バッチ連携・とは？初心者が知っておくべき基礎と身近な使い方ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

バッチ連携・とは？

最初に結論から言うと、バッチ連携とは「複数の作業をまとめて一定の時間にまとめて実行し、結果を別のシステムに送る仕組み」のことです。日常の世界では、夜間にデータを集めて集計したり、売上データを会計システムへ送り込んだりするようなケースで使われます。

ポイントは「リアルタイムではなく「一定の間隔でまとめて処理する」という点です。これにより、処理のオーバーヘッドを下げ、システムへの負荷を抑えることができます。ただしリアルタイム性が必要な場面では別の方法を選ぶ必要があります。

バッチ連携の主な要素と仕組み

バッチ連携は主に以下の要素で構成されます。

ジョブスケジューラ: 決まった時刻にバッチを起動する仕組み。 cron や Windows タスクスケジューラ、専用のスケジューリングツールなどが利用されます。
データ連携の層: データを取り出し、加工し、出力するETLやELTといった処理を指します。
エラーハンドリングとリトライ: 処理が失敗した場合の再試行や通知、ロールバックの仕組みを用意します。
監視とログ: 実行状況を追跡し、問題を早く発見するためのログとダッシュボードが重要です。

実務での使い方とポイント

実務でバッチ連携を設計するときの基本的な考え方は以下のとおりです。

目的の明確化：何を、いつ、どのくらいの頻度で連携するのかを決めます。

データ品質の確保：欠損値や重複を防ぐための検証、データ量の制御を行います。

失敗時の対応：リトライ回数、通知先、手動介入の手順を決めます。

運用の自動化：監視アラートの設定、定期的なメンテナンスの自動化を進めます。

簡単な実例

例として、日次で売上データを販売管理システムから会計システムへ連携するケースを考えます。

1日の終わりに、バッチジョブが起動します。まず販売データを出力フォーマットに変換し、重複や不整合を検証します。検証を通過したデータを会計システムへ送信し、正常に取り込みが完了したら完了ログを残します。もしエラーが発生したら通知を送り、最大3回までリトライします。全体の実行時間はおおよそ30分程度を想定します。

よくある課題と対策

データのタイムスタンプのずれ、処理負荷のピーク、連携先の仕様変更などが課題として挙がります。対策としては、ディレクトリ構造の標準化、バッチの分割実行、仕様変更時の事前テスト、適切なリトライ間隔などが挙げられます。

導入の手順サマリー

導入時の手順は、以下のように順序立てて進めましょう。

<th>手順

説明
1. 要件定義	連携するデータと頻度を決定します。
2. 設計	ETLの処理フロー、バッチスケジュール、エラーハンドリングを設計します。
3. 実装	ジョブスケジューラとデータ変換処理を実装します。
4. テスト	小さなデータで動作検証、エッジケースを確認します。
5. 運用開始	監視とログを有効化し、初期運用をモニタします。

バッチ連携とAPI連携の違い

バッチ連携とAPI連携はどちらもデータをやり取りしますが、目的と特性が異なります。API連携はリアルタイム性が高く、少量のデータを頻繁に送るのが得意です。一方、バッチ連携は大きなデータをまとめて処理するのに向いています。必要なときにだけ実行することで、システム負荷を均等化できます。

バッチ連携の同意語

バッチ連携: 複数のシステム間で、定期的にバッチ処理を実行してデータを交換・同期させる連携の総称。夜間や定時運用で使われることが多い。
批処理連携: バッチ処理と同義の表現。大量データを一括で処理して他システムへ取り込み・出力する連携。
バッチ処理連携: バッチ処理を主軸に、データをまとめて他システムと連携・共有する仕組み。
バッチ統合: 複数のバッチ処理・データ転送を一つの統合されたワークフローとして結ぶ考え方。
批処理統合: 批処理を中心に、関連システムの処理を統合して連携を最適化する設計。
夜間バッチ連携: 主に夜間に走るバッチ処理を介してデータ連携を実施する運用形態。
夜間バッチ処理連携: 夜間に実行されるバッチ処理を核に、データを他システムと交換する仕組み。
定時バッチ連携: 決まった時刻に実行されるバッチ処理を軸として行うデータ連携。
定期バッチ連携: 定期的なスケジュールで実行されるバッチ処理を使うデータ連携の形。
一括データ連携: 大量データを一括で転送・同期する連携パターン。リアルタイム性より効率を重視。
一括処理連携: データを一括で処理して他システムと連携する仕組み。
バッチデータ連携: バッチ処理を介してデータを集約・移動・同期する連携形態。
バッチジョブ連携: バッチジョブを起点に、複数システム間でデータや処理の連携を行う構成。
バッチ処理統合: 全体のバッチ処理ワークフローを一つの流れとして統合する設計思想。
定時連携: 定時に実行される処理を軸にしたデータ・機能の連携全般。バッチ連携の一種として使われることが多い。
スケジュール連携: ジョブのスケジュール管理を通じ、処理とデータ連携のタイミングを調整する仕組み。

バッチ連携の対義語・反対語

リアルタイム連携: バッチ連携の対義語として、データを発生と同時に他のシステムへ連携・同期する方式。遅延を極力減らし、即時性を重視します。
リアルタイム処理: データを受信してすぐ処理する処理方式。バッチのように一定時間ごとにまとめて処理するのではなく、即時対応を前提に動作します。
ストリーム連携: データを連続的に流して連携する方式。定期的なまとめ処理であるバッチ連携に対して、データが途切れず連携されます。
ストリーム処理: ストリームデータを連続して処理する処理形態。バッチ処理の待ち時間をなくし、継続的な処理を実現します。
イベント駆動連携: イベントが発生したときに連携を実行する方式。定期実行のバッチと異なり、トリガーに基づく即時連携を促します。
イベントドリブン連携: イベント発生をトリガーとして連携を実行する設計思想。リアルタイム性と柔軟性を組み合わせた連携スタイルです。
増分連携: 差分データだけを連携・同期する方式。全量を再送するバッチと比べ、通信量と処理コストを抑えられます。
即時連携: 発生直後に連携を実行する運用。リアルタイム性を強調する表現で、遅延を極力なくします。
逐次連携: データを1件ずつ順次連携していく方式。バッチの一括処理とは異なり、逐次的・段階的な処理を前提とします。
オンライン連携: 常時オンライン環境でデータを連携・同期する方式。オフラインのバッチ処理と対比され、常時接続を前提とします。
オンライン処理: オンライン環境でデータを処理する形。バッチ処理のオフライン・定期処理に対する対比として用いられます。

バッチ連携の共起語

バッチ処理: 大量のデータを一定時間にまとめて処理する方式。バッチ連携ではデータをバッチ単位で取り込み、他システムへ渡します。
バッチ連携: 複数のシステム間でデータをバッチ形式でやり取りする統合手法。
ジョブスケジューラ: 決められた時刻や間隔でバッチ処理を自動実行する仕組み。
スケジューラ: ジョブ実行のタイムテーブルを管理する機能の総称です。
データ連携: 異なるシステム間でデータを共有・同期すること。
ETL: データを抽出し、変換して、別の場所にロードするデータ統合の基本手順。
ELT: データを抽出して先にロードし、その後変換するデータ統合の手法。
データパイプライン: データの取得・変換・転送を連続して行う処理の流れ。
API連携: APIを使ってデータを取り込み・送信する連携方法。
ファイル連携: CSV/Excel/テキストファイルなどを介してデータを渡す連携手法。
データベース連携: データベースを介してデータの取得・更新・参照を行う連携。
ETLツール: データ統合を支援するツール群。例：Talend、Informatica、Apache NiFi、Matillion。
ワークフロー: 一連の処理手順を順次実行する仕組み。
オーケストレーション: 複数の処理を統括して順序・条件を管理する機能。
ログ: 処理結果やエラーを記録する記録データ。
監視: バッチ処理の状態を監視し、異常を検知・通知する活動。
通知: 完了・失敗をメールやSlackなどで知らせる機能。
エラーハンドリング: 処理の失敗時に再試行や代替処理を行い、データ整合性を保つ対応。
リトライ: エラー時に処理を再試行する仕組み。
依存関係: あるジョブが他のジョブの完了を待つ設定。
並列処理: 複数の処理を同時実行して処理時間を短縮する技術。
実行時間帯: 業務影響を避けるための実行時間を設定すること。
データ品質: データの正確性・完全性・一貫性を確保する管理。
セキュリティ: データの機密性、認証、権限管理を確保する対策。
バックアップ: データの冗長性を確保し、復旧を容易にする保全策。
監査証跡: データ処理の履歴を後から確認できるように残す記録。
キュー/メッセージング: 非同期連携や処理の順序制御に使われるデータ入出力の仕組み。

バッチ連携の関連用語

バッチ連携: 複数のシステム間で、決められた周期や窓時間にデータを集約・転送・更新する一連の処理を自動化する仕組み。夜間に実行されることが多い。
バッチ処理: 大量のデータを一括で処理する手法。リアルタイム性は低いが、処理量をまとめて効率よく行える。
ETL: Extract（抽出）→ Transform（変換）→ Load（ロード）の順でデータを取り出し、整形・統合して格納する手法。
ELT: Extract → Load → Transform の順で、まずデータを格納してから変換する手法。クラウドのデータウェアハウスでよく使われる。
データ統合: 異なるデータソースを統合し、分析や運用に使えるようにするプロセス全般。
データ連携: 異システム間でデータをやり取りして、業務プロセスをつなぐこと。
ワークフロー: 一連の処理を定義・自動化して、順序立てて実行する仕組み。
オーケストレーション: 複数ジョブの実行順序・依存関係を管理し、全体の処理を統括すること。
ジョブスケジューリング: ジョブをいつ、どの順番で実行するかを設定・管理する機能。
Cron: 時間ベースでジョブを自動実行するスケジューラ。日次・時次など規則を設定できる。
データ品質: 取り込むデータが正確で、欠損や不整合が少ない状態を保つ取り組み。
データ検証: データの正確性・完全性を確認する検証作業。
エラーハンドリング: 処理中のエラーを検知・対処・記録する仕組み。
リトライ: エラー時に自動で再実行する機構。処理の安定性を高める。
監視: バッチ処理の進捗や結果を監視・記録して異常を早期に発見すること。
アラート: 閾値やイベント発生時に通知を送る機能。運用を支える。
ログ: 処理の実行履歴を記録するデータ。トラブル時の原因追跡に使う。
監査ログ: 誰が何をいつ実行したかを記録する法的・規制対応のログ。
データウェアハウス: 分析向けに整理・最適化された大容量データの格納庫。
データレイク: 構造化・非構造化を問わず大量データを生の状態で格納するデータ基盤。
差分同期: 前回以降の差分だけを取り込む手法。通信量を抑える。
完全同期: 全データを毎回同期して整合性を保つ手法。
アーカイブ: 古いデータを長期保存するために別保管へ移す処理。
バッチ窓: 処理に適した時間帯の窓。通常は夜間や休日を指す。
並列処理: 複数のジョブを同時に実行して処理時間を短縮する技術。
変換処理: 取り込んだデータを業務に適した形式へ変換する作業。
ミドルウェア: データ連携やジョブ管理を支援する中間ソフトウェア。
データベース連携: DBとデータ連携を行い、データの取り込み・更新を行う。
API連携: APIを介してデータを交換する連携手法。
データ品質管理: データ品質を維持するための方針と実践の総称。
パイプライン: データの取り出し・変換・ロードの連続する流れ。
依存関係: ジョブ間の実行順序や条件のこと。前の処理が完了していないと次へ進めない。