【必見】Airtableのデメリットとは。他のシステムに移行する時のすすめ

「スプレッドシートの進化版」として手軽に使えるAirtable。

中小企業を中心に多くの企業で利用されていますが、事業成長に伴いデータ量が膨大になると、その処理速度の遅延や管理の煩雑さに課題を感じ始める企業も少なくありません。年間数百万レコードを超える大規模データ時代において、Airtableからの脱却は喫緊の課題です。

本記事では、とある企業の事例を交えつつ、データ処理の高速化、コスト最適化、将来の拡張性を実現するシステム移行戦略を解説します。

【事例】とある会社が直面したAirtableの2つのデメリット

株式会社A様は、高品質な水産物の輸出事業を急成長させている企業です。以前はAirtableを業務システムとして活用していましたが、事業拡大に伴い、以下の2つのデメリットが顕在化してきました。

デメリット１：処理速度の低下

データ量の増加に処理速度が追いつかない株式会社A様では、年間数百万〜数千万レコード規模のデータが蓄積されています。Airtableは、元々スプレッドシートのような手軽さが魅力のツールですが、データ量が膨大になるにつれて処理速度が著しく低下してきました。

「機能面ではAirtableでOKだがデータ量が多いので動きが遅いところがある。」「数秒は待つイメージ。」といった現場担当者の声が寄せられています。特に、魚種別や漁業者別など、特定の条件でデータを絞り込んで検索・表示する際に時間がかかり、業務効率を悪化させていました。

「あっても1000~2000レコードに読み込みに時間がかかるというのは使いにくいかも」「1000件ごとのページングだといいが50ずつとかだと厳しいか。」このように、大量のデータを扱う業務において、Airtableの処理速度の遅さは深刻な課題となっていたのです。

現場担当者的にもストレス

現場担当者のストレスと業務効率の悪化処理速度の遅延は、日々の業務でAirtableを利用する現場担当者に大きなストレスを与えていました。

「Excelのような形で作業できるのが簡単という利点はあるので、データ量が多いので管理が煩雑になると不便なので、現場側には負担がかかってより入力が簡単にできると嬉しい。」上記のように、現場からは「より入力が簡単にできるシステム」を求める声が上がっており、Airtableのレスポンスの悪さが、業務効率の低下を招いていることが伺えます。

デメリット２：データ管理の煩雑さ

データ量の増大で管理が煩雑に事業の成長に伴い、株式会社A様が管理するデータ量は増え続けています。Airtableは、シンプルなデータ管理には向いていますが、大規模なデータを効率的に管理するには機能が不足していました。データ量の増大によってAirtableでの管理が限界に近づいている状況でした。

現場での入力・作業が煩雑にデータ量が増えるほど、Airtableでのデータ入力や編集作業も煩雑になります。現場からは「Excelのような使いやすさ」を求める声がある一方で、データ量が増えたことによるAirtableの操作性の悪化も感じられていました。

以上が、水産業界に置き換えた株式会社A様がAirtableで直面した2つのデメリットの詳細です。

Airtableからの移行先候補

Airtableからの移行を検討するにあたり、有力な3つの移行先候補が考えられます。

それぞれの特徴、メリット・デメリット、そしてどのような企業におすすめかを解説します。

選択肢１：AppSheet (Google Workspace連携)

AppSheetは、Google Workspaceと連携可能なノーコード開発ツールです。Airtableと同様に、スプレッドシートのような直感的な操作性が特徴で、比較的簡単に業務アプリを作成できます。

• メリット
  • Airtableに近い操作性: 現場担当者にとって馴染みやすいUI/UX
  • Google Workspace連携: 既にGoogle Workspaceを利用している企業であれば、既存環境との連携が容易
  • 比較的容易な開発: ノーコードで開発できるため、専門的な知識がなくてもアプリが作れる
• デメリット
  • 大規模データ処理には限界: Airtableと同様に、数百万〜数千万レコード規模のデータ処理には限界がある
  • 高度なカスタマイズは不向き: 標準機能の範囲内でのアプリ開発が中心となるため、複雑な業務ロジックや高度なカスタマイズには対応しきれない可能性も
  • オフライン環境での利用に制約: 基本的にはオンラインでの利用を前提
• どんな企業におすすめか
  • 比較的小規模なデータ量: 現時点でのデータ量が比較的少なく、将来的なデータ増加も緩やかな企業
  • 手軽なシステム移行を求める企業: Airtableからの移行に手間やコストをかけたくない、手軽にシステムを移行したい企業
  • Google Workspaceを既に利用している企業: 既存のGoogle Workspace環境を有効活用したい企業

選択肢２：Bubble (カスタマイズ性重視)

Bubbleは、ノーコードで高度なWebアプリケーションを開発できるプラットフォームです。ドラッグ＆ドロップ操作でUIを自由にデザインでき、複雑な業務ロジックもノーコードで実装可能です。

• メリット
  • 高いカスタマイズ性: UI/UX、機能、業務フローなど、自社の業務に合わせて自由にシステムを構築可能
  • 大規模データ処理に対応可能: 適切な設計と構成を行うことで、数百万〜数千万レコード規模のデータ処理にも対応OK
  • 柔軟な拡張性: 事業拡大や業務の変化に合わせて、システムを柔軟に拡張・変更できる
• デメリット
  • AppSheetより開発難易度は高い: AppSheetに比べると、開発の自由度が高い分、学習コストや開発期間が長くなる傾向
  • コストは構成次第: システムの規模や機能によっては、AppSheetよりもランニングコストが高くなる可能性
• どんな企業におすすめか
  • 独自の業務フローに合わせたシステム構築を求める企業: 標準的なシステムでは業務に合わない、自社独自の業務フローに最適化されたシステムを構築したい企業
  • 柔軟性と拡張性を重視する企業: 将来的な事業拡大や業務の変化を見据え、システムを柔軟に拡張・変更できることを重視する企業
  • ある程度の開発リソースを確保できる企業: Bubbleの学習コストや開発期間を考慮し、社内に開発担当者を配置できる、または外部の開発パートナーと連携できる企業

選択肢３：クラウド (AWS, GCP, Azure)

AWS (Amazon Web Services)、GCP (Google Cloud Platform)、Azure (Microsoft Azure) は、世界を代表するクラウドプラットフォームです。 サーバー、データベース、ストレージなど、システム構築に必要なインフラをクラウド上で利用できます。

• メリット
  • 圧倒的なスケーラビリティ: 数百万〜数千万レコード規模のデータはもちろん、将来的なデータ量の増加にも柔軟に対応可能
  • 高速処理: 高性能なデータベースやサーバーを利用することで、高速なデータ処理、検索、分析を実現可能
  • 堅牢なセキュリティ: 高度なセキュリティ対策が施されており、機密性の高いデータを安全に管理できる
  • コスト最適化: 利用状況に応じてリソースを自動的に調整するオートスケーリング機能などにより、コストを最適化できる
  • 高度なデータ分析基盤: データウェアハウス、データレイク、機械学習など、高度なデータ分析に必要なサービスが豊富
• デメリット
  • 構築に専門知識が必要: クラウド環境の構築、運用には、専門的な知識やスキルが必要
  • 初期費用がかかる場合がある: システムの規模や構成によっては、初期費用やランニングコストが高くなる場合がある
  • 運用体制の構築が必要: システムの安定稼働を維持するために、適切な運用体制を構築する必要がある
• どんな企業におすすめか
  • 大規模データ、将来的な事業拡大を見据える企業: 現時点でデータ量が膨大、または将来的にデータ量が大幅に増加する見込みのある企業
  • 高い信頼性と安定稼働を求める企業: 業務システムに高い信頼性、安定稼働、セキュリティを求める企業
  • データドリブン経営を推進したい企業: 高度なデータ分析基盤を構築し、データに基づいた意思決定を行いたい企業
  • システム開発・運用に十分な予算と体制を確保できる企業: クラウド環境の構築、運用には、ある程度の予算と専門人材が必要となるため、それらを確保できる企業

以上が、Airtableからの移行先候補、3つの選択肢の詳細です。

各選択肢のメリット・デメリットを比較検討し、株式会社A様の事業規模、データ量、予算、体制、そして将来の展望に合わせて最適な移行先を選択することが重要です。

クラウド移行、3つの構成案を徹底比較 (AWS vs GCP vs Azure)

クラウド移行を選択した場合、AWS、GCP、Azureの3つの主要なクラウドプラットフォームが候補となります。それぞれの構成案を、費用、性能、運用性などの観点から徹底的に比較します。

項目/観点	AWS構成案	GCP構成案	Azure構成案
主なサービス構成例	Aurora (RDB), S3, ECS/EKS, CloudFront, Lambda等	Cloud SQL, BigQuery, Cloud Run/Functions, GCS	Azure SQL, Azure Synapse, App Service/Functions, Azure Storage
初期構築難易度	比較的オーソドックス (AWSは最も利用者が多く、情報豊富)	GCPはシンプルなUIとサービス統合が進んでおり、比較的スムーズ	AzureもPaaSが充実し、MS系エコシステムとの親和性高い
5年間のランニングコストイメージ (※1)	中程度: 約数千万円程度 (データ量増に応じてスケール)	中〜やや低め: BigQueryオンデマンド課金で柔軟、閑散期コスト低減可	中程度: SynapseやSQLプランで柔軟拡張、類似水準
月次のランニングコストイメージ (※1)	ピーク期: 数十万円~100万円超 閑散期: 数十万円未満も可能	ピーク期: BigQueryクエリ増加で数十万円~ 閑散期: 数万円~数十万円程度	ピーク期: SynapseやSQLスケールで数十万円~ 閑散期: 数万円~数十万円程度
コスト最適化オプション	リザーブドインスタンス、スポット利用、オートスケール	サーバーレス (Cloud Run)、BigQueryオンデマンド課金、スケール自動化	App Serviceスケールアウト、Functionsイベント課金、Synapseオンデマンド
安定稼働性 (可用性・冗長性)	非常に高い: AWSは可用性ゾーン充実、マルチAZ構成容易	非常に高い: GCPもマルチリージョン、整合性高く運用可能	非常に高い: AzureもマルチAZ、冗長化オプション標準提供
パフォーマンス (高速検索・表示)	Aurora高速RDB+S3でアーカイブ。インデックス最適化容易	Cloud SQL+ BigQueryで分業。BigQueryによる高速参照強み	Azure SQL+Synapseでトランザクションと分析分離、高パフォーマンス実現
サービスの成熟度・エコシステム	AWSは最も成熟、豊富なサービス群・実績多数	GCPはデータ分析特化サービス (BigQuery)に強み	AzureはMicrosoft系環境との統合に強く、Office365等と親和性高
開発効率 (高速開発性)	豊富なサードパーティツール、CI/CD整備済、社内テンプレート適用可	シンプルAPI・CLI、Cloud BuildでCI/CD容易、テンプレート適用	Azure DevOpsやGitHub Actions連携でCI/CD、MS系エコシステム活用可能
将来拡張性 (品種追加や業務フロー変更)	コンテナ・マイクロサービス化で拡張容易	サーバーレス・スケーラブルDBで段階拡張簡単	PaaS主体で設定変更主体の拡張が可能、SynapseでBI拡張性あり
内部統制・セキュリティ	IAM・VPC・WAFなど標準的で強力	IAM・VPC Service Controls、Security Command Centerで強化	Azure AD、RBAC、Key Vaultなどでセキュリティ・ガバナンス強化
サポート・パートナー状況	AWSパートナー豊富、ドキュメント充実	GCPパートナー増加中、サポートも拡充	Azureは国内外でMSパートナー豊富、サポート体制充実
総合評価 (あくまで参考)	バランス良く、最も利用者が多い環境	データ分析特化で柔軟コスト最適化しやすい	MS環境との統合が必要なら優位性、PaaS活用で開発効率も高

(※1) コストはあくまでも概略イメージで、構成・利用量・アクセスパターンで大幅に変動します。

各構成案のポイント

• AWS構成案 : 実績と安定性で選ぶならAWS。幅広いサービスと豊富な情報量で、安心してシステム構築を進められます。コスト最適化オプションも充実しており、運用コストを抑えたい企業にもおすすめです。
• GCP構成案 : データ分析基盤を重視するならGCP。BigQueryによる高速なデータ分析は、水揚げ量予測、需要予測、マーケティング戦略などに役立ちます。サーバーレス構成によるコスト効率も魅力です。
• Azure構成案 : Microsoft製品との連携を重視するならAzure。Office 365など既存のMicrosoft環境との親和性が高く、スムーズな連携が期待できます。PaaSを活用することで、開発効率と運用効率を両立できます。

データ量が多く、将来的な事業拡大も考慮するならAzure

事業規模、大量のデータ、そして将来的な事業拡大を見据えるなら、Azure構成案が有力な選択肢となります。

• 大規模データ処理: Azure Synapse Analyticsを活用することで、数百万〜数千万レコード規模のデータも高速に処理できる
• 安定稼働: Azure SQL Databaseの高い安定稼働性により、24時間365日の安定運用が可能
• 将来拡張性: PaaS主体で構成することで、事業拡大やデータ量の増加に合わせて柔軟にシステムを拡張できる
• コスト最適化: オートスケール機能やサーバーレスサービスを活用することで、運用コストを最適化kな王
• Microsoftエコシステムとの親和性: すでにOffice 365などのMicrosoft製品を利用している場合、Azureとの連携により更なる効率化が期待できる

もちろん、AWS、GCPもそれぞれ優れたクラウドプラットフォームであり、要件や優先順位によっては最適な選択肢となる可能性も十分にあります。

最終的なクラウド基盤の選定は、各構成案の詳細なコスト試算、技術的な実現可能性、そして社内体制などを総合的に勘案して決定することをおすすめします。

Azure移行で得られる4つのメリット

AirtableからAzureへ移行することで、以下の4つの重要なメリットが得られます。

メリット１： 安定した業務運用と現場のストレス軽減

• 膨大なデータも高速処理: Azureの高い処理能力により、数百万〜数千万レコード規模のデータでも、検索、表示、集計などをストレスなく高速に処理できます。
• レスポンス遅延を解消: これまでAirtableで課題となっていたレスポンス遅延を解消し、現場担当者の待ち時間を大幅に削減します。
• 日々の業務がスムーズに: データ入力、データ確認、レポート作成などの日常業務が劇的にスムーズになり、業務効率を大幅に向上させることができます。
• 現場担当者のストレス軽減: システムへの不満が解消されることで、現場担当者のストレスを軽減し、モチベーション向上にもつながります。

メリット２： 運用コストの最適化と短期導入の両立

• クラウドのメリットを最大限に活用: Azureのオートスケール機能により、繁忙期には必要なリソースを自動的に増やし、閑散期にはリソースを自動的に減らすことで、常に最適なリソース配分を実現し、無駄なコストを削減します。
• 短期開発と早期効果: ファンリピートの高速開発基盤とMVP開発により、8月の繁忙期に間に合う短期導入を実現。早期にシステム導入効果を実感し、業務効率を早期に改善できます。
• 長期的なコストメリット: オンプレミス環境のようなサーバー購入・運用コストを削減。従量課金制により使った分だけの支払いで済み、長期的なコストメリットを享受できます。
• BigQueryのオンデマンド課金: データ分析基盤BigQueryのオンデマンド課金を活用し、閑散期のコストを抑制しつつ、必要な時に高度なデータ分析を実行できます。

メリット３： 将来の事業拡張に柔軟に対応

• 事業拡大に合わせたシステム拡張: Azureの高い拡張性により、将来的な事業拡大やデータ量の増加にも柔軟に対応できます。
• システム改修も容易: PaaSを主体としたシステム構成のため、機能追加や変更、システム改修などもスピーディーかつ容易に行えます。
• 新たなビジネスチャンス: データ分析基盤を活用し、データに基づいた水産業界の新たなビジネスチャンスを掴むことができます。
• 変化に強いシステム: 外部環境の変化にも柔軟に対応できる、変化に強いシステムを構築できます。

メリット４： 事業部からの多様な要望にきめ細かく対応

• 柔軟なカスタマイズ性: AzureとBubbleの組み合わせにより、事業部からの多様な要望にも柔軟に対応できる高度なカスタマイズ性を実現します。
• きめ細やかな機能追加: 段階的な機能拡張に対応し、事業部の要望や業務の変化に合わせて、きめ細やかに機能を追加していくことができます。
• 現場部門との連携強化: システム開発を通じて、IT部門と現場部門の連携を強化し、現場に最適化されたシステムを構築できます。
• 現場満足度向上: 現場のニーズに合致したシステムは、現場担当者の満足度を向上させ、システムへの愛着を育み、積極的なシステム活用を促進します。

以上が、4つに厳選したAzure移行のメリットです。

まとめ

Airtableは優れたツールですが、データ量が膨大になると、その限界が見えてきます。今回のAzureへのクラウド移行は、処理速度の遅延やデータ管理の煩雑さといった喫緊の課題を解決するだけでなく、コスト最適化、将来の拡張性、事業部からの多様な要望への対応といった、未来への成長を見据えた戦略的な投資です。

Azureの高い性能とファンリピートの技術力で、システム移行を成功させ、データドリブンな水産業経営を力強く推進していくことを期待しています。