連携することでこうしたデータサイロを解消し、製品との接点から商談までに至るカスタマージャーニーの包括的な理解が可能になるほか、社内で共通のデータ基盤を持つことで意思決定の速度と質を向上できます。

データサイロの解消に成功した教育機関の事例

ある教育機関では、MA（Adobe Marketo Engage、以下Marketo） / CRM（Salesforce）の導入によりデータ活用が活発になる反面、部分最適化や「データの揺らぎ」が顕在化し、経営の課題になっていました。この課題を解決するために、曖昧さを1mm も残さずに「見るべき指標の定義」を行い、データ・ガバナンスを実現されました。CData Sync は、そのデータ分析基盤を支えています。

• 全キャンパス横断でのデータ基盤の再構築、見るべき指標の再定義、脱Excel によりデータ経営を実現

• CData Sync によるデータ基盤へのデータ収集オペレーションを内製化、差分更新にも対応

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業務効率化による工数の削減

手動で実施しているSalesforce へのデータ入力を自動化することで、ミスや手間を減らして業務効率を改善できます。基幹システムからSalesforce への在庫情報の連携、Salesforce で頻繁に更新されるデータのDB やDWH への自動連携など、各種業務の効率化やこれまで手間が大きく諦めていた連携を実現できます。

業務効率化の事例

M&A 仲介業務を支えるシステム基盤としてSalesforce を活用する中でデータ同期の課題に直面。ETL / ELT ツールのCData Sync を導入してデータフィードの仕組みを自動化されました。

• SalesforceのデータをPostgreSQLへ同期することでPythonやSQLでの大量データに対する複雑なクエリでの分析が可能になった

• CData Syncの標準機能ではSalesforce側に新しいフィールドが追加された場合、何もしなくてもPostgreSQLにも反映されるのでメンテナンス作業が無くなった

• SalesforceのすべてのフィールドをPostgreSQLに保持することができるようになり、新しい切り口でデータを分析したいというユーザニーズに即座に応えることができるようになった

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リアルタイムのデータ連携で意思決定スピードを向上

Salesforce のデータをリアルタイムで連携することで、意思決定のスピードが劇的に向上します。例えば、顧客からの問い合わせ対応時に最新の購買履歴や対応履歴を即座に参照できれば、より適切で迅速なサポートが可能になります。また、営業担当者が商談中に在庫状況や見積情報をリアルタイムで確認できれば、その場で受注につなげることもできるでしょう。このように、データの即時性が業務成果に直結する場面ではリアルタイム連携が大きな価値を発揮します。

Salesforce の連携パターンを理解しよう

Salesforce の連携パターンとは、Salesforce が他のシステム、アプリケーション、データベースとどのようにデータをやり取りするかを決める設計図です。連携パターンはスムーズなデータ更新、同期、社内の機能強化を確保するため、データ連携を実現する上で重要な役割を果たします。

自社のニーズにマッチするパターンを選択することで、将来的なスケーラビリティ、保守性、パフォーマンスに大きく影響するため、ぜひ事前に理解しておきたい部分です。

一般的な連携パターン

以下はSalesforce連携における一般的なパターンです。

1対1の連携

1対1の連携は、2つの業務システムを直接連携させる方式です。例えば、SalesforceでOpportunity（商談）レコードが「受注/成約」になった際に、経理が利用するNetSuite にAPI 経由で顧客・製品情報を連携する、といった連携です。このパターンはシンプルに実現できるため、2つのシステムを直接つなぐための専用のプログラムを書いたり、安価なiPaaS を活用することで実現するのが一般的です。

メリット

• シンプルで理解しやすい

• 少数のシステム間では効率的

• 開発・実装が比較的容易

• 初期コストが低い

デメリット

• システム数が増加すると複雑化と維持費用が増大

• 10個のシステムがある場合、最大45の接続が必要に（それぞれのシステム間を個別につなぐ場合）

• 変更時の影響範囲が広い

• 連携の管理が困難

利用シーン

• 2-3システム間の単純な連携

• 特定用途の専用システム統合

• 予算とリソースが限られている場合

ハブ・アンド・スポーク連携

ハブ・アンド・スポーク連携では、データ連携基盤が他の業務システム間のデータ転送を管理する中央集権的なハブとして機能します。ハブが中心となって全ての連携経路の「交通整理」を行うので、ポイント・ツー・ポイント連携のように各システム間を相互に連携させる必要はありません（この点は分析基盤への統合のパータンと同じです）。

メリット

• 複数システムを扱う際の統合プロセス簡素化

• 接続数の大幅削減（n個のシステムでn-1の接続のみ）

• 中央でのデータガバナンス

• 新システム追加が容易

デメリット

• ハブシステムへの依存度が高い

• ハブがボトルネックになる可能性

利用シーン

• 中規模（5-15システム）の統合

• データ品質の一元管理が重要

• 段階的な統合展開を計画している場合

データ分析基盤への統合

データ分析基盤への統合は、Salesforce のデータをDWH、データレイク、またはクラウドの分析プラットフォームに統合し、全社的なデータ分析と意思決定支援を実現するアプローチです。このパターンでは、Salesforce を主要なデータソースの一つとして他の業務システムのデータと統合します。

データを統合する際には、複数の業務システムに連携して必要に応じてデータの変換やロードを実現できるETL / ELT ツールを活用するのが一般的です。例えばCData のETL / ELT ツール『CData Sync』なら、ノーコード・3ステップで非エンジニアの方でも簡単にSalesforce やkintone などのデータを分析基盤に統合できます。

代表的なDWH・分析プラットフォーム

• Amazon Redshift

• Snowflake

• Google BigQuery

• Microsoft Fabric

メリット

• 全社的に利用できる統一されたデータ基盤を構築

• データガバナンス・メタデータ管理

• 大量データの高速処理

• 高度な分析・機械学習の適用が可能

• クラウドDWH を利用することで、スケーラブルなストレージとコンピューティングを実現

デメリット

• 分析用途に特化（分析以外の業務での連携には不向き）

• データパイプラインの構築・保守が必要

• 分析スキルを持つ人材が必要

利用シーン

• 経営ダッシュボードの構築

• 売上予測・顧客分析などの高度な分析

• コンプライアンス報告

• データドリブン経営の実現

データ分析基盤への統合により、Salesforce の営業データを他の業務システムのデータと統合し、全社的な販売戦略や事業計画の策定に役立ちます。

以上がSalesforce を他の業務システムと連携する際の主要な連携パターンになります。

連携パターンの理解を基に、次は具体的な連携方法を比較検討していきましょう。

5つの主要なSalesforce 連携方法

Salesforce は、他のシステムやプラットフォームとの接続のために多様な統合オプションを提供しています。ここでは、それぞれの特徴と適用シーンを詳しく解説します。

API 連携：柔軟性は高いが技術力必須

API 連携はREST やSOAP に基づくSalesforce の強力なAPI を活用した連携方法です。これらのAPI により、Salesforce と外部エンドポイント（SaaS やDB など）と連携できます。

Salesforce 提供の主要API

1. REST API

• 軽量で高速な通信プロトコル

• JSON/XML フォーマット対応

• モバイル・Web アプリケーションに最適

Salesforce のREST API についてさらに詳しくはこちら

2. SOAP API

• エンタープライズグレードのセキュリティと信頼性

• XML 形式でのより厳密な仕様定義

• 金融・医療業界など高いセキュリティが求められる業界向け

Salesforce のSOAP API についてさらに詳しくはこちら

API 連携のメリット・デメリットは以下が挙げられます。

メリット

• 高い柔軟性とカスタマイズ性

• リアルタイムのデータ連携が可能

• 業界標準プロトコルによる安全性

デメリット

• 開発・保守に専門的な技術力が必要

• 初期開発コストが高い

• API 制限の管理が必要（日次110,000件など）

Salesforce Connect

Salesforce Connectは、外部のデータソースからSalesforce にデータを統合できる機能です。データを物理的に移動させることなく、Salesforce インターフェース内で外部データソースを操作できるのが最大の特徴です。

メリット

• ストレージコストを削減

• 常に最新データへアクセス

• オンプレミス・クラウド両対応

デメリット

• 外部システムの可用性に依存

• 複雑なJOIN クエリに制限

• ネットワーク遅延の影響を受ける可能性

Salesforce AppExchange

Salesforce AppExchange は世界最大のビジネスアプリケーションマーケットプレイスです。3,000以上のアプリとコンポーネントにより、Salesforceの機能を拡張できます。Salesforce に組み込まれているので、自動更新によりSalesforce とシームレスに連携できます。

メリット

• 即座に利用開始可能

• 開発コストなし

• Salesforce 標準機能とのシームレスな連携

デメリット

• カスタマイズ性に制限

• 月額ライセンス費用

• ベンダーロックインのリスク

MuleSoft

MuleSoft は2018年にSalesforce が買収したデータ連携プラットフォームで、システムとデータをあらゆる場所から接続する使いやすいツールを提供します。

メリット

• 200以上のプリビルトコネクタ

• API管理とガバナンス機能

• リアルタイム・バッチ処理両対応

デメリット

• 年間数百万円〜数千万円規模の高価格帯

• スキルの要求水準が高い

サードパーティの連携ツール

Talend

• 顧客の統一ビュー提供に特化

• オープンソース版も利用可能

Fivetran

• Salesforce をリアルタイムで高速にレプリケーション

• 自動スキーマ変更検出

• フルマネージドサービス

CData Sync

• ノーコードで使えるETL / ELT ツール。非エンジニアでもクリック操作で簡単にデータパイプラインを構築可能

• 業界最多級の400 以上のデータソース対応

• オンプレミス / フルマネージド（SaaS） / AWS やAzure での利用など多様なホスティングオプション

• 差分更新とCDC で高速なデータ同期を実現

• 日本語でのサポート対応

CData Sync の詳細はこちら >>

最後に、Salesforce 連携を進めていく上で考慮しておくべきポイントについてまとめていきます。

Salesforce 連携を成功させるために考えておくべきポイント

Salesforce 連携を実装する前に、スムーズで効果的な実装プロセスを実現するために以下の側面を考慮しておきましょう。

連携プランを策定する

連携プランは、プロジェクトの目標に到達するためのステップを明確にしておくロードマップです。事業戦略とロードマップを理解して各ステークホルダーと協力し、考えられるビジネスシナリオをブレインストーミングしておきましょう。

現状分析（As-Is）

• 既存システムの棚卸しと課題の特定

• データフローの可視化

• 手動プロセスの洗い出し

将来像の定義（To-Be）

• 連携後の理想的なデータフロー

• 自動化したい処理

• 期待される効果の定量化

連携手法の選定

本記事で紹介したとおり、Salesforce 連携にはさまざまなパターンが存在します。連携の種類やメリットとデメリットを考慮して、業務のユースケースに最適なソリューションを選定していきましょう。

データ同期間隔の選択

データ同期の間隔は、ユースケースによって採用すべき手法が明確に変わってくる部分です。ビジネス要件とシステム特性を考慮して、最適な同期方式を選択しましょう。

主な同期方式としては、リアルタイム同期・バッチ同期の2パターンが挙げられます。それぞれのメリット・デメリットを簡単にまとめると以下の図のようになります。

（画像はこちらの記事より）

それぞれの活用場面の例と実装手段の例は以下になります。

リアルタイム同期

• 活用場面：アプリケーション内でのデータ活用、営業支援

• 実装手段：REST API、Salesforce Connect、CData API Server

バッチ同期

• 活用場面：データ分析基盤の構築、大規模データの活用

• 実装手段：Bulk API、CData Sync

連携の方向

「Salesforce の連携パターンを理解しよう」のセクションでも触れたとおり、連携の方向と連携先のシステム数はSalesforce 連携プロジェクトに欠かせない要素です。1対1かハブアンドスポークか、データ分析基盤への連携か、など活用ニーズに応じて必要となる連携パターンを整理しておきましょう。

連携ソリューションの選定

Salesforce 連携ツールを選択する際は、コスト、使いやすさ、スケーラビリティ、希望する統合ユースケースのサポートなどの要素を考慮するとよいでしょう。

技術的評価項目

• 接続可能なデータソース数

• データ変換機能の柔軟性

• API 制限への対応策

運用面での評価項目

• 導入工数

• 運用・保守の容易さ

• 日本語サポートの充実度

• 拡張性（将来の要件変更対応）

コスト評価項目

• 初期導入費用

• 月額・年額ランニングコスト

CData ではユーザーのSalesforce 連携ニーズに合わせて利用できる各種製品を用意していますので、以下を参考に関心があればぜひご覧ください。

データ準備と品質向上の基盤作り

データ準備は、成果を上げるデータ活用に欠かせないステップです。データ分析界隈には「Garbage In, Garbage Out」（ゴミを入れてもゴミしか得られない）という戒めの言葉がありますが、これはつまり異常値や欠損値、重複などが大量に含まれる「ゴミ」のようなデータで分析・活用を行ってもいい結果は得られない、ということです。そんな状況を防ぐためにも、実際に連携を行う前に以下のようなポイントは確認してクリーニングしておきましょう。

重複レコードの削除

同じ顧客や取引先が複数のレコードとして登録されている状態は、データ品質を著しく低下させます。例えば、「株式会社山田商事」という同一企業が、営業部門からの登録で1件、マーケティング部門からの登録で別の1件といった形で重複していると、商談履歴が分散してしまい正確な顧客理解ができません。名寄せやSalesforce の重複管理機能などを活用して対処していきましょう。

不要情報の削除

長年運用してきたシステムには、もはや使われていない古いデータが蓄積されがちです。例えば、5年以上取引のない休眠顧客のデータ、キャンセルされた古い商談、退職した担当者の情報などが該当します。こうした不要データを連携してしまうと、Salesforce のストレージを圧迫するだけでなく、レポートやダッシュボードでのデータ分析時にノイズとなり、意思決定の精度を下げてしまいます。

命名規則の適用

同じ情報でも入力者や入力システムによって表記が異なると、データの検索や集計が正確にできなくなります。特に複数の外部システムから Salesforce にデータを統合する場合、この表記ゆれは大きな問題になります。会社名の表記ゆれ、電話番号のフォーマットの統一などを確認していきましょう。

データマッピングの設計

連携元システムと Salesforce のフィールド間の対応関係を明確に定義する必要があります。例えば、基幹システムの「顧客コード」が Salesforce の「取引先ID」に対応する、といった関係性を事前に整理しておくことで、連携後のトラブルを防げます。

サポート・保守体制の構築

Salesforce 連携は一度構築して終わりではなく、継続的な運用と改善が成功の鍵となります。システムの安定稼働を維持しながら、ユーザーが日々の業務で効果的に活用できる環境を整えるために包括的なサポート・保守体制を構築していきましょう。

システム保守で安定稼働を実現

連携システムの健全性を保つには、定期的なメンテナンスが欠かせません。Salesforce は年3回のメジャーアップデートを実施しているので、連携に使用している API やツールへの影響を事前に確認して必要に応じてパッチ適用や設定変更を行いましょう。また、万が一のシステム障害やデータ損失に備えてデータバックアップを定期的に取得し、復旧手順を文書化しておくことも重要です。

CData  製品はSalesforce のAPI 変更に自動で追随するため、運用保守に必要な開発コストを大幅に下げられます。

エンドユーザーサポートで活用を促進

どれだけ優れた連携システムを構築しても、ユーザーが使いこなせなければ投資効果は得られません。連携開始前には、営業部門や管理部門など各部門向けのトレーニングプログラムを実施し、新しいデータフローや画面操作を理解してもらいます。特に Salesforce に不慣れなユーザーには、実際の業務シナリオに沿ったハンズオン形式の研修が効果的です。

日常的な疑問やトラブルに対応するヘルプデスク体制も整備しましょう。よくある質問をまとめた FAQ ドキュメントやチャットボットの導入で、ユーザーが自己解決できる環境を作ることで、サポート担当者の負荷も軽減されます。また、利用状況を定期的に分析し、あまり使われていない機能があれば活用方法を提案したり、よく使われる機能については更なる改善を検討するなど、継続的な価値向上を図ります。

社内で効果的な活用事例が生まれたら、ベストプラクティスとして全社に共有することで、他の部門やチームの活用レベルも底上げできます。

データ管理・最適化で投資対効果を最大化

連携後も、データ品質の継続的な監視が必要です。重複レコードの発生状況、データ入力の正確性、必須項目の入力率などを定期的にチェックし、品質が低下している兆候があれば原因を特定して改善策を講じましょう。

こうした継続的な改善活動を通じて、Salesforce 連携プロジェクトの長期的な ROI を確保し、ビジネスの成長に合わせてシステムも進化させていくことができます。

おわりに

いかがでしたか？Salesforce 連携についてメリットから連携パターン、おすすめツール、気を付けるべきポイントまで包括的にまとめてみました。皆さんのSalesforce 連携プロジェクト・Salesforce データ活用のお役に立てばうれしいです。

CData ではSalesforce 連携に役立ち各種製品を用意しています。すべての製品では14日間または30日間の無償トライアルを用意していますので、気になった製品があればお気軽にお試しください。

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