Salesforceデータ管理完全マニュアル｜インポート・エクスポート・クレンジング実践ガイド

「Salesforceにデータをインポートしたいけど、どうすればいいかわからない」「大量のデータを移行する方法を知りたい」「データの重複を削除したい」そんな悩みを抱えていませんか。

Salesforceのデータ管理は、システム導入時や運用中の重要な作業です。適切なデータ管理により、データの品質向上、業務効率化、意思決定の精度向上を実現できます。

本記事では、Salesforceのデータ管理を完全解説します。データインポート・エクスポート・クレンジングの実践的な手順、データローダーの使い方、大量データ移行のベストプラクティス、よくあるエラーと対処法まで網羅的にご紹介します。

目次

1. Salesforceのデータ構造基礎
2. データインポート方法
3. 大量データの移行ベストプラクティス
4. データエクスポート・バックアップ方法
5. データクレンジング
6. 外部システムからの移行手順
7. よくあるエラーと対処法
8. データセキュリティ・権限設定
9. データ管理のベストプラクティス
10. まとめ

Salesforceのデータ構造基礎

Salesforceのデータ管理を理解するためには、まずデータ構造の基礎を理解することが重要です。オブジェクト、項目、リレーションの概念を詳しく解説します。

オブジェクト（Object）

オブジェクトは、Salesforceでデータを格納するテーブルのようなものです。標準オブジェクトとカスタムオブジェクトがあります。

標準オブジェクト

• Account（取引先） - 企業や組織の情報
• Contact（取引先責任者） - 個人の情報
• Opportunity（商談） - 商談の情報
• Lead（リード） - 見込み客の情報
• Case（ケース） - サポート案件の情報
• Task（タスク） - タスクの情報
• Event（イベント） - イベントの情報

カスタムオブジェクト

• 定義 - 企業固有の業務に合わせて作成
• 例 - 商品、プロジェクト、契約など
• 制限 - エディションによって作成数に制限

項目（Field）

項目は、オブジェクト内の列（カラム）に相当します。様々なデータ型があります。

標準項目

• Name - 名前（テキスト）
• CreatedDate - 作成日（日時）
• LastModifiedDate - 最終更新日（日時）
• OwnerId - 所有者（参照）

カスタム項目

• Text - テキスト（最大255文字）
• Long Text Area - 長文テキスト（最大131,072文字）
• Number - 数値
• Currency - 通貨
• Date - 日付
• DateTime - 日時
• Checkbox - チェックボックス
• Picklist - 選択リスト
• Lookup - 参照（他オブジェクトへの参照）
• Master-Detail - 主従関係

リレーション（Relationship）

リレーションは、オブジェクト間の関連性を定義します。

Lookup Relationship

• 定義 - 参照関係（1対多）
• 特徴 - 親レコードが削除されても子レコードは残る
• 例 - 商談（Opportunity）→ 取引先（Account）

Master-Detail Relationship

• 定義 - 主従関係（1対多）
• 特徴 - 親レコードが削除されると子レコードも削除される
• 例 - 商談商品（OpportunityLineItem）→ 商談（Opportunity）

データ構造の理解の重要性

データインポート方法

Salesforceにデータをインポートする方法は複数あります。データ量や用途に応じて最適な方法を選択しましょう。

1. データインポートウィザード

データインポートウィザードは、Salesforceの標準機能で、小〜中規模のデータをインポートするのに適しています。

対応オブジェクト

• Account（取引先）
• Contact（取引先責任者）
• Lead（リード）
• Opportunity（商談）
• Case（ケース）
• Solution（ソリューション）

制限事項

• 最大50,000レコードまで
• CSVファイルのみ対応
• カスタムオブジェクトは非対応
• 複雑なリレーションは非対応

インポート手順

2. データローダー（Data Loader）

データローダーは、大量のデータをインポート・エクスポートするためのデスクトップアプリケーションです。

特徴

• 最大500万レコードまで対応
• すべてのオブジェクトに対応
• 複雑なリレーションに対応
• バッチ処理に対応
• コマンドライン実行可能

インストール手順

インポート手順

3. Bulk API

Bulk APIは、大量のデータを効率的に処理するためのAPIです。データローダーよりも高速で、最大1億レコードまで対応します。

特徴

• 最大1億レコードまで対応
• 非同期処理
• CSVファイル形式
• バッチ処理
• REST API

使用例

• 大量データの移行
• 定期的なデータ同期
• バッチ処理
• システム間連携

大量データの移行ベストプラクティス

大量のデータを移行する際は、適切な計画と手順が重要です。以下にベストプラクティスをご紹介します。

移行前の準備

1. データ分析

• データ量の確認 - 移行するデータの量を把握
• データ品質の確認 - 重複、不整合、欠損データの確認
• データ構造の確認 - 移行元と移行先の構造の違いを確認
• 依存関係の確認 - データ間の依存関係を確認

2. 移行計画の策定

• 移行スケジュール - 移行のタイミングと期間を決定
• 移行順序 - 依存関係を考慮した移行順序の決定
• バックアップ計画 - 移行前のバックアップ計画
• ロールバック計画 - 問題発生時のロールバック計画

3. テスト環境の準備

• Sandbox環境 - テスト用のSandbox環境を準備
• テストデータ - 本番データのサンプルでテスト
• テスト手順 - 移行手順のテスト

移行の実行

1. 段階的移行

• マスターデータ - 取引先、商品などのマスターデータから移行
• トランザクションデータ - 商談、ケースなどのトランザクションデータを移行
• 履歴データ - 活動履歴、コメントなどの履歴データを移行

2. バッチ処理

• バッチサイズ - 適切なバッチサイズの設定（推奨：10,000レコード）
• 並列処理 - 複数のバッチを並列で処理
• エラーハンドリング - エラーが発生した場合の処理

3. 進捗監視

• ログ監視 - 移行ログの監視
• エラー監視 - エラーの発生状況の監視
• パフォーマンス監視 - 移行速度の監視

移行後の検証

1. データ整合性の確認

• レコード数の確認 - 移行前後のレコード数の一致
• データ内容の確認 - サンプルデータの内容確認
• リレーションの確認 - データ間の関連性の確認

2. 機能テスト

• 基本機能のテスト - 基本的なCRUD操作のテスト
• レポートのテスト - レポート・ダッシュボードのテスト
• ワークフローのテスト - 自動化ルールのテスト

データエクスポート・バックアップ方法

Salesforceのデータをエクスポート・バックアップする方法を詳しく解説します。

1. データエクスポートサービス

データエクスポートサービスは、Salesforceの標準機能で、定期的にデータをエクスポートできます。

設定手順

制限事項

• 最大29日間のデータのみエクスポート
• ファイル形式はCSVのみ
• 添付ファイルは含まれない
• カスタムオブジェクトは含まれない場合がある

2. データローダーでのエクスポート

データローダーを使用して、任意のタイミングでデータをエクスポートできます。

エクスポート手順

3. APIを使用したエクスポート

REST APIやBulk APIを使用して、プログラムでデータをエクスポートできます。

REST API

• 小〜中規模のデータに適している
• リアルタイムでのエクスポート
• 複雑な条件でのエクスポート

Bulk API

• 大量のデータに適している
• 非同期処理
• バッチ処理

データクレンジング

データクレンジングは、データの品質を向上させるための重要な作業です。重複削除、データ標準化、欠損データの処理などを行います。

重複データの削除

1. 重複ルールの設定

• 重複ルールの作成 - 重複を判定するルールを作成
• マッチングルールの設定 - 重複を検出する条件を設定
• 重複レコードセットの設定 - 重複レコードをグループ化

2. 重複の検出

• 自動検出 - 重複ルールによる自動検出
• 手動検出 - レポートや検索による手動検出
• 外部ツール - サードパーティツールによる検出

3. 重複の統合

• マスターレコードの選択 - 統合後のマスターレコードを選択
• データの統合 - 重複レコードのデータを統合
• 関連データの移行 - 関連するデータをマスターレコードに移行

データ標準化

1. データ形式の統一

• 日付形式 - 日付の形式を統一（YYYY-MM-DD等）
• 電話番号形式 - 電話番号の形式を統一
• 郵便番号形式 - 郵便番号の形式を統一
• メールアドレス形式 - メールアドレスの形式を統一

2. データの正規化

• 大文字小文字の統一 - テキストデータの大文字小文字を統一
• スペースの統一 - 前後のスペースを削除
• 特殊文字の統一 - 特殊文字の使用を統一

欠損データの処理

1. 欠損データの特定

• レポートによる特定 - レポートで欠損データを特定
• 検索による特定 - 検索条件で欠損データを特定
• データ品質レポート - データ品質レポートの活用

2. 欠損データの補完

• デフォルト値の設定 - デフォルト値を設定
• 関連データからの補完 - 関連するデータから補完
• 外部データからの補完 - 外部データソースから補完

データ品質の監視

1. データ品質指標の設定

• 完全性 - 必須項目の入力率
• 一意性 - 重複データの割合
• 有効性 - データ形式の正確性
• 整合性 - データ間の整合性

2. 定期的な監視

• 日次監視 - 日次でのデータ品質チェック
• 週次監視 - 週次でのデータ品質レポート
• 月次監視 - 月次でのデータ品質分析

外部システムからの移行手順

外部システムからSalesforceへのデータ移行手順を詳しく解説します。

移行前の準備

1. 移行元システムの分析

• データ構造の分析 - 移行元システムのデータ構造を分析
• データ量の確認 - 移行するデータの量を確認
• データ品質の確認 - 移行元データの品質を確認
• 依存関係の確認 - データ間の依存関係を確認

2. 移行先システムの準備

• オブジェクトの作成 - 必要なオブジェクトを作成
• 項目の作成 - 必要な項目を作成
• リレーションの設定 - データ間の関連性を設定
• バリデーションルールの設定 - データ品質を保つルールを設定

データ変換

1. データマッピング

• 項目マッピング - 移行元と移行先の項目をマッピング
• データ型変換 - データ型の変換ルールを定義
• 値変換 - 値の変換ルールを定義

2. データ変換スクリプト

• Python - Pythonスクリプトでの変換
• Java - Javaプログラムでの変換
• ETLツール - Informatica、Talend等のETLツール

移行の実行

1. テスト移行

• サンプルデータでのテスト - 少量のデータでテスト
• 機能テスト - 移行後の機能をテスト
• パフォーマンステスト - 移行のパフォーマンスをテスト

2. 本番移行

• 段階的移行 - 段階的にデータを移行
• 並列運用 - 移行期間中は両システムを並列運用
• 切り替え - 移行完了後にシステムを切り替え

よくあるエラーと対処法

Salesforceのデータ管理でよく発生するエラーとその対処法をご紹介します。

インポート時のエラー

1. 必須項目エラー

2. データ型エラー

3. 参照エラー

エクスポート時のエラー

1. 権限エラー

2. クエリエラー

データクレンジング時のエラー

1. 重複削除エラー

データセキュリティ・権限設定

Salesforceのデータ管理において、セキュリティと権限設定は重要な要素です。

データセキュリティの基本

1. オブジェクトレベルセキュリティ

• プロファイル - ユーザーの基本的な権限を設定
• 権限セット - 追加の権限を設定
• オブジェクト権限 - オブジェクトへのアクセス権限

2. 項目レベルセキュリティ

• 項目権限 - 項目へのアクセス権限
• 項目レベルのセキュリティ - 項目の表示・編集権限

3. レコードレベルセキュリティ

• 共有ルール - レコードの共有ルール
• 共有設定 - オブジェクトの共有設定
• 共有グループ - 共有グループの設定

データ管理の権限設定

1. データインポート権限

• データインポートウィザード - 標準ユーザーでも利用可能
• データローダー - システム管理者権限が必要
• API - 適切な権限が必要

2. データエクスポート権限

• レポートエクスポート - レポートへのアクセス権限が必要
• データローダー - システム管理者権限が必要
• API - 適切な権限が必要

データ保護のベストプラクティス

1. アクセス制御

• 最小権限の原則 - 必要最小限の権限のみ付与
• 定期的な権限見直し - 定期的に権限を見直し
• ログ監視 - アクセスログを監視

2. データ暗号化

• 保存時暗号化 - データの保存時暗号化
• 転送時暗号化 - データの転送時暗号化
• フィールドレベル暗号化 - 機密データの暗号化

3. バックアップと復旧

• 定期的なバックアップ - 定期的にデータをバックアップ
• 復旧テスト - バックアップからの復旧テスト
• 災害復旧計画 - 災害時の復旧計画

データ管理のベストプラクティス

Salesforceのデータ管理を効果的に行うためのベストプラクティスをご紹介します。

1. データ品質の管理

データ入力の標準化

• 入力ルールの策定 - 統一された入力ルールの作成
• 必須項目の設定 - 重要な情報を必須項目として設定
• バリデーションルール - データの妥当性をチェックするルール
• 入力支援機能 - プルダウンリスト、自動入力機能の活用

データクレンジングの定期実施

• 重複データの定期削除 - 定期的な重複データのチェック
• 古いデータの整理 - 不要なデータの削除
• データの整合性チェック - 関連データの整合性確認

2. データ移行の計画

移行前の準備

• データ分析 - 移行するデータの詳細分析
• 移行計画の策定 - 詳細な移行計画の作成
• テスト環境の準備 - 移行テスト用の環境準備
• バックアップの取得 - 移行前のバックアップ取得

移行の実行

• 段階的移行 - 段階的にデータを移行
• テスト移行 - 本番移行前のテスト移行
• 進捗監視 - 移行の進捗を監視
• エラーハンドリング - エラー発生時の対応

3. セキュリティの確保

アクセス制御

• 最小権限の原則 - 必要最小限の権限のみ付与
• 定期的な権限見直し - 定期的に権限を見直し
• ログ監視 - アクセスログを監視

データ保護

• 暗号化 - 機密データの暗号化
• バックアップ - 定期的なバックアップ取得
• 災害復旧 - 災害時の復旧計画

4. 継続的改善

データ品質の監視

• KPI設定 - データ品質のKPI設定
• 定期監視 - 定期的なデータ品質監視
• 改善施策 - データ品質向上の施策実施

プロセスの最適化

• プロセス見直し - データ管理プロセスの見直し
• 自動化 - 可能な部分の自動化
• ツール活用 - データ管理ツールの活用

免責事項
本記事の情報は2025年10月時点のものです。Salesforceの機能や仕様は変更される場合があります。最新の正確な情報は、Salesforce公式サイトで必ずご確認ください。また、本記事は情報提供を目的としており、特定の製品やサービスの購入を推奨するものではありません。

まとめ：Salesforceデータ管理をマスターしよう

本記事では、Salesforceのデータ管理について完全解説しました。データインポート・エクスポート・クレンジングの実践的な手順、データローダーの使い方、大量データ移行のベストプラクティス、よくあるエラーと対処法まで網羅的にご紹介しました。

重要ポイントのおさらい

• データ構造の理解 - オブジェクト、項目、リレーションの基本概念
• インポート方法の選択 - データ量に応じた最適な方法の選択
• 大量データ移行の計画 - 段階的移行とテストの重要性
• データクレンジング - 重複削除、データ標準化、品質管理
• エラーハンドリング - よくあるエラーとその対処法
• セキュリティ確保 - データ保護とアクセス制御
• 継続的改善 - データ品質の監視とプロセス最適化

Salesforceのデータ管理は、システム導入時だけでなく、運用中も継続的に行う必要があります。適切なデータ管理により、データの品質向上、業務効率化、意思決定の精度向上を実現できます。

ただし、データ管理には専門知識と経験が必要です。自社だけで進めるのが難しい場合は、経験豊富なパートナー企業のサポートを活用することをおすすめします。

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