現代のビジネスには、カメラ、センサー、POS、在庫管理システムなど、多様なデータが存在しています。しかし実際には、これらが “つながっていない” ために十分に活用されていないケースが多くあります。

データがあるだけでは価値にならない。
それを “連携させて活かす仕組み” が必要。

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この課題を根本的に解決するのが、 データオーケストレーション（Data Orchestration）です。

データオーケストレーションとは何か

データオーケストレーションは、

複数のデータやシステムをまとめて動かし、
自動的に最適な順序・タイミングで処理する仕組み

のことです。

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イメージはとてもシンプルで、“データの交響楽団の指揮者”のような役割を果たします。

• センサーが温度を送信
• カメラが映像を記録
• AIが判定
• 業務アプリへ通知
• データベースに保存

といった複数の処理を、指揮者のように 一つのワークフローとしてコントロールします。

なぜ今「指揮者」が必要なのか？

企業はすでに以下のような多様なデータソースを持っています。

• 倉庫のIoTセンサー（温度・振動・開閉など）
• 店舗の監視カメラ（ONVIF対応）
• POSや基幹システムの売上データ
• 外部物流サービスの情報

これらは個別では価値がありますが、“連携されることで初めて”次のような価値が生まれます。

• 異常検知 → カメラ録画 → 担当者へ通知
• 混雑検知 → AI分析 → レジ増員アラート
• 振動異常 → AI判定 → メンテナンスチケット発行
• 入室情報 → 在室データ → 空調の自動制御

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つまりデータオーケストレーションは、

「点」のデータを「線」にし、
業務を自動で動かす “戦力” に変える仕組み

と言えます。

データオーケストレーションの4つの基本機能

データオーケストレーションは、単なる“自動化ツール”ではありません。企業のあらゆるデータフローを整理し、整え、正しく動かすための「司令塔」として機能します。
ここでは、その司令塔が担う4つの基本機能を分かりやすく解説します。

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【１】ワークフローの自動化――バラバラの作業を「ひとつの流れ」にまとめ、自動で動かす

企業の業務プロセスは、複数のシステムや人の手をまたいで行われることが多く、手作業が混在しがちです。これらを1つの連続した流れ（ワークフロー） として統合し、自動化するのがこの機能です。

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ポイント

• 手作業を排除し、ヒューマンエラーを防ぐ
• “イベント → 処理 → 通知 → 記録”といった一連の流れを自動化
• 現場に近い担当者でも運用できるのがノーコードの強み

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具体例：冷蔵トラックの温度異常

• 温度センサーが閾値を超えたことを検知（MQTT）
• カメラがその瞬間を自動で録画（ONVIF）
• ドライバーへスマホにアラート通知
• 映像・ログをコンプライアンスDBへ保存

この一連の流れをノーコードで組めるため、業務改善のスピードが劇的に上がります。

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【２】依存関係の管理――「順番と前提条件」を自動で調整し、間違った処理を防ぐ

ビジネスプロセスには「Aが終わらないとBができない」という依存関係が必ず存在します。データオーケストレーションは、これらの順序の制御・確認を自動 で行います。

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ポイント

• 未完了の処理を前提に次の処理を動かす“事故”を防止
• データの正確性・整合性が向上
• システム間でのタイミングのズレを吸収

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具体例：店舗の人流× 売上分析

• 入店・退店データ（人流）がすべて取得できたことを確認
• その後、POSデータと突合
• 完了して初めて売上転換率の分析を実行

このように、“どの処理を先に何を後に”を自動で判断してくれるため、業務が安定し、分析結果の信頼性も高まります。

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【3】エラーハンドリング（異常時の対応）――問題が起きても止まらない、“強い”ワークフローを作る

現場では、ネットワーク障害・サーバ負荷・外部APIの不具合など、さまざまなトラブルが発生します。データオーケストレーションは、こうしたトラブルが起きても、自動復旧し、必要に応じて担当者へ通知する仕組みを提供します。

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ポイント

• 障害時の一時退避・再試行を自動処理
• 影響範囲を最小化
• ログを残すことで原因の追跡も容易に

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具体例：クラウドアップロードの失敗時

• ネットワークが不安定でクラウドに送れない→ ローカルへ一時保存
• 数分おきに自動で再試行
• 3回以上失敗→ Slack/メールで管理者へ通知

これにより、止まらない業務システムを実現できます。

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【４】システム統合（Integration）――異なるシステムを「つないで」「まとめて」「動かす」

企業には、SaaS、データベース、基幹システム、センサー、カメラなど多様な仕組みが並列に存在しています。データオーケストレーションは、これらをAPIやプロトコル（MQTT・ONVIFなど）で接続し、連動して動かすための中核となる機能です。

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ポイント

• 部門やシステムごとの“データの壁”を越えて統合
• 既存システムを活かしつつDXを加速
• 全体最適のオペレーションが可能に

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具体例：統合業務ビューの作成

• Salesforce：売上
• 在庫DB：残量
• カメラ映像：売場状況
• IoT：人流データ

これらをAPIで統合し、「今、現場で何が起きているか」を1画面で把握できるようになります。

4機能がそろうと、企業は“自動で動く組織”に変わる

これらの機能が融合することで、

• 手作業依存が減る
• 判断が早くなる
• 現場のムダが消える
• 品質が安定する
• トラブルへの強さが増す

といった効果が生まれます。
つまり、「データを集める企業」から「データが自動で動く企業」へ変革できるのです。

オーケストレーション vs パイプライン vs ETL

――3つの違いを一度で理解する

データ関連の用語は似ていて混乱しがちですが、役割は明確に異なります。

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つまり データオーケストレーションは、パイプラインやETLを含む複数の処理をまとめて動かす「上位レイヤー」にあたります。　データの流れ全体を「正しい順番で」「途切れずに」「自動的に」動かす役割を担います。

なぜ今、企業に必要なのか？

現在の企業環境は、大きく変わりつつあります。

• ‍IoTの普及により、現場で発生するデータ量が爆発的に増加
• AI活用の広がりによって、データ同士を連携させる重要性が急上昇
• 現場オペレーションの高度化で、リアルタイム処理が求められる
• 深刻な人手不足で、手作業からの脱却が急務

こうした背景から、従来のように「人がつなぐ」「人が判断する」やり方では追いつかなくなっています。

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そのため今は、

“誰でも、すぐに、自動化フローを作れる”ノーコードの仕組み

が強く求められているのです。

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データオーケストレーションとノーコードを組み合わせることで、企業はデータの処理・連携・アクションを現場主導で自動化 できるようになり、生産性とスピードを大幅に引き上げることができます。

Gravioなら、この4機能を“ノーコードで”実現できる

Gravioは、データオーケストレーションに必要な4つの機能をすべてノーコード で扱えるプラットフォームです。
センサー・カメラ・AI・業務システムを簡単につなぎ、現場で使える自動化フローを素早く構築できます。

Gravioの特長

1. 幅広い標準プロトコルに対応
   MQTT・ONVIF・REST API・Webhook をノーコードで扱えるため、既存機器を活かしたスピーディな導入が可能です。‍
2. エッジ処理で高速・安定
   映像AIやVLM/VQAなどをクラウドに頼らずローカルで実行。ネットワークが不安定な現場でも低遅延・高信頼で動作します。‍
3. セキュアな運用
   証明書認証、IP制御、ローカル解析により、映像や機密データの外部流出リスクを抑えます。
4. ‍多拠点展開が容易
   作ったフローをテンプレ化し、他拠点にコピーするだけ。管理画面から全国拠点をまとめて管理できます。‍
5. “現場主導” のDXを実現
   直感的なノーコードUIにより、現場担当者が自らフローを改善でき、運用スピードが向上します。‍
6. AIとIoTをひとつのフローで統合
   VLM・画像認識AI・センサー・カメラを組み合わせ、判定→ 通知 → 記録 までを1つの自動化フローにまとめられます。

最後に：データを「戦力」に変える準備はできていますか？

センサー、カメラ、AI、業務システム。これらをつなぎ、リアルタイムで動く自動化を実現するためには、データオーケストレーションが欠かせません。Gravioは、その中心となる「データの指揮者」として企業のAI・IoT活用を加速し、現場の負荷を大きく減らし、業務の質とスピードを両立させます。貴社の現場でも、どこからオーケストレーションを始められるか。まずは一つ、身近な業務プロセスから見直してみてはいかがでしょうか。

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原文の出典

※本記事はAsteria Technology Pte. Ltd.によるWEB記事を日本語へ翻訳し、国内向けに再構成したものです。

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