TROCCOの機能・料金・他社ツールとの違いを徹底解説【2025年最新】

多くの企業では「データソースの散在」「手動による集計工数」「データエンジニアの不足」という3つの壁に阻まれ、データドリブンな経営が実現できていません。特に、多様な国産SaaSを利用する日本の企業にとって、これらを網羅的に連携させることは大きな課題です。
本記事では、この課題を解決するために開発された日本発のデータエンジニアリングSaaS、「TROCCO」（トロッコ）を徹底解説します。「TROCCO」は、ノーコード/ローコードでETL/ELTプロセスを自動化し、データエンジニアの工数を劇的に削減します。豊富なコネクタや手厚い日本語サポートといった強み、そして日本電子や星野リゾートなどの導入事例を徹底解説します。

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「TROCCO」以外のETLツールも比較したい方は以下の記事をご覧ください。

1. データ活用の「壁」を突破する日本発のETLツールTROCCO

現代のビジネスにおいて、データ活用が企業の成長を左右することは明白ですが、多くの企業ではデータの収集、加工、管理の段階で大きな課題に直面し、その後の分析や意思決定につなげられていないのが実情です。こうした「データ活用の壁」を打破するために、日本発のデータエンジニアリングSaaSである「TROCCO」が注目を集めています。

ETLツールはどんな時に必要？データ分析基盤構築における3つの課題

企業のIT担当者や意思決定者の方々がデータ活用を進める上で、特に解決を求められている課題は主に次の3点に集約されます。

①データソースの散在とサイロ化

マーケティング、営業、会計、人事など、部門ごとに利用するSaaS（Software as a Service）やデータベース（DB）が異なり、データがバラバラに管理されてしまっています。これにより、全社横断的なデータ分析を行うために、担当者が都度手作業でデータを集め、統合する手間が発生しています。

②データ集計・加工の工数増大と属人化

散在したデータを集め、分析に適した形に整形（加工）する作業は、非常に時間と手間がかかり、データエンジニアと呼ばれる専門職の工数を圧迫します。さらに、その作業が特定の担当者に依存（属人化）してしまうと、異動や退職が発生した際にデータ活用のプロセス自体が停止してしまうリスクを抱えます。

③データエンジニア不足による内製化の困難

データ基盤の構築や運用には、高度な技術スキルを持つデータエンジニアが必要です。しかし、日本ではそうした専門人材の確保が極めて難しく、外部のベンダーに頼らざるを得ない状況が続いています。これにより、基盤構築・運用コストが増大し、内製でのデータ活用が進まない大きな要因となっています。

次の表は、多くの企業でデータ連携・活用の自動化が求められる背景にある、手動運用と自動化のコスト比較（イメージ）を示しています。

「TROCCO」の機能を詳しく知りたい方は以下の「資料ダウンロード」ボタンから↓

データエンジニアリングを民主化！TROCCOの役割

「TROCCO」は「データエンジニアリングの民主化」を担うプラットフォームとして機能します。これは、データエンジニアリングという専門性の高い作業を、ノーコードやローコードで実行可能な形にすることで、より多くのビジネスユーザーやIT担当者がデータ活用に携われるようにするという考え方です。
「TROCCO」の主要な機能は以下の通りです。

• ETL（抽出・変換・書き出し/ ELT機能の自動化：散在する各種SaaSやDBからデータを抽出し（Extract）、データウェアハウス（DWH）へ転送・格納（Load）し、DWH内で分析しやすい形に変換（Transform）する一連の流れを、GUI（グラフィカルユーザーインターフェース）操作で簡単に設定・自動実行できます。
• データマートの作成とワークフロー管理：データ分析に必要な前処理（データマートの生成）を効率化し、データ転送から加工、分析までの一連の流れをジョブとして管理・自動化します。

これにより、専門的な知識を持たない担当者でも、データ活用の基盤を短期間で、低コストで、属人化のリスクなく構築・運用できるようになるのです。

2. TROCCOとは？3つの機能でデータエンジニアリングを自動化

「TROCCO」は、株式会社「primeNumber」が提供する、データ分析基盤の構築・運用を支援するフルマネージドのデータエンジニアリングSaaSです。データ活用に必要な「データ収集」「データ加工」「ジョブ管理」のプロセスをすべて一つのプラットフォームで完結させることを目的としており、特に日本のビジネス環境におけるデータ活用の効率化に貢献しています。
「TROCCO」の核となる機能は、次の3つのプロセスを自動化し、データエンジニアリングの工数を大幅に削減します。

①あらゆるデータを自動で統合する「ETL/データ転送」

データ活用の第一歩は、必要なデータを一箇所に集めることです。「TROCCO」が提供する「ETL（Extract, Transform, Load/データ転送」機能は、まさにこの作業をノーコードで自動化します。
ETLとは、「Extract（抽出）」、「Transform（変換）」、「Load（書き出し）」の頭文字を取った略称で、データウェアハウス（DWH）へデータを格納する際の一般的なプロセスです。「TROCCO」では、このうちE（抽出）とL（書き出し）のフェーズを特に強力にサポートします。

• Extract（抽出）：企業が利用する多様なクラウドサービス、データベース、広告媒体などからデータを抽出します。
• Load（書き出し）：抽出したデータを、SnowflakeやGoogle BigQueryなどのDWHに格納します。

この機能の最大のメリットは、専門的なプログラミングスキルを必要とせず、GUI上の簡単な設定だけで、異なるシステム間のデータ連携を確立できる点です。これにより、これまでエンジニアが手作業でAPIを叩いたり、専用のコードを書いたりしていた作業が不要になり、工数を大幅に削減できます。

②分析しやすい形へ自在に加工「データマート生成」

データをDWHに集めただけでは、分析にすぐに使えるとは限りません。例えば、部署ごとの売上データを全社横断のKPI（重要業績評価指標）として集計したり、マーケティングデータと営業データを組み合わせて顧客セグメントを作成したりする「加工・整形」の作業が必要です。これがデータマートの生成にあたります。

「ETL」だけでなく「ELT」のアプローチも可能

従来のETLプロセスでは抽出後に変換（T）を行いましたが、「TROCCO」ではDWHへデータを格納した後に変換（T）を行うELT（Extract, Load, Transform）のアプローチも採用できます。これにより、高速な処理能力を持つクラウドDWHのパワーを最大限に活用し、大規模なデータ処理を迅速に行うことが可能です。

ETLとELTの違いとは？詳しい解説は以下の記事をご覧ください。

ETLとELTの違いとは？使い分けや選定するためのポイントを徹底解説

SQLでの柔軟な変換

データマートの定義にはSQL（構造化問い合わせ言語）を使用しますが、「TROCCO」のインターフェース上で行えるため、DWHに接続する外部ツールを別途用意する必要がありません。また、一度定義したデータマートは再利用可能となり、分析に必要なデータを常に最新の状態に保てます。

この機能は、データアナリストや企画担当者が、エンジニアに頼らずに、分析要件に合わせたデータを柔軟に作成できることを意味し、データ活用のスピードを向上させます。

③複雑な処理もGUIで可視化・管理できる「ワークフロー機能」

データ連携のプロセスは、転送や加工が単発で終わることは稀です。複数のデータソースからの転送、それらを統合するためのデータマート生成、さらにその結果をBIツールに反映させる作業など、複数のジョブが順番に、あるいは並行して実行される必要があります。
「TROCCO」のワークフロー機能は、これらの複雑な一連のデータ処理の流れを統合的に管理・自動実行するための仕組みです。

• 依存関係の可視化と自動実行：「ジョブAが完了したらジョブBを実行する」といった依存関係や、実行スケジュールをGUI上で簡単に設定できます。これにより、手作業による実行順序のミスを防ぎ、処理の安定性を確保できます。
• ジョブ管理の集中化：データ転送やデータマート生成の実行結果、成功/失敗のステータス、エラーログなどを一箇所で集中管理できます。エラーが発生した場合の通知機能も充実しており、担当者は問題の早期発見と対応に専念できます。

この機能は、データエンジニアリングの運用負荷を大幅に軽減し、データパイプライン（データの流れ）の属人化を解消します。特に、データ活用基盤を内製化したい企業にとって、安定運用を担保する上で不可欠な機能です。

「TROCCO」の他の機能を詳しく知りたい方は以下の「資料ダウンロード」ボタンから↓

3. 競合ツールにはない強み！TROCCOが選ばれる3つの理由

市場には海外製のETLツールや、クラウドベンダーが提供する連携サービスなど、競合となる製品が数多く存在します。その中で、「TROCCO」が特に日本企業から選ばれ、データ活用を推進する上での決定版となり得るのには明確な理由があります。それは、国内市場特有のニーズを深く捉えた「使いやすさ」「連携力」「安心感」の3つの強みを持っているからです。

日本語UIと直感的な操作性で「内製化」を強力に支援

データ活用を進める上で最大の課題の一つが、専門知識を持つエンジニアの不足です。「TROCCO」は、この課題を解決するために非エンジニアでも使いこなせる直感的なGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）を徹底的に追求しています。

• ノーコード・ローコード設定：データソースとの接続設定から、転送のスケジュール、データマートの定義まで、複雑な設定の多くをGUI操作だけで完了できます。これにより、API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）の仕様を一つ一つ調べたり、Pythonなどのコードを記述したりする手間が不要になります。
• 学習コストの低減：専門知識の習得に時間をかけずに、企画部門やマーケティング部門などのビジネスユーザー自身がデータ連携のプロセスを担えるようになります。これは、月60時間の作業工数を0に削減したという導入事例にも裏付けられています。
• 属人化の解消：特定のエンジニアに依存していたデータ連携の仕組みが標準化され、誰でもジョブの確認や修正を行えるようになります。

kintoneや国内広告媒体など「国産SaaS」に強いコネクタ群

海外製のETLツールはSalesforceやGoogle AdsといったグローバルなSaaSへの連携には強い一方、日本国内で特有の利用が多い国産SaaSへの対応が遅れる傾向があります。しかし、「TROCCO」はこの点で強力な優位性を持ちます。

• 約100種類の豊富なコネクタ：「TROCCO」は、DWH（BigQuery、Snowflake、Redshiftなど）から、データベース、ファイルストレージまで幅広い連携先をサポートしていますが、特に国内企業が多用するkintoneやSmartHR、国内の広告媒体など、ニッチだが業務上不可欠なサービスへのコネクタを豊富に取り揃えています。
• 迅速なコネクタ拡充：日本のビジネス環境の変化やユーザーからの要望に対し、primeNumber社自身が迅速にコネクタの開発・拡充を行っています。これにより、新しいSaaSを導入した際にも、データ連携がすぐに実現できる安心感があります。

この高い連携能力は、企業が利用するデータソースをすべて網羅的に統合できることを意味し、データ活用のサイロ化を根本から解消します。

導入後も安心できる充実の「日本語サポート」とセキュリティ

IT製品の導入において、特にシステムトラブル発生時や、細かい設定に関する疑問が生じた際のサポート体制は非常に重要です。

• 手厚い日本語サポート：「TROCCO」は日本国内で開発・提供されているサービスであるため、技術的な問い合わせやトラブル対応をすべて日本語で、迅速かつ的確に受けられます。これは、時差や言語の壁がある海外製品にはない、大きなメリットです。
• 強固なセキュリティ体制：クラウドサービスを利用する上で、セキュリティは最優先事項です。「TROCCO」は、情報セキュリティマネジメントシステムの国際規格である「ISO 27001」を取得しており、高い水準の情報セキュリティ体制で運用されています。具体的には、通信の暗号化、厳格なIP制限、データ転送ごとの専用サーバーの起動など、企業の機密データを扱う上で求められる要件を満たしています。

国産ならではのきめ細やかなサポート体制と、堅牢なセキュリティの両立が、「TROCCO」が安心してデータ活用基盤の核として採用される大きな要因となっています。

4. 約100種の連携コネクタと連携によってできること

データエンジニアリングSaaSである「TROCCO」が提供する最も強力な機能の一つが、その圧倒的なコネクタ（接続先）の豊富さです。企業が利用するデータソースは多岐にわたりますが、「TROCCO」は約100種類ものサービスに対応しており、多くのデータソースを網羅的に統合できることが大きな特徴です。この豊富なコネクタ群があることで、「うちのシステムに対応していないのではないか」という不安を解消し、真のデータ統合を実現します。
「TROCCO」がどのようなカテゴリーのデータと連携できるのか、具体的な例を見ていきましょう。

マーケティング・広告データの自動集約（Google/Yahoo!/SNS広告など）

マーケティング部門のデータ活用において、広告媒体のデータ集約は工数がかかり、かつ集計ミスが発生しやすい領域です。

• 課題の解決：多くの企業が複数の広告プラットフォーム（Google広告、Yahoo!広告、SNS広告など）を利用していますが、それぞれのプラットフォームの管理画面から手動でデータをダウンロードし、統合する作業は大きな負担です。「TROCCO」は、これらの広告系SaaSと直接連携し、日次や時間単位での自動集約を実現します。
• データ統合のメリット：各媒体のデータを同一のDWH（データウェアハウス）に集約することで、BI（ビジネスインテリジェンス）ツール上でリアルタイムに近い形で統合分析が可能になります。これにより、マーケティングROI（投資収益率）の正確な把握や、広告予算配分の最適化といった意思決定の迅速化に貢献します。

営業・顧客データのDWH連携（Salesforce/kintoneなど）

企業の営業活動や顧客管理に関するデータも、データ活用の核となりますが、CRM（顧客関係管理）やSFA（営業支援システム）に閉じ込められがちです。

• 主要CRM/SFAとの連携：グローバルスタンダードである「Salesforce」はもちろん、国内で利用者が多いサイボウズの「kintone」、各種HR（人事）系SaaSなど、国内ビジネスで利用頻度の高いクラウドアプリケーションに強く対応しています。
• 双方向連携の可能性：多くの場合、「TROCCO」はデータを抽出する「転送元」として機能しますが、一部のサービスに対してはデータを書き戻す「転送先」としても機能します。例えば、DWHで集計・分析したセグメント情報をCRMにフィードバックし、マーケティング施策に活用するといった双方向のデータ連携も可能です。

この柔軟な連携により、営業データとマーケティングデータ、さらには会計データを統合することで、全社的な経営指標（KPI）を正確に把握できる基盤が整います。

独自システムにも対応可能な拡張機能「Connector Builder」

標準の約100種のコネクタで大半のニーズは満たせますが、企業によっては独自に開発した基幹システムや、非常にニッチなSaaSを利用しているケースもあります。

• Connector Builderの役割：標準コネクタがない場合でも、API仕様書に基づいてGUI操作で独自のコネクタを作成できる「Connector Builder」という拡張機能が提供されています。
• 内製化の強力な武器：この機能により、外部ベンダーに開発を依頼することなく、自社のIT部門だけで迅速に独自のデータソースとの連携を実現できます。これは、特に内製化を目指す企業にとって、データ基盤の柔軟性と拡張性を担保するための強力な武器となります。

この拡張性が、「TROCCO」を単なる既製品のETLツールとしてではなく、企業のデータニーズに柔軟に適応するデータエンジニアリング・プラットフォームたらしめている要因の一つです。
次の表は、特に日本企業で利用頻度の高い連携先と、「TROCCO」の対応状況をまとめたものです。

「TROCCO」のその他の連携先を知りたい方は「資料ダウンロード」ボタンから↓

5. TROCCOで成果を出した企業の成功事例4選

「TROCCO」の導入を検討される企業にとって、最も重要な判断材料となるのが「実際にどのような企業が、どのような課題を解決できたのか」という導入事例（ケーススタディ）です。データエンジニアリングの工数削減や内製化支援を謳う「TROCCO」は、大手メーカーからD2C（Direct to Consumer）ベンチャーまで、業種・規模を超えた幅広い企業で導入されています。
ここでは、調査に基づき、特に顕著な成果を上げた3つの企業の事例を具体的にご紹介します。

①日本電子：ERP刷新に合わせ、データの民主化と内製化を実現

• 業種：医療・化学
• 従業員規模：1,001名以上

精密機械メーカーである「日本電子株式会社」は、ERP（統合基幹業務システム）の刷新という大きなプロジェクトを機に、データ分析基盤の再構築に着手しました。従来のデータ活用では、特定のエンジニアしかデータにアクセス・加工できない属人化が課題でした。

導入の背景と目的

古いDWHからクラウド型DWHである「Snowflake」への移行と合わせ、新しいデータパイプライン構築が必要となりました。目的は、専門知識のない社員でもデータにアクセス・活用できる「データ民主化」の実現と、ベンダー依存からの脱却による「内製化」です。

TROCCO導入による効果

• データ連携の自動化：ERPからSnowflakeへのデータ連携をTROCCOで自動化。
• 内製化の推進：GUIによる簡単な操作性を活用し、IT部門だけでなく、各ビジネス部門の担当者が自らデータ連携ジョブを設定・管理できる体制を構築。
• データ民主化：誰でも必要なデータにアクセスできる環境が整い、データに基づいた意思決定が加速しました。

この事例は、大規模なシステム刷新時にTROCCOを活用することで、レガシーシステムのデータもスムーズにクラウドDWHへ統合し、組織全体のデータ活用能力を底上げできることを示しています。

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②星野リゾート：短期間で安定したデータ分析基盤を構築

• 業種：旅行・宿泊・飲食
• 従業員規模：1,001名以上

高品質なリゾート運営で知られる「星野リゾート」では、事業拡大に伴いデータ分析の重要性が高まっていました。しかし、データ基盤構築の知識を持つ人材の採用には時間がかかり、必要な基盤を迅速に立ち上げることが課題でした。

導入の背景と目的

ホテル運営や予約システムのデータなどを統合的に分析し、経営判断に活かすためのデータ基盤が急務でした。しかし、内製でのゼロからの構築では時間がかかりすぎるため、短期間で安定稼働できるソリューションが求められました。

TROCCO導入による効果

• 構築期間の大幅短縮：TROCCOを活用することで、データ抽出・加工・格納の基本的なデータパイプラインを迅速に構築。
• 安定的な運用：導入後はジョブ管理が容易になり、エラー対応の負荷が低減。
• データ活用の促進：安定した基盤の上で、ホテルごとの特性に合わせたきめ細やかなデータ活用や分析が進められています。

この事例は、人材不足の中でも、SaaSの強みを活かして最短距離でデータ基盤を立ち上げ、ビジネスに貢献するという、「TROCCO」の導入優位性を示しています。

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③ベースフード：需要予測の精度向上とデータ管理の削減

• 業種：その他（完全栄養食の開発・販売）
• 従業員規模：101-300名

完全栄養食を開発・販売するD2C企業の「ベースフード株式会社」は、事業の急成長に伴い、マーケティング、EC、会計など多岐にわたるデータソースの統合と、精緻な需要予測の必要性に迫られていました。

導入の背景と目的

従来のデータ管理は煩雑で、データアナリストが分析に専念できる環境がありませんでした。そこで、データ基盤の脱属人化と、複雑なD2Cビジネスにおける販売・在庫管理、需要予測の精度向上を目指しました。

TROCCO導入による効果

• 管理工数の削減：複雑なデータ転送・加工のワークフローを自動化し、データエンジニアの作業工数を大幅に削減。
• 高精度なデータ活用：財務データと非財務データを統合し、精緻なコスト管理とFP&A（経営計画と分析）を実現。誤差10%程度に抑えた需要予測を可能にし、在庫管理と広告最適化に貢献。
• データ基盤の脱属人化：TROCCOのGUI操作により、エンジニア以外の社員もデータ活用のプロセスを理解しやすくなりました。

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次の表は、上記3社の導入目的と「TROCCO」の機能がどのように貢献したかを比較したものです。

これらの事例から、「TROCCO」が単なるデータ連携ツールではなく、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）戦略や内製化戦略を支える中核プラットフォームとして機能していることが確認できます。

6. スモールスタートが可能！料金体系と導入までのスムーズな流れ

データ基盤の構築は大きな投資となりがちですが、「TROCCO」は企業規模や導入フェーズに応じて柔軟な料金体系と導入プロセスを提供しています。特に、「まずは試してみたい」「小規模から検証したい」というニーズを持つ企業のために、リスクを抑えたスモールスタートが可能な点が大きな魅力です。

クレジットカード不要！「フリープラン」で始める第一歩

「TROCCO」を本格導入する前に、その操作性や連携機能が自社の環境に適合するかを検証したいと考えるのは当然です。「TROCCO」では、この検証プロセスをスムーズにするために、無料の「フリープラン」を提供しています。

• 無料での機能検証：クレジットカードの登録をせずに、TROCCOの基本的な機能であるデータ転送やデータマート生成、ワークフロー管理を体験できます。
• 内製化の適性確認：IT担当者やデータアナリストが実際にGUIを操作し、ノーコード/ローコードでのデータ連携設定が自社で本当に実現可能か、学習コストはどの程度かを確認できます。

このフリープランを利用すれば、PoC（概念実証）を低リスクで開始でき、本格的な予算申請や導入決定の前に、「TROCCO」がもたらす効果を検証することが可能です。

本格運用に向けた「有償プラン」と導入支援サポート

フリープランで「TROCCO」の有効性が確認できたら、次に本格的な全社展開や大規模データ活用を見据えた「有償プラン」への移行を検討します。

• 有償プランのメリット：有償プランでは、データ転送量やジョブ数に関する制限が緩和・撤廃され、データガバナンス機能や高度なセキュリティ機能など、エンタープライズ企業が必要とする機能が利用可能になります。料金体系は、企業の利用状況や連携データ量に応じて異なるため、公式サイトまたは販売代理店への問い合わせが必要です。
• 導入支援体制の活用：初めてデータ基盤を構築する場合や、早期に安定稼働させたい場合は、primeNumber社や認定パートナー企業が提供する導入支援サービスの活用をおすすめします。専任のコンサルタントが、貴社のデータソースや分析要件に合わせて最適な設計と初期設定をサポートし、スムーズなデータ活用基盤の立ち上げを可能にします。

この導入支援を活用することで、データエンジニア不足という課題を抱える企業でも、外部の専門的な知見を利用して、確実に基盤を構築できるという安心感が得られます。

アカウント開設から初回のデータ転送までの簡単ステップ

「TROCCO」の導入プロセスは、従来のオンプレミス型システム構築に比べて非常にシンプルかつ迅速です。アカウント開設からデータ連携の自動化が始まるまでの大まかなステップは以下の通りです。

1. アカウント開設（フリープラン）： 公式サイトからメールアドレスを登録し、アカウントを開設します。クレジットカード登録は不要です。
2. 接続設定（コネクタ設定）： 連携したいデータソース（例：Salesforce）と、データ格納先（例：BigQuery）のAPI情報や認証情報をTROCCOに登録します。GUIに従うだけで設定が完了します。
3. 転送ジョブの設定： どのデータ（テーブル）を、どの頻度で、どのDWHに転送するかを設定します。データ型変換などの前処理もこの時点でGUI上で行います。
4. ワークフローの実行と検証： 設定した転送ジョブをスケジュールし、自動実行させます。DWHにデータが正しく格納されているかを確認し、本格運用へと移行します。

このステップからも分かる通り、最短で数時間から数日で、初回のデータ連携自動化を実現できる手軽さが、「TROCCO」の大きな強みであり、多くの企業が迅速なDX推進のために選ぶ理由となっています。

「TROCCO」の料金プランや自社に適したプランを見極める資料は以下から↓

7. 【まとめ】まずは無料プランでデータ連携の自動化を体験しよう

本記事では、データ活用の壁を打破し、企業のデータ民主化と内製化を強力に支援するデータエンジニアリングSaaS、「TROCCO」について、その核心機能、他社にはない強み、そして具体的な導入成功事例を通じて解説してきました。
「TROCCO」は、IT担当者や意思決定者が抱える「データ集計の手間」「専門人材の不足」「属人化」といった課題に対し、以下の3つの主要な価値を提供することで解決に導きます。

• 工数削減と迅速な内製化：ノーコード/ローコードの直感的な操作性により、エンジニアの工数を大幅に削減し、非エンジニアでもデータパイプラインの構築・運用を可能にします。
• 圧倒的な連携力：約100種のコネクタ、特に国内のSaaSや広告媒体への強固な対応力により、散在していたすべてのデータを統合できます。
• 安心の運用体制：国産サービスならではの手厚い日本語サポートと、ISO 27001準拠の堅牢なセキュリティ体制で、データ活用の継続性と信頼性を担保します。

日本電子や星野リゾート、ベースフードといった企業が、「TROCCO」の導入により、複雑なデータ連携を自動化し、経営判断のスピード向上やコスト削減を実現していることが、その効果を裏付けています。
データ活用はもはや競争優位性を確立するための必須戦略です。手作業でのデータ集計にリソースを割き続けたり、データ連携の属人化を放置したりすることは、ビジネス機会の損失に直結します。
まずは、「フリープラン」を通じて、「TROCCO」の使いやすさとデータ連携の自動化が自社の課題にどう適合するかを試してみることを強くお勧めします。リスクなく始められるスモールスタートで、貴社のデータドリブン経営への第一歩を踏み出しましょう。